Business Intelligence cos'è: Quali tecniche per sfruttare al meglio i vostri dati?

Gli attuali strumenti software sono progettati per aiutare le aziende ad utilizzare la business intelligence e i modelli di business case per rendere più redditizi i dati della propria organizzazione. In questo supporto all'analisi dei dati aziendali, ci concentreremo sull'uso della data discovery , del rental intelligence  e delle applicazioni di intelligence operativa, al fine di ottenere vantaggi operativi e strategici. Vediamo quindi cos'è la business intelligence e quali tecniche per adoperarla.

Oggi, le organizzazioni hanno a portata di mano una grande quantità di dati che cercano di gestire e utilizzare al meglio. L'uso operativo e strategico dei dati è importante per le aziende di tutti i settori e dimensioni nel mercato competitivo di oggi, e gli strumenti software attuali sono progettati per aiutare le aziende a sfruttare gli strumenti di Business Intelligence (BI) e i modelli analitici per massimizzare l'utilità dei dati organizzativi.

La Business Intelligence è una tecnica sempre più adottata in vari ambiti dell'automazione aziendale che prende in considerazione un insieme di funzioni di calcolo, dati e analisi per trovare un'applicazione nei processi aziendali.

Tre applicazioni nel settore della BI e dell'analytics stanno acquisendo importanza nel mondo della data intelligence grazie alla loro capacità di aiutare le organizzazioni a sfruttare le informazioni in loro possesso e ad affrontare i loro problemi di business unici. Ma prima di dare un'occhiata più da vicino a queste applicazioni, esamineremo in primo luogo alcuni criteri generali per valutare le applicazioni di BI e di analisi nel mercato attuale. Per utilizzare efficacemente i dati per considerazioni operative e strategiche, le organizzazioni dovrebbero cercare applicazioni che possono:

• essere facili da installare, configurare e utilizzare
• fornire strumenti self-service (SaaS), in modo che gli utenti possano analizzare i loro dati con poco o nessun supporto tecnico.
• incorporare nuove tecnologie per accelerare il processo di analisi e interpretazione dei dati, come la mobilità, un più facile accesso a più fonti, capacità di ricerca dei contenuti, capacità in tempo reale, ecc.
• incorporare funzionalità specifiche per il mercato verticale

Al di là di questi criteri di base, ci sono molti aspetti da considerare quando si valuta la BI, in quanto le applicazioni odierne offrono molte funzioni utili per aspetti specifici delle operazioni di business, tra cui la ricerca di modelli informativi (con applicazioni di data discovery), la comprensione delle relazioni tra posizione e dati (location intelligence) e l'interpretazione delle prestazioni aziendali (operational intelligence). In questo articolo, vi forniremo una panoramica di questi tre principali tipi di applicazioni di BI, spiegheremo come la loro analisi delle informazioni può migliorare i processi e le strategie di business, e infine descriveremo nel dettaglio quali caratteristiche specifiche dovrebbero essere disponibili per ogni tipo di soluzione.

Le applicazioni di data discovery sono specificamente progettate per fornire agli utenti la possibilità di connettersi ed esplorare un'ampia gamma di fonti. L'assenza di percorsi di ricerca dati predefiniti consente agli utenti di interagire con i dati e ottenere facilmente rappresentazioni chiare. Gli utenti possono usufruire di questi strumenti non solo per creare rapidamente prototipi, ma anche per fornire, se necessario, progetti di data mining e di rappresentazione più robusti.

Con "facilità d'uso" e "libertà" come base per queste soluzioni, le applicazioni di data discovery consentono alle organizzazioni di accedere rapidamente a un'ampia gamma di fonti di dati e di iniziare ad esplorare, analizzare e acquisire una conoscenza approfondita delle informazioni in loro possesso.

Alcune delle caratteristiche chiave delle applicazioni di ricerca dati includono:

• La  capacità di integrare i dati
• Gli strumenti di esplorazione e le loro caratteristiche avanzate di esplorazione interfunzionale
• La  capacità di esplorare dati strutturati e non strutturati
• Potenti e pratici strumenti di modellazione e rappresentazione dei dati
• La  capacità di cercare dati e contenuti aziendali

Non sorprenderebbe nessuno sapere che, per alcuni tipi di aziende, può essere fondamentale avere la capacità di rilevare e identificare l'esatta ubicazione di alcune informazioni molto specifiche. Ad esempio, la capacità di un distributore di individuare dove si trovano determinate categorie di clienti e il loro comportamento di acquisto può aiutare a determinare se abbia senso aprire una nuova filiale o un negozio in una determinata area. Un altro esempio è la possibilità di valutare la frequenza dei reati commessi in un determinato luogo può essere estremamente utile alla stazione di polizia nell'adottare misure di sicurezza laddove sono realmente necessarie.

A causa delle esigenze e delle richieste degli utenti, i fornitori di software di BI hanno migliorato le loro soluzioni di analisi dei dati con informazioni di geolocalizzazione e rappresentazioni geografiche. Inoltre, la disponibilità di sofisticate applicazioni di mappatura, come quelle fornite da Esri o i più diffusi servizi di mappatura (come Google), ha incoraggiato e incrementato l'uso delle informazioni geografiche per molti e svariati scopi, compresa la BI.

Le applicazioni di rental intelligence contengono i seguenti elementi:

• Opzioni di integrazione dei dati, soprattutto da fonti in tempo reale (feed RSS, sensori, transazioni, ecc.)
• Potenti strumenti di rappresentazione, incluse mappe e altre informazioni correlate
• Un'analisi delle relazioni spaziali
• Strumenti per incorporare forme geometriche standard o personalizzate, come punti, linee, poligoni o altre forme, per identificare i dati associati a luoghi/regioni specifici sulle mappe.
• Ricalcolo dinamico e aggiornamento dei dati in base alla navigazione su una mappa o alla posizione GPS dell'utente, rilevabile sui dispositivi utilizzati.
• Caratteristiche della realtà aumentata come l'associazione di oggetti reali con informazioni rilevanti

Le soluzioni di Operational Intelligence sono state create per dare visibilità alle funzioni aziendali. Raccogliendo le informazioni generate in tempo reale, questo tipo di strumento consente di accedere ai dati generati direttamente dalla fonte, prima di analizzarli e poi osservare le attività aziendali per determinarne le performance e rilevare rischi e opportunità.

Molte organizzazioni lavorano con enormi quantità di dati che devono essere raccolti, monitorati e interpretati in tempo reale. In tali organizzazioni, l'analisi delle informazioni in tempo reale è essenziale per fornire alle parti interessate (lavoratori dell'informazione e decisori chiave) le informazioni necessarie per prendere le decisioni giuste, prima di metterle in pratica entro un lasso di tempo ragionevole.

L'intelligence operativa aiuta le aziende a prendere queste decisioni attraverso un'analisi di business dinamica (in tempo reale), che fornisce una reale visibilità sui dati operativi e, in senso lato, sulle operazioni di business.

Le applicazioni di intelligence operativa contengono le seguenti caratteristiche:

• Possibilità di integrazione dei dati, soprattutto da fonti in tempo reale (ad es. feed RSS, sensori e transazioni)
• Strumenti per l'estrazione dei dati e capacità di rilevamento elevate
• Strumenti di rappresentazione
• Opzioni di analisi multidimensionale
• Strumenti di monitoraggio dei dati in tempo reale
• La possibilità di creare combinazioni (mashups) di dati
• Strumenti di reporting aziendale
   

Spesso utilizzati come sinonimi, questi due concetti sono parecchio differenti. Il primo è legato alla rappresentazione, analisi e all'utilizzo di rapporti e grafici per offrire strumenti decisionali basati sui big data. Il secondo, invece, si occupa di utilizzare le tecnologie e gli algoritmi esistenti per l'estrazione di dati da un pool.

Il BI analyst si occupa di mettere insieme dati da diverse fonti e combinarli in modo tale da permettere ai propri clienti o alle persone che lavorano al suo fianco di trarne le informazioni più rilevanti. Si tratta di una figura strategica le cui analisi vanno spesso a supportare la presa di decisioni ai vertici delle aziende.

Questo tipo di profilo, la cui richiesta è in aumento negli anni, deve avere uno spiccato senso del problem solving, una forte capacità analitica ma soprattutto delle doti relazionali. Infatti, le persone che si appoggiano ai suoi servizi sono spesso persone che hanno un problema da risolvere. Il suo compito sarà quindi quello di capire il problema e trovare la buona risposta coi dati che ha a disposizione.

Dovendo occuparsi di KPI e della loro interpretazione via dei report, non di rado questo tipo di figura può specializzarsi per settore o dipartimento aziendale. Ciò avviene soprattutto quando l'analista opera come consulente esterno. Tra i Business Analyst più comuni troviamo:

• CRM Business Analyst
• Sales Business Analyst
• IT Business Analyst
• Supply Chain Business Analyst

Anche se un percorso più scientifico può essere quello più consono, essere specializzati nelle aree di cui sopra può avere dei vantaggi consistenti.

Essendo un lavoro svolto principalmente come consulente esterno e spesso come libero professionista, lo stipendio è estremamente variabile. In ogni caso prendendo una forchetta che va da un profilo junior a uno serio siamo tra i 23000 e i 40000 euro all'anno

Le soluzioni di Business Intelligence vanno oltre quanto prima possibile utilizzando e manipolando i dati organizzativi per raggiungere obiettivi operativi e strategici. Data discovery, rental intelligence e operational intelligence sono tre importanti tipi di Business Intelligence che offrono alle organizzazioni di oggi modi nuovi e più completi per conoscere a fondo il proprio business.