Business Intelligence

Come è già stato accennato, non serve possedere una grande quantità di dati se non si dispone di efficaci strumenti di business intelligence (BI), che garantiscono l’estrazione, la validazione e l’analisi dei dati.

I risultati di tale processo rappresentano un fondamentale supporto all’assunzione di qualsiasi tipo di decisione strategica all’interno dell’azienda. I report sui dati derivanti dalla raccolta effettuata con tecniche di BI costituiscono in effetti una vera ricchezza; i manager delle aziende possono così individuare e modificare le strategie da adottare, confrontandosi con indicatori forniti in real-time, i quali contribuiscono a orientare le scelte strategiche.

La prima fase dell’attività di BI comicia con la selezione delle grandi banche dati (o database), composte principalmente da:

- big data demografici, relativi all’ammontare e alla composizione della popolazione, presenti in genere all’interno di database gestiti da istituzioni pubbliche;

- big data sociografici, relativi agli aspetti polititici, finanziari ed economici delle famiglie, come il reddito, i consumi ecc;

- big data psicografici, relativi agli aspetti più personali dell’individuo, come le sue attività, interessi, opinioni e abitudini.

In genere l’accesso alle informazioni contenute in questi grandi database è piuttosto oneroso per le aziende. Pertanto, è necessario ricorrere alla figura del BI Analyst, un professionista che governa l’intero processo e che si occupa di scegliere tra le banche dati disponibili e di selezionare solamente le informazioni che possono fornire i dati di maggiore interesse.

10 Nella seconda fase del processo di BI i dati vengono normalizzati e “aggiustati”. Questo perché inizialmente i dati raccolti sono disomogenei, in quanto caratterizzati da elementi numerici, video e documenti di testo.

L’obiettivo è quello di individuare prima di tutto quali sono i dati più significativi rispetto agli obiettivi dell’analisi e, in un secondo momento, di inserirli nel software di data analysis. I vari database creati vengono così integrati in un unico data warehouse che, come già accennato, è una sorta di database evoluto, in grado di effettuare aggregazioni di dati con finalità di BI.

La terza e ultima fase delle operazioni di business intelligence è quella relativa all’analisi dei dati (o data analysis). Tale processo di ispezione e manipolazione dei dati è lungo e complesso, ma offre innumerevoli benefici all’azienda grazie all’individuazione di quelle informazioni che possono supportare le decisioni strategiche e suggerire conclusioni.

I principali modelli di data analysis sono¹¹:

- Descriptive Analytics: sono strumenti che descrivono la situazione precedente e attuale dei processi aziendali in relazione al mercato. Queste informazioni vengono in genere fornite tramite l’uso di report e grafici, e includono i principali KPI¹² (o indicatori di prestazione) richiesti dal management;

- Predictive Analytics: sono strumenti che forniscono, tramite l’analisi dei dati, risposte relative alle tendenze di mercato nel futuro e si avvalgono di strumenti

11 Fonte: www.talentgarden.it

12 Letteralmente dall’inglese “Key Performance Indicators”, in italiano “Indicatori di Prestazione Chiave”, rappresentano gli indicatori che permettono di misurare le prestazioni (o il risultato conseguito) di una determinata attività. Ad esempio, misurano il raggiungiungimento di una certa quota di mercato o di un dato livello di servizio.

11 matematici come la regressione¹³, il forecasting¹⁴ e l’applicazione di modelli predittivi;

- Prescriptive Analytics: sono strumenti che propongono soluzioni strategiche e operative sulla base delle analisi svolte;

- Automated Analytics: sono strumenti in grado di implementare autonomamente i risultati ottenuti delle analisi effettuate.

La business intelligence è dunque un processo che, una volta introdotto in azienda, consente di sviluppare il proprio business assumendo decisioni orientate dai dati.

Alcuni dei benefici ottenuti tramite l’utilizzo della BI possono essere così riassunti¹⁵: - Economicità del processo: dopo aver individuato gli obiettivi dell’analisi, vengono

generati automaticamente i report sui dati con lo scopo di controllare in tempo reale l’efficacia delle decisioni strategiche assunte dall’azienda;

- Omogeneità delle informazioni: in ogni settore dell’azienda sono condivisi dai manager dati univoci e omogenei in relazione all’andamento del mercato, dell’azienda e alle eventuali criticità da affrontare;

- Velocità ed efficacia delle decisioni: la selezione dei dati e l’ottenimento dei risultati tramite l’uso della business intelligence consentono al management di assumere decisioni veloci e concrete;

- Migliore gestione dei dati aziendali: gli strumenti di business intelligence rendono l’analisi e la gestione dei dati più sicura, nel rispetto di alcune normative per la protezione e sicurezza dei dati. Questo aspetto diventa sempre più rilevante

13 La regressione è una tecnica usata per analizzare i dati che si compongono di una variabile dipendente e di una o più variabili indipendenti. L’obiettivo è quello di stimare un’eventuale relazione esistente tra le variabili.

14 Il forecasting è l’attività di previsione in ambito aziendale. Tramite una tabella che contiene valori di tipo previsonale, vengono formulate delle ipotesi che guardano avanti di qualche mese sull’anno in corso.

15 Fonte: www.talentgarden.org/it/

12 soprattutto dopo l’emanazione del GDPR¹⁶, il nuovo Regolamento europeo sulla raccolta e gestione dei dati nel rispetto della privacy.

Si può concludere tale paragrafo affermando che la business intelligence può essere vista come una soluzione capace di orientare il management verso il raggiugimento degli obiettivi desiderati e di influenzare positivamente le strategie aziendali.

Alcune delle attività svolte all’interno dell’azienda, come la produzione, il marketing, la distribuzione, la vendita, il controllo qualità dei prodotti e così via, possono essere completamente rivoluzionate grazie alle strategie elaborate sulla base dei dati.