Cosa è la business intelligence (BI) , come applicarla alla tua impresa e le principali piattaforme


Rendi intelligente il tuo business


Indice

  1. Iniziamo dalle basi

  2. Esempi di Business Intelligence

  3. Business Intelligence vs. analisi aziendali

  4. Strategia di Business Intelligence

  5. Business Intelligence self-service

  6. Software e sistemi di Business Intelligence

  7. La figura professionale della BI: Analista di Business Intelligence

  8. Il futuro della Business Intelligence


Iniziamo dalle basi? Perché si chiama Business Intelligence!


Così come un indagatore dovrai imparare a scoprire che i tuoi dati di Business nascondono informazioni preziose e segrete per questo motivo è stato coniato il termine "Business intelligence"

Definizione di business intelligence

La Business Intelligence (BI) sfrutta software e servizi per trasformare i dati in informazioni a supporto delle decisioni aziendali strategiche e tattiche di un'organizzazione. Gli strumenti di BI accedono e analizzano i set di dati e presentano i risultati analitici in report, riepiloghi, dashboard, grafici, tabelle e mappe per fornire agli utenti informazioni dettagliate sullo stato del proprio business.


Il termine business intelligence spesso si riferisce anche a una gamma di strumenti che forniscono un accesso rapido e facile da digerire alle informazioni sullo stato attuale di un'organizzazione, sulla base dei dati disponibili.

Per capire la differenza tra dati ed informazioni vi basta guardare l'esempio successivo.

I dati sono un insieme di flussi generati dalla nostra azienda o clienti che si interfacciano con noi. Prendiamo ad esempio un flusso di vendita dove per ogni cliente e prodotto abbiamo una serie di numeri e lettere relative alla vendita stessa:


I nostri dati:

Cliente A: BLABLA12345BLABLA67890

Cliente B: BLABLA45221BLABLA06809

Cliente C: BLABLA54213BLABLA78006

Cliente D: BLABLA23541BLABLA66789

Cliente E: BLABLA22345BLABLA67890

Cliente F: BLABLA33221BLABLA78069

Cliente G: BLABLA22224BLABLA88969

Cliente H: BLABLA11213BLABLA67980


La differenza tra dati ed informazioni si trova nella capacità di saper evidenziare particolari trend o particolari dati di clienti o prodotti con determinate caratteristiche. Mettiamo il caso che si voglia capire quali clienti acquistano il prodotto di taglia maggiore che è identificato dal codice 21 e 80. Nell'immagine soprastante è veramente difficile trovarli ad occhi nudo se invece guardiamo l'immagine successiva capiamo che basterebbe evidenziare tali codici per rendere le informazioni subito visibili e disponibili:


Le nostre informazioni:

Cliente A: BLABLA12345BLABLA67890

Cliente B: BLABLA45221BLABLA06809

Cliente C: BLABLA54213BLABLA78006

Cliente D: BLABLA23541BLABLA66789

Cliente E: BLABLA22345BLABLA67890

Cliente F: BLABLA33221BLABLA78069

Cliente G: BLABLA22224BLABLA88969

Cliente H: BLABLA11213BLABLA67980


Questo è proprio il compito della BI, mettere in evidenza le informazioni necessarie per prendere decisioni di business pescandole tra i nostri dati che nascondono implicitamente.


Esempi di business intelligence

Il reporting è un aspetto centrale della business intelligence e il dashboard è forse l'archetipo dello strumento di BI. Le dashboard sono applicazioni software che raccolgono automaticamente i dati disponibili in tabelle e grafici che danno un'idea immediata dello stato dell'azienda.

Sebbene la business intelligence non dica agli utenti aziendali cosa fare o cosa succederà se seguiranno un determinato corso, la BI non si limita a generare report. Piuttosto, la BI offre alle persone un modo per esaminare i dati per comprendere le tendenze e ricavare intuizioni ottimizzando lo sforzo necessario per cercare, unire e interrogare i dati necessari per prendere decisioni aziendali valide.

Ad esempio, un'azienda che desidera gestire al meglio la propria catena di fornitura necessita di capacità di BI per determinare dove si verificano i ritardi e dove esistono variabilità all'interno del processo di spedizione. Quell'azienda potrebbe anche utilizzare le sue capacità di BI per scoprire quali prodotti sono più comunemente consegnati in ritardo o quali modalità di trasporto sono più spesso coinvolte nei ritardi.

Oppure indicare ad un sistema scolastico i tassi di frequenza alle prestazioni degli studenti - per migliorare l'apprendimento degli studenti e i tassi di diplomati delle scuole superiori.


Business intelligence vs analisi aziendale

Una cosa che avrai notato da questi esempi è che forniscono informazioni sullo stato attuale dell'azienda o dell'organizzazione: dove sono le prospettive di vendita in cantiere oggi? Quanti membri abbiamo perso o guadagnato questo mese? Questa è la distinzione chiave tra business intelligence e un altro termine correlato, business analytics.


La business intelligence è descrittiva e ti dice cosa sta succedendo ora e cosa è successo in passato per portarci a quello stato. L'Analisi di business, d'altra parte, è un termine generico per le tecniche di analisi dei dati che sono:

predittiva - Ti può dire che cosa sta succedendo o cosa accadrà in futuro

prescrittiva - Ti può dire ciò che si dovrebbe fare per raggiungere risultati migliori. (L'analisi aziendale viene solitamente considerata come quel sottoinsieme della più ampia categoria di analisi dei dati specificamente focalizzata sul business.)


La distinzione tra i poteri descrittivi della BI e i poteri predittivi o descrittivi dell'analisi aziendale va un po' oltre il periodo di tempo di cui stiamo parlando. Va anche al cuore della questione a chi è destinata la business intelligence . Come spiega il blog di Stitchdata , BI mira a fornire istantanee dirette dello stato attuale delle cose ai manager aziendali. Sebbene le previsioni e i consigli derivati ​​dall'analisi aziendale richiedano ai professionisti della scienza dei dati di analizzare e interpretare, uno degli obiettivi della BI è che dovrebbe essere facile per gli utenti finali anche ai non tecnici di capire e persino di immergersi nei dati e creare nuovi rapporti.


Strategia di business intelligence

In passato, i professionisti IT erano stati gli utenti principali delle applicazioni BI. Tuttavia, gli strumenti BI si sono evoluti per essere più intuitivi e facili da usare, consentendo a un gran numero di utenti in una varietà di domini organizzativi di utilizzare gli strumenti.

Howson di Gartner distingue due tipi di BI. La prima è la BI tradizionale o classica, in cui i professionisti IT utilizzano dati transazionali interni per generare report. Il secondo è la BI moderna, in cui gli utenti aziendali interagiscono con sistemi agili e intuitivi per analizzare i dati più rapidamente.

Howson spiega che le organizzazioni generalmente optano per la BI classica per determinati tipi di report, come i report normativi o finanziari, in cui l'accuratezza è fondamentale e le domande e i set di dati utilizzati sono standard e prevedibili. Le organizzazioni in genere utilizzano i moderni strumenti di BI quando gli utenti aziendali hanno bisogno di informazioni su dinamiche in rapida evoluzione, come gli eventi di marketing, in cui la velocità è valutata rispetto a ottenere i dati corretti al 100%.

Tuttavia, sebbene una solida business intelligence sia essenziale per prendere decisioni aziendali strategiche, molte organizzazioni hanno difficoltà a implementare strategie di BI efficaci, a causa di pratiche inadeguate sui dati, errori tattici e altro ancora.


Business intelligence self-service

La spinta a consentire a chiunque di ottenere informazioni utili dagli strumenti di business intelligence ha dato origine alla business intelligence self-service, una categoria di strumenti di BI mirati a eliminare la necessità di intervento IT nella generazione di report. Gli strumenti di BI self-service consentono alle organizzazioni di rendere i report dei dati interni dell'azienda più prontamente disponibili ai manager e ad altro personale non tecnico.

Tra le chiavi del successo della BI self-service ci sono dashboard di business intelligence e interfacce utente che includono menu a discesa e punti di drill-down intuitivi che consentono agli utenti di trovare e trasformare i dati in modi di facile comprensione. Sarà senza dubbio necessaria una certa quantità di formazione, ma se i vantaggi degli strumenti sono abbastanza evidenti, i dipendenti saranno ansiosi di salire a bordo.

Tieni presente, tuttavia, che ci sono anche delle insidie ​​nella BI self-service . Guidando i tuoi utenti aziendali a diventare ingegneri dei dati ad hoc , puoi finire con un mix caotico di metriche che variano da un reparto all'altro, incorrere in problemi di sicurezza dei dati e persino eseguire grosse licenze o fatture SaaS se non c'è un controllo centralizzato sull'implementazione dello strumento . Quindi, anche se ti stai impegnando per la business intelligence self-service all'interno della tua organizzazione, non puoi semplicemente acquistare un prodotto standard, indirizzare il tuo personale all'interfaccia utente e sperare per il meglio.


Software e sistemi di business intelligence

Una varietà di diversi tipi di strumenti ricade sotto l'ombrello della business intelligence. Il servizio di selezione del software SelectHub suddivide alcune delle categorie e delle caratteristiche più importanti :

  • Dashboard

  • Visualizzazioni

  • Segnalazione

  • Estrazione dei dati

  • ETL (extract-transfer-load: strumenti che importano dati da un archivio dati a un altro)

  • OLAP (elaborazione analitica online)

Di questi strumenti, SelectHub afferma che i dashboard e la visualizzazione sono di gran lunga i più popolari; offrono i riepiloghi dei dati rapidi e facili da digerire che sono al centro della proposta di valore di BI.

Ci sono tonnellate di fornitori e offerte nello spazio BI e guadare attraverso di loro può diventare travolgente. Alcuni dei principali attori includono:

  • Tableau , una piattaforma di analisi self-service fornisce la visualizzazione dei dati e può integrarsi con una vasta gamma di origini dati, tra cui Microsoft Azure SQL Data Warehouse ed Excel

  • Splunk , una "piattaforma di analisi guidata" in grado di fornire business intelligence e analisi dei dati di livello aziendale

  • Alteryx , che combina analisi da una gamma di fonti per semplificare i flussi di lavoro e fornire una vasta gamma di approfondimenti BI

  • Qlik , basato sulla visualizzazione dei dati, BI e analisi, fornisce una piattaforma BI estesa e scalabile

  • Domo , una piattaforma basata su cloud che offre strumenti di business intelligence su misura per vari settori (come servizi finanziari, sanità, produzione e istruzione) e ruoli (inclusi CEO, vendite, professionisti della BI e lavoratori IT)

  • Dundas BI , che viene utilizzato principalmente per la creazione di dashboard e scorecard, ma può anche eseguire report standard e ad-hoc

  • Google Data Studio , una versione potenziata della familiare offerta di Google Analytics

  • Einstein Analytics , il tentativo di Salesforce.com di migliorare la BI con l'AI

  • Birst , un servizio basato su cloud in cui più istanze del software BI condividono un backend dati comune.


La figura professionale della BI: analista di business intelligence

Qualsiasi azienda che prende sul serio la BI dovrà avere nel personale analisti di business intelligence. In generale, mirano a utilizzare tutte le funzionalità degli strumenti di BI per ottenere i dati di cui le aziende hanno bisogno, il più importante è scoprire le aree di perdita di entrate e identificare dove è possibile apportare miglioramenti per risparmiare denaro o aumentare i profitti.

Anche se la tua azienda si affida quotidianamente a strumenti di BI self-service, gli analisti di business intelligence hanno un ruolo importante da svolgere, poiché sono necessari per la gestione e la manutenzione di tali strumenti e dei relativi fornitori. Inoltre, impostano e standardizzano i report che i manager genereranno per assicurarsi che i risultati siano coerenti e significativi in ​​tutta l'organizzazione. E per evitare problemi di immondizia / spazzatura, gli analisti di business intelligence devono assicurarsi che i dati immessi nel sistema siano corretti e coerenti, il che spesso implica estrarli da altri archivi dati e pulirli.

I lavori di analista di business intelligence spesso richiedono solo una laurea, almeno a livello di ingresso, anche se per avanzare di livello un MBA può essere utile o addirittura richiesto. A partire da ottobre 2019, lo stipendio medio di business intelligence è di circa $ 67.500, anche se a seconda del datore di lavoro che potrebbe variare da $ 49.000 a $ 94.000.


Il futuro della business intelligence

Andando avanti, Howson afferma che Gartner vede una terza ondata all'orizzonte, qualcosa che la società di ricerca chiama "analisi aumentata", in cui l'apprendimento automatico è integrato nel software e guiderà gli utenti nelle loro query sui dati.

"Sarà BI e analisi, e sarà intelligente", dice.

Le combinazioni incluse in queste piattaforme software renderanno ogni funzione più potente individualmente e più preziosa per gli uomini d'affari che le utilizzano, afferma Gorman.

"Qualcuno esaminerà i rapporti, ad esempio, sulle vendite dello scorso anno - che è BI - ma riceverà anche previsioni sulle vendite del prossimo anno - questa è l'analisi aziendale - e poi aggiungerà a ciò una capacità what-if: cosa succederebbe se noi abbiamo fatto X invece di Y ", dice Gorman, spiegando che i produttori di software si stanno muovendo per sviluppare applicazioni che forniranno quelle funzioni all'interno di una singola applicazione piuttosto che distribuirle tramite più piattaforme come avviene ora.

"Ora il sistema fornisce consigli di valore superiore. Rende il decisore più efficiente, più potente e più preciso ”, aggiunge.

E sebbene la BI rimarrà preziosa in sé e per sé, Howson afferma che le organizzazioni non possono competere se non si muovono oltre la sola BI e adottano anche analisi avanzate.

In effetti, il rapporto Magic Quadrant di Gartner prevede che entro il 2020 le organizzazioni che offrono "agli utenti l'accesso a un catalogo curato di dati interni ed esterni realizzeranno il doppio del valore aziendale dagli investimenti in analisi rispetto a quelli che non lo fanno".

Howson aggiunge:


“C'è bisogno di reporting, ma il reporting da solo non è sufficiente. Se stai solo facendo report, sei già indietro. A meno che i tuoi rapporti non siano intelligenti e agili, sei indietro. Sei un ritardatario. "


Esempio di Dashboard:


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