Che cos'è la business intelligence?

La business intelligence (BI) è il processo di utilizzo del potenziale delle persone e delle tecnologie per raccogliere e analizzare i dati che devono essere utilizzati dalle organizzazioni nei loro processi decisionali strategici e quotidiani.

Looker di Google Cloud è uno strumento di business intelligence che offre una visualizzazione unificata dei dati della tua azienda.

Panoramica sulla business intelligence

In genere, il processo di business intelligence prevede la raccolta dei dati aziendali in un data warehouse o in un altro repository e l'utilizzo di uno strumento appositamente progettato per analizzare i dati. Ad esempio, un'azienda potrebbe esaminare le abitudini di acquisto online dei clienti, i costi operativi o le informazioni sulle vendite per area geografica. Un'altra organizzazione potrebbe confrontare le operazioni aziendali con gli standard di benchmarking.

Gli strumenti che compongono una soluzione di business intelligence si dividono in tre categorie:

On-premise: vengono eseguiti nell'infrastruttura dell'organizzazione e sono comunemente utilizzati con i tradizionali data warehouse eseguiti on-premise. Possono tuttavia risultare meno scalabili rispetto alle soluzioni cloud.

Open source: si tratta di strumenti dai costi contenuti che, se basati su cloud, consentono anche di risparmiare sui costi dell'infrastruttura. Tuttavia, gli strumenti open source richiedono comunque un livello di conoscenza e di programmazione manuale per poterli utilizzare in modo efficace. 

Basati su cloud: gli strumenti di business intelligence basati su cloud sono particolarmente adatti a gestire flussi di dati e grandi volumi di dati. Possono anche essere convenienti, perché l'infrastruttura e le competenze necessarie per la manutenzione dell'ambiente sono gestite dal fornitore di servizi cloud.

Quali sono i vantaggi della business intelligence?

Utilizzare i dati per comprendere meglio le prestazioni aziendali

Il ruolo della business intelligence è quello di migliorare le prestazioni e il percorso complessivo di un'azienda. Uno strumento di business intelligence moderno può aiutare le organizzazioni a capire cosa è accaduto, perché è accaduto e quale azione occorre intraprendere per ottimizzare le operazioni aziendali.

Adottare misure concrete in risposta ai principali indicatori chiave di prestazione

Grazie alla business intelligence, le aziende hanno la possibilità di analizzare continuamente i dati e di trarre conclusioni chiave di immediata utilità pratica che influiscono sulle prestazioni a breve e a lungo termine. I dati analizzati possono rivelare modelli e tendenze importanti in quasi tutti i settori aziendali, comprese le vendite, l'assistenza clienti, la produzione, la sicurezza e altro ancora.

Trovare opportunità per nuove linee di business

Quando le aziende utilizzano la business intelligence per orientare le loro decisioni a tutti i livelli, possono adattarsi rapidamente ai cambiamenti del panorama aziendale. La business intelligence aiuta a definire nuove linee di prodotti, a trovare nuovi clienti attraverso piani di marketing mirati e a ottimizzare i canali di vendita.

Perché la business intelligence è importante?

Le aziende con l'obiettivo di aumentare la loro efficienza nel prendere decisioni basate sui fatti sono consapevoli dell'importanza della business intelligence. La BI scopre modelli e tendenze importanti all'interno dei dati aziendali, offrendo una visione profonda dei processi organizzativi, del comportamento dei consumatori e della produttività interna. Queste informazioni sono essenziali per ottimizzare il processo decisionale e le prestazioni.

La qualità e la posizione dei dati e le competenze necessarie per utilizzare gli strumenti di BI in modo efficace sono fattori che aiutano i clienti ad affrontare queste sfide fondamentali:

  • Qualità dei dati: disporre di dati di qualità è fondamentale per ottenere una buona analisi aziendale. Dati non validi si traducono in una business intelligence inadeguata. La qualità dei dati rappresenta una sfida per due motivi principali. In primo luogo, i dati sono obsoleti. È una condizione che si verifica frequentemente in organizzazioni complesse e di grandi dimensioni. In secondo luogo, le aziende non dedicano il tempo necessario per applicare una pulizia dei dati efficace. Per mantenere la qualità dei dati, le aziende devono adottare misure per pulire e normalizzare i dati regolarmente.
  • Dati critici nascosti in diversi sistemi: quando i dati si trovano in sistemi diversi e sono inaccessibili ad altri sistemi, perché il software potrebbe non essere compatibile o la business unit esegue un rigido controllo delle autorizzazioni degli utenti, vengono chiamati dati isolati. Il problema è che quando i dati critici vengono isolati risultano bloccati, per cui si ottiene solo un quadro parziale dei dati complessivi e la business intelligence è incompleta. L'utilizzo di un adeguato strumento ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) può aiutarti a mettere insieme i dati di diversi sistemi rendendoli disponibili per l'analisi.
  • Mancanza di competenze: l'utilizzo di strumenti di business intelligence richiede competenze significative. Ciò significa che solo poche persone importanti della tua organizzazione possiedono le competenze necessarie per utilizzare gli strumenti di business intelligence in modo efficace, il che a sua volta potrebbe causare un collo di bottiglia.

In che modo le aziende utilizzano la business intelligence?

Le aziende di tutti i settori utilizzano la business intelligence per i seguenti scopi:

Segnalazione degli errori

Fornire regolarmente dati di riepilogo ai principali responsabili delle decisioni per aiutarli a definire la strategia e la direzione dell'azienda.

Visualizzazione dati

Fornire una rappresentazione visiva delle informazioni per facilitare la comprensione di informazioni complesse.

Analisi predittiva

Analizzare i dati storici per prevedere i modelli futuri utilizzando tecniche statistiche come il data mining, il machine learning e la modellazione predittiva.

Data mining

Eseguire ricerche in grandi set di dati per trovare modelli o tendenze utili.

Elaborazione di eventi complessi

Analizzare i flussi di dati in tempo reale provenienti da origini come feed del mercato azionario, report sul traffico o reti elettriche con sensori.

Gestione delle prestazioni aziendali

Analizzare e misurare gli obiettivi prestazionali, come gli obiettivi di eccellenza operativa definiti dagli acquisti online e dalla soddisfazione del cliente.

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