Una nuova era nella BI: superare la bassa adozione per rendere le decisioni intelligenti accessibili a tutti

Oggi le organizzazioni sono allo stesso tempo sopraffatte e potenziate dai dati. Questo paradosso è al centro della moderna strategia aziendale di business-intelligence : sebbene sia disponibile una quantità di dati senza precedenti, ricavarne insight fruibili richiede molto di più del semplice accesso ai numeri.

La spinta a migliorare la produttività, utilizzare le risorse in modo saggio e promuovere la sostenibilità attraverso un processo decisionale basato sui dati è più forte che mai. Tuttavia, i bassi tassi di adozione degli strumenti di business intelligence (BI) rappresentano un ostacolo significativo.

Secondo Gartner, sebbene il numero di dipendenti che utilizzano analytics e business intelligence (ABI) sia aumentato nell'87% delle organizzazioni intervistate, l'ABI è ancora utilizzata solo dal 29% dei dipendenti in media. Nonostante i chiari benefici della BI, la percentuale di dipendenti che utilizzano attivamente gli strumenti ABI ha visto una crescita minima negli ultimi 7 anni. Allora perché più persone non usano strumenti BI?

Il basso tasso di adozione degli strumenti di BI tradizionali, in particolare dei dashboard, è un problema multiforme radicato sia nei limiti intrinseci di questi strumenti sia nelle esigenze in evoluzione delle aziende moderne. Ecco un'analisi più approfondita del perché queste sfide potrebbero persistere e cosa ciò significa per gli utenti in tutta un'organizzazione:

1. Complessità e mancanza di accessibilità

Sebbene siano eccellenti per visualizzare viste di dati consolidati, i dashboard spesso presentano una curva di apprendimento ripida. Questa complessità li rende meno accessibili agli utenti non tecnici, che potrebbero trovare questi strumenti intimidatori o eccessivamente complessi per le loro esigenze. Inoltre, la natura statica delle dashboard tradizionali significa che non sono costruite per adattarsi rapidamente ai cambiamenti nei dati o alle condizioni aziendali senza aggiornamenti manuali o riprogettazioni.

2. Ambito limitato per gli insight attuabili

I dashboard forniscono in genere riepiloghi o istantanee di alto livello dei dati, utili per un rapido controllo dello stato, ma spesso insufficienti per prendere decisioni aziendali. Tendono a offrire indicazioni limitate su quali azioni intraprendere successivamente, mancando del contesto necessario per derivare insight fruibili. Questo può far sentire i responsabili delle decisioni poco supportati, perché hanno bisogno di qualcosa di più di semplici dati; hanno bisogno di insight che informino direttamente l'azione.

3. Gli "ignoti sconosciuti"

Un ostacolo significativo all'adozione della BI è la sfida di non sapere quali domande porre o quali dati potrebbero essere rilevanti. I dashboard sono statici e richiedono che gli utenti abbiano in mente query o metriche specifiche. Senza sapere cosa cercare, gli analisti aziendali possono trascurare insight critici, rendendo i dashboard meno efficaci per l'analisi esplorativa dei dati e il processo decisionale in tempo reale.

Sebbene le dashboard tradizionali ci siano state utili, da sole non sono più sufficienti. Il mondo della BI si sta spostando verso strumenti integrati e personalizzati che comprendono ciò di cui ogni utente ha bisogno. Non si tratta solo di facilità d'uso; si tratta di rendere questi strumenti parti vitali dei processi decisionali quotidiani per tutti, non solo per chi ha competenze tecniche.

Tecnologie emergenti come AI generativa (gen AI) stanno potenziando gli strumenti BI con funzionalità che un tempo erano disponibili solo ai professionisti dei dati. Questi nuovi strumenti sono più adattabili e offrono esperienze di BI personalizzate che forniscono insight contestualmente rilevanti di cui gli utenti possono fidarsi e su cui possono agire immediatamente.

Ci stiamo allontanando dall'approccio unico dei dashboard tradizionali per passare a esperienze di analytics più dinamiche e personalizzate. Questi strumenti sono progettati per guidare gli utenti senza sforzo dalla data discovery al processo decisionale attuabile, migliorando la loro capacità di agire con fiducia sugli insight.

Guardando al futuro, la facilità d'uso e la personalizzazione sono destinate a ridefinire la traiettoria della BI.

1. Enfatizzare la facilità d'uso

La nuova generazione di strumenti di BI abbatte le barriere che un tempo rendevano le analisi dei dati potenti accessibili solo ai data scientist. Con interfacce più semplici che includono interfacce conversazionali, questi strumenti rendono l'interazione con i dati molto più facile.

Questa integrazione nei workflow quotidiani significa che l'analisi avanzata dei dati può essere semplice come controllare la propria e-mail. Questo cambiamento democratizza l'accesso ai dati e consente a tutti i membri del team di ricavare insight dai dati, indipendentemente dalle loro competenze tecniche.

Ad esempio, immagina un responsabile vendite che vuole controllare rapidamente le ultime prestazioni prima di una riunione. Invece di destreggiarsi tra software complessi, chiedono allo strumento di BI: "Quali sono state le nostre vendite totali il mese scorso?" o "Come stiamo andando rispetto allo stesso periodo dell'anno scorso?"

Il sistema comprende le domande e fornisce risposte accurate in pochi secondi, proprio come una conversazione. Questa facilità d'uso aiuta a garantire che ogni membro del team, non solo gli esperti di dati, possa interagire con i dati in modo efficace e prendere decisioni informate rapidamente.

2. Personalizzazione della guida

La personalizzazione sta trasformando il modo in cui le piattaforme BI presentano e interagiscono con i dati. Ciò significa che il sistema impara dal modo in cui gli utenti interagiscono con esso, adattandosi alle preferenze individuali e soddisfacendo le esigenze specifiche della loro attività.

Ad esempio, una dashboard potrebbe mostrare le metriche più importanti per un responsabile marketing in modo diverso rispetto a un supervisore di produzione. Non si tratta solo del ruolo dell'utente, ma anche di ciò che sta accadendo nel mercato e di ciò che mostrano i dati storici.

Gli avvisi in questi sistemi sono anche più intelligenti. Invece di notificare gli utenti di tutte le modifiche, i sistemi si concentrano sui cambiamenti più critici in base all'importanza passata. Questi avvisi possono anche adattarsi quando le condizioni aziendali cambiano, contribuendo a garantire che gli utenti ricevano le informazioni più rilevanti senza doverle cercare da soli.

Integrando una profonda comprensione sia dell'utente che del suo ambiente aziendale, gli strumenti BI possono offrire insight esattamente necessari al momento giusto. Ciò rende questi strumenti incredibilmente efficaci per prendere decisioni informate in modo rapido e sicuro.

Sebbene i vantaggi dell'integrazione di tecnologie BI avanzate siano evidenti, le organizzazioni spesso incontrano sfide significative che possono ostacolarne l'adozione. Comprendere queste sfide è fondamentale per le aziende che vogliono sfruttare appieno il potenziale di questi strumenti innovativi.

1. Resistenza culturale al cambiamento

Uno degli ostacoli più grandi è superare le abitudini radicate e la resistenza all'interno dell'organizzazione. I dipendenti abituati ai metodi di analisi dei dati tradizionali potrebbero essere scettici sul passaggio a nuovi sistemi, temendo la curva di apprendimento o le potenziali interruzioni dei loro workflow. Promuovere una cultura che valorizzi l'apprendimento continuo e l'adattabilità tecnologica è fondamentale per superare questa resistenza.

2. Complessità di integrazione

L'integrazione di nuove tecnologie BI con l'infrastruttura IT esistente può essere complessa e costosa. Le organizzazioni devono contribuire a garantire che i nuovi strumenti siano compatibili con i loro sistemi attuali, che spesso richiedono tempo e competenze tecniche significative. La complessità aumenta quando si cerca di mantenere la coerenza e la sicurezza dei dati su più piattaforme.

3. Governance dei dati e sicurezza

L'AI generativa, per sua natura, crea nuovi contenuti basandosi su set di dati esistenti. I risultati generati dall'intelligenza artificiale (AI) possono talvolta introdurre distorsioni o inesattezze se non vengono monitorati e gestiti correttamente.

Con l'aumento dell'uso dell'AI e dell'machine learning negli strumenti di BI, la gestione della privacy dei dati e della sicurezza diventa più complessa. Le organizzazioni devono contribuire a garantire che le loro politiche di governance dei dati siano sufficientemente robuste da gestire nuovi tipi di interazioni dati e conformarsi a normative come il GDPR. Spesso ciò richiede l'aggiornamento dei protocolli di sicurezza e il monitoraggio continuo dell'accesso ai dati.

Secondo Gartner, entro il 2025, le funzioni di consumerizzazione aumentata porteranno per la prima volta l'adozione delle funzionalità ABI oltre il 50%, influenzando più processi e decisioni aziendali.

Mentre siamo sull'orlo di questa nuova era della BI, dobbiamo concentrarci sull'adozione di nuove tecnologie e su una gestione intelligente. Promuovendo una cultura che abbraccia l'apprendimento continuo e l'innovazione, le organizzazioni possono sfruttare appieno il potenziale dell'AI generativa e dell'analytics aumentata per prendere decisioni più intelligenti, rapide e informate.