I dati sono fondamentali nel mondo moderno dominato dall’informazione. Ogni azione digitale, anche la più insignificante, genera dati che, se analizzati correttamente, possono offrire intuizioni preziose. Nel mondo imprenditoriale i dati possono essere utili a prendere decisioni informate, a prevedere tendenze, a migliorare la sicurezza o per valutare l’impatto di una politica societaria, ad esempio in campo ambientale o sociale.
Investire nella Business Intelligence è quindi estremamente utile per le aziende che possono così apprezzare e conoscere meglio il contesto in cui si muovono, definendo strategie vincenti o permettendo di adottare correttivi laddove emergono criticità.
Una adeguata attività di intelligence sui dati e le informazioni strategiche diventa quindi una leva di competitività per l’azienda.
La Business Intelligence è l’insieme delle strategie, delle tecnologie e degli strumenti utilizzati dalle aziende per raccogliere, analizzare, trasformare i dati in informazioni utili a adottare decisioni strategiche. Attraverso la BI è quindi possibile migliorare la comprensione del mercato, delle prestazioni aziendali e delle opportunità di crescita, scegliendo soluzioni ponderate e basate su elementi concreti.
I numeri, i testi e gli altri elementi che vengono presi in considerazione attraverso la Business Intelligence non sarebbero utili senza la definizione di un contesto. Presi da soli sarebbero soltanto numeri e parole, senza una grande utilità ai fini del processo decisionale.
I dati, attraverso l’organizzazione, analisi e interpretazione, possono quindi diventare informazioni utili, cioè conoscenze che permettono di adottare decisioni consapevoli e ponderate sulla base del contesto che ci si trova davanti. Si parte quindi dal dato grezzo per arrivare all’informazione utile.
È proprio attraverso la Business Intelligence che si può governare e portare a termine questo processo. Il board di un’azienda, per prendere decisioni strategiche, non può prescindere da una valutazione complessiva della realtà che si trova ad affrontare e che si basa su una serie di dati da raccogliere e contestualizzare.
La Business Intelligence si basa su un processo strutturato che permette alle aziende di raccogliere, analizzare e interpretare i dati grezzi, trasformandoli nelle informazioni che poi serviranno a guidare la scelta finale.
La prima fase è la raccolta dei dati che possono provenire da fonti interne ed esterne come i database aziendali (ERP, CRM), i social media e i siti web, i report finanziari e le vendite, i sondaggi e i feedback dei clienti. I dati possono peraltro essere strutturati (tabelle organizzate) o non strutturati (testi, immagini, video).
Segue poi una fase di archiviazione e gestione. I dati vengono salvati in una data warehouse che li organizza e li rende facilmente accessibili. È però nella fase di analisi e visualizzazione che i dati si trasformano e vengono tradotti in informazioni comprensibili. Per fare questo si ricorre a dashboard interattive (grafici e indicatori di performance), report dettagliati, analisi finanziarie, trend di mercato, data mining e intelligenza artificiale.
Le informazioni ottenute al termine del processo saranno utili al board e ai manager per ottimizzare operazioni e ridurre i costi, migliorare le campagne di marketing, personalizzare l’offerta per i clienti, anticipare tendenze di mercato e innovare.
Sono tantissime le aziende in tutto il mondo che adottano le proprie scelte utilizzando la BI. Netflix analizza i dati degli utenti per suggerire contenuti targettizzati, Amazon per prevedere la domanda e migliorare l’esperienza di acquisto, Coca Cola analizza i dati di vendita e le preferenze dei consumatori per adattare le strategie di marketing e comunicazione e altrettanto fanno colossi come Zara nella moda e Tesla nell’automotive.
La Business Intelligence tradizionale è un processo lento nel quale le analisi richiedono molto tempo e spesso sono basate su dati storici e report statici. I dati, inoltre, vengono archiviati in database centralizzati e strutturati con aggiornamenti periodici. Report e dashboard vengono peraltro creati dagli analisti e dipendono dai team IT per gli aggiornamenti. L’analisi retrospettiva si basa su eventi passati, offrendo insight spesso limitati per valutare le tendenze future. La BI tradizionale sfrutta peraltro modelli di analisi rigidi e poco flessibili.
La BI moderna si affida invece ad analisi in tempo reale, con un aggiornamento continuo dei dati, permettendo decisioni immediate e più reattive. Vengono utilizzate piattaforme cloud e tecnologie per la gestione dei Big Data. L’avvento dell’AI e del machine learning consente di utilizzare algoritmi intelligenti per effettuare previsioni, individuare pattern e tendenze. Non è indispensabile un intervento dei team IT ma chi lavora nell’azienda può accedere facilmente ai tool. Infine, la BI moderna non guarda solo ai dati passati ma suggerisce azioni future basate sui modelli intelligenti.
Il passaggio dalla BI tradizionale a quella moderna sconta ancora una serie di pregiudizi e “falsi miti”. È particolarmente diffusa la convinzione che la BI moderna sia solo per le grandi aziende ma anche le PMI possono in realtà trarne vantaggio grazie a soluzioni scalabili e accessibili nel cloud. Occorre inoltre precisare che la BI moderna non elimina il ruolo dell’IT, sebbene alcune funzioni siano più facilmente accessibili. Viene sostenuto inoltre che la BI tradizionale sia più sicura ma non è vero, quella moderna garantisce elevati standard di sicurezza.
Uno dei falsi miti riguarda poi i costi, ritenuti troppo elevati. Una migrazione ben pianificata e graduale può risultare convenienti, riducendo inoltre i costi nel lungo periodo. Da confutare anche la tesi secondo cui la BI moderna possa essere esclusivo appannaggio di esperti, le piattaforme sono infatti progettate per essere intuitive e quindi accessibili a tutti. Infine, non è vero che la BI moderna sta sostituendo o sostituirà integralmente la BI tradizionale. Sono infatti moltissime le aziende che optano per un approccio ibrido, combinando aspetti dell’una e dell’altra per ottenere il massimo dai dati.
L’attività di BI si basa sulle dashboard, strumenti essenziali per visualizzare e analizzare i dati aziendali in modo rapido ed efficace. Queste permettono di monitorare i KPI (Key Performance Indicators), individuare tendenze e supportare decisioni strategiche. Si presenta come un’interfaccia visiva che mostra dati in tempo reale attraverso grafici, tabelle e indicatori.
Le piattaforme di Business Intelligence si dividono in diverse categorie, ognuna con caratteristiche specifiche per la raccolta, analisi e visualizzazione dei dati.
Esistono piattaforme di BI self-service. Sono accessibili a tutti, permettono agli utenti aziendali di creare report senza dover scrivere codice, offrono dashboard interattive con un focus sulla visualizzazione di dati. Rientrano in questa categoria piattaforme come Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense.
Alcune piattaforme, tra le più moderne, sono basate sul cloud. Queste consentono maggiore scalabilità e flessibilità, garantendo accesso da qualsiasi dispositivo e aggiornamenti automatici oltre a permettere l’integrazione con i Big Data. Rientrano tra esse Google Looker, Snowflake, Amazon QuickSight.
L’ultima generazione è rappresentata dalle piattaforme di BI predittiva e Ai-driven. Usano machine learning e AI per previsioni e automazione delle decisioni, identificano pattern nascosti e suggeriscono azioni strategiche. Possiamo citare tra queste SAS Viya, IBM Watson Analytics, DataRobot.
La scelta di una particolare piattaforma di BI dipende da molti fattori che variano in base alle esigenze e agli obiettivi, ma anche ai costi. L’azienda deve quindi valutare i propri obiettivi, scegliere se occorrono decisioni operative o strategiche, se vi è necessità di un’interfaccia semplice o di una BI affidata a data analyst e a figure IT. Occorre poi tenere conto dell’integrazione con i sistemi aziendali e con quelli di BI tradizionale. Altri fattori da tenere in considerazione sono la scalabilità e le prestazioni, soprattutto per aziende che gestiscono grandi quantità di dati, i budget e i costi, nonché la sicurezza e la conformità a normative come il GDPR.
Una strategia efficace di Business Intelligence deve prendere le mosse da una chiara definizione degli obiettivi che l’azienda vuole raggiungere. Questo aiuta a selezionare i dati e le informazioni che si vogliono ottenere.
Occorre poi identificare le fonti dei dati, raccogliendoli da CRM, ERP, social media, report finanziari, IoT, e assicurarsi che i dati siano affidabili e aggiornati. Come abbiamo visto in precedenza i dati sono sempre grezzi, per trasformarli in informazioni occorre analizzarli e valutarli.
I dati vanno quindi puliti e trasformati per evitare duplicati o errori. Attraverso la creazione di dashboard e report è possibile rendere le analisi intuitive e facilmente accessibili.
Il processo deve necessariamente coinvolgere i team aziendali ma anche gli stakeholder. Formazione e training sui dati e sugli strumenti di BI adottati sono indispensabili per l’efficacia del processo. Il monitoraggio e il miglioramento continuo sono altrettanto importanti perché solo raccogliendo feedback e adattando la strategia a nuove esigenze l’azienda può implementare il suo approccio alla BI.
La Business Intelligence è ormai strategica in tutti i settori. Nel retali viene impiegata per ottimizzare le operazioni e migliorare l’esperienza del cliente. Le aziende utilizzano strumenti di BI per prevedere la domanda e ottimizzare gli acquisti, riducendo gli sprechi e migliorando la disponibilità dei prodotti. L’analisi dei dati di acquisto permette di offrire promozioni mirate e targettizzate. La BI aiuta a monitorare i flussi logistici e la movimentazione di merci nei centri di distribuzione, consente di gestire l’ecosistema “phygital” integrando i dati provenienti dai negozi fisici e dagli e-commerce. Infine, l’AI viene impiegata per gestire le scorte e ridurre il carico del customer service.
Uno dei settori nei quali la BI sta già da tempo rivoluzionando i processi gestionali è la sanità. La BI consente di analizzare i dati storici per migliorare i servizi di telemedicina, grazie all’Intelligenza Artificiale è possibile raccogliere e analizzare enormi quantità di dati clinici a scopi di ricerca. Le strutture sanitarie utilizzano inoltre la BI per raccogliere i feedback dei pazienti per migliorare la qualità dei servizi, per monitorare i costi e migliorare la gestione delle risorse o per prendere decisioni gestionali migliorative.
La Business Intelligence garantisce un’ampia gamma di vantaggi per le aziende perché consente di analizzare i dati in tempo reale e adottare quindi soluzioni e decisioni informate (data-driven).
Permette inoltre di migliorare l’efficienza operativa, prevedere le tendenze di mercato con la conseguente possibilità di personalizzare la customer experience, aiuta a monitorare i costi e quindi a ridurre sprechi. La BI si configura quindi come un alleato indispensabile, capace di migliorare la competitività – differenziando di fatto un’azienda dalle altre – e di ridurre i rischi operativi.
L’evoluzione tecnologica porterà la Business Intelligence ad essere più rapida e facilmente accessibile. Un ruolo centrale sarà ricoperto dall’Intelligenza Artificiale Generativa che consentirà di generare insight in linguaggio naturale (LLM) e suggerire strategie aziendali.
Sarà possibile ricorrere all’analisi predittiva per intercettare, in modo più mirato ancora, i trend di mercato. L’integrazione della BI direttamente nei flussi di lavoro aziendali eliminerà la necessità di passare tra diverse applicazioni. In questo contesto la sicurezza dei dati diventerà una priorità assoluta, essendo questi sempre più importanti per adottare qualsiasi strategia.
Un ruolo umano sarà tuttavia sempre necessario per tenere le aziende al riparo da criticità riguardanti l’etica e la gestione di dati personali.
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