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Come scegliere una soluzione di Business Intelligence e Advance Analytics adatta alla tua azienda?

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L’approccio data driven e l’uso dei Big Data sono diventati sempre più importanti per le aziende di ogni dimensione che aspirano a crescere e prosperare. Grazie alla Business Intelligence (BI) e alle Advanced Analytics (AA), le aziende possono ottenere informazioni dettagliate e utili dai dati raccolti e utilizzarle per prendere decisioni strategiche migliori. Questo è l’approccio data driven: avere una visione più informata sulla propria attività, sui propri clienti e sul mercato, aiuta le aziende a identificare le opportunità di crescita e a migliorare l’efficienza operativa.

Tuttavia, scegliere la soluzione di Business Intelligence & Analytics adeguata può essere davvero difficile ed esporre l’azienda al rischio di investimenti sottostimati (che non saranno in grado di generare il vantaggio atteso) o sovrastimati (infrastrutture troppo complesse o poco utilizzate, che riducono notevolmente il ROI).

Business Intelligence, Advance Analytics e Data Visualization: facciamo chiarezza

Business Intelligence, Advanced Analytics e strumenti di Data Visualization sono tre concetti distinti ma strettamente correlati nel campo dell’analisi dei dati.

  • La Business Intelligence (BI) si concentra sulla raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati aziendali per fornire informazioni utili ai responsabili delle decisioni. La BI include l’analisi dei dati storici e la creazione di report personalizzati, attingendo anche da fonti differenti.
  • Le Advanced Analytics si concentrano sull’elaborazione dei dati al fine di trarre informazioni predittive e prescrittive. Ciò include l’uso di algoritmi di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale per individuare pattern e tendenze all’interno dei dati e utilizzarli per formulare previsioni e raccomandazioni.
  • Gli strumenti di Data Visualization sono progettati per presentare i dati in modo visivamente accattivante e intuitivo, facilitando la comprensione dei dati per gli utenti finali, nonché la pratica della self-analysis.

Una valida soluzione di Business Intelligence aziendale basata sull’Intelligenza Artificiale (IA) e sul Machine Learning (ML) quindi, permette di ottenere informazioni dettagliate e predittive, identificare pattern e tendenze all’interno dei dati aziendali, e di individuare reali opportunità di crescita.

Alcuni esempi sono:

  1. Analisi predittiva: utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati storici e formulare previsioni sui futuri andamenti del business.
  2. Analisi del sentiment: utilizza l’IA per analizzare i dati provenienti dai social media e da altre fonti per capire come i clienti percepiscono l’azienda e i suoi prodotti.
  3. Analisi delle anomalie: utilizza l’IA per individuare comportamenti anomali all’interno dei dati aziendali, aiutando a individuare eventuali problemi o frodi.
  4. Assistenza virtuale: utilizzano l’IA e gli algoritmi di linguaggio naturale (NLP) per fornire risposte immediate alle domande degli utenti, migliorando l’esperienza del cliente. Tra questi vi sono i Chatbot di Helpdesk (come il nostro Andy) o di Customer Experience (come Kayla) e numerose altre soluzioni.

Importanza della scelta della soluzione di BI giusta

scegliere soluzione di BI aziendale

Scegliere una soluzione di BI adeguata agli obiettivi aziendali rappresenta un reale vantaggio competitivo, al contrario una scelta sbagliata può causare problemi come ritardi nella produzione di report, mancanza di informazioni importanti, dati non affidabili e perdita di opportunità di business (oltre che economica).

Per scegliere la piattaforma di BI adatta alle proprie esigenze, ci sono alcuni parametri chiave da valutare:

  1. Scalabilità: la piattaforma di BI deve essere in grado di gestire grandi quantità di dati e di crescere insieme all’azienda.
  2. Interoperabilità: la piattaforma di BI deve essere in grado di integrarsi con altre applicazioni aziendali, come i sistemi ERP e CRM.
  3. Facilità d’uso: la piattaforma di BI deve essere facile da usare per gli utenti finali, sia per l’analisi dei dati che per la creazione di report.
  4. Personalizzazione: la piattaforma di BI deve consentire la creazione di report personalizzati in base alle esigenze specifiche dell’azienda.
  5. Sicurezza: la piattaforma di BI deve garantire la sicurezza dei dati aziendali, proteggendoli da accessi non autorizzati.
  6. Supporto e assistenza: la piattaforma di BI deve essere supportata da un team di assistenza competente e disponibile a fornire supporto in caso di problemi o difficoltà (qui trovi informazioni sul nostro servizio AMS).

Valutazione degli strumenti e competenze necessari

La realizzazione di un progetto di Business Intelligence (BI), inoltre, richiede l’utilizzo di una serie di strumenti e competenze specifiche:

  1. Strumenti di ETL/ELT (Extract, Transform, Load / Extraction, Load, Transform): sono necessari per estrarre i dati dalle diverse fonti aziendali, trasformarli in un formato utilizzabile e caricarli nel database.
  2. Database relazionali: servono per la memorizzazione dei dati aziendali e per il loro accesso da parte degli utenti finali.
  3. Architettura e infrastrutture IT: necessari per sostenere lo svolgimento dei processi.
  4. Competenze di programmazione: necessarie per la personalizzazione e la creazione di soluzioni di BI personalizzate.
  5. Competenze di analisi dei dati: indispensabili per l’interpretazione e l’analisi dei dati aziendali, al fine di individuare trend, pattern, aree di miglioramento e selezionare la giusta modalità di rappresentazione.
  6. Competenze di gestione dei progetti: sono necessarie per coordinare le attività del progetto, assegnare compiti e garantire la collaborazione tra i membri del team.

Mentre alcune di queste competenze sono reperibili internamente al team aziendale, altre vanno integrate attraverso un partner di BI affidabile e costantemente aggiornato (scopri qui il nostro team).

Validazione della piattaforma, rilascio e adozione (e misurazione)

Il successo di un progetto di BI è strettamente legato al tasso di adozione: le persone devono essere messe in condizione di utilizzare gli strumenti al massimo delle potenzialità. Per ottenere un elevato tasso di adozione da parte di tutti gli stakeholder aziendali, è necessario seguire una serie di passi.

  • Innanzitutto, è fondamentale coinvolgere i vari ruoli e reparti sin dalle fasi iniziali del progetto, in modo da comprendere le loro esigenze e aspettative. In questo modo, si può creare una soluzione su misura per l’azienda, che risponda alle reali necessità dei vari dipartimenti.
  • Inoltre, è importante creare una soluzione di BI user-friendly, che sia facile da utilizzare e da comprendere anche per gli utenti meno esperti. Questo si può fare attraverso l’adozione di un dizionario di business (Data Literacy) e alla creazione di report e dashboard chiari e intuitivi, che consentano agli utenti di visualizzare ed esplorare i dati in modo semplice e immediato (oltre ad incentivare pratiche di self-service analysis, essenziali per le aziende che adottano processi data driven ad ogni livelllo).
  • Un altro aspetto importante è quello della formazione degli utenti. È fondamentale fornire un adeguato training agli utenti finali, al fine di consentire loro di utilizzare la soluzione di BI in modo efficace e sfruttarne appieno le potenzialità.
  • Infine, è necessario monitorare costantemente l’utilizzo della soluzione di BI, permettendo di individuare eventuali problemi o aree di miglioramento. In questo modo, si può intervenire tempestivamente per risolvere eventuali criticità, migliorare l’esperienza degli utenti e mantenere un elevato tasso di adozione (strettamente collegato all’impatto positivo della soluzione di BI sul business aziendale).

Le fasi della scelta della soluzione di BI

Per quanto non sia semplice orientarsi tra le diverse soluzioni software, strutture hardware, integrazioni con CRM, ERP e piattaforme di Data Visualization, in Blue BI abbiamo ideato un metodo basato sull’analisi di 3 aspetti fondamentali:

  1. Valutazione del grado di digitalizzazione e maturità analitica aziendale
  2. Validazione di architettura/metodologia già in uso
  3. Selezione di tecnologie e piattaforme di BI adeguate alla strategia aziendale

Lavoriamo con i più importanti software e piattaforme di BI e Data Analytics, questo ci permette di realizzare dei Benchmark Comparativi costruiti sulla base delle esigenze del cliente: uno strumento fondamentale per supportare il cliente nella selezione della tecnologia più adatta al suo caso specifico.

Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.

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