Business intelligence, cos’è, a cosa serve, il software

La business intelligence permette alle aziende che l'adottano di perfezionare il servizio clienti, ottimizzare le relazioni pubbliche, affinare la percezione dell’azienda da parte di clienti, azionisti e potenziali clienti e infine incrementa la competitività [...]
Business intelligence: come attribuire il livello di priorità ai progetti
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La Business intelligence (BI) combina insieme business analytics, data mining, data visualization, data tool e infrastrutture.

Ma soprattutto utilizza le best practice per aiutare aziende e organizzazioni a prendere decisioni migliori secondo un approccio data-driven e, quindi, ottimizzare le performance aziendali.

Infatti, all’inizio puntava ad analizzare lo storico dei dati raccolti per arrivare a illustrare con precisione cos’era già successo. Invece ora si sta evolvendo, passando da strumento per l’analisi retrospettiva a strumento per analisi sempre più in tempo reale e analisi predittiva.

Cos’è la business intelligence

La business intelligence è il processo che usa la tecnologia al fine di aiutare il mondo business a organizzare, analizzare e contestualizzare i dati di business, attraverso una molteplicità di tool e tecniche per trasformare dati grezzi in informazioni significative e operative.

Grazie alle analisi dei dati associate, la business intelligence consente di generare un impatto sul ciclo di vita e sulla crescita aziendale. Rendere le informazioni facilmente accessibili e interpretabili consente di migliorare le decisioni da prendere. Decisioni ottimali che permettono di migliorare le prestazioni di un’azienda o di un’organizzazione.

Inoltre, la business intelligence permette di godere di una visione completa dei dati della propria azienda o organizzazione, dati da sfruttare per promuovere il cambiamento, azzerare le inefficienze e generare un veloce adattamento alle nuove tendenze di mercato e nelle supply chain.

In poche parole, dunque, la business intelligence risponde ai seguenti interrogativi: “Cosa è successo?” e “Cosa bisogna cambiare?”.

Business intelligence
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Cosa fa un business intelligence analyst

Il business intelligence analyst usa la BI per creare valore dai dati e per trasformare le informazioni in una comunicazione efficace e puntuale:

  • scattando un’istantanea per conoscere ciò che avviene ciascun giorno, ogni mese dentro e fuori dall’azienda;
  • sfruttare i dati per effettuare previsioni future.

In particolare, il business intelligence analyst revisiona i dati per generare rapporti finanziari e di market intelligence, permettendo di analizzare i dati e consegnare informazioni operative in grado di aiutare i seguenti ruoli esecutivi a prendere decisioni:

  • executive;
  • manager;
  • dipendenti che devono prendere decisioni relative al business.

Lo aiuta un sistema centralizzato di business intelligence con un unico datawarehouse con i dati storicizzati e tutte le operazioni di transcodifiche, elaborazioni e arricchimento delle informazioni.

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Grazie ai report e a un processo ad alto tasso di tecnologia, l’analista di BI riesce infatti a mettere in risalto pattern e tendenze in un mercato che possono avere un impatto significativo sulle operazioni e sui futuri obiettivi da conseguire da parte di un’impresa.

L’analista di business intelligence sfrutta la collaboration, non solo con i propri partner, ma anche con i fornitori delle supply chain, clienti e perfino i competitor.

Il business intelligence analyst opera in base ai dati e al data analytics, usando BI e data trend per trarne vantaggio:

  • l’emergenza della collaboration-mining;
  • l’evoluzione della dashboard;
  • l’ascesa del data lineage;
  • l’utilizzo dell’automazione per stimolare l’azione.

I compiti dell’analista di BI

Inoltre, l’analista di business intelligence ha il compito di:

  • accelerare la trasformazione digitale;
  • monitorare la qualità dei dati per creare valore;
  • gestire i dati in conformità con le normative esistenti;
  • impiegare strumenti tali da produrre engagement a livello di ogni ruolo professionale;
  • promuovere la data science collaborativa nell’azienda;
  • innovare il data management nella trasformazione digitale;
  • produrre report, fornendo al contempo elementi per orientare decisioni data-driven;
  • rilasciare analytics con dati accessibili a tutti i livelli corporate.

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Strumenti e sistemi di business intelligence

I software e sistemi di business intelligence offrono opzioni dedicate per specifiche esigenze di business. Comprendono:

  • piattaforme complete;
  • data visualization;
  • applicazioni di software embedded;
  • software di location intelligence software;
  • self-service software realizzati per utenti senza competenze tecnologiche.

 

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Vantaggi per le aziende

La business intelligence, che si utilizza spesso in tandem con la business analytics, aiuta a:

  • capire sia ciò che sta accadendo nel proprio ambito di business sia perché sta avvenendo;
  • migliorare e perfezionare il processo di decision-making;
  • pianificare future.

Grazie alla BI, inoltre, le aziende che usano la business intelligence possono:

  • prendere decisioni in maniera più tempestiva e affidabile;
  • ridurre i costi (tagliando non solo gli impegni di marketing, ma anche correggendo errori, risolvendo problemi e la mancata soddisfazione dei clienti);
  • aumentare la velocità;
  • anticipare i trend e rispondere alle situazioni inattese.

Inoltre, man mano che il volume dei dati aumenta, sembra sempre più difficile, se non impossibile, processare i dati di business velocemente ed individuare tendenze nascoste, pattern e driver di business. Infatti, le soluzioni di data analytics possono aiutare la customer experience rendendo il processing time più rapido dell’80%.

Vantaggi per le imprese misurabili

Dall’adozione di un sistema di business intelligence, infatti, un’azienda può:

  • aumentare ricavi e profitti (ottimizzando i livelli di servizio e migliorando le vendite fornendo informazioni puntuali e rapide; offrendo una migliore visione dell’intero processo, dall’ordine all’incasso e accelerando il cash-flow);
  • individuare i clienti più redditizi (e offrendo loro una reportistica tempestiva e chiara come servizio aggiuntivo);
  • scoprire opportunità di cross-selling;
  • perfezionare le politiche di prezzo;
  • tagliare i costi, con una visione chiara dei centri di costo e una riduzione dei costi operativi (identificando i colli di bottiglia, migliorando i processi produttivi, ottimizzando il magazzino, riallocando le risorse professionali sui progetti strategici)

Altri benefici per le aziende

Infine le aziende che adottano la BI si prefiggono i seguenti risultati:

  • perfezionano il servizio clienti;
  • ottimizzano le pubbliche relazioni;
  • affinano la percezione dell’azienda da parte di clienti, azionisti eccetera;
  • incrementano la competitività.

Video

Business Intelligence Overview: un’introduzione alle discipline della data science

I business intelligence software

I software più diffusi di business intelligence sono:

In generale, dunque, i principali software appartengono a una di queste categorie:

  • programmi gratuiti e open source
  • software entry-level di Self-BI;
  • programmi completi (che comprendono al loro interno un DWH);
  • software ETL (extract – transform – load) per trasformare i dati (svantaggio: elevata barriera all’ingresso in termini di costi che di skill da acquisire; ma hanno il beneficio di monitorare l’intera azienda e realizzare processi di BI anche molto complessi).

Criteri per i programmi di BI

Ecco, poi, i parametri fondamentali per scegliere i software:

  • quante persone impiegheranno i tool in azienda;
  • le competenze in ambito data management in possesso degli utenti;
  • la complessità necessaria per catturare fotografie realistiche dell’azienda e poter prendere decisioni corrette, raggiungendo gli obiettivi prefissati.

Evoluzione della BI in strumento predittivo

Infine, le aziende che riescono a trasformare la BI in strumento predittivo riescono a spiegare come un fenomeno, come per esempio le dinamiche di vendita, si sono verificate in passato e come potranno concretizzarsi ed evolvere in futuro.

Infatti, dai dati disponibili è necessario ricavare un modello del fenomeno sotto la lente di analisi e non limitarsi a uno storico. Tuttavia la scelta di trasformare o meno la BI in strumento predittivo dipende dalle dimensioni aziendali: in una grande azienda ha senso, in termini di incremento di utili e ricavi; invece può essere irrilevante in imprese dalle piccole dimensioni.

I rischi che si corrono non usando la BI

Chi non adotta la BI corre dei rischi: la frammentazione, l’incompletezza, la mancanza di validazione e documentazione.

Dunque, chi rinuncia a questo strumento rischia di navigare a vista tra il caos e decisioni prese d’istinto o in base allo storico, senza disporre dei dati necessari a supportare le decisioni. Senza BI un’azienda rischia di usare criteri non sufficienti a evitare rischi e imprevisti, soprattutto nel New Normal post-pandemia.

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