Business Intelligence: come generare valore dalla gestione strategica della conoscenza aziendale 

Cos'è la Business Intelligence e perché la dovresti implementare in azienda

La Business Intelligence rappresenta oggi uno degli strumenti più efficaci per gestire i processi decisionali di un’impresa. Tramite questo servizio l’azienda può infatti intercettare opportunità di sviluppo del business e individuare quegli aspetti più critici su cui programmare azioni di tipo correttivo. Per portare a termine questo percorso di miglioramento si implementano soluzioni di analisi dei dati specifiche, ovvero processi e tecnologie studiate ad hoc per ogni contesto di business, essendo caratterizzato da proprie regole e modelli che generano valore per i propri clienti. 

Per offrire una definizione potremmo dire che Il termine business intelligence indica i processi e gli strumenti utilizzati per analizzare i dati aziendali, trasformarli in informazioni fruibili e consentire a chiunque all'interno di un'organizzazione di assumere decisioni più informate. 

Quali sono gli obiettivi della Business Intelligence: l’analisi dei dati e la generazione di nuovo valore

Implementare un modello di Business Intelligence è necessario soprattutto quando ci si trova ad affrontare nuovi scenari economici. Spesso solo grazie al suo potenziale è possibile estrapolare relazioni non sempre visibili tra dati che sembrano divergenti tra loro. Per questo è necessario definire una strategia dati che ha l’obiettivo di impostare l’approccio con cui l’azienda vuole relazionarsi nell’immediato e nel futuro con la mole di informazioni​​ alle quali può avere accesso per poter creare nuovo valore. 

La BI è uno strumento che consente di analizzare e costruire roadmap commerciali, convertendo i dati disaggregati in sistemi più comprensibili e coerenti. Il che si trasforma in un acceleratore del business, studiato appunto per supportare alcuni processi critici, come: 

• supporto decisionale; 

• miglioramento nella comprensione delle logiche aziendali; 

• esplorazione e riaggregazione dei dati per individuare tendenze e ‘archetipi’ di sviluppo; 

• riduzione dei processi non necessari, eliminazione di tutto ciò che interferisce con il raggiungimento degli obiettivi aziendali, ovvero sprechi di risorse o inefficienze. Ad esempio: nella supply chain supporta l’individuazione delle cause di un aumento dei costi, nelle vendite intercetta con anticipo il prodotto associato a una customer experience poco attraente o un trend commerciale di scarsa redditività; 

• rivelazione di relazioni nascoste tra ciò che già è accaduto e ciò che accadrà. 
  

I 3 step per trarre vantaggio dai dati con la Business Intelligence

La presa di decisioni si basa su un processo di analisi dei dati che mette in luce le risultanze più significative​​. Per arrivare a questo punto è necessario tradurre le informazioni elaborate dalla BI in pochi ma efficaci indicatori di performance (KPI​​). Dalla loro elaborazione attraverso dashboard dedicate è possibile fare scelte strategiche e traghettare l’organizzazione verso nuovi obiettivi e nuove opportunità di business. Ma come si arriva alla fine di questo percorso? Per sintetizzare i passaggi potremmo dire che occorre pianificare 3 fasi fondamentali. 

1. Raccolta: la prima fase consiste nel raccogliere e gestire i dati da analizzare, ovvero il cuore del sistema informativo. Questi possono provenire da diverse fonti strutturate, semistrutturate o completamente destrutturate, come sistemi CRM, ERP, Database, Social, Data warehouse o Data lake.  
2. Analisi: una volta raccolti, i dati devono essere analizzati al fine di identificare tendenze, modelli e relazioni. In questa fase è quindi cruciale la capacità di individuare relazioni tra i dati. 
3. Visualizzazione: l’ultima fase è altrettanto importante, perché fornisce l’output per prendere decisioni. Ragion per cui è cruciale qui presentare le informazioni in modo chiaro e conciso, in modo che siano facili da comprendere. A questo scopo vengono in aiuto strumenti di Data visualization per mostrare il contenuto delle informazioni in modo sintetico e intuitivo. 

BI e Business Analytics, un approccio congiunto alla profondità del dato

I criteri di valutazione di un sistema di BI sono affidabilità del dato, disponibilità delle informazioni e profondità di analisi. La BI è infatti in grado di raccogliere una vasta quantità di dati eterogenei, da cui è possibile effettuare una vasta gamma di analisi in genere riguardante i dati storici. Per fare un passo oltre e trarre vantaggio competitivo da queste informazioni è anche possibile utilizzare elementi previsionali in modo da cercare di trarre informazioni sintetiche e prospettiche dei fenomeni analizzati. Questo è possibile grazie alla capacità previsionale degli “Analytics” che conferiscono un valore più profondo alle informazioni al fine di prendere decisioni all’interno di una vasta gamma di aree di business. Dall’efficientamento dei processi finanziari, alla maggior redditività in ambito commerciale. Da qui il ruolo strategico degli strumenti di analisi come leva per sfruttare al massimo un software di Business Intelligence. 

Il mercato globale della Business Intelligence e le evidenze delle aziende

La domanda di tecnologie di Business Intelligence e Analytics cresce a un ritmo costante del 5,52% anno su anno. Questa crescita secondo Statista spingerà il mercato globale dei software di BI a raggiungere i 27,79 miliardi di dollari nel 2024. Stando alla stessa proiezione si prevede un giro d’affari compreso in un volume pari a 36,35 miliardi di dollari entro il 2029.  

A cogliere le opportunità di questa crescita oggi sono proprio le PMI, le quali possono contare su soluzioni che offrono vantaggi enormi per migliorare l’esperienza di analisi in modo agile e prendere decisioni rapidamente.  

Le nuove possibilità offerte dalle tecnologie di BI offrono alle piccole e medie imprese risposte all’avanguardia per contenere la spesa in infrastruttura IT e dedicare il loro core business a fare ciò che hanno sempre fatto. Il tema è: come lo stanno facendo? Come si stanno avvantaggiando dell’analisi del dato per trarre maggiore profittabilità dal loro business? 

Le 5 funzionalità chiave della Business Intelligence

Secondo Gartner sono cinque i requisiti funzionali per valutare il potenziale offerto da una soluzione di BI:  

1. informazioni automatizzate: la soluzione deve essere in grado di generare automaticamente informazioni, come l’identificazione degli attributi più importanti in un set di dati; 
2. preparazione dei dati: la possibilità di aggregare informazioni da diverse fonti utilizzando un’interfaccia drag-and-drop e creare modelli basati su criteri definiti dall’utente è un valore aggiunto da tenere in considerazione; 
3. visualizzazione dei dati: è importante secondo Gartner che lo strumento supporti dashboard altamente interattive che consentono l’esplorazione dei dati grazie a una serie di opzioni di visualizzazione, come grafici a barre, a torta, a linee, diagrammi a dispersione, ecc; 
4. gestibilità:un buon software di BI deve poter gestire il modo in cui le informazioni sono condivise dall’organizzazione in base al livello di dettaglio e di accesso al dato definito per ogni utente; 
5. usabilità del prodotto:le aziende chiedono interfacce facili da capire e user-friendly, con design intuitivi che facilitano l’interazione e l’adozione da parte di utenza più ampia. Non tutti sono ‘data analyst’ ed è giusto che la BI sia disegnata in modo che sia fruibile dal maggior numero di persone. Questo approccio promuove la condivisione della conoscenza riducendo la complessità. 

Integrazione tra ERP, BI e AI per il sourcing strategico

Le PMI che utilizzano applicazioni ERP con funzioni di BI spesso lo fanno per migliorare le loro performance commerciali. La combinazione delle funzionalità di un gestionale integrato con la B​​I fornisce una visione più completa e dettagliata delle vendite, cosa che a sua volta aiuta a sincronizzare meglio e a centralizzare tutti i processi. L’integrazione tra ERP e B​​I è fondamentale per estrapolare e riaggregare i dati secondo logiche nuove e comprendere appieno il loro valore. Per il dipartimento vendite, ad esempio, questo ‘valore’ consiste in un’analisi profonda sull’andamento del sell out e sull’efficienza del team che facilita la previsione delle tendenze future.  

In questo senso, la combinazione tra ERP, BI e Intelligenza Artificiale si rivela un mix perfetto. La conferma in un recente studio McKinsey, dal quale emerge che le organizzazioni utilizzano la AI generativa più spesso nel marketing e nelle vendite, funzioni da cui è possibile trarre il maggior vantaggio. Rispetto al 2023 l’adozione di un modello di AI è infatti più che raddoppiata in queste due funzioni che sono particolarmente sensibili al valore del dato.  

Ciò comporta una richiesta sempre maggiore di analisi dello storico per l’identificazione di potenziali opportunità di crescita o aree di miglioramento. Aree critiche per il business richiedono dunque una perfetta integrazione tra applicativi per disporre di tutti i dati strategici. Alcuni modelli di ERP, come Si Fides ad esempio, sono disegnati proprio con l’obiettivo di contenere al loro interno tutte le fonti di dati utilizzabili, ciò significa che non è necessario cercare le informazioni in più ambienti se l’ERP risulta essere l’unica fonte.