Comprendere i contenuti dei tuoi dati, essere in grado di visualizzarli e infine analizzarli è più facile a dirsi che a farsi.

Non preoccuparti; se ciò che ho descritto ti sembra familiare, non sei solo. Un recente sondaggio di NewVantage ha rilevato che mentre il 98,6 percento delle aziende Fortune 1000 è nel processo di creazione di una cultura basata sui dati, solo il 32,4 percento si considera completamente guidato dai dati.

È fantastico avere ambizioni di essere guidati dai dati. Le aziende che sfruttano i dati all'interno e all'esterno delle loro organizzazioni vedono efficienze aziendali, costi operativi ridotti e sono generalmente più rapide a cogliere opportunità dirompenti.

Tuttavia, essere guidati dai dati è più facile a dirsi che a farsi. Dall'intuizione del consumatore alla gestione della catena di approvvigionamento, la quantità di dati cruciali per il business disponibili oggi può essere piuttosto travolgente.

Man mano che più aziende cercano di prepararsi per il futuro guidato dai dati, l'uso di software di business intelligence sta diventando più diffuso

Cos'è la business intelligence?

Nei suoi primi giorni, la business intelligence, nota anche come BI, non era l'approccio più digitalmente esperto per interpretare i dati.

Spesso significava stampare lunghe schede di metriche e indicatori chiave di prestazione (KPI), come numeri di vendita e di abbandono. Sebbene queste stampe fossero utili per i manager e i dirigenti, non catturavano l'intero quadro delle prestazioni di un'organizzazione.

Man mano che venivano generati più dati, specialmente al di fuori del database di un'organizzazione, c'era un bisogno drastico di modi più intuitivi per raccogliere e visualizzare tutti questi dati. È qui che entra in gioco la business intelligence. 

La business intelligence è una parola d'ordine comune nel settore tecnologico, proprio come l'analisi dei big data, l'internet delle cose, il data mining e altri. Sebbene queste tecnologie e processi utilizzino tutti i dati in qualche modo, ci sono alcune distinzioni notevoli su cui ci soffermeremo più avanti.

Indipendentemente dal termine di cui stai parlando, c'è sempre uno scopo per applicare intuizioni guidate dai dati.

Prima che si possa estrarre un reale valore dai dati, ogni azienda deve stabilire un processo di gestione dei dati in anticipo.

Gestione dei Dati

Proprio come ospitare una cena del Ringraziamento, c'è una quantità seria di preparazione che va nella gestione di grandi quantità e varietà di dati cruciali per il business. In effetti, quasi il 40 percento dei professionisti dei dati trascorre più di 20 ore a settimana a setacciare e preparare i dati, piuttosto che analizzarli.

La preparazione, sebbene tediosa, è un primo passo necessario per creare quella tanto desiderata cultura guidata dai dati. Questo è ciò che si chiama gestione dei dati.

Ci sono molti aspetti nella gestione dei dati. Il primo passo comporta la raccolta di tonnellate di dati da fonti interne, come software CRM, sistemi ERP, servizi di cloud computing e altro ancora. Possono essere raccolti anche dati da fonti esterne, come dati di mercato o social network.

Dopo che tutti questi dati sono stati raccolti, avviene il processo realmente dispendioso in termini di tempo. I dati devono essere standardizzati e organizzati in un modo che sia più facile da esaminare per gli strumenti di business intelligence. Tutto sarà infine archiviato in un data warehouse, o un luogo centrale, per consentire un rapido accesso ai dati.

Il processo di gestione dei dati dovrebbe essere visto come un ciclo, piuttosto che un insieme lineare di compiti. Non tutti i dati sono perfetti o addirittura rilevanti per il risultato finale di un'azienda. Dati corrotti e duplicati sembrano sempre trovare nuovi modi per insinuarsi. La gestione dei dati garantisce che i dati più adatti vengano estratti e analizzati.

Strumenti di Business Intelligence

Con tutti quei dati standardizzati e in un unico posto, è il momento di passarli attraverso uno strumento di business intelligence.

Oggi sono disponibili una varietà di strumenti, e ciascuno ha il proprio modo unico di analizzare i dati. Ad esempio, alcuni strumenti BI potrebbero includere analisi ad hoc, che sostanzialmente significa che l'utente deve estrarre i propri risultati. Altri strumenti BI possono utilizzare analisi in tempo reale o reportistica aziendale.

Con i dati analizzati, ogni strumento BI dovrà visualizzare i risultati per gli analisti e i ricercatori da esaminare. Un modo comune è attraverso analisi descrittive o diagnostiche sotto forma di grafici, diagrammi e altri report. Queste analisi forniscono una panoramica generale di ciò che è accaduto in un determinato momento nel passato e perché è accaduto.

Un modo sempre più popolare per visualizzare i dati BI è attraverso dashboard self-service e schede di valutazione delle prestazioni. Questi strumenti rendono i dati più leggibili per manager, dirigenti e utenti aziendali generali.

Analisi avanzate sotto forma di analisi predittive, prescrittive e di big data analytics possono essere incorporate anche. Queste analisi, tuttavia, sono estremamente complesse e richiedono un alto livello di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico.

L'uso di analisi avanzate non è comune. Non solo sono costose da generare, ma spesso sono necessari data scientist altamente qualificati per dar loro un senso.

Trovare il Valore Aziendale

Non stiamo analizzando i dati solo per il gusto di farlo. Sarà necessario estrarre un reale valore dai report, grafici, dashboard e altre visualizzazioni fornite. Questo è, dopo tutto, lo scopo ultimo della business intelligence.

Sebbene i KPI e altre metriche rilevanti per il business saranno ovviamente esaminati, il valore stesso differirà da un'azienda all'altra.

Ad esempio, un'agenzia di marketing potrebbe utilizzare la business intelligence per restringere i demografici e mirare ai giusti pubblici con le sue campagne.

Coloro che lavorano nelle vendite potrebbero utilizzare la business intelligence per identificare e concentrarsi sui clienti a maggior profitto – e no, questo non significa sempre concentrarsi sui "pesci più grandi".

Dal livello esecutivo, i dati BI possono fungere da unica fonte di verità, o SSOT, per la tua azienda. Quando tutti i dati rilevanti puntano nella stessa direzione, quelle decisioni aziendali cruciali possono essere ufficialmente etichettate come "guidate dai dati".

BI e Big Data

La business intelligence e i big data sono alcuni dei termini tecnologici più comuni di cui leggerai su Internet oggi. Sebbene si possa essere tentati di usare i due termini in modo intercambiabile, le differenze sono piuttosto marcate.

I big data sono semplicemente "grandi" quantità e varietà di dati e la velocità con cui l'universo digitale si sta espandendo. I big data sono tutto, dalle email e i messaggi di testo ai messaggi vocali e ai video di YouTube. È ogni forma di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati.

Circa l'80 percento dei dati mondiali è considerato non strutturato, un tipo di dati che non si adatta bene ai campi fissi o ai database relazionali. Poiché i dati non strutturati sono difficili da digerire per i programmi di analisi convenzionali, vengono utilizzati software di elaborazione e distribuzione dei big data e analisi per trovare valore.

D'altra parte, la business intelligence si occupa principalmente di dati strutturati. Questo tipo di dati è altamente organizzato (pensa a dati che si adatterebbero bene a un foglio di calcolo), in modo che possa essere rapidamente estratto per l'analisi.

I due termini, sebbene diversi, si intersecano in alcuni punti. Sia gli strumenti di analisi dei big data che quelli di BI hanno la capacità di generare report descrittivi e diagnostici. Il descrittivo ci dice cosa è successo e il diagnostico ci dice perché è successo.

Quando iniziamo a muoverci verso analisi predittive e prescrittive, che coinvolgono AI e apprendimento automatico, è qui che la maggior parte degli strumenti BI si interrompe.

Sia la BI che l'analisi dei big data vengono utilizzate per trovare efficienze, intuizioni sui clienti, nuove opportunità di prodotto e altro ancora. Tuttavia, la scala dei due è semplicemente diversa.

Se potessi visualizzare questa differenza, sarebbe come pescare in un lago rispetto a pescare in un oceano. Entrambi mirano allo stesso risultato, ma gli strumenti utilizzati durante il viaggio e la scala del viaggio stesso differiranno.

BI e Data Mining

Il data mining è un altro termine tecnologico che potresti incontrare quando leggi delle aziende e dei modi in cui stanno utilizzando i loro dati. La business intelligence e il data mining sono spesso confusi insieme, ma i due hanno le loro distinzioni.

Abbiamo stabilito che i termini guidato dai dati e business intelligence vanno praticamente di pari passo. Essere guidati dai dati significa che la BI consente agli utenti finali di visualizzare le prestazioni attraverso KPI, dashboard, schede di valutazione e altro ancora. Il data mining, tuttavia, approfondirà un particolare KPI o metrica.

Gli strumenti BI elaborano set di dati aziendali piuttosto grandi mentre il data mining setaccia set generalmente più piccoli. Poiché il data mining è un approccio scientifico e matematico all'interpretazione dei dati, gli strumenti BI sono molto più accessibili per manager e dirigenti senza conoscenze algoritmiche.

Il data mining è definito come "scoperta della conoscenza all'interno del database di un'organizzazione". I risultati del data mining possono essere testati rapidamente e potrebbero essere generati anche nuovi KPI o metriche.

Sia la BI che il data mining aiutano le aziende a diventare più intelligenti e calcolate. I decisori possono utilizzare le intuizioni dei due, affrontando i punti dolenti e trovando nuove opportunità di business.

Esempi di Business Intelligence

Le aziende di molti settori stanno utilizzando software BI per raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati. Poiché ogni settore ha il proprio benchmark per il successo, il modo in cui questi dati vengono visualizzati e applicati varia notevolmente. Diamo un'occhiata ad alcuni settori e ai modi in cui le aziende stanno trasformando i dati in risultati azionabili.

Sanità

Di recente, il settore sanitario ha accolto l'uso dei dati a braccia aperte. In un sondaggio di PwC, il 95 percento dei CEO del settore sanitario ha concordato che sfruttare più dati rivelerebbe nuovi modi per affrontare i punti dolenti del settore.

Uno dei punti dolenti più prominenti nel settore sanitario è capire come gestire montagne di dati interni. Dai dati sensibili dei pazienti ai dati di diagnosi e procedura, il settore sanitario può beneficiare notevolmente di dashboard BI che consolidano tutto in un unico posto.

Organizzando i dati in modi più efficienti, la business intelligence potrebbe portare a migliori risultati per i pazienti, tassi di riammissione più bassi e cure di qualità superiore.

Produzione

Per avere successo nella produzione, l'output di una fabbrica deve essere il più alto possibile pur essendo efficiente – essenzialmente il meglio di entrambi i mondi. Attraverso l'uso della business intelligence, i manager dei negozi di produzione possono sfruttare i dati BI per mantenere una macchina ben oliata e ridurre i costi operativi.

Ecco un mockup di dashboard per visualizzare i tipi di report che vengono comunemente generati nella produzione.

Monitorare i dati in tempo reale, come la gestione dell'inventario e della catena di approvvigionamento, è estremamente utile nella produzione. Eseguire queste analisi regolarmente può fornire intuizioni sulle preferenze dei clienti, sui tassi di evasione degli ordini e sui cicli di produzione.

Finanza

Dalla crisi finanziaria del 2008, sono state introdotte nuove normative e conformità per identificare, minimizzare e gestire il rischio.

Gli strumenti BI sono stati e continueranno ad essere utilizzati per esaminare portafogli di credito, prestiti ai clienti e casi di insolvenza in modo proattivo. Non preoccuparti se non sei aggiornato su tutto questo gergo finanziario. Tutto ciò che devi sapere è che la business intelligence sta permettendo un panorama finanziario più sostenibile.

Per rimanere conformi con la legislazione in rapida evoluzione creata per il settore finanziario, molte aziende stanno impiegando l'aiuto di software per aiutarle a rimanere conformi. 

Programmi come il nostro G2 Track forniscono un modo semplice per le aziende di gestire i fornitori, consolidare i dati finanziari e aumentare il ROI SAAS con il nostro programma di integrazioni e partnership. G2 Track ti consente anche di gestire tutti i tuoi contratti software e le spese in un unico posto con il nostro strumento di scoperta del software.

La Strada da Percorrere per la Business Intelligence

Il software BI ha certamente portato a decisioni più agili e ha aiutato le aziende a raggiungere le culture guidate dai dati che cercavano. Sebbene i benefici della business intelligence siano innegabili, ci sono ancora alcuni ostacoli che la BI deve superare nel prossimo futuro per mantenere la sua rilevanza.

Self-service

Il primo ostacolo è creare software BI self-service più efficaci. La scienza dei dati è necessaria, ma anche difficile da comprendere per molte aziende.

Gli strumenti self-service alleviano la pressione sui dipartimenti IT consentendo a manager e dirigenti di dare un senso ai dati rilevanti.

Questo non significa che i data scientist debbano essere completamente bypassati. Ma più gli utenti aziendali sono istruiti sui loro dati, migliore sarà il risultato per le loro aziende.

Analisi avanzate

Un altro ostacolo che gli strumenti BI convenzionali dovranno superare è l'adozione di analisi più avanzate – e puoi ringraziare i big data per questo.

I dati al di fuori di un'organizzazione si sono dimostrati estremamente preziosi, ma è anche difficile applicarli senza analisi avanzate. Sebbene i report forniscano una grande visione d'insieme delle prestazioni passate di un'organizzazione, cose come le analisi predittive e prescrittive sono dove si trova il futuro.

Ricerca vocale e AI

Il futuro della reportistica BI sarà compatibile con la ricerca vocale e incorporerà assistenti digitali di supporto decisionale, o DSDA. ComScore stima che entro il 2020, metà di tutte le query dei motori di ricerca saranno condotte tramite voce. Solo negli Stati Uniti, ci saranno 67 milioni di dispositivi assistiti dalla voce regolarmente utilizzati entro il prossimo anno.

Se pensi che gli assistenti AI come Alexa e Cortana siano riservati al mercato B2C, ripensaci. I DSDA cambieranno il modo in cui manager e dirigenti ricevono i loro report e le analisi KPI dagli strumenti di business intelligence.

Con i progressi nel software di elaborazione del linguaggio naturale e nel software di apprendimento automatico, i risultati delle ricerche vocali diventeranno solo più accurati. Per ora, il motivo per cui la ricerca vocale è preferita è perché è veloce ed elimina la digitazione e la lettura.

Conclusione sulla Business Intelligence

In un mondo che sta diventando sempre più guidato dai dati, poche aziende possono permettersi di non adottare una cultura guidata dai dati nel prossimo futuro.

Puoi iniziare a modellare questa cultura stabilendo un processo di gestione dei dati – che garantisce che tutti i dati raccolti siano rilevanti per la tua azienda. Far passare questi dati attraverso strumenti di business intelligence aiuta a visualizzare i punti dolenti passati e può indicare possibili soluzioni in futuro.

La strada da percorrere per la business intelligence è luminosa. Man mano che gli strumenti BI diventano più attrezzati per gestire i big data, più utenti aziendali acquisiranno una comprensione delle loro metriche e saranno in grado di creare soluzioni uniche che aumentano i profitti e soddisfano i clienti.

Interessato a saperne di più? Dai un'occhiata a queste 30 statistiche sulla business intelligence per aziende guidate dai dati.