Perché non puoi fare a meno di un software di Business Intelligence
Perché non puoi fare a meno di un software di Business Intelligence

Perché non puoi fare a meno di un software di Business Intelligence

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I software di Business Intelligence (BI) oggi hanno raggiunto un livello di maturità elevato anche in Italia. Lo si ricava, per esempio, dai risultati dell’ultimo Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence1 della School Management del Politecnico di Milano, secondo i quali il mercato del nostro Paese nel 2019 è arrivato a valere 1,7 miliardi di euro, il 23% in più rispetto al 2018. La principale voce di spesa, pari al 47%, è proprio rappresentata dai software di Business Intelligence e Analytics, all’interno dei quali visualizzazione e analisi dei dati pesano per il 53%, mentre il restante 47% è costituito da strumenti di ingestion, integrazione, preparazione e governance dei dati.

Questo trend che, pandemia permettendo, non conosce crisi deriva dall’importanza crescente che una gestione evoluta delle informazioni aziendali ha assunto per guidare le decisioni del management. Non a caso si parla di processi sempre più data-driven, nei quali cioè i dati sono al centro delle strategie rilevanti delle organizzazioni.

I 3 tipi di analisi dei software di Business Intelligence

Il motivo per cui non è più possibile fare a meno di un software di Business Intelligence deriva dall’accuratezza del tipo di analisi che questi sistemi offrono alle aziende.

Le analisi generalmente sono suddivise in 3 categorie:

  • analisi descrittiva
  • analisi predittiva
  • analisi prescrittiva

L’analisi descrittiva, come si ricava dallo stesso nome, consente di descrivere che cosa è successo in un dato periodo di tempo con riferimento a un prodotto, a un servizio, a una business unit ecc. I possibili campi di indagine sono tanto ampi quanto le voci previste nel software di Business Intelligence. Prima ancora, però, quello che lo rende più o meno efficace è la sua capacità di attingere a un numero cospicuo di sorgenti di dati. Che siano sorgenti interne (ERP, CRM, dispositivi IoT dei reparti produttivi) oppure esterne (social network, database di terzi ecc.), il software di Business Intelligence deve essere in grado di raccogliere i dati, aggregarli, renderli omogenei e trasformarli in conoscenza.

L’analisi predittiva nei software di Business Intelligence

L’analisi predittiva è uno step ulteriore con cui i software di Business Intelligence mettono in grado i decisori aziendali di sapere in anticipo i possibili scenari futuri. Si basano su modelli matematici che ricorrono agli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per estrarre insight la cui attendibilità è legata alla quantità e alla qualità delle fonti. Poiché, infatti, utilizzano sistemi statistici, ovviamente non hanno un valore profetico inoppugnabile, ma permettono di delineare gli avvenimenti che accadranno al verificarsi di determinate condizioni.

Di solito, i software tradizionali di Business Intelligence offrono funzionalità di analisi descrittiva, mettendo a confronto ciò che è successo in passato con degli indicatori di performance, i KPI (Key Performance Indicator), con cui vengono identificate le prestazioni considerate ottimali. Nei moderni software di Business Intelligence, invece, che prendono il nome di Business Analytics per distinguersi da quelli classici, ormai l’analisi predittiva è considerata una modalità standard a corredo della soluzione.

L’analisi prescrittiva nei software di Business Intelligence

L’insieme di analisi descrittiva e predittiva dà luogo alla cosiddetta analisi prescrittiva. Forrester ne propone la seguente definizione2: “Qualsiasi combinazione di analisi, matematica, esperimenti, simulazione e/o intelligenza artificiale utilizzata per migliorare l’efficacia delle decisioni prese dagli esseri umani o dalla logica decisionale incorporata nelle applicazioni”.

In pratica, non solo l’analisi prescrittiva individua che cosa potrebbe avvenire un domani stante il confermarsi o meno di certe situazioni, ma introduce dei suggerimenti che talvolta possono essere perfino automatizzati, come sottolinea la definizione di Forrester a proposito del fatto che l’analisi prescrittiva possa essere incorporata nelle stesse applicazioni. Un esempio a tal proposito è quello di alert integrati in un software di Business Intelligence adoperato per il controllo di gestione che si attivano per richiamare sulle ripercussioni economico-finanziarie al manifestarsi di un dato evento. L’analisi prescrittiva, in questo caso, va oltre la previsione e si traduce in un consiglio automatico sul da farsi.

Conoscere in profondità tutto ciò che ruota attorno alla propria azienda per prendere decisioni pienamente consapevoli. È questa la ragione principale che dovrebbe spingere qualsiasi organizzazione a scegliere un software di Business Intelligence tra i tanti disponibili sul mercato. Una vasta scelta che è opportuno sondare insieme a un partner competente che sia in grado di leggere i bisogni a cui l’azienda intende dare risposta.

1Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence
2Fonte: Forrester

 

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