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La Business Intelligence è quel processo tecnologico che raccoglie e analizza i dati, elaborandoli in maniera leggibile e, soprattutto, utile all’analisi aziendale. Nell'articolo di oggi cercheremo di spiegare perché questo strumento è così importante.
Business Intelligence (BI) è un processo guidato dalla tecnologia per l'analisi dei dati e la restituzione di informazioni utilizzabili da parte di dirigenti, manager e utenti aziendali utili nell'iter decisionale.
La BI comprende un'ampia varietà di strumenti, applicazioni e metodologie che consentono alle organizzazioni di raccogliere dati da sistemi interni o da fonti esterne.
Comprende l'individuazione dei processi di analisi dei dati, l'implementazione delle relative query (ricerche, banalmente una query è l'interrogazione di un database per estrarre o aggiornare i dati che soddisfano un certo criterio di ricerca) sui dati e la creazione di report e dashboard interattive per la loro visualizzazione dinamica.
Il dato, di per sé, non vale nulla: è solo una sequenza di cifre.
Quand'è, allora, che acquista valore?
Il dato assume un significato ed acquista dunque un valore potenziale nell'esatto momento in cui viene associato ad un contesto ed entra in relazione con altri dati utili a definire quel certo contesto: quando cioè si fa parte di un ecosistema di dati che compongono il quadro dell’azienda, dei suoi attivi, passivi e dei suoi potenziali.
E' in quell'istante che il dato diviene informazione: una risorsa, un potenziale valore grezzo a cui dare forma e voce.
Ancora una volta, l'informazione è potere: poiché genera conoscenza e la conoscenza rende possibili le scelte.
L'implementazione di processi di Business Intelligence mira prevalentemente all'accelerazione e ottimizzazione del processo decisionale in azienda, migliorando i processi interni e aumentando l'efficienza operativa: in ultima istanza, l'incremento delle entrate e l'acquisizione di un concreto vantaggio competitivo.
I dati di BI possono includere le informazioni storiche memorizzate in un data center ma anche i nuovi dati raccolti dai sistemi di origine in real-time, ovvero nel momento stesso in cui vengono generati, consentendo agli strumenti di BI di supportare sia i processi decisionali strategici (lungo termine), che quelli tattici (breve-medio termine).
Gli strumenti di visualizzazione dei dati sono diventati lo standard della BI moderna negli ultimi anni: cruscotti ad hoc che consentono di visualizzare i dati aggregati in maniera dinamica e filtrabile attraverso differenti tipologie di visualizzazione (diagrammi, chart, etc).
Tipicamente, l'analisi dei dati è un processo lungo.
Lungo per il necessario lavoro di raccolta, sintesi e interrogazione dei dati e lungo per l'indispensabile attività di controllo e verifica che garantisca la validità del dato rappresentato.
Infine, lungo per definire modi e interfacce di visualizzazione dei dati.
Il processo dunque prevede due fasi distinte e correlate: da una parte l'analisi, dall'altra l'elaborazione del dato: è quindi quel processo che inizia dal dato e termina nell'informazione.
Analizzare significa trattare i dati, sintetizzarli, aggregarli.
Elaborarli significa invece prendere i dati raccolti e presentarli in modo tale che diventino informazione e aiutino efficacemente nell’orientare e supportare le scelte aziendali.
La Business Intelligence comprende quindi l’intero set di metodologie, processi, architetture e tecnologie capaci di trasformare un dato al suo stato “grezzo” in un’informazione utile a scatenare scelte strategiche per il business aziendale.
In definitiva, la BI rende trasparenti e interpretabili i fenomeni che stanno dietro ai flussi dei dati: fa emergere cause e rende possibile generare stime o simulare scenari verosimili.
Cosa succede quando le aziende incontrano la BI?
Quali vantaggi possono ricavarne?
Se la Business Intelligence mette i dati dell’azienda al centro, va da sé che sia di massimo interesse per l’azienda stessa, per la consapevolezza che essa apporta e per la lucida analisi che è in grado di offrire.
Ma è soprattutto nell'interazione costante dei dati che essa offre il meglio di sé: poter accedere a dati costantemente aggiornati e capillari, poterli attribuire e distribuire sui diversi reparti aziendali è il vero valore aggiunto della BI.
Se un tempo la BI era appannaggio della sola Dirigenza, oggi le informazioni da essa esposte sono a disposizione dell'intera filiera aziendali: ai reparti operativi così come agli uffici commerciali, vendite o amministrativi.
Non solo: negli ultimi anni abbiamo assistito ad una democratizzazione della BI a favore delle piccole e medie industrie.
Se fino a pochi anni fa la BI stessa era uno strumento confinato ai soli grandi marchi, oggi le nuove tecnologie la rendono accessibile anche alle PMI che possono attingere ad essa come ad una nuova fonte di analisi, predizione e strategia aziendale.
E veniamo al dunque, all'altro grande concetto strettamente connesso agli Analytics: i cosiddetti Big Data.
Dove e come si collocano nel quadro sopra descritto?
E ancora prima: cosa sono i Big Data?
Parliamo di Big Data in relazione a quel fenomeno - tipico dell’ultimo decennio – che porta ad avere ogni giorno una quantità esuberante di dati potenzialmente intercettabili e processabili, una volta stabiliti paradigmi, strumenti e metodologie.
Il volume, la varietà e la velocità (le famose “3V”!) d’informazioni che ogni giorno transitano dai device di tutto il mondo ( aziendali e privati, dai canali social come dalle email, dalle macchine di produzione, dai software, dalle connessioni di rete e dagli oggetti smart etc.) è apparentemente incalcolabile e ingestibile: milioni di fonti che ininterrottamente producono dati.
Adeguatamente elaborato tuttavia, questo immane flusso di dati può invece essere trasformato in informazione.
Concentriamoci ora su quella che è la tipica realtà aziendale: quali dati raccoglie e da quali categorie di fonti?
Una PMI media italiana raccoglie potenzialmente ogni giorno una mole notevole di “Big Data”: da clienti e fornitori, dal gestionale interno, dal reparto commerciale, dai social aziendali laddove esistenti ed attivi, de naturalmente dai dipendenti stessi.
Ciascuno di questo set d'informazioni ha un alto potenziale strategico nel pianificare decisioni e business plan: non più partendo da impressioni e percezioni soggettive, ma dai dati concreti ed oggettivi.
Lo sforzo più significativo da fare è strutturare quei dati per dar loro un significato: organizzarli, renderli leggibili e interpretabili, consentire letture filtrate o trasversali.
Uno sforzo in termini di BI, per l'appunto.
E’ importante capire che quando andiamo a sviluppare un’applicazione di Business Intelligence non stiamo facendo un semplice report (es. report vendite semestrale), operazione tipicamente eseguita da un semplice foglio di calcolo o, in modo più sofisticato, da un tradizionale software di gestione vendite.
Ciò che più verosimilmente un’applicazione di BI è in grado di restituire è invece il quadro completo di:
A differenza del semplice reporting multidimensionale, un'applicazione di Business Intelligence consente di tracciare la storia delle vendite, ma anche d'incrociarla con le iniziative commerciali o con il potenziale di approvvigionamento delle materie prime e da qui sempre scendere capillarmente, aggregando dati molteplici e provenienti da fonti assolutamente indipendenti fra loro per delineare il quadro decisionale basato su dati reali: un sostrato non discutibile, uno o più scenari verosimili, un processo decisionale più maturo e consapevole.
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