LA BUSINESS INTELLIGENCE (COS E LA B.I.)

LA

BUSINESS

INTELLIGENCE

( COS’E’ LA B.I.)

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Definizione di Business Intelligence

La prima definizione di Business Intelligence è stata data da Howard Dresner nel 1989 per descrivere gli strumenti informatici in grado di soddisfare le esigenze dei manager aziendali.

Secondo Dresner, la Business Intelligence descrive

la capacità dell’impresa di accedere ed esplorare le

informazioni

Data Warehouse

processo decisionale migliorato e informato

Gli strumenti di BI comprendono: query ad hoc, scrittura di report, sistemi di supporto alle decisioni (DDS), sistemi di informazione esecutiva (EIS) e, spesso, tecniche come l’analisi statistica e l’elaborazione analitica multidimensionale in linea (OLAP).

Le fasi di raccolta, integrazione, pulizia e validazione dei dati, oltre che le procedure di aggregazione e parte dei calcoli analitici, sono svolte in maniera automatica. Il motivo principale è che sarebbe impossibile processare manualmente la mole enorme di dati che, per alcune aziende, descrivono l’attività giornaliera. (es. Catena della grande distribuzione che dovrebbe analizzare migliaia di scontrini battuti in una singola giornata).

La Piramide di Anthony

ridisegnata per la rappresentazione

grafica della

Business

Intelligence

Il valore della Business Intelligence

Esiste sicuramente una correlazione tra l’uso efficace della BI e l’incremento delle performance aziendali.

Tuttavia, non basta garantire l’accesso ai dati per migliorare i margini.

La Business Intelligence

• Evita alle persone che fanno parte di ogni livello aziendale di preoccuparsi del reperimento dei dati e della loro elaborazione e conservazione.

• Consente loro di accedere ai dati, analizzarli ed interagire con essi al fine di ricavare le informazioni per la gestione dell’intera azienda o di parte di essa, migliorandone l’efficienza e di conseguenza le performance.

Naturalmente, bisogna essere in grado di interpretare in maniera corretta le informazioni, prendendo le giuste decisioni, sennò si rischia di perdere solo tempo e denaro.

I fattori che devono determinare la progettazione e la realizzazione di un modello di BI sono le logiche di business e i requisiti degli analisti.

La tecnologia deve essere al servizio della Business Intelligence, non deve rappresentare un vincolo.

I Big Data sono il nuovo petrolio

Lo si sente affermare sempre più spesso dagli esperti di digital marketing. Tuttavia non basta possedere grandi quantità di dati se essi non vengono analizzati attraverso la Business Intelligence, ovvero il processo di

raccolta, validazione, analisi ed estrazione dei dati. I risultati del processo di Business Intelligence rappresentano un fondamentale supporto all’assunzione di decisioni strategiche.

I report sui dati derivanti dalla raccolta e analisi effettuata con tecniche di BI, costituiscono in effetti una vera ricchezza. I manager delle aziende possono così individuare e modificare le strategie e i processi aziendali,

confortati da indicatori forniti in tempo reale, che contribuiscono a orientare le scelte, basate su elementi certi e misurati.

Le nuove società petrolifere sono attualmente Alphabet (ovvero Google), Apple, Microsoft, Facebook e

Amazon, le quali costituiscono non a caso le aziende a maggiore capitalizzazione sui mercati mondiali.

I Big Data non sono solo nelle mani dei colossi dell’ecommerce o dei social media: pensiamo a un’azienda di telefonia mobile, che è in possesso dei dati sulla posizione dei clienti e delle conversazioni e numeri telefonici delle chiamate – si tratti di

soggetti privati o aziende a carattere nazionale – o ai dati raccolti da soggetti pubblici, come ad esempio quelli del Ministero dell’Istruzione, che censisce i quasi 9 milioni di studenti italiani, conoscendone la composizione delle famiglie, i risultati

scolastici e le scelte universitarie di tutte le nuove generazioni. E una società di gestione di carte di credito? Avere i dati delle transazioni significa poter conoscere gli interessi e la capacità di spesa di ognuno dei milioni di utenti, quanto essi viaggiano e se fanno transazioni online. Recentemente i Big Data hanno condizionato gli esiti elettorali negli Stati Uniti e in altri Paesi. I Responsabili delle campagne elettorali hanno potuto ottenere dati profilati sull’intera popolazione, consentendo di avvicinare ogni singolo elettore con messaggi elaborati sulla base del suo stile di vita.

Del resto, ogni attività che compiamo, dall’inviare un’email o effettuare operazioni bancarie, accendere una lampadina che genera consumi registrati da un contatore digitale, genera dati. Immaginiamo ad esempio la quantità di dati generati ogni giorno dai 98,9 milioni di SIM attive in Italia (dati AGCOM 2017), composti dalle telefonate, dalla navigazione sul web e dall’

e-commerce.

Cosa sono i Big Data?

Gli analisti sono concordi nel sostenere che si è in presenza di Big Data quando il database ha caratteristiche riconducibili alle cosiddette 5V, ovvero:

Velocità

I Big Data hanno la caratteristica di poter essere interrogati in tempo reale. Bastano pochi millisecondi per analizzare milioni di transazioni effettuate con la carta di credito e prevenire le frodi, verificare in pochi secondi la viralità dei

contenuti sui social media e conoscere il sentiment rispetto al brand. In molti casi i dati possono essere gestiti addirittura prima che vengano archiviati nei grandi database.

Volume

I Big Data sono composti da enormi quantità di dati e occupano spazi di archiviazione la cui unità di misura è il zettabyte (1 zettabyte = 1 miliardo di terabyte). Altrimenti si tratta di Medium o Small Data.

Varietà

Le raccolte di dati non sono omogenee: sono composte da contenuti multimediali, database di ogni formato e linguaggio, dati provenienti dai Social Network che, nel caso di Instagram ad esempio, sono composti da immagini collegate ad alcuni hashtag, like e dati di geolocalizzazione, mentre nel caso di Twitter si tratta di elementi di testo e hashtag.

Variabilità

Le informazioni contenute in grandi raccolte di dati variano di significato per l’analista, a seconda del contesto in cui vengono reperite. Diventa quindi necessario contestualizzare i dati per valutarne l’utilità nell’effettuare il Data Mining.

Viralità

I dati si diffondono in modo molto veloce. La Business Intelligence è chiamata a individuare le fonti di dati e analizzare la diffusione di concetti che, grazie a un hashtag diventato virale, possono condizionare il risultato di una elezione o il funnel di acquisto.

Le fasi di raccolta, integrazione, pulizia e validazione dei dati, oltre che le procedure di aggregazione e parte dei calcoli analitici, sono svolte in maniera automatica. Il motivo principale è che sarebbe impossibile processare manualmente la mole enorme di dati che, per alcune aziende, descrivono l’attività giornaliera. (es. Catena della grande distribuzione che dovrebbe analizzare migliaia di scontrini battuti in una singola giornata).

La raccolta dei dati

La prima fase dell’attività di Business Intelligence effettua la selezione delle grandi banche dati, composte da:

– Big Data demografici, relativi alla popolazione, presenti in genere su banche dati gestite da istituzioni pubbliche

– Big Data sociografici, che forniscono elementi sulla composizione delle famiglie, il reddito, i consumi e altre caratteristiche del vivere

– Big Data psicografici, relativi agli interessi, le abitudini e le passioni

Si tratta quindi di grandi raccolte di dati, il cui accesso è spesso oneroso, come nel caso di quelle in possesso delle grandi società che gestiscono i Social Media o il commercio elettronico. Il BI Analyst, professionista che governa l’intero processo, svolge in questa prima fase la delicata funzione di scelta tra le banche dati disponibili, per individuare quelle che, incrociate tra loro, possono fornire i dati di maggiore interesse per il business che è chiamato a sviluppare.

Tra i database dai quali estrarre i dati da analizzare, sono spesso presenti le banche dati composte da Small Data. Cosa sono?

Si tratta dei dati raccolti nei database aziendali, delle informazioni sui clienti gestite dal software CRM e dalla profilazione dei contatti. Tra gli Small Data si possono considerare anche i risultati di rilevazioni, sondaggi e analisi dei comportamenti dei propri clienti all’interno del proprio punto vendita, o ristorante, ma anche – perché no? – sulle piste da sci o nei parchi di divertimento, composte di dati relativi a campioni composti da migliaia di migliaia di persone e rilevati alle casse, sui tornelli di accesso e attraverso la rete WiFi o i post sui Social Media.

Intelligence si effettua la normalizzazione dei dati. Le raccolte di Big Data sono infatti

disomogenee perché composte da elementi numerici, immagini, video e documenti di testo.

Inoltre nei grandi database possono essere inserite informazioni non direttamente utili a fornire report relativi a specifiche forme di business. La pulizia riguarda appunto

l’individuazione dei dati più significativi rispetto

agli obiettivi dell’analisi e la loro validazione,

cioè la verifica rispetto alle modalità di raccolta

e aggregazione, per inserirli nel software di Data

Analysis. É questa la fase della normalizzazione

dei vari database per integrarli in un solo data

warehouse, una sorta di database evoluto, in

grado di effettuare aggregazioni di dati con

finalità di Business Intelligence.

La terza fase delle operazioni di Business Intelligence è quella dell’

analisi dei dati

Il processo di Data Analytics è complesso, ma può rivelare tendenze, statistiche e altri elementi di valutazione per far crescere un business. Ecco i principali modelli di data analysis effettuati dai software di Data Management:

Descriptive Analytics

Questa analisi offre dati riferiti a situazioni attuali o precedenti, relativi al mercato. Questi elementi vengono in genere forniti attraverso report e grafici e riguardano i principali KPI, o indicatori di prestazione, richiesti dai manager

Predictive Analytics

In questo caso i dati vengono analizzati da tool programmati per fornire risposte relative alle tendenze del mercato nel futuro e si avvalgono di strumenti matematici come il forecasting, la regressione e l’applicazione di modelli predittivi Prescriptive Analytics

Si tratta di analisi dei Big Data che elaborano report e propongono ai decision maker azioni strategiche data driven Automated Analytics

Ecco la più innovativa forma di analisi dei dati che, grazie a tecniche di machine learning, effettua automaticamente azioni di email marketing, modifica del prezzo di un prodotto online – sapete come funziona il prezzo dinamico applicato dalle linee aeree low budget? – o – come sta avvenendo per colossi come Google e Tesla – guida un’automobile o un camion senza pilota.

La Business Intelligence è dunque un processo che, introdotto in azienda, consente di sviluppare il proprio business

assumendo decisioni orientate dai dati. L’obiettivo della Business Intelligence è quindi la revisione dei processi decisionali e gestionali rendendoli data driven, in un’ottica di miglioramento generale delle performance. Ecco alcuni dei benefici della Business Intelligence in ambito aziendale:

Economicità del processo

Una volta adottati gli strumenti tecnici e individuati gli obiettivi dell’analisi, il processo di reporting e di analisi è effettuato in automatico e permette di monitorare in tempo reale l’efficacia delle decisioni strategiche assunte dal management

Omogeneità delle informazioni

In ogni settore dell’azienda i manager possono condividere dati univoci sull’andamento del mercato, dell’azienda e sulle eventuali criticità da affrontare

Velocità ed efficacia delle decisioni

Il lavoro di selezione dei dati e i risultati forniti dal software di Business Intelligence consentono di assumere decisioni veloci e fondate su elementi certi

Migliore gestione dei dati aziendali

Un sistema di BI consente di rendere migliore, e dunque più sicura la gestione dei dati, nel rispetto del GDPR, il nuovo Regolamento europeo sulla raccolta e gestione dei dati nell’ottica del rispetto della privacy

La Business Intelligence è veramente la chiave per interpretare le tendenze del mercato e condizionare positivamente le strategie aziendali per orientarle verso i desideri e i nuovi comportamenti del pubblico. Creare nuovi prodotti, migliorare la customer experience intercettando la domanda di nuovi beni e servizi è una possibilità offerta ai decision maker,

impensabile fino a venti anni fa.

Il marketing, la produzione, la gestione interna di un’azienda possono essere rivoluzionati grazie a strategie elaborate sulla base dei dati forniti da processi di Business Intelligence. Questo strumento aiuta le aziende a ragionare in termini di risposta alle esigenze del cliente, e non solo di prodotto, attraverso l’analisi degli interessi e comportamenti, per individuare le nuove tendenze e i suoi desideri.

La Business Intelligence (BI) – Conclusione

Il sistema di BI fa parte del sistema informativo aziendale ed esso ne ha la responsabilità tecnologica; per questo il management deve essere consapevole della necessità di investimenti in attività di formazione del personale esistente o nel reclutamento di figure professionali che presentino forti competenze nell’ambito amministrativo e dello

sviluppo di basi dati orientate all’analisi.

I problemi e le esigenze che portano alla progettazione e all’implementazione della BI hanno un fattore comune, ovvero la difficoltà di sfruttare a pieno il patrimonio dati aziendale per estrarne informazioni finalizzate a

supportare le decisioni del management.

La BI reca vantaggi all’azienda, tra cui un migliore accesso ai dati, una maggior capacità di reazione agli eventi esterni e maggior efficacia nelle azioni intraprese.

Il tutto si concretizza in un miglioramento generale delle performance economiche dell’azienda stessa.