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Business intelligence: come trasformare i dati in conoscenza



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Una strategia per trasformare grandi quantità di dati in informazioni fruibili, per gestire con approccio data driven le scelte aziendali: è la business intelligence, una priorità per mantenersi competitivi

Pubblicato il 3 giu 2024

Federica Maria Rita Livelli

Business Continuity & Risk Management Consultant, BCI Cyber Resilience Group, Clusit, ENIA



business intelligence
business intelligence

La business intelligence è una componente essenziale della moderna strategia aziendale, una priorità alla quale le imprese non possono rinunciare. Essa rappresenta l’arte di convertire vasti set di dati in informazioni significative e che comporta un cambio di paradigma nel modo in cui le aziende utilizzano i dati: da semplici informazioni a risorsa strategica che alimenta l’innovazione e la crescita.

Possiamo aspettarci una crescente adozione di strumenti di business intelligence self-service, che permetteranno agli utenti di accedere e analizzare i dati in modo autonomo e intuitivo. Inoltre, l’uso del cloud continuerà a espandersi, offrendo scalabilità e flessibilità senza precedenti. Ancora, l’integrazione della business intelligence con l’Internet of Things (IoT) e la crescita dei dati in tempo reale apriranno nuove opportunità per l’analisi istantanea e la reattività del business.

Tuttavia, è doveroso ricordare che è essenziale che le organizzazioni investano nella formazione continua del personale e nella creazione di una cultura aziendale basata sui dati.

Cos’è la business intelligence

La business intelligence è un processo tecnologico che analizza i dati e fornisce informazioni utili, aiutando dirigenti, manager e dipendenti a prendere decisioni aziendali informate. Nell’ambito del processo di business intelligence, le organizzazioni raccolgono dati da sistemi IT interni e fonti esterne, li preparano per l’analisi, eseguono interrogazioni sui dati e creano visualizzazioni, dashboard e report per rendere i risultati delle analisi accessibili agli utenti aziendali, supportando sia le decisioni operative sia la pianificazione strategica.

L’obiettivo finale delle iniziative di business intelligence è migliorare le decisioni aziendali, permettendo alle organizzazioni di incrementare i ricavi, ottimizzare l’efficienza operativa e ottenere vantaggi competitivi rispetto ai concorrenti. Per raggiungere questo obiettivo, la business intelligence utilizza una combinazione di strumenti di analisi, gestione dei dati e reporting, insieme a diverse metodologie per la gestione e l’analisi dei dati.

I vantaggi della business intelligence per le aziende

Senza la business intelligence, le organizzazioni non possono beneficiare di un processo decisionale basato sui dati. In tal caso, i dirigenti e i dipendenti devono fare affidamento su altri fattori, come le conoscenze accumulate, le esperienze passate, l’intuizione e le sensazioni personali, per prendere decisioni aziendali importanti. Sebbene questi metodi possano a volte portare a buone decisioni, sono anche suscettibili a errori e passi falsi dovuti alla mancanza di una base dati solida.

Un programma di business intelligence di successo comporta numerosi vantaggi a un’organizzazione e, precisamente:

  • Migliore processo decisionale – La business intelligence può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori fornendo loro le informazioni di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno, oltre ad ottimizzare i processi operativi interni.
  • Aumento dell’efficienza – La business intelligence può aiutare le organizzazioni a identificare ed eliminare le inefficienze nei loro processi aziendali, aumentando così l’efficienza operativa e la produttività.
  • Riduzione dei costi – La business intelligence può aiutare le organizzazioni a ridurre i costi identificando aree che presentano problemi aziendali che necessitano di intervento, oltre a sviluppare strategie aziendali più solide ed incrementare le vendite e i ricavi.
  • Sviluppo di nuovi prodotti e servizi – La business intelligence può aiutare le organizzazioni a sviluppare nuovi prodotti e servizi che soddisfano le esigenze dei clienti, oltre a identificare tendenze emergenti nel business e nel mercato.
  • Miglioramento del servizio clienti – La business intelligence può aiutare le organizzazioni a migliorare il servizio clienti fornendo loro una migliore comprensione dei loro clienti ed ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti.

È doveroso evidenziare che le iniziative di business intelligence offrono anche vantaggi più specifici, come facilitare ai project manager il monitoraggio dello stato dei progetti aziendali e permettere alle organizzazioni di raccogliere informazioni competitive sui loro rivali. Inoltre, i team di business intelligence, gestione dei dati e IT possono utilizzare la business intelligence per analizzare vari aspetti delle tecnologie e delle operazioni analitiche.

I pilastri della business intelligence

La business intelligence si basa su tre pilastri fondamentali e, precisamente:

  • Raccolta e integrazione dei dati – Il primo passo per una business intelligence efficace è quello di raccogliere e integrare dati da diverse fonti, sia interne che esterne all’organizzazione. Ciò può includere dati transazionali, dati di marketing, dati di produzione e dati provenienti da social media. I dati devono essere puliti, trasformati e consolidati in un formato uniforme prima di poter essere analizzati.

Sfide – Volume elevato di dati, varietà di formati di dati, dati non strutturati, problemi di qualità dei dati.

Soluzioni – Strumenti di integrazione dei dati, ETL (Extract, Transform, Load), data governance, gestione della qualità dei dati.

  • Analisi e visualizzazione dei dati – I dati, una volta raccolti e integrati, possono essere analizzati per identificare modelli, tendenze e anomalie. La business intelligence utilizza una varietà di tecniche di analisi, tra cui l’analisi statistica, il data mining e l’apprendimento automatico. Successivamente, i risultati dell’analisi vengono visualizzati in modo da poter essere facilmente compresi dagli utenti aziendali.

Sfide – Scegliere le tecniche di analisi giuste, visualizzare efficacemente i dati, comunicare i risultati in modo chiaro.

Soluzioni – Strumenti di analisi dei dati, data mining, apprendimento automatico, visualizzazione dei dati, dashboard.

  • Storytelling e comunicazione dei dati – I dati da soli non hanno valore. Ne consegue che è importante comunicare i risultati dell’analisi in modo chiaro e conciso a un pubblico aziendale, utilizzando presentazioni, dashboard, report e altre forme di narrazione dei dati.

Sfide – Coinvolgere gli stakeholder, capacità di comunicazione convincente, agire sui risultati.

Soluzioni – Tecniche di narrazione dei dati, design visivo, comunicazione efficace, advocacy dei dati.

Implementare la business intelligence: una guida pratica

L’implementazione della business intelligence è un processo complesso che richiede una pianificazione e un’esecuzione attenta. Di seguito alcune delle fasi chiave:

  • Definire gli obiettivi e la strategia – Il primo passo è definire gli obiettivi aziendali che si desidera raggiungere con la business intelligence. Ciò aiuterà a determinare quali dati sono necessari e come verranno utilizzati. È anche importante sviluppare una strategia business intelligence che delinea come essa verrà implementata e utilizzata all’interno dell’organizzazione. Ovvero, si tratta di:
  • Identificare i casi d’uso aziendale
  • Definire le metriche chiave di prestazione (Kpi)
  • Allineare la business intelligence con gli obiettivi aziendali
  • Scegliere gli strumenti giusti – Esistono molti strumenti business intelligence disponibili sul mercato. Pertanto, è importante scegliere gli strumenti giusti per le esigenze specifiche dell’organizzazione. Fattori da considerare nella scelta degli strumenti includono: le funzionalità, la facilità d’uso, il costo e il supporto e l’affidabilità del fornitore.

Inoltre, è doveroso evidenziare che la maggior parte degli strumenti di business intelligence è supportata sia da software di business intelligence self-service sia da piattaforme di business intelligence tradizionali. L’elenco delle tecnologie di business intelligence disponibili per le organizzazioni include quanto segue:

  • Analisi ad hoc – Conosciuta anche come query ad hoc, è una funzionalità fondamentale delle moderne applicazioni di business intelligence e degli strumenti di business intelligence self-service. L’analisi ad hoc consiste nel processo di scrittura ed esecuzione di query per analizzare problemi aziendali specifici. Sebbene le query ad hoc siano spesso create al momento, esse finiscono spesso per essere eseguite regolarmente, con i risultati dell’analisi incorporati in dashboard e report.
  • Elaborazione analitica online (Online Analytical Processing – OLAP) – Gli strumenti OLAP permettono agli utenti di analizzare i dati lungo più dimensioni, rendendoli ideali per query e calcoli complessi. Mentre in passato i dati dovevano essere estratti da un data warehouse e archiviati in cubi OLAP multidimensionali, oggigiorno è sempre più possibile eseguire analisi OLAP direttamente su database.
  • business intelligence per dispositivi mobili (Mobile business intelligence) – La business intelligence mobile rende le applicazioni e i dashboard accessibili su smartphone e tablet. Questi strumenti, progettati per la facilità d’uso, sono spesso utilizzati più per visualizzare i dati che per analizzarli, dato che, ad esempio, i dashboard mobili possono mostrare solo due o tre visualizzazioni di dati e Kpi per essere facilmente leggibili sui dispositivi mobili.
  • Business intelligence in tempo reale – In questo tipo di applicazioni, i dati vengono analizzati man mano che vengono creati, raccolti ed elaborati, offrendo agli utenti una visione aggiornata delle operazioni aziendali, del comportamento dei clienti, dei mercati finanziari e di altre aree di interesse. L’analisi in tempo reale, spesso, comporta lo streaming di dati e supporta usi come il credit scoring, il trading di azioni e le offerte promozionali mirate.
  • Business intelligence operativa – Si tratta di una forma di analisi in tempo reale fornisce informazioni ai manager e ai lavoratori in prima linea. Le applicazioni di business intelligence operativa sono progettate per supportare il processo decisionale operativo e consentire azioni rapide su problemi specifici, come aiutare gli agenti dei call center a risolvere problemi dei clienti e i responsabili della logistica a gestire i colli di bottiglia.
  • Software-as-a-Service di business intelligence (SaaS business intelligence) – Gli strumenti di SaaS business intelligence utilizzano sistemi di cloud computing ospitati dai fornitori per offrire funzionalità di analisi dei dati agli utenti sotto forma di un servizio, generalmente a pagamento in abbonamento. Questa opzione, Conosciuta anche come cloud business intelligence, supporta sempre più piattaforme multi-cloud, permettendo alle organizzazioni di distribuire applicazioni di business intelligence su diverse piattaforme cloud per soddisfare le esigenze degli utenti ed evitare il vendor lock-in.
  • Business intelligence open source- Il software di business intelligence open source include solitamente due versioni: un’edizione community gratuita e una versione commerciale basata su abbonamento con supporto tecnico. I team di business intelligence possono accedere al codice sorgente per usi di sviluppo. Alcuni fornitori di strumenti di business intelligence proprietari offrono anche edizioni gratuite, principalmente per singoli utenti.
  • Business intelligence integrata – Gli strumenti di business intelligence integrati incorporano funzionalità di business intelligence e visualizzazione dei dati direttamente nelle applicazioni aziendali. Ciò consente agli utenti di analizzare i dati all’interno delle applicazioni che utilizzano per il proprio lavoro. Inoltre, le funzionalità di analisi incorporate sono spesso integrate dai fornitori di software applicativo, ma anche gli sviluppatori di software aziendali possono includerle nelle applicazioni sviluppate internamente.
  • Business intelligence collaborativa – Si tratta, n realtà, più di un processo che di una tecnologia specifica che combina applicazioni di business intelligence e strumenti di collaborazione per permettere a diversi utenti di lavorare insieme sull’analisi dei dati e condividere informazioni.
  • Location intelligence – Una forma specializzata di business intelligence che consente agli utenti di analizzare dati di posizione e geospaziali con funzionalità di visualizzazione dei dati basate su mappe. La Location Intelligence offre approfondimenti sugli elementi geografici nei dati e nelle operazioni aziendali. I potenziali usi includono la selezione di siti per negozi al dettaglio e strutture aziendali, il marketing basato sulla posizione e la gestione della logistica.
  • Formare il personale – Il personale deve essere formato su come utilizzare gli strumenti business intelligence e comprendere come analizzare. Altrettanto fondamentale è promuovere una cultura data-drive all’interno dell’organizzazione.

Investire nella business intelligence

È importante investire nella business intelligence in modo opportuno per massimizzare il ritorno sull’investimento (Return on Investment – Roi).

  • Misurare il valore della business intelligence – Esistono diversi modi per misurare il valore della business intelligence. Alcuni metodi comuni includono:
  • Misurare l’impatto sui risultati aziendali – La business intelligence può aiutare le organizzazioni a migliorare le prestazioni aziendali, aumentare l’efficienza e ridurre i costi. È importante monitorare questi Kpi per valutare l’impatto della business intelligence sull’organizzazione.
  • Misurare la soddisfazione degli utenti – La business intelligence dovrebbe essere facile da usare e fornire agli utenti le informazioni di cui hanno bisogno per prendere decisioni migliori. È importante condurre sondaggi e interviste per valutare la soddisfazione degli utenti.
  • Calcolare il Roi – Esso può essere calcolato misurando i benefici della business intelligence e dividendoli per il costo dell’implementazione.
  • Casi di business concreti – Esistono molti esempi di organizzazioni che hanno avuto successo utilizzando la business intelligence per raggiungere i propri obiettivi aziendali. Ecco alcuni casi di studio di aziende italiane e internazionali presenti in internet:

Esempi di aziende che hanno investito in business intelligence

In Italia,

Enel ha utilizzato la business intelligence per ottimizzare la sua rete elettrica. Ciò ha portato a una riduzione dei costi e a un miglioramento dell’affidabilità della rete.

UniCredit ha utilizzato la business intelligence per monitorare l’utilizzo dello spazio gestito dei propri immobili, la manutenzione degli impianti, il budget e l’allocazione della spesa, la pianificazione degli interventi sugli edifici, la rilevazione dei rischi, i livelli di servizio e le cause di malfunzionamento delle macchine ATM, il consumo energetico, il portafoglio immobili e le azioni finanziarie intraprese, così come la performance dei fornitori. Ancora, la business intelligence è stata utilizzata per migliorare la sua attività di antiriciclaggio, riducendo il rischio, oltre a migliorare la conformità normativa.

Leonardo ha utilizzato la business intelligence per migliorare la sua supply chain, oltre a ridurre i costi e garantire una maggiore efficienza.

Nel mondo,

Walmart ha utilizzato la business intelligence per migliorare la gestione della sua catena di approvvigionamento in termini di riduzione dei costi e aumento dell’efficienza.

Coca-Cola ha utilizzato la business intelligence per analizzare i dati di vendita e marketing. Ciò ha portato al lancio di nuovi prodotti di successo e a campagne di marketing più efficaci.

Amazon ha utilizzato la business intelligence per personalizzare le raccomandazioni dei prodotti per i suoi clienti. Ciò ha portato a un aumento delle vendite e a una maggiore soddisfazione dei clienti.

Conclusioni

Le soluzioni di business intelligence stanno rapidamente evolvendo, trasformando il modo in cui le organizzazioni gestiscono e utilizzano i dati. Le organizzazioni, grazie all’integrazione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’analisi predittiva, sono in grado di ottenere insights più approfonditi e accurati, migliorando così il processo decisionale e aumentando la competitività.

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