Introduzione

Cos'è la business intelligence?

Business intelligence (BI) è un termine generico per la tecnologia che permette la preparazione dei dati, il data mining, la gestione dei dati e la visualizzazione dei dati. Gli strumenti e i processi di business intelligence permettono agli utenti finali di identificare le informazioni utilizzabili dai dati grezzi, facilitando il processo decisionale basato sui dati all'interno delle organizzazioni in vari settori.

Ci sono un certo numero di strumenti di BI sul mercato, che aiutano gli utenti di business ad analizzare le metriche di rendimento ed estrarre informazioni in tempo reale. Questi strumenti si concentrano sulle funzionalità self-service, riducendo la dipendenza dall'IT e consentendo ai responsabili delle decisioni di riconoscere più rapidamente le perdite di performance, le tendenze del mercato o le nuove opportunità di guadagno. Le applicazioni di BI sono comunemente utilizzate per prendere decisioni di business fondate, facendo avanzare la posizione di un'azienda all'interno del mercato. L'adozione del software di BI da parte degli utenti continua ad aumentare ad un ritmo rapido, soprattutto perché i clienti migrano i carichi di lavoro nel cloud. I venditori sono sempre più supportati da diversi fornitori di piattaforme cloud, portando a più soluzioni di BI basate su SaaS e meccanismi di prezzo basati su abbonamento.

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BI rispetto a business analytics

Business intelligence rispetto a business analytics

Il termine business intelligence è comunemente usato in associazione con la business analytics, e mentre c'è una significativa sovrapposizione tra le due aree, la business intelligence si concentra più strettamente su ciò che sta accadendo nel tuo business e perché, mentre la business analytics include più ampiamente le soluzioni che ti aiutano a sfruttare quella conoscenza per pianificare il futuro. La business intelligence usa la descriptive analytics per formulare conclusioni sulle prestazioni storiche e attuali, fornendo un contesto intorno ai cambiamenti dei KPI (Key Performance Indicator). La business analytics e la business intelligence comprendono tecniche di prescriptive e predictive analytics, che forniscono utili consigli ai responsabili delle decisioni sui potenziali risultati futuri. Sia la BI che le soluzioni di business analytics permettono alle parti interessate di prendere decisioni migliori, e queste dovrebbero essere viste come complementari l'una all'altra. Business analytics e data analytics tendono ad essere usati in modo intercambiabile. Ma la business analytics è semplicemente un sottoinsieme della data analytics, poiché l'ambito della data analytics può riferirsi a qualsiasi analisi dei dati. La business analytics si concentra sulla scoperta di informazioni che possono migliorare il processo decisionale di business.

Componenti chiave del software BI

Ci si aspetta che le piattaforme di BI abbiano funzionalità di dashboarding, reporting ad hoc e visualizzazione dei dati. Per restare competitivi, i sistemi di business intelligence stanno integrando il machine learning e l'AI. Principalmente, si affidano ai data warehouse, ETL e OLAP.

Data warehouse e data mart

Dopo che i dati sono stati pre-elaborati e aggregati, vengono inseriti in un repository centrale, come ad esempio un data warehouse o data mart, che supporta gli strumenti di business analytics e reporting. Per i dataset più grandi, le aziende usano tipicamente un framework di storage di dati open source chiamato Apache Hadoop.

ETL

Le soluzioni di BI si basano su un processo di integrazione dei dati che unisce i dati provenienti da più fonti di dati in un unico, coerente archivio di dati che viene caricato in un data warehouse o in un altro sistema di destinazione. ETL è l'abbreviazione di tre passi in questo processo, che sono estrarre, trasformare e caricare.

OLAP

Questa tecnologia estrae i big data dalle tabelle relazionali e li riorganizza in un formato multidimensionale, permettendo un'elaborazione veloce e un'analisi approfondita dei dati. OLAP è un acronimo che sta per online analytical processing.

Funzionalità di BI emergenti

NLP (Natural Language Processing)

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si riferisce al ramo dell'intelligenza artificiale che permette ai computer di capire il testo e le parole parlate in modo simile agli esseri umani. I fornitori di BI hanno iniziato a incorporare questa tecnologia nei loro prodotti, permettendo agli utenti di accedere alle informazioni di business in nuovi modi. Immagina di digitare una domanda nella tua BI self-service o di chiederle direttamente: "quale prodotto ha creato più entrate questo mese?" invece di cercare tu stesso la risposta tra i dati.

Preparazione dei dati assistita dall'AI

È molto importante che le soluzioni di BI forniscano uno sportello unico per l'intero percorso analitico - e questo inizia con i dati. L'identificazione automatica di qualsiasi problema nei dati e il suggerimento di modi per unire diverse fonti di dati permette agli utenti di adattare e personalizzare i dataset e i dashboard in base alle necessità. Il processo rende più veloce e più facile per un utente di business pulire, raffinare e unire i moduli di dati in modo che si ritrovino con esattamente i dati di cui hanno bisogno per guidare potenti visualizzazioni e scoprire nuove informazioni.

Reporting intelligente

Il reporting e il dashboarding sono il cuore di un approccio moderno all'analytics. Le organizzazioni si affidano a un reporting regolare e strutturato per eseguire il proprio business. Questi report formali raccolgono e diffondono i dettagli cruciali che supportano un buon processo decisionale e forniscono punti di partenza per ulteriori esplorazioni di tendenze, minacce e opportunità. Le funzionalità di AI incorporate nelle moderne soluzioni di BI apprendono dagli utenti per rendere più facile l'identificazione delle visualizzazioni che hanno il più alto impatto per scoprire e comunicare le informazioni.

Casi di utilizzo

Casi di utilizzo della business intelligence

Vendite

Il software di BI è usato per visualizzare i dati di vendita in tempo reale e fare rapidamente il conto alla rovescia per adattarsi al cambiamento. Le visualizzazioni e i dashboard dei dati specializzati possono essere facilmente condivisi e standardizzati in tutta l'attività di business. Il software di BI è anche utile per monitorare la qualità della pipeline, gestire la compensazione, l'analisi della redditività e l'assegnazione del territorio.

Supply chain

I sistemi di BI possono essere utilizzati per migliorare le operazioni di business, sostituendo Microsoft Excel e permettendo alle aziende di identificare ritardi e aree problematiche nel processo di spedizione. I casi di utilizzo della supply chain si estendono anche al sourcing dei materiali, alla conformità e ai rapporti sugli infortuni.

Marketing

Gli strumenti di BI sono comunemente usati per tracciare l'impatto dei contenuti e delle campagne su vari segmenti di pubblico. Le organizzazioni usano questi dati per capire l'effetto del marketing sulle prestazioni del business. I venditori beneficiano anche della capacità degli strumenti di BI di aiutare a monitorare le preferenze dei clienti, il valore della durata della vita dei clienti e la redditività.

BI e IBM

Business intelligence e IBM

La storia di IBM con la business intelligence può essere fatta risalire al 1958 in un documento pubblicato da un ricercatore IBM, Hans Peter Luhn (PDF, 631 KB). La sua ricerca ha contribuito a stabilire i metodi per creare alcune delle prime piattaforme di analytics di IBM. Mentre IBM ha continuato ad evolvere il suo portafoglio di prodotti per sostenere le strategie di business intelligence, il suo lavoro è senza dubbio fondamentale per la nostra eredità in questo spazio.

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