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    Business intelligence: trasformazione dei dati in decisioni

    Business Intelligence timer 8 min.
    Alessandra Belotti
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    In un contesto imprenditoriale sempre più competitivo e sfidante, le aziende hanno la necessità di trovare soluzioni e sistemi per generare vantaggi competitivi dalla raccolta, analisi e trasformazione dei dati in decisioni strategiche che consentano loro di progettare piani di successo e gestire correttamente le diverse aree e dipartimenti.

    In questo contesto compare il concetto di business intelligence, che fa riferimento all'utilizzo ottimale dei dati finalizzato alla presa di decisioni aziendali. Questo concetto è noto anche come intelligenza aziendale o advanced business analytics e include la comprensione del funzionamento dei vari circuiti e processi aziendali - passati, presenti e futuri - per formare la base di conoscenza necessaria a supportare le decisioni e le azioni che vengono intraprese.

    Il primo passo è individuare il tipo di mappatura dei processi di cui la tua azienda ha bisogno e implementarla. All'interno di ogni mappa di processo disporrai di strutture strategiche, operative e di supporto da rispettare. Una volta che il flusso di comunicazione, le routine di lavoro e i dati sono corretti, sarà il momento di estrarre informazioni dai dati tramite strumenti di BI.

    Questi tipi di strumenti ti consentono di ottenere dati reali estratti dai tuoi dati aziendali in modo veloce, agile e affidabile. Da qui deriva quella che viene chiamata business intelligence, vale a dire, dai dati ottenuti è possibile trarre meglio quali sono i punti di forza e di debolezza dell'azienda. Da lì, avanzare nel miglioramento delle strategie per ottenere benefici, risparmiare, migliorare il servizio clienti o offrire un prodotto/servizio migliore è più facile. In questo modo, sfrutti, senza ulteriori passaggi, i dati che di solito vengono archiviati nei sistemi di dati aziendali.

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    La business intelligence come strategia aziendale

    La business intelligence può essere intesa come una strategia aziendale che cerca di aumentare le prestazioni dell'azienda o la sua competitività mediante l'organizzazione intelligente dei suoi dati storici (transazioni o operazioni quotidiane), che sono archiviati nei database dell'azienda (datawarehouse aziendale o data marts dipartimentali ), e dei dati in tempo reale che si trovano normalmente su dischi rigidi virtuali noti come cloud.

    La scalabilità dei dati in cloud ha conquistato il cuore dell'azienda, che vede in essa uno strumento fondamentale per disporre dei dati salvati, in ordine e subito disponibili. D'altra parte, l'Internet of Things (IoT) sta guadagnando campo. Il suo immediato futuro, infatti, mira all'acquisizione dei dati dalle esperienze degli utenti in relazione a prodotti e servizi e che possano successivamente gestirli e condividerli in modo sicuro. Pertanto, questi sono due esempi dell'importanza dell'evoluzione della generazione dei dati e di quanto sarà indispensabile disporre di strumenti di BI in un presente non troppo lontano.

    Il concetto di business intelligence non è nuovo poiché è noto fin dagli anni 60. Quello che è accaduto è che essa ha subito una costante e marcata evoluzione verso modelli molto più efficaci e adeguati al nuovo ambiente tecnologico. Ultimamente, il nome macro data o big data è ampiamente utilizzato per riferirsi al processo decisionale aziendale basato sull'analisi e la gestione di grandi database e sull'automazione dei processi.

    Strumenti di business intelligence in azienda

    Oggi le aziende generano una tale quantità di dati che non è possibile ordinarli, classificarli e gestirli in modo efficace per fungere da base per prendere decisioni strategiche ottimali se non previo utilizzo degli strumenti appropriati, i quali si dividono in due grandi gruppi:

    •     Software specializzato: vari moduli di SAP, Weka, Orange, Kmine, Captio (per analizzare e gestire i dati), ecc.
    •     Strumenti metodologici: rilevanza hanno il brainstorming (per generare idee creative in gruppo), il diagramma di Pareto (o diagramma causa-effetto, molto utile per identificare problemi e aree di miglioramento) e il diagramma di flusso (per rappresentare i processi).

    business intelligence

    Il trattamento dei dati nella business intelligence

    Il software e, in generale, gli strumenti di business intelligence si basano sull'utilizzo di sistemi informativi complessi che utilizzano dati estratti da tre diverse fonti: sistemi produttivi, informazioni relative all'azienda o alle sue aree sia interne che esterne all'organizzazione e dati.

    Indipendentemente dalla loro origine, i dati sono sottoposti a tre diversi processi con l'obiettivo di profilarli e omogeneizzarli in modo che possano svolgere la loro funzione di generatori di informazioni di qualità utili ed efficaci per il processo decisionale:

    1. Processo di estrazione
    2. Processo di trasformazione
    3. Processo di caricamento o processo ETL.

    Le principali caratteristiche che i dati dovrebbero avere sono, tra le altre: accuratezza, affidabilità, coerenza, pertinenza e precisione. Tuttavia, i più importanti sono gli obiettivi da raggiungere e la loro corretta analisi.

    Fasi di un progetto di business intelligence

    Non è sufficiente raccogliere una serie di dati, anche di qualità, o avvalersi di metodologie e strumenti adeguati. Per portare a compimento un progetto di business intelligence è necessario svolgere una serie di passaggi o fasi in cui si pianificano nel dettaglio il progetto e gli obiettivi, si configurano i team di lavoro, si analizzano i dati per prendere decisioni e, una volta attuate le azioni correttive , viene effettuato il follow-up e il controllo.

    Fase 1. Pianificazione e definizione degli obiettivi

    La pianificazione del progetto comprende tre elementi che devono essere presi in considerazione nel processo decisionale:

    1.   Gli obiettivi specifici e dettagliati che si vogliono raggiungere.
    2.   Le risorse, personali e tecniche, dell'azienda.
    3.   I costi stimati e le scadenze per la sua esecuzione

    Fase 2. Formazione delle risorse

    La corretta selezione dei team di lavoro e l'assegnazione di ruoli o funzioni è essenziale per il successo finale del progetto. Devono essere utilizzati criteri di idoneità, motivazione personale, conoscenza ed esperienza nella gestione dei processi di miglioramento e nell'analisi dei dati. Ma, soprattutto, devi scegliere quei professionisti che lavorano quotidianamente nei reparti da migliorare e che sono molto informati sulle loro routine di lavoro, problemi e fattori che possono essere migliorati.

    Fase 3. Esecuzione e messa in produzione del progetto

    Una volta scelto il quadro metodologico e formato il team, è il momento di analizzare i dati per trasformare le informazioni in decisioni utili. Ciò consentirà il miglioramento dei processi e l'aumento della qualità e dell'efficienza dei diversi reparti dell'azienda, e di questa nel suo insieme.

    I sistemi avanzati di analisi dei dati possono portare a un processo decisionale di grande impatto, poiché mirano a tre ampie aree:

    1.   Miglioramento della qualità di uno o più processi. Ottimizzazione della produttività e dell'efficienza dell'intera azienda. Aumento dell'efficienza aziendale.
    2.   Oltre alle informazioni privilegiate che consentono di prendere decisioni migliori, l'analisi dei dati incoraggia anche: revisione e ottimizzazione dei processi, miglioramento della distribuzione dei compiti e ottimizzazione delle risorse.

    Fase 4. Misurazione dei risultati

    Il completamento del progetto non rappresenta un punto di arrivo, ma piuttosto l'inizio di un nuovo ciclo che si concentrerà sul monitoraggio e sulla valutazione dei miglioramenti apportati mediante decisioni appropriate, basate sull'analisi dei dati. Nella misurazione dei risultati, particolare attenzione deve essere posta nel rilevare eventuali scostamenti dagli obiettivi definiti, dai costi economici e delle risorse umane e dalla portata dei miglioramenti. In caso di mancanze, sarà necessario attuare le relative azioni correttive.

    Il ruolo dell'analista nella business intelligence

    L'analista di business intelligence (BI) è il professionista incaricato sia della raccolta che dell'analisi di informazioni e dati su vendite, mercati, consumatori, ecc., al fine di facilitare il processo decisionale operativo o strategico più appropriato per raggiungere gli obiettivi del azienda.

    Si tratta di un profilo professionale molto richiesto per lavorare come analista in unità di produzione di intelligence, servizi di studio, analisi e prospettiva, uffici di pianificazione strategica e unità di BI di aziende sia pubbliche che private.

    Il compito quotidiano di un analista di business intelligence è complesso e deve essere svolto in modo sistematico e continuo, poiché la sua base di lavoro è l'informazione, che è in un processo di costante cambiamento.

    Ottenere le informazioni è solo una parte del tuo lavoro, poiché il vero valore per l'organizzazione risiede nella sua successiva analisi ed elaborazione.

    Queste le sue principali funzioni:

    •     Pianificare e organizzare l'ottenimento sistematico di informazioni di qualità, utili e rilevanti dall'ambiente dell'azienda e della concorrenza.
    •     Rilevare le variazioni di vendite, entrate, spese e altri dati importanti dell'azienda o dell'organizzazione.
    •     Identificare i cambiamenti nel comportamento o nelle preferenze dei consumatori in relazione all'azienda per cui lavorano e alla concorrenza.
    •     Trasformare i dati in report e conclusioni che servono a prendere le migliori decisioni per l'azienda in diverse aree come finanziaria, strategica, operativa, ecc.
    • Rilevare nuove opportunità di mercato e linee di business in base ai dati estratti.
    •     Consigliare la direzione nel processo decisionale.
    •     Confrontare le strategie attuate e verificare se sono servite ad ottenere gli obiettivi oi risultati attesi
    •     Identificare errori, debolezze e anche punti di forza dell'azienda.

    La formazione accademica ideale per esercitare questa professione è preferibilmente una laurea in economia o commercio, completata con un master o un master in business intelligence o BI.

    Un ultimo aspetto da tenere in considerazione è che l'uso della business intelligence mostra risultati che, molte volte, ci costringono a prendere importanti decisioni di cambiamento nei circuiti operativi, nei processi produttivi o negli aspetti organizzativi, pertanto  l'azienda deve prepararsi a questo. A volte ci sono riluttanza e conflitti con i dipendenti, non propensi ai cambiamenti nelle dinamiche lavorative. In questa materia giocano un ruolo fondamentale le politiche di comunicazione e motivazione dei dipendenti.

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