Business Intelligence: cosa è davvero

Il concetto di Business Intelligence evoca soluzioni per il reporting avanzato, sfruttamento di data mart e sofisticati algoritmi per la sintesi di grandi quantità di dati non strutturati a supporto delle decisioni del management. Il risultato è una sorta di sfera di cristallo, con un po’ più di rigore scientifico, capace di aiutare l’azienda a tenere la rotta giusta per raggiungere obiettivi specifici. In realtà è nato molto prima che ci fossero computer e software, quando alla fine dell’Ottocento già si intuiva il ruolo essenziale della raccolta di dati precisi come prerequisito per il successo di qualsiasi attività di business.

La Business Intelligence nasce a fine Ottocento, quando già si intuiva il ruolo della raccolta di dati precisi per il successo di qualsiasi attività. il primo strumento di BI con cui ogni manager ha avuto a che fare è stato un foglio di Excel più o meno personalizzato, con la marea di informazioni che le aziende, talvolta inconsapevolmente, hanno a disposizione ai nostri giorni, applicare buone pratiche di Business Intelligence diventa indispensabile per reagire tempestivamente ai repentini mutamenti del mercato.

Per questo non c’è da stupirsi che Gartner abbia indicato gli investimenti in Business Intelligence come l’obiettivo primario dei CIO almeno fino al 2017, con un mercato stimato per gli Advanced e Predictive Analytics in 2 miliardi di dollari worldwide per il 2014.

In Italia la situazione è ben sintetizzata dalla ricerca Nextvalue pubblicata nel rapporto Assintel 2014, secondo cui il 51% delle imprese medio-grandi e il 45% di quelle piccole e medie, hanno inserito nel portfolio progetti del 2014 o 2015 attività legate alla Business Intelligence, che risulta in entrambi i casi la scelta indicata più spesso tra tutte l tipologie di investimento in software e servizi.

La piramide della Business Intelligence

Attualmente esistono soluzioni di ogni genere per la BI, in cloud o on premises, adatte a grandi e piccole organizzazioni, ma non bisogna confondere il concetto con gli strumenti di Business analytics che, per quanto punta di diamante del procedimento, sono solo una componente del più ampio disegno che una società dovrebbe prendere in considerazione per abilitare un sistema di Business Intelligence a prova di futuro.

Il sistema può essere concepito come una piramide, in cui a ogni livello si ottengono dati più distillati, fino a giungere alla sintesi estrema: un cruscotto che costituisce il vero e proprio supporto decisionale. Alla base della piramide ci sono molteplici fonti di informazioni, come file, documenti e database, da cui si estraggono dati spesso frammentati e destrutturati. Il livello successivo sfrutta Data warehouse e Data mart per ottenere una migliore organizzazione e un’importante scrematura. La fase seguente prevede l’applicazione di tecniche di analisi statistica e OLAP (On-Line Analytical Processing) che consentono di processare molto velocemente grandi quantità di informazioni, ottenendone solo gli elementi significativi. Il passo successivo è il cosiddetto Data mining. È qui che intervengono gli algoritmi più sofisticati alla ricerca di ciò che può rappresentare un’anomalia, un rischio o un suggerimento importante per predire l’andamento del business.

Queste importanti informazioni devono poi essere messe a disposizione dei decision maker nel modo più immediato e comprensibile possibile, avvalendosi di esperti nelle tecniche di visualizzazione e nel reporting. Il tutto deve funzionare nel più breve tempo possibile in modo che il management possa rispondere subito a criticità e opportunità. In questo percorso i Business Analytics costituiscono l’elemento esplicativo e predittivo dell’analisi dei dati, rappresentando quindi la fase più delicata del processo di Data mining.

Come ottenere analisi valide con la BI

Se la base della piramide è costituita dalla grande quantità di dati disponibili, la qualità e omogeneità di questi ultimi diventa il cardine di tutto il procedimento e la vera discriminante per ottenere analisi e previsioni attendibili. Se il numero di informazioni oggi non è quasi mai un problema, la completezza e affidabilità delle stesse è molto spesso un fattore di incertezza, a cui nessuna, per quanto rigorosa, implementazione di un sistema di BI può rimediare.

Per ogni livello della piramide è quindi opportuno agire sui dati per risolvere specifici problemi. Con le fonti di base è necessario rendere i dati uniformi e comparabili, mentre nel passaggio al Data warehouse è necessario ripulire l’archivio dai dati inaccurati o correggerli, eliminando i campi vuoti.
Prima di entrare nella fase di Data mining è poi importante eliminare i duplicato e assicurarsi che il set di informazioni propedeutiche all’analisi sia completo. Anche la fase di visualizzazione e reporting non è immune dal rischio di errori. In questo caso gli elementi da verificare sono l’unicità degli indicatori e la correttezza delle formule usate per rappresentare i risultati.

La BI in Cloud per lo Small Business

Vista la complessità del procedimento e il coinvolgimento di tutta l’infrastruttura tecnologica di un’organizzazione, si potrebbe pensare alla BI come adatta solo alle aziende di medie e grandi dimensioni.

In realtà la possibilità di abbonarsi a servizi BI basati sul Cloud in modalità SaaS ha aperto anche alle piccole realtà le porte dell’analisi predittiva dei dati, senza doversi dotare di uno staff specializzato ed evitando la complessità e i costi di una soluzione on-premises. Secondo uno studio realizzato da Drenser Advisory Services, le aziende che nel 2014 si sono servite di Public Cloud per abilitare applicazioni di BI sono cresciute del 17% rispetto al 2013 e del 53% dal 2012, secondo una tendenza che non accenna ad arrestarsi nelle previsioni dei prossimi anni.

Da IT manager a business analyst

Sempre Gartner ha previsto che entro il 2017 la maggior parte dei responsabili e degli analisti in azienda avranno a disposizione strumenti per predisporre e valutare i dati in modo completamente autonomo, senza bisogno di essere supportati dal reparto IT. La tendenza è quella di un decentramento della Business Intelligence verso le unità di business, con il conseguente rischio di un proliferare di strumenti simili nell’ambito di una stessa organizzazione, ciascuna con accesso solo parziale ai dati e senza un controllo centralizzato.

Questo, oltre alla semplicità d’uso apparente dei nuovi strumenti è dovuto anche alle effettive difficoltà dell’IT aziendale a soddisfare le crescenti esigenze di velocità e flessibilità nel reporting. Inoltre non è detto che chi ha competenze informatiche abbia anche la visione sul business necessaria a progettare e rendere efficienti gli analytics.

Questo scenario apre la strada alla nascita di nuove figure professionali, nell’ottica di una riqualificazione dei lavoratori dell’IT, che risulterebbero a cavallo dei due mondi diventando fondamentali risorse per lo sviluppo armonioso della Business Intelligence in azienda.