Gli strumenti della B

La BI può essere considerata uno strumento che trasforma i dati e le informazioni in conoscenza. Il software utilizzato ha l'obiettivo di permettere alle persone di prendere decisioni strategiche fornendo informazioni precise, aggiornate e significative nel contesto di riferimento.

In termini molto semplici e volutamente pratici si può descrivere un'applicazione di BI come uno strumento software che, acquisendo e manipolando masse di dati presenti su database o anche archivi de-strutturati, fornisce report, statistiche, indicatori, grafici costantemente aggiornati, facilmente

48 adattabili e configurabili persino dall'utente (senza necessità di intervento del tool administrator). Quando su internet visualizziamo, ad esempio, le informazioni del nostro conto corrente utilizzando un comune home banking e "produciamo" i report, le tabelle o i grafici che ci interessano, "sotto" esiste un'applicazione (web) di BI. Oppure, quando riceviamo dal provider di telefonia mobile, via mail o via portale, dei report su consumi, fatture, navigazione, ecc. sicuramente è frutto di elaborazioni di BI.

Quello che è importante sapere è che i dati manipolati dallo strumento non sono mai quelli originari-presenti sul database fonte (per ovvie ragioni tecnologiche ma anche di disponibilità e sicurezza) ma essi sono in tempo reale "pompati" in uno specifico database a disposizione dello strumento. Un software di BI può naturalmente manipolare e "quadrare" dati provenienti da N database (ad esempio, nel mondo delle aziende: ERP, CRM, MES, sito web, posta elettronica, ecc.).

Queste applicazioni sono nate in un periodo storico in cui si cominciava ad avere il problema di possedere giganteschi archivi di dati ma di non sapere come utilizzarli ai fini pratici ovvero di conoscenza delle informazioni per assumere decisioni corrette. La statistica è una componente fondamentale degli strumenti di BI.

Ci si può riferire ai sistemi di business intelligence anche con il termine "sistemi per il supporto

alle decisioni" (Decision support systems o DSS), anche se l'evoluzione delle tecniche utilizzate rende

la terminologia suscettibile di ammodernamenti. Con il termine "business performance management" ci si può riferire a sistemi di business intelligence di nuova generazione anche se la distinzione tra i due termini è spesso non percepita.

Persone e tecnici che lavorano nell'ambito della business intelligence hanno sviluppato una nicchia di tecnologie, strumenti e prodotti che li aiutano nei loro compiti, specialmente nei confronti della manipolazione di grandi volumi di dati da raccogliere, normalizzare e analizzare.

Tra queste ricordiamo:

• extract, transform, load (ETL) tool per l'estrazione, trasformazione e caricamento dati; • datawarehouse per l'archiviazione e immagazzinamento;

• modellazione dati e strumenti per definire le logiche di business e le regole del business; • OLAP (Online Analytical Processing) per l'analisi dimensionale di ipercubi di dati; • balanced scorecard, dashboard e visualizzazione dati;

• sistemi di reportistica distribuiti (client-server) o non distribuiti e asincroni o sincroni; • data mining;

• GIS o sistemi informativi geografici; • AQL - Associative Query Logic; • analisi del flusso di business;

49 • gestione delle performance del business;

• document warehouse - archiviazione documenti; • text mining - analisi dei documenti.

Le principali funzionalità di BI, elencate in una logica di progressiva destrutturazione e riduzione del livello di programmabilità, includono:

- cruscotti aziendali e scorecard;

50 - calcolo di indicatori derivati (statistici e non);

- analisi multidimensionale in tempo reale con tecnologie di tipo OLAP (ipercubi) e navigazione dinamica tra i dati;

51 - query libere, senza la necessità di conoscere linguaggi di interrogazione (es. l'SQL);

52 - modelling, costruzione di scenari e simulazioni (what-if analysis, goal seeking, sensitivity

analysis);

53 Tali differenti funzionalità, pertanto, possono supportare le differenti esigenze informative, in termini di strutturazione e programmabilità dei processi decisionali, di quelli che, secondo la classificazione tradizionale, sono stati indicati come sistemi MIS EIS/ESS e DSS. Si pensi alle funzionalità data mining (DM), in grado di estrarre conoscenza da database anche di notevoli dimensioni mediante l'individuazione di relazioni prima sconosciute. Basandosi su una logica di tipo

54 induttivo è possibile formulare domande che, seppur di carattere più generico rispetto a quelle supportate da funzionalità OLAP, non richiedono la formulazione di ipotesi a priori.

Le tecniche utilizzate possono essere ricondotte a analisi di tipo predittivo, che mirano a stabilire quali saranno le caratteristiche o i valori sconosciuti di un elemento, di un insieme in base alla storia conosciuta di altri elementi dello stesso insieme, o descrittive, che mirano invece a identificare delle proprietà o delle relazioni reciproche degli oggetti analizzati. Ad esempio, potrebbero essere individuate relazioni nascoste tra i comportamenti di acquisto dei clienti e i prodotti venduti dalle quali formulare innovative iniziative commerciali e promozionali.

Le organizzazioni raccolgono dati per trarre informazioni, valutazioni e stime riguardo al contesto aziendale proprio e del mercato cui partecipano (ricerche di mercato e analisi degli scenari competitivi). Le organizzazioni utilizzano le informazioni raccolte attraverso una strategia di business intelligence per incrementare il loro vantaggio competitivo.

Il termine business intelligence fin dall'origine ha ricompreso sia i più tradizionali sistemi di raccolta dei dati finalizzati ad analizzare il passato o il presente e a capirne i fenomeni, le cause dei problemi o le determinanti delle performance ottenute, sia i sistemi più rivolti a stimare o a predire il futuro, a simulare e a creare scenari con probabilità di manifestazione differente.

Questi sistemi sono da sempre stati realizzati con mix differenti di software tool (ad es. di reporting, di analisi OLAP, di cruscotti) e di software application, cioè contenenti vere logiche e regole applicative, rivolte al "performance management" (ad es. le applicazioni per le balanced scorecards o per il ciclo di budgeting e forecasting aziendale), all'ottimizzazione di alcune decisioni operative (ad es. nel campo dei trasporti e della logistica) oppure finalizzate alle previsioni e alle predizioni future, impiegando funzioni statistiche anche molto sofisticate; tutte queste software application nel tempo hanno preso nomi diversi ma dal significato simile, quali analytic application, analytics, business analytics.

Il termine business intelligence allude quindi ad un campo molto ampio di attività, sistemi informativi aziendali e tecnologie informatiche finalizzate a supportare, e in qualche caso ad automatizzare, processi di misurazione, controllo e analisi dei risultati e delle performance aziendali (sistemi di reporting e di visualizzazione grafica di varia natura, cruscotti più o meno dinamici, sistemi di analisi storica, sistemi di "allarme" su fuori norma o eccezioni, ecc.), e processi di decisione aziendale in condizioni variabili di incertezza (sistemi di previsione, di predizione, di simulazione e di costruzione di scenari alternativi, ecc.), il tutto integrato nel classico processo generale di "misurazione, analisi, decisione, azione".

Generalmente le informazioni vengono raccolte per scopi direzionali interni e per il controllo di gestione. I dati raccolti vengono opportunamente elaborati e vengono utilizzati per supportare concretamente, sulla base di dati attuali, le decisioni di chi occupa ruoli direzionali (capire

55 l'andamento delle performance dell'azienda, generare stime previsionali, ipotizzare scenari futuri e future strategie di risposta).

In secondo luogo le informazioni possono essere analizzate a differenti livelli di dettaglio e gerarchico per qualsiasi altra funzione aziendale: marketing, commerciale, finanza, personale o altre.

Ogni sistema di business intelligence dovrebbe avere un obiettivo preciso derivante dalla visione aziendale e dagli obiettivi della gestione strategica di un'azienda. Questo è vero nelle grandi aziende, meno nella PMI, dove spesso anche gli obiettivi informativi sono poco chiari, addirittura inesistenti in alcune realtà. In questo caso un sistema di BI può portare alla creazione di obiettivi ed esigenze informative grazie alla presenza al suo interno di report standardizzati.