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Business intelligence
La business intelligence (BI) è un insieme di processi tecnologici per la raccolta, la gestione e l'analisi dei dati organizzativi per ottenere insight che informino le strategie e le operazioni aziendali.
Gli analisti di business intelligence trasformano i dati non elaborati in insight significativi che guidano il processo decisionale strategico all'interno di un'organizzazione. Gli strumenti di business intelligence consentono agli utenti business di accedere a diversi tipi di dati, storici e attuali, di terze parti e interni, nonché a dati semi-strutturati e dati non strutturati come i social. Gli utenti possono analizzare queste informazioni per ottenere insight dettagliati sulle prestazioni dell'azienda e su quali siano i prossimi passi da compiere.
Secondo la rivista CIO: “Sebbene la business intelligence non dica agli utenti business cosa fare o cosa accadrà se seguono un determinato corso, la BI non si limita a generare report, ma offre alle persone un modo per esaminare i dati al fine di comprendere le tendenze e ricavare insight1.
Le organizzazioni possono utilizzare gli insight acquisiti dalla business intelligence e dall'analisi dei dati per migliorare le decisioni aziendali, individuare problemi, cogliere le tendenze del mercato e trovare nuove entrate oppure opportunità di business.
Usa il potere dell'analisi e della business intelligence per pianificare, prevedere e modellare i risultati futuri a beneficio della tua azienda e dei tuoi clienti.
La business intelligence (BI) è descrittiva e consente di prendere decisioni aziendali migliori, basate su una base di dati aziendali attuali. L'analisi aziendale (BA) è quindi un sottoinsieme della BI, in cui l'analytics aziendale fornisce un'analisi prescrittiva e lungimirante . È l'ombrello dell'infrastruttura di BI che include gli strumenti per l'identificazione e lo storage dei dati per il processo decisionale.
La BI potrebbe dire a un'organizzazione quanti nuovi clienti sono stati acquisiti il mese scorso e se le dimensioni degli ordini sono aumentate o diminuite per il mese. Al contrario, l'analytics aziendale potrebbe prevedere quali strategie, basate su quei dati, trarrebbero maggiori benefici per l'organizzazione. Ad esempio: cosa succede se aumentiamo la spesa pubblicitaria per offrire ai nuovi clienti un'offerta speciale?
Le piattaforme di BI si affidano tradizionalmente ai data warehouse per le informazioni di base. La forza di un data warehouse è quella di aggregare i dati provenienti da più fonti di dati in un unico sistema centrale per supportare l'analytics dei dati aziendali e la reportistica. La BI presenta i risultati all'utente sotto forma di report, grafici e mappe, che possono essere visualizzati attraverso una dashboard.
I data warehouse possono includere un motore di elaborazione analitica online (OLAP) per supportare query multidimensionali. "Quali sono le vendite della nostra regione orientale rispetto a quella occidentale di quest'anno, rispetto all'anno scorso?"
OLAP fornisce una potente tecnologia per il data discovery, l'agevolazione della business intelligence, i calcoli analitici complessi e l'analytics predittiva. Uno dei principali vantaggi dell'OLAP è la coerenza dei suoi calcoli, che può contribuire a migliorare la qualità del prodotto, le interazioni con i clienti e il processo aziendale.
I data lakehouse vengono ora utilizzati anche per la business intelligence. Il vantaggio di un data lakehouse è che tenta di risolvere le sfide principali sia nei data warehouse, sia nei data lake per offrire una soluzione di gestione dei dati più ideale per le organizzazioni. Un lakehouse rappresenta l'ultima evoluzione delle soluzioni di gestione dei dati.
I passaggi eseguiti in BI di solito scorrono in questo ordine:
Alcuni nuovi prodotti di business intelligence possono estrarre e caricare direttamente i dati non elaborati utilizzando tecnologie come Hadoop, ma i data warehouse rimangono spesso la fonte dati preferita.
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Il termine "business intelligence" è stato utilizzato per la prima volta nel 1865 dall'autore Richard Millar Devens, quando ha citato un banchiere che ha raccolto informazioni di mercato prima dei suoi concorrenti. Nel 1958, uno scienziato informatico della IBM di nome Hans Peter Luhn ha scoperto il potenziale dell'utilizzo della tecnologia per raccogliere BI. La sua ricerca ha contribuito a stabilire i metodi per la creazione di alcune delle prime piattaforme di analisi di IBM.
Negli anni 60' e '70, i primi sistemi di gestione dei dati e sistemi di supporto decisionale (DSS) hanno iniziato ad memorizzare e organizzare i volumi crescenti di dati. "Numerosi storici suggeriscono che la versione moderna della business intelligence si sia evoluta dal database DSS", afferma Dataversity, un sito di formazione IT. "In questo periodo sono stati creati una serie di strumenti per accedere e organizzare i dati in maniera più semplice. L'OLAP, i sistemi informativi esecutivi e i data warehouse erano alcuni degli strumenti sviluppati per lavorare con il DSS".2
Negli anni '90 la BI stava diventando sempre più popolare, ma la tecnologia era ancora complessa. Di solito richiedeva il supporto IT, che spesso portava a backlog e ritardi nella generazione dei report. Anche senza l'IT, gli analisti e gli utenti di business intelligence avevano bisogno di una formazione approfondita per essere in grado di interrogare e analizzare i dati con successo.3
La business intelligence è tanto un modo di pensare quanto un insieme di hardware e software. Adottando una cultura basata sui dati, basata su un set completo di approcci, processi, tecnologia digitale e analisi dei dati, un'organizzazione può trovare nuovi insight per prendere decisioni aziendali migliori e ottenere nuovi vantaggi. L'installazione di un nuovo pacchetto software di business intelligence da solo non comporta questo cambiamento culturale.
Vantaggi della business intelligence:
Le sfide della BI
I dati sono la linfa vitale delle organizzazioni di successo. Oltre ai ruoli tradizionali in materia di dati (data engineer, data scientist, analisti e architetti), i responsabili delle decisioni di un'organizzazione hanno bisogno di un accesso flessibile e self-service agli insight basati sui dati accelerati dall'AI. Dal marketing alle risorse umane, dalla finanza alla supply chain e altro ancora, i responsabili delle decisioni possono utilizzare questi insight per migliorare il processo decisionale e la produttività a livello aziendale.
Le organizzazioni traggono beneficio dalla possibilità di valutare completamente le operazioni e i processi, comprendere i propri clienti, sondare il mercato e promuovere il miglioramento. Hanno bisogno degli strumenti giusti per aggregare le informazioni aziendali da qualsiasi luogo, analizzarle, portare alla luce i pattern e trovare soluzioni. Per realizzare un sistema di BI in grado di rendere tutto questo possibile, le organizzazioni dovrebbero:
La business intelligence aggiunge valore a molteplici funzioni in quasi tutti i settori. Ad esempio:
Servizio clienti: con le informazioni sui clienti e i dettagli del prodotto disponibili attraverso un'origine dati unificata, gli agenti del servizio clienti sono in grado di rispondere rapidamente alle domande dei clienti o iniziare a risolvere i problemi dei clienti.
Finanza e banche: le società finanziarie possono determinare l'attuale stato di salute e i rischi dell'organizzazione e prevedere il successo futuro visualizzando le cronologie combinate dei clienti e le condizioni di mercato. I dati possono essere esaminati filiale per filiale con un'unica interfaccia per individuare opportunità di miglioramento o ulteriori investimenti.
Assistenza sanitaria: i pazienti possono ottenere rapidamente risposte a molte domande urgenti sull'assistenza sanitaria senza porre domande dispendiose in termini di tempo al personale o ai medici. Le operazioni interne, compresi gli inventari, sono più facili da tracciare, costantemente.
Retail: I rivenditori possono aumentare i risparmi sui costi confrontando le prestazioni e i benchmark tra negozi, canali e regioni. Inoltre, grazie alla visibilità del processo di gestione dei sinistri, gli assicuratori possono vedere dove mancano gli obiettivi di servizio e utilizzare queste informazioni per migliorare i risultati.
Vendite e marketing: unificando i dati su promozioni, prezzi, vendite, azioni dei clienti e condizioni di mercato, gli operatori di marketing e i team di vendita sono in grado di pianificare meglio promozioni e campagne future. Il targeting o la segmentazione dettagliati possono aiutare a incrementare le vendite.
Sicurezza e conformità: dati centralizzati e una dashboard unificata possono migliorare la precisione e aiutare a determinare le cause profonde dei problemi di sicurezza. La conformità alle normative può essere semplificata con un unico sistema per la raccolta dei dati di reporting.
Analisi statistica: utilizzando l'analytics descrittiva, le organizzazioni possono rivedere le statistiche per individuare nuove tendenze e scoprire perché tali tendenze si stanno sviluppando.
Supply chain: i dati mondiali su un unico pannello di controllo (SPOG, single pane of glass) possono accelerare la circolazione delle merci e l'identificazione delle inefficienze e dei colli di bottiglia della supply chain.
I recenti sviluppi nella business intelligence si concentrano sulle applicazioni di BI self-service che consentono agli utenti non esperti nella tecnologia di utilizzare analisi e report automatici. Il team IT rimane responsabile della gestione dei dati aziendali, inclusi l'accuratezza e la sicurezza, ma ora più team possono avere accesso diretto ai dati ed essere responsabili delle proprie analisi, piuttosto che avere il lavoro in coda per l'esecuzione dell'IT.
Si prevede che i continui progressi nei moderni sistemi di business intelligence e analisi integreranno algoritmi di apprendimento automatico e AI per semplificare le attività complicate. Con la nuova enfasi sul self-service, queste funzionalità possono anche accelerare la capacità dell'azienda di analizzare i dati e ottenere insight a un livello più profondo. I sistemi basati sull'AI sono in grado di leggere da più fonti in modo automatico e di cogliere le informazioni più pertinenti per guidare il processo decisionale.
Ad esempio, considera come IBM® Cognos Analytics unisca l'analisi dei dati e gli strumenti visivi per supportare la creazione di mappe per i report. Il sistema utilizza l'AI per individuare automaticamente le informazioni geografiche. Può quindi perfezionare le visualizzazioni aggiungendo la mappatura geospaziale di tutto il pianeta, di un singolo quartiere o di qualsiasi altra vista intermedia.
Le moderne soluzioni di business intelligence funzionano su piattaforme basate su cloud per estendere la portata della BI in tutto il mondo. Gli insight sui consumatori possono essere tratti dai big data, producendo così informazioni che vanno da descrittive a predittive. Molte soluzioni di business intelligence ora includono l'elaborazione in tempo reale, consentendo in questo modo un processo decisionale immediato.
Ulteriori progressi nei sistemi di BI di livello aziendale includono le query in linguaggio naturale, che sono più facili per gli utenti non esperti di SQL. In alcuni sistemi di BI sono disponibili funzionalità di sviluppo a uso limitato di codice o no-code in modo che gli utenti possano creare i propri strumenti, app e interfacce di reportistica per accelerare ulteriormente le risposte e il time-to-market.
Il tuo analista e consulente aziendale basato sull'AI risponderà alle tue domande aziendali in pochi secondi, guidandoti verso le decisioni di maggiore impatto.
Automatizza i processi di pianificazione, budgeting, forecasting e analisi. Vai oltre i fogli di calcolo per creare efficienza e rimuovere i passaggi manuali. Ribadendo i benefici, Mick Ferguson, Finance Manager di Hunter Industries, afferma: "Siamo entusiasti di IBM Planning Analytics on Cloud; è diventato il punto di riferimento per tutte le nostre esigenze finanziarie e contabili."
Utilizza al meglio questa singola soluzione di analytics in tutta l'organizzazione per monitorare, esplorare e condividere in tutta sicurezza gli insight ricavate dai dati. Stefanie Nicholson, Head of Operations, Go Health Clubs, sottolinea questo impatto: "Siamo molto più fiduciosi nelle nostre metriche; in effetti, ora c'è un atteggiamento nell'azienda secondo cui 'non conta se non proviene da Cognos'."
Utilizza l'analytics predittiva per scoprire pattern dei dati, ottenere insight accurati e migliorare il processo decisionale. Mark Lack, Strategy Analytics and Business Intelligence Manager di Mueller, Inc., conferma questo beneficio: "Analytics approfondita. Basta aggiungere i dati."
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