Il ruolo principale della Business Intelligence

La Business Intelligence ricopre un ruolo strategico chiave nella pianificazione e nel processo delle organizzazioni.

 Il ruolo della Business Intelligence

La business intelligence fornisce dati e insight che dirigenti, manager e analisti possono utilizzare per prendere decisioni orientate al raggiungimento degli obiettivi aziendali e alla crescita. È quindi un ruolo chiave nel processo decisionale e strategico delle organizzazioni aziendali.

Sono sempre più numerose infatti le realtà aziendali che impostano le proprie decisioni strategiche con le metodologia data driven, ovvero sulla base dei dati.
Le organizzazioni dispongono infatti di una grande quantità di dati, che hanno un valore importante in termini di informazioni utili sul contesto aziendale proprio e del mercato di riferimento.
Tutta questa mole di dati e informazioni possono essere raccolte impostando una strategia di business intelligence, con l’obiettivo di incrementare il proprio vantaggio competitivo.

Ogni sistema di business intelligence deve avere un obiettivo preciso, derivante dalla vision dell’azienda e dagli obiettivi stessi di gestione strategica.

Le funzioni di Business Intelligence

Elenchiamo di seguito le principali funzioni dei sistemi di Business Intelligence:

• Business Reporting

  Una delle funzioni principali della business intelligence è l’attività di reporting, ovvero la produzione di dati aziendali per i vari stakeholder interni. I report possono essere realizzati in vari modi, soprattutto grazie alle più recenti tecniche di data visualization design. Inoltre tutti i prodotti di business intelligence possono automatizzare il processo stesso di produzione e creazione di report, così da renderli immediatamente fruibili al management e a tutti i livelli organizzativi interni.
  

• OLAP

  Acronimo dell’espressione On-Line Analytical Processing o anche elaborazione analitica online comprende un insieme di tecniche software per l’analisi interattiva e veloce di grandi quantità di dati, che è possibile esaminare in modalità piuttosto complesse. Gli strumenti OLAP si differenziano dagli OLTP (On Line Transaction Process) per il fatto che i primi hanno come obiettivo la performance nella ricerca e il raggiungimento di interrogazioni quanto più articolate possibile; i secondi, invece, mirano ad una garanzia di integrità e sicurezza delle transazioni. L’applicazione tipica di OLAP è proprio all’interno di strumenti di business intelligence.
  

• Analisi dei dati

  È un processo di ricerca, trasformazione e modellazione di dati con il fine di evidenziare informazioni che suggeriscano conclusioni e supportino le decisioni strategiche aziendali. L’analisi di dati comprende tecniche diversissime tra loro che si riconoscono con una serie di definizioni varie nel commercio, le scienze naturali e sociali. L’analisi dei dati può essere: descrittiva, predittiva o prescrittiva. 

1. Descrittiva:  studia i criteri di rilevazione, classificazione, sintesi e rappresentazione dei dati appresi dallo studio di una popolazione o di una parte di essa.
2. Predittiva: comprende una varietà di tecniche statistiche della modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining per analizzare fatti storici e attuali e fornire predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti. Negli affari, i modelli predittivi ricercano schemi in dati storici e transazionali per identificare rischi e opportunità. I modelli trovano relazioni tra molti fattori che permettono valutazioni del rischio o del rischio potenzialmente associato con un insieme particolari di condizioni, guidando la presa di decisioni. L’analisi predittiva è usata in scienze attuariali, marketing, servizi finanziari, assicurazioni, telecomunicazioni, rivendita al dettaglio, nel settore turistico, della salute e delle scelte pubbliche. I dati predittivi sono uno strumento importantissimo per prevedere le tendenze all’interno di un’azienda, del settore o a un livello più esteso.
3. Prescrittiva: è la terza e ultima fase dell’analisi di business. Questa fase di analisi usa i suggerimenti delle applicazioni delle scienze matematiche e computazionali per trarre dei vantaggi dai risultati delle analisi descrittive e predittive.

• Data Mining

  Il data mining è l’insieme di tecniche e metodologie per l’estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati (es. banche dati, datawarehouse, ecc.), attraverso metodi automatici o semi-automatici (es. apprendimento automatico) e l’utilizzo scientifico, aziendale, industriale o operativo delle stesse.

• Process Mining

  Il process mining è una tecnica di process management, che permette l’analisi dei processi di business basati sui log degli eventi. Attraverso l’uso di specifici algoritmi di data mining applicati ai log degli eventi si può estrarre conoscenza da questi ultimi. L’obiettivo del process mining è quello di migliorare il sistema informativo, fornendo tecniche e strumenti per la scoperta di processi, di dati, di organizzazioni e strutture sociali.

• Benchmarking

  È una metodologia basata sul confronto sistematico che permette alle aziende che lo applicano di compararsi con le migliori del settore e soprattutto di apprendere da queste per migliorare.

Business Intelligence: una nuova sfida per le aziende

I sistemi di Business Intelligence sono in grado quindi di supportare le aziende nei processi di crescita e cambiamento, soprattutto quando vengono utilizzati con un approccio integrato.
Lavorare con la BI è ormai diventata una sfida dalla quale le aziende non possono più sottrarsi se vogliono migliorare le proprie prestazioni e incrementare il proprio core business.

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