La business intelligence, che esiste da molti anni, consiste nell'utilizzare i dati a disposizione per prendere importanti decisioni di business che hanno un impatto sull'intera organizzazione. La business intelligence è spesso considerata come l’atto di identificare e memorizzare dati da utilizzare per il processo decisionale.

La business analytics¹(link esterno a ibm.com) fa un ulteriore passo avanti rispetto alla business intelligence: utilizza i dati per porre e rispondere a domande specifiche su ciò che è accaduto in passato e che a) potrebbe accadere in futuro esattamente nello stesso modo o b) accadrà in modo diverso a causa di contesti nuovi o diversi.

Fornisce un quadro completo di un'azienda, consentendo alle organizzazioni di spiegare il comportamento degli utenti in modo più efficace. Non solo, la business analytics è anche in grado di prevedere cosa accadrà in futuro, facendo previsioni sui cambiamenti nei risultati aziendali. 

La business analytics si avvale di data scientist e analisti di dati specializzati per fornire analisi statistiche avanzate. Alcuni esempi di analisi statistica includono l'analisi di regressione, come l'utilizzo di dati di vendita precedenti per stimare il valore generato da un cliente per l'intero periodo del suo rapporto con l'azienda, e l'analisi dei cluster, come l'analisi e la segmentazione degli utenti ad alto e basso utilizzo in una particolare area.

Le business analytics solutions offrono vantaggi per tutti i dipartimenti, tra cui finanza, risorse umane, supply chain, marketing, vendite o tecnologie dell'informazione, e per tutti i settori, compresi sanità, servizi finanziari e beni di consumo.

Le pratiche di business analytics coinvolgono diversi strumenti che aiutano le aziende a dare un senso ai dati raccolti e a trasformarli in insight. Ecco alcuni degli strumenti, delle discipline e degli approcci più comuni.

• Modellazione predittiva: spesso le aziende progettano o sviluppano nuovi prodotti, entrano in nuovi mercati oppure esplorano nuove opportunità per le quali hanno poca esperienza o dati storici da estrarre. È qui che entrano in gioco la modellazione predittiva e l’analitica predittiva . La modellazione predittiva²(link esterno a ibm.com) aiuta le organizzazioni a evitare i problemi prima che si verifichino, consentendo ad esempio di sapere quando un veicolo o uno strumento si guasteranno e intervenire prima che il guasto si verifichi o di sapere quando i cambiamenti demografici o psicografici avranno un impatto positivo o negativo sulle loro linee di prodotti. 
• Data mining: si tratta di una componente estremamente importante della business analytics, in cui strumenti per lo più automatizzati portano alla luce e danno un senso ai dati non elaborati per identificare modelli, producendo insight fondamentali. La crescente importanza dei big data rende il data mining, noto anche come knowledge discovery in data (KDD), una componente fondamentale di qualsiasi azienda moderna. Tuttavia, le aziende hanno spesso difficoltà a scalare le proprie attività di data mining nel tentativo di ottenere maggiori insight.
  
• Data science: è lo studio di come i dati generano insight aziendali, che incorpora elementi di matematica, statistica e informatica. Con l’aumento delle origini dati e l’importanza dell’analisi di tali dati, la data science è diventata una delle professioni più importanti nelle aziende americane e le organizzazioni si affidano sempre più a questa scienza per creare insight fruibili che influiscono sui risultati aziendali.

La business analytics è utile per ogni tipo di unità di business, in quanto consente di dare un senso ai dati di cui si dispone e di generare insight specifici che favoriscono un processo decisionale più intelligente.

• Pianificazione finanziaria e operativa: la business analytics aiuta le organizzazioni ad allineare la pianificazione finanziaria e le operazioni in modo più fluido. A tal fine, stabilisce regole per la gestione della supply chain, integra i dati tra le varie funzioni e migliora la previsione della domanda.
• Planning analytics: la planning analytics è un approccio di integrated business planning che combina l'utilizzo di fogli di calcolo e tecnologia di database per prendere decisioni aziendali efficaci su argomenti quali domanda e generazione di lead, costi operativi e requisiti tecnologici. Molte organizzazioni utilizzano tipicamente strumenti come Excel per il business planning, ma alcune di esse stanno passando a strumenti come IBM Planning Analytics.
• Pianificazione integrata di vendite e marketing: ogni organizzazione si basa su dati storici relativi alla generazione di lead, alle conversioni di vendita e ai tassi di successo di customer retention. Le organizzazioni che desiderano creare piani e previsioni accurati sul fatturato e ottenere una migliore visibilità sui dati di marketing e di vendita utilizzano la business analytics per allocare facilmente le risorse in base alle prestazioni o all'evoluzione della domanda per soddisfare gli obiettivi aziendali.
• Pianificazione integrata delle prestazioni della forza lavoro: nel momento in cui le organizzazioni abbracciano la trasformazione digitale e reagiscono ai cambiamenti del panorama, devono assicurarsi di disporre della giusta forza lavoro con le giuste competenze. Questo vale in particolare in un mondo in cui i dipendenti sono più propensi a lasciare un’azienda per un nuovo lavoro. La pianificazione delle prestazioni della forza lavoro aiuta le organizzazioni a comprendere i propri requisiti di forza lavoro, a individuare e colmare le lacune nelle competenze e a reclutare e trattenere meglio i talenti per soddisfare le esigenze attuali e future dell'organizzazione.

Le aziende che desiderano sfruttare i dati aziendali dovranno probabilmente migliorare le competenze dei dipendenti esistenti o assumerne di nuovi, creando potenzialmente nuove figure professionali. Le organizzazioni basate sui dati necessitano di dipendenti con eccellenti capacità analitiche e di comunicazione.

Ecco il tipo di dipendenti di cui dovranno disporre per sfruttare appieno il potenziale di solide strategie di business analytics.

• Data scientist: questi dipendenti sono generalmente responsabili della gestione degli algoritmi e dei modelli che alimentano i programmi di business analytics aziendali. I data scientist delle organizzazioni sfruttano librerie open source, come NTLK, per gli algoritmi da utilizzare o ne creano di proprie per condurre analisi sui dati. Eccellono nella risoluzione dei problemi e di solito hanno bisogno di conoscere diversi linguaggi di programmazione, come Python, che aiuta ad accedere ad algoritmi di machine learning pronti all'uso, e SQL, che aiuta a estrarre dati dai database per inserirli in un modello. Negli ultimi anni, un numero crescente di scuole offre master o lauree in data science: si tratta di corsi di laurea che insegnano agli studenti l'informatica, la modellazione statistica e altre applicazioni matematiche.
• Data engineer: creano e gestiscono sistemi informativi che raccolgono dati da luoghi diversi che vengono ripuliti, ordinati e inseriti in un database principale. Spesso hanno la responsabilità di garantire che i dati possano essere facilmente raccolti e accessibili da parte degli stakeholder per offrire all'organizzazione una visione unificata delle proprie operazioni sui dati.
• Analisti di dati: gli analisti di dati svolgono un ruolo fondamentale nella comunicazione degli insight agli stakeholder esterni e interni. A seconda delle dimensioni dell'organizzazione, possono essere coinvolti nella raccolta e nell'analisi dei set di dati e nella costruzione delle visualizzazioni dei dati oppure possono semplicemente prendere il lavoro creato da altri data scientist e concentrarsi sulla creazione di uno storytelling forte per i risultati principali.

Le organizzazioni moderne devono essere in grado di prendere decisioni rapide per competere in un mondo in rapido mutamento, dove ogni anno emergono nuovi concorrenti e le abitudini dei clienti cambiano continuamente. Le organizzazioni che danno priorità alla business analytics godono di diversi vantaggi rispetto ai concorrenti che non lo fanno.

• Decisioni più informate: avere una visione flessibile ed estesa di tutti i dati di un'organizzazione può eliminare l'incertezza e spingere le organizzazioni ad agire più rapidamente. Se i dati di un'organizzazione suggeriscono che le vendite di una particolare linea di prodotti stanno calando drasticamente, si potrebbe decidere di interromperla. Se il rischio climatico influisce sulla raccolta di una materia prima da cui dipende un'altra organizzazione, potrebbe essere necessario procurarsi un nuovo materiale da qualche altra parte. Questo è particolarmente utile quando si considerano le strategie di prezzo. Il modo in cui un'azienda prezza i propri beni o servizi si basa su migliaia di dati, molti dei quali non rimangono statici nel tempo. Sia che un'azienda abbia una strategia di determinazione dei prezzi statica o dinamica, è fondamentale che abbia la possibilità di accedere ai dati in tempo reale per definire in modo più intelligente i prezzi a breve e a lungo termine. Per le organizzazioni che desiderano adottare una determinazione dinamica dei prezzi, la business analytics consente loro di utilizzare migliaia di punti dati per reagire a eventi e tendenze esterni e identificare il prezzo più redditizio con la frequenza necessaria.
• Visualizzazione delle informazioni in un riquadro singolo: promuove la collaborazione tra i dipartimenti e gli utenti dei diversi settori di attività perché tutti dispongono degli stessi dati e attingono allo stesso playbook. Questo può far emergere modelli più inediti, permettere a diversi dipartimenti di comprendere l'approccio olistico dell'azienda e aumentare la capacità di un'organizzazione di rispondere ai cambiamenti del mercato.
• Servizio clienti migliorato: sapendo cosa i clienti desiderano e quando e come lo desiderano, le organizzazioni potranno rendere i clienti più felici e, quindi, fidelizzarli maggiormente. Inoltre, potendo prendere decisioni più intelligenti sull'allocazione delle risorse o sulla produzione, le organizzazioni saranno probabilmente in grado di offrire tali beni o servizi a un prezzo più accessibile.