Cos'è la Business Intelligence?
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Cos'è la Business Intelligence?

La BI (Business Intelligence) è un software che inserisce i dati di business e li presenta in viste intuitive quali report, dashboard, grafici e diagrammi. Gli strumenti di BI consentono agli utenti di business di accedere a diversi tipi di dati - cronologici e attuali, di terze parti e interni, nonché a dati semistrutturati e non strutturati come i social media. Gli utenti possono analizzare queste informazioni per ottenere degli insight delle prestazioni effettive della loro azienda.

Secondo la rivista CIO: "Sebbene la Business Intelligence non dica agli utenti di business cosa fare o cosa accadrà se seguono una certa direzione, non si può neanche affermare che la BI riguardi solo la generazione di report. Piuttosto, la BI offre alle persone un modo per esaminare i dati per comprendere le tendenze e ricavare degli insight".1

Le organizzazioni possono utilizzare gli insight ottenuti dalla Business Intelligence e dall'analisi dei dati per migliorare le decisioni di business, identificare problemi e problematiche, individuare le tendenze di mercato e trovare nuove opportunità di ricavo o business.


Come funziona la Business Intelligence?

Le piattaforme di BI fanno tradizionalmente affidamento sui data warehouse per le loro informazioni di riferimento. Un data warehouse aggrega i dati da più origini dati in un unico sistema centrale per supportare l'analytics e la reportistica di business. Il software di BI (Business Intelligence) esegue delle query del warehouse e presenta i risultati all'utente sotto forma di report, grafici e mappe.

I data warehouse possono includere un motore OLAP (online analytical processing) per supportare le query multidimensionali. Ad esempio: Come sono andate quest'anno le vendite della nostra regione orientale se confrontate con la nostra regione occidentale, rispetto all'anno scorso?

"OLAP fornisce una potente tecnologia per il rilevamento dei dati, facilitando la Business Intelligence, un'analytics predittiva e dei calcoli analitici complessi", afferma l'Offering Manager di IBM Doug Dailey nel suo blog sul data warehousing. "Uno dei principali vantaggi di OLAP è la coerenza delle informazioni e dei calcoli che usa per promuovere i dati per migliorare la qualità del prodotto, le interazioni dei clienti e i miglioramenti dei processi".

Alcune soluzioni di Business Intelligence più recenti possono estrarre e inserire dati non elaborati direttamente utilizzando della tecnologia come Hadoop, ma i data warehouse sono ancora, in molti casi, l'origine dati preferita.


Storia della Business Intelligence

Il termine "Business Intelligence" è stato utilizzato per la prima volta nel 1865 dall'autore Richard Millar Devens quando ha citato un banchiere che raccoglieva intelligence sul mercato prima dei suoi concorrenti. Nel 1958, un informatico di IBM di nome Hans Peter Luhn ha esplorato il potenziale dell'utilizzo della tecnologia per raccogliere Business Intelligence. La sua ricerca ha contribuito a stabilire i metodi per creare alcune delle prime piattaforme di analytics di IBM.

Negli anni 1960 e 70, furono sviluppati i primi sistemi di gestione dei dati e DSS (decision support system) per archiviare e organizzare volumi sempre più grandi di dati.

"Molti storici suggeriscono che la versione moderna della Business Intelligence si sia evoluta dal database DSS", afferma il sito di formazione IT Dataversity. "In questo periodo è stata sviluppata una gamma di strumenti con l'obiettivo di accedere ai dati e di organizzarli in modi più semplici. OLAP, EIS (executive information system) e data warehouse sono stati alcuni degli strumenti sviluppati per lavorare con DSS. 2

Entro gli anni 1990, la Business Intelligence era diventata sempre più popolare, ma la tecnologia era ancora complessa. Di norma richiedeva un supporto IT - che spesso portava a backlog e report ritardati. Anche senza IT, gli analisti e gli utenti di Business Intelligence avevano bisogno di una formazione approfondita per potere eseguire con successo query ed analisi dei loro dati. 3

Lo sviluppo più recente si è concentrato sulle applicazioni di BI self-service, consentendo a utenti non esperti di trarre vantaggio dalla loro reportistica e dalla loro analisi. Le moderne piattaforme basate sul cloud hanno anche esteso la portata della BI su diverse aree geografiche. Molte soluzioni ora gestiscono i big data e includono l'elaborazione in tempo reale, consentendo dei processi decisionali basati su informazioni aggiornate.

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Perché la Business Intelligence è importante

La Business Intelligence consente alle organizzazioni di fare domande in un linguaggio chiaro e di ottenere risposte che possono comprendere. Invece di usare le ipotesi più probabili, possono basare le decisioni su quello che i loro dati di business stanno dicendo loro - che siano correlati alla produzione, alla supply chian, ai clienti o alle tendenze del mercato.

Perché le vendite stanno calando in questa regione? Dove abbiamo dell'inventario in eccesso? Cosa dicono i clienti sui social media? La BI aiuta a rispondere a queste domande critiche.

"La Business Intelligence fornisce insight passati e attuali del business", afferma Maamar Ferkoun nel suo blog sul cloud computing e la Business Intelligence di IBM. "Questo risultato si ottiene servendosi di una gamma di tecnologie e prassi, dall'analytics e la reportistica al data mining e l'analytics predittiva. Fornendo un quadro accurato del business a uno specifico punto temporale, la BI fornisce a un'organizzazione i mezzi per progettare una strategia di business basata su dati concreti."

La Business Intelligence aiuta le organizzazioni a diventare delle aziende basate sui dati, a migliorare le prestazioni e a ottenere un margine competitivo. Possono:

  • Migliorare il ROI comprendendo il business e allocando in modo intelligente le risorse per raggiungere obiettivi strategici.
  • Svelare il comportamento, le preferenze e le tendenze dei clienti e utilizzare gli insight per rivolgersi meglio ai potenziali clienti o personalizzare i prodotti in un modo rispondente alle mutevoli esigenze del mercato.
  • Monitorare le operazioni di business e apportare correzioni e miglioramenti basati sugli insight dei dati su base continua.
  • Migliorare la gestione della supply chain monitorando l'attività lungo tutta la linea e comunicando i risultati con i partner e i fornitori.

I rivenditori, ad esempio, possono migliorare i risparmi sui costi confrontando le prestazioni e i parametri di riferimento tra i negozi, i canali e le regioni. Inoltre, con la visibilità della procedura di richieste di indennizzo, gli assicuratori possono vedere dove non stanno raggiungendo gli obiettivi di servizio e utilizzare tali informazioni per migliorare i risultati.


Best practice per la Business Intelligence

Le organizzazioni traggono vantaggi dalla possibilità di poter valutare in modo esaustivo le operazioni e i processi, comprendere i loro clienti, misurare il mercato e promuovere i miglioramenti. Hanno bisogno degli strumenti adeguati per aggregare le informazioni di business da qualsiasi origine, analizzarle, scoprire i modelli e trovare delle soluzioni.

Il miglior software BI supporta questo processo decisionale:

  • Connettendosi a un'ampia gamma di sistemi di dati e dataset differenti, compresi i database e i fogli di calcolo.
  • Fornendo un'analisi approfondita, aiutando gli utenti a scoprire le relazioni e i modelli che si celano nei loro dati.
  • Presentando le risposte in visualizzazioni dei dati informative e coinvolgenti come i report, le mappe, i grafici e i diagrammi.
  • Consentendo dei confronti affiancati dei dati in scenari diversi.
  • Fornendo funzioni di drill-down, drill-up e drill-through, consentendo agli utenti di esaminare diversi livelli di dati.

I sistemi avanzati di BI e analytics possono anche integrare l'AI (Artificial Intelligence) e il machine learning per automatizzare e semplificare le attività complesse. Queste funzionalità accelerano ulteriormente la capacità delle aziende di analizzare i loro dati e ottenere degli insight a un livello profondo.

Considera, ad esempio, in che modo IBM Cognos Analytics riunisce l'analisi dei dati e gli strumenti visivi per supportare la creazione di mappe per i report. Il sistema utilizza l'AI per identificare automaticamente le informazioni geografiche. Può quindi perfezionare le visualizzazioni aggiungendo la mappatura geospaziale dell'intero globo, di un singolo quartiere o di qualsiasi cosa intermedia.

Secondo un report sulla reinvenzione digitale dell'IBM Institute for Business Value: "Da qui a cinque anni, il 58% dei 1.100 dirigenti da noi intervistati nello studio sulla reinvenzione digitale prevede che le nuove tecnologie ridurranno le barriere di accesso e il 69% prevede un maggior livello di concorrenza intersettoriale".

"L'analytics avanzata consente di ricavare una Business Intelligence e degli insight dei consumatori più approfonditi dai big data, producendo informazioni che vanno da quelle descrittive a quelle predittive".


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