Guida completa alla business intelligence per le imprese moderne

Scopri le tendenze attuali che interessano la BI, tra cui intelligenza artificiale, strumenti, machine learning e IoT.

Definizione: Cos’è la Business Intelligence?

La Business intelligence (BI) rappresenta la raccolta di strategie e strumenti utilizzati al fine di analizzare le informazioni aziendali. I progetti di business intelligence sono significativamente più efficaci quando combinano le fonti di dati esterne con le fonti di dati interne per ricavare insight accurati.

Il termine business analytics, noto anche come advanced analytics, è spesso utilizzato in modo intercambiabile con business intelligence. Tuttavia, la business analytics è un sottoinsieme della business intelligence poiché quest’ultima si occupa di strategie e applicazioni mentre la business analytics si concentra maggiormente sui metodi. La business intelligence è descrittiva mentre la business analytics è più prescrittiva e risolve un problema o una questione aziendale.

L’intelligenza competitiva è un sottoinsieme della business intelligence. L’intelligenza competitiva è la raccolta di dati, applicazioni e processi per raccogliere, utilizzare e analizzare i dati di aziende concorrenti. L’intelligenza competitiva viene spesso utilizzata per monitorare le differenze nei prodotti.

Applicazioni di Business Intelligence e imprese moderne

  • Misurazioni

  • Molti strumenti BI sono utilizzati nelle applicazioni di misurazione. Possono prendere i dati di input da sensori, sistemi CRM, traffico web e altro per misurare i KPI. Ad esempio, le soluzioni per un team responsabile delle strutture presso una grande azienda di produzione potrebbero includere sensori per misurare la temperatura delle apparecchiature principali al fine di ottimizzare i programmi di manutenzione.

  • Analisi dei dati

  • Gli analytics sono lo studio dei dati per trovare tendenze e insight significativi. Questa è un’applicazione degli strumenti BI molto comune poiché consente alle imprese di comprendere a fondo i propri dati e apportare valore con decisioni basate sui dati. Ad esempio, un’organizzazione di marketing potrebbe utilizzare l’analisi dei dati per determinare i segmenti più propensi a fornire nuovi clienti.

  • Generazione di report

  • La generazione di report è un’applicazione standard del software di business intelligence. I prodotti di BI possono generare senza interruzione report per stakeholder interni, automatizzare le attività principali per gli analisti e sostituire la necessità di fogli di calcolo e programmi di elaborazione testi.

    Ad esempio, un analista delle operazioni di vendita potrebbe utilizzare il tool per produrre un report settimanale per il suo responsabile con il dettaglio delle vendite della settimana precedente in base alla regione geografica, un’attività che richiederebbe molto più impegno qualora effettuato manualmente. Con un’applicazione avanzata di reporting, l’impegno richiesto per creare un report di questo tipo diminuisce significativamente. In alcuni casi, gli strumenti di BI possono automatizzare completamente il processo di reporting.

  • Collaborazione

  • Le funzionalità di collaborazione consentono agli utenti di lavorare insieme sugli stessi dati e sugli stessi file in tempo reale e sono ora molto comuni nelle moderne piattaforme di business intelligence. La collaborazione tra dispositivi continuerà a orientare lo sviluppo di strumenti BI nuovi e migliorati. La collaborazione nelle piattaforme di BI può essere importante quando si creano nuovi report o dashboard.

    Ad esempio, il CEO di un’azienda di tecnologia potrebbe esigere un report o dashboard personalizzati relativi ai dati dei gruppi di interesse su un nuovo prodotto entro 24 ore. I responsabili di prodotto, gli analisti di dati e i tester di QA possono contemporaneamente creare le rispettive sezioni del report o della dashboard per completarlo in tempo con uno strumento di BI collaborativo.

Migliori pratiche di Business Intelligence e imprese moderne

Le iniziative di business intelligence possono avere successo solo se l’organizzazione si impegna e le esegue in modo strategico. I fattori critici includono:

  • Sponsorizzazione aziendale

    La sponsorizzazione aziendale rappresenta il fattore di successo più importante perché anche il sistema più ottimale non può sopperire alla mancanza di impegno aziendale. Qualora l’organizzazione non riesca a reperire il budget per il progetto o i dirigenti siano impegnati con iniziative non relative a BI, il progetto non potrà avere successo.

  • Esigenze aziendali

    È importante comprendere le esigenze dell’azienda al fine di implementare correttamente un sistema di business intelligence. Bisogna quindi tenere presenti due fattori: sia gli utenti finali che i dipartimenti IT hanno esigenze importanti e spesso differiscono. Per soddisfare questi importanti requisiti di BI, l’organizzazione deve analizzare tutte le varie esigenze dei suoi membri.

  • Quantità e qualità dei dati

    Un’iniziativa di business intelligence avrà successo unicamente qualora incorporerà dati di alta qualità su larga scala. Fonti di dati comuni includono software di CRM, sensori, piattaforme pubblicitarie e tool di pianificazione delle risorse aziendali (ERP). Dati insufficienti potranno causare decisioni sbagliate, quindi la qualità dei dati è importante.

    Una tecnica comune per gestire la qualità dei dati è la profilazione dei dati, in cui vengono esaminati i dati e vengono raccolte statistiche per una migliore governance dei dati. Tale tecnica aiuta a mantenere la coerenza, ridurre i rischi e ottimizzare la ricerca attraverso i metadati.

  • L’esperienza dell’utente

    L’esperienza dell’utente è fondamentale quando si tratta di business intelligence perché può promuovere l’adozione da parte degli utenti e, in ultima analisi, incrementare il valore dei prodotti e delle iniziative di BI. L’adozione da parte degli utenti finali rappresenterà una sfida senza un’interfaccia logica e utilizzabile.

  • Raccolta e pulizia dei dati

    I dati possono essere raccolti da un numero infinito di fonti e possono facilmente sovraccaricare un’organizzazione. Al fine di prevenire ciò e creare valore con i progetti di business intelligence, le organizzazioni devono identificare i dati critici. I dati di Business intelligence includono spesso dati CRM, dati della concorrenza, dati del settore e altro ancora.

  • Gestione dei progetti

    Uno degli elementi più essenziali per una solida gestione del progetto è l’apertura di linee cruciali di comunicazione tra il personale del progetto, l’IT e gli utenti finali.

  • L’importanza del buy-in

    Esistono numerosi tipi di buy-in, e questa, per gli organi decisionali di più alto livello, rappresenta una scelta fondamentale in fase di acquisto di un nuovo prodotto di business intelligence. I professionisti possono ottenere il buy-in dall’IT comunicando le preferenze ed esigenze a quest’ultimo relative. Anche gli utenti finali hanno esigenze e preferenze, con requisiti diversi.

  • Raccolta dei requisiti

    La raccolta dei requisiti è probabilmente la miglior pratica più importante da seguire, poiché consente una maggiore trasparenza quando vari strumenti BI sono disponibili per il confronto. I requisiti provengono da diversi gruppi di componenti, inclusi utenti IT e business.

  • Formazione

    La formazione influenza l’adozione dei tool da parte degli utenti finali. Qualora gli utenti finali non siano adeguatamente formati, l’adozione e la creazione di valore diventano molto più lenti e difficili da raggiungere. Molti fornitori di business intelligence, tra cui MicroStrategy, forniscono servizi di formazione, che possono consistere in formazione e certificazioni per tutti gli utenti associati. La formazione può essere fornita per qualsivoglia gruppo chiave associato a un progetto di business intelligence.

  • Supporto

    I tecnici del supporto tecnico, spesso disposti da fornitori di business intelligence, affrontano i problemi tecnici all’interno del software o del servizio. Scopri di più sulle offerte di supporto di MicroStrategy.

  • Altri

    Le aziende dovrebbero garantire che le funzionalità di BI tradizionali siano attuate prima dell’implementazione di advanced analytics, che richiede diversi precursori chiave prima che possa aggiungere valore. Ad esempio, la pulizia dei dati deve essere già eccellente e le architetture di sistema devono essere configurate.

    Le applicazioni di BI possono anche rappresentare una scatola nera per molti utenti, quindi è importante convalidare continuamente i loro risultati. La creazione di un sistema di feedback per la richiesta e l’implementazione di modifiche richieste dall’utente è importante per favorire il miglioramento continuo della business intelligence.

Funzioni di Business Intelligence

  • Enterprise Reporting

    Una delle funzioni principali della business intelligence è l’enterprise reporting, la fornitura regolare o ad hoc di dati aziendali pertinenti ai principali stakeholder interni. I report possono assumere molte forme e possono essere prodotti utilizzando diversi metodi. Tuttavia, i prodotti di business intelligence possono automatizzare questo processo o ridurre i punti critici nella generazione di report e i prodotti di BI possono permettere la scalabilità a livello aziendale nella produzione di report.

  • OLAP

    L’elaborazione analitica online (OLAP) è un approccio finalizzato a risolvere problemi analitici con più dimensioni. È una derivazione dell’elaborazione delle transazioni online (OLTP). Il valore chiave in OLAP è questo aspetto multidimensionale, che consente agli utenti di esaminare i problemi da una varietà di prospettive. OLAP può essere utilizzato per completare attività quali analisi dei dati CRM, previsioni finanziarie, definizione del budget e altro.

  • Analisi dei dati

    L’analisi dei dati comporta lo studio dei dati e l’elaborazione di schemi o tendenze per prendere decisioni importanti. Può aiutare a scoprire schemi nascosti nei dati. L’analisi dei dati può essere descrittiva, prescrittiva o predittiva. L’analisi descrittiva delinea un dataset attraverso misure di tendenza (media, mediana, modalità) e diffusione centrali (intervallo, deviazione standard, ecc.).

    L’analisi prescrittiva è un sottoinsieme della business intelligence che prescrive azioni specifiche per ottimizzare i risultati. Determina una linea di condotta prudente basata sui dati. Pertanto, l’analisi prescrittiva dipende dalla situazione e le soluzioni o i modelli non dovrebbero essere generalizzati a diversi casi d’uso.

    Gli analytics predittivi, noti anche come analisi di previsione o modellazione predittiva, è l’uso di tecniche statistiche per creare modelli in grado di prevedere eventi futuri o sconosciuti. Gli analytics predittivi è uno strumento potente che consente di prevedere le tendenze all’interno di un’azienda, del settore o a un livello più esteso.

  • Data Mining

    Il data mining è il processo di individuazione di modelli in serie di dataset di grandi dimensioni e spesso incorpora machine learning, statistiche e sistemi di database per trovare questi modelli. Il data mining è un processo chiave per la gestione dei dati e la pre-elaborazione dei dati perché ne garantisce una corretta strutturazione.

    Gli utenti finali potrebbero anche utilizzare il data mining per costruire modelli che rivelino questi modelli nascosti. Ad esempio, gli utenti potrebbero estrarre i dati CRM per prevedere quali siano i potenziali acquirenti di un determinato prodotto o soluzione.

  • Process Mining

    Il Process mining è un sistema di gestione dei database in cui gli algoritmi avanzati vengono applicati ai dataset per rivelare i modelli nei dati. Il Process mining può essere applicato a molti tipi diversi di dati, inclusi i dati strutturati e non strutturati.

  • Benchmarking

    Il benchmarking è l’uso di indicatori KPI del settore per misurare il successo di un’azienda, un progetto o un processo. È un’attività chiave nell’ecosistema di BI e ampiamente utilizzata nel mondo degli affari per apportare miglioramenti incrementali a un’azienda.

  • Intelligent Enterprise

    Quelli descritti sopra sono tutti obiettivi o funzioni distinti della business intelligence, tuttavia la BI è particolarmente utile quando le sue applicazioni vanno oltre i tradizionali sistemi di supporto alle decisioni (DSS). L’avvento del cloud computing e l’esplosione di dispositivi mobili fanno sì che gli utenti business richiedano gli analytics in qualsiasi momento e ovunque, quindi la BI mobile è diventata fondamentale per il successo aziendale.

    Quando una soluzione di business intelligence raggiunge in lungo e in largo le strategie e le operazioni di un’organizzazione, può utilizzare i suoi dati, le persone e le risorse aziendali in modi che in passato non erano possibili, può diventare una Intelligent Enterprise. Scopri di più su come MicroStrategy può aiutare la tua organizzazione a diventare un’Intelligent Enterprise.

Impieghi nella Business Intelligence

I lavoratori di business intelligence di livello base sono molto richiesti e guadagnano in media $ 80.000 all’anno, il 33% in più rispetto al livello di reddito medio nazionale. Nonostante la domanda di professionisti della business intelligence, i salari variano in modo significativo. Alcuni fattori influenti includono livello di formazione, esperienza lavorativa e abilità tecniche.

Quanto guadagnano gli analisti di BI?

Quanto guadagnano i manager di BI?

La storia della Business Intelligence

Principali sfide della Business Intelligence

  • Dati non strutturati

    Per risolvere i problemi relativi alla ricercabilità e alla valutazione dei dati, è necessario conoscere qualcosa relativamente al contenuto. Al momento, i sistemi e le tecnologie di business intelligence richiedono che i dati siano strutturati in modo adeguato al fine di preservare la ricercabilità e la valutazione dei dati. Questa strutturazione può essere eseguita aggiungendo il contesto con gli etadata.

    Anche molte organizzazioni hanno problemi di qualità dei dati. Anche con un’architettura e sistemi di BI incontaminati, le aziende che possiedono dati discutibili o incompleti avranno difficoltà a ottenere il buy-in da utenti che non si fidano dei numeri che osservano.

  • Scarsa adozione

    Molti progetti di BI tentano di sostituire completamente vecchi strumenti e meccanismi, ma questo spesso si traduce in una scarsa adozione da parte degli utenti, con conseguente ritorno da parte degli utenti ai tool e ai processi con i quali si sentono a proprio agio. Molti esperti sostengono che i progetti di BI falliscono a causa del tempo necessario per creare o eseguire i report, il che rende gli utenti meno propensi ad adottare nuove tecnologie e più propensi a tornare ai tool tradizionali.

    Un altro motivo che contribuisce al fallimento del progetto di business intelligence è rappresentato dall’inadeguatezza della formazione dell’utente o dell’IT. Una formazione inadeguata può portare a frustrazione e sovraccarico, condannando al fallimento il progetto.

  • Mancanza di comunicazione degli stakeholder

    La comunicazione interna è un altro fattore chiave che può portare al fallimento i progetti di business intelligence. Una potenziale insidia sta dando false speranze agli utenti durante l’implementazione. I progetti di BI a volte vengono definiti come soluzioni rapide, ma spesso si trasformano in progetti grandi e stressanti per tutti i soggetti coinvolti.

    Mancanza di comunicazione tra utenti finali e uffici IT può compromettere il successo del progetto. I requisiti stabiliti dall’ufficio IT e dall’acquirente devono essere in linea con le esigenze del team degli utenti finali. Qualora non collaborassero, il prodotto finale potrebbe non essere in linea con le aspettative e le esigenze, il che potrebbe causare frustrazione di tutte le parti e fallimento del progetto. I progetti di successo offrono agli utenti aziendali strumenti preziosi che soddisfano anche i requisiti IT interni.

  • Pianificazione impropria

    La società di ricerca e consulenza Gartner mette in guardia dallo shopping one-stop per i prodotti di business intelligence. I prodotti di Business Intelligence sono altamente differenziati ed è importante che i clienti trovino il prodotto che si adatta alle esigenze della propria organizzazione in termini di funzionalità e prezzi.

    Le organizzazioni a volte approcciano la business intelligence come una serie di progetti anziché un processo fluido. Gli utenti in genere richiedono modifiche su base continuativa, pertanto è fondamentale disporre di un processo per la revisione e l’implementazione dei miglioramenti.

    Alcune organizzazioni cercano anche di adattarsi alla meglio di volta in volta alla business intelligence piuttosto che articolare una strategia specifica che incorpori gli obiettivi aziendali e le esigenze dell’IT e degli utenti finali. Gartner suggerisce di formare una team appositamente per creare o rivedere una strategia di business intelligence con membri selezionati da questi gruppi costituenti.

    Le aziende possono cercare di evitare l’acquisto di un costoso prodotto di business intelligence richiedendo dashboard personalizzate a livello superficiale. Questo tipo di progetto tende a fallire a causa della sua specificità. Una singola dashboard personalizzata può non essere rilevante per gli obiettivi aziendali o per la strategia di business intelligence.

    In preparazione di nuovi sistemi e software di business intelligence, molte aziende si sforzano per creare un’unica versione dei fatti. Ciò richiede definizioni standard per KPI dal più generale al più specifico. Nel caso in cui la documentazione corretta non sia relativa al sottoscritto e vi siano più definizioni in circolo, è possibile che gli utenti perdano tempo prezioso nell’affrontare correttamente tali incoerenze.

Domande frequenti

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