Business Intelligence

Componenti della business intelligence

I sistemi di BI comprendono una varietà di metodi (tra cui analisi, modellazione dei dati, data mining, reportistica, visualizzazione e altro) per presentare i dati in forme facilmente comprensibile, così da consentire alle organizzazioni di identificare problemi, migliorare i processi, scoprire tendenze e perseguire nuove opportunità di business. I componenti chiave della business intelligence includono:

Raccolta e integrazione dei dati
Prima che i dati possano essere trasformati in business intelligence, devono essere raccolti da fonti come database, applicazioni e sistemi esterni e integrati in un formato unificato per l'analisi. Le pipeline di dati facilitano i flussi di dati dalla fonte alla destinazione durante l'intero processo. I data engineer utilizzano l'ETL (extract, transform, load) per estrarre i dati da fonti diverse, trasformarli in una forma utilizzabile e caricarli in sistemi accessibili agli utenti. Un altro tipo di processo di integrazione è l'ELT (extract, load, transform), in cui i dati grezzi vengono spostati da un sistema sorgente a una risorsa di destinazione, come un data warehouse.

Livelli semantici
I livelli semantici fungono da intermediari tra le fonti di dati grezzi e gli strumenti analitici. Si basano sull'integrazione dei dati per presentare le informazioni in un formato business-friendly. I livelli semantici rendono i dati più facilmente fruibili migliorandone usabilità, coerenza e allineamento con gli obiettivi aziendali.

Data warehousing
La BI è strettamente legata al data warehousing. Un data warehouse funge da repository centralizzato per l'archiviazione dei dati in un formato strutturato e adatto alle esigenze aziendali, facilitando l'analisi e la reportistica. Mentre il data warehouse fornisce l'infrastruttura per l'archiviazione e il controllo della qualità dei dati, la BI sfrutta i dati curati per analizzare le tendenze, valutare le prestazioni e ottimizzare le strategie. Combinare un solido data warehousing con pratiche avanzate di BI rende più rapida la preparazione dei dati, migliora la conformità e assicura analisi più efficaci.

Analisi dei dati
L'analisi dei dati è il processo che consiste nell'esaminare i dati raccolti per individuare schemi, correlazioni e insight. Si avvale di metodi statistici, algoritmi di machine learning, data mining, esplorazione o modellazione dei dati e altri strumenti e tecniche per elaborare e interpretare i dati.

L'analisi dei dati è centrale per la business intelligence, ma i due processi hanno metodi e obiettivi diversi. L'analisi lavora sui dati con strumenti tecnici per rivelare ciò che è accaduto o ciò che accadrà. La business intelligence è invece un processo low-code/no-code che consente agli utenti aziendali di prendere decisioni e agire basandosi su quelle informazioni.

Reportistica e visualizzazione dei dati
Visualizzazione dei dati e report sono fondamentali per tradurre le informazioni in azione. Gli strumenti di visualizzazione dei dati creano grafici, dashboard, mappe di calore e altre rappresentazioni visive che rendono immediatamente comprensibili set di dati complessi. Queste visualizzazioni aiutano i decisori a individuare rapidamente le metriche chiave, riconoscere le tendenze e monitorare le prestazioni. La reportistica integra la visualizzazione organizzando e riassumendo i dati in formati strutturati adatti a specifici destinatari.

Tipi e strumenti di business intelligence

I sistemi di BI utilizzano diversi tipi di business intelligence per soddisfare esigenze differenti. Tra questi:

Business intelligence in tempo reale
La business intelligence in tempo reale (RTBI) consente alle organizzazioni di accedere, analizzare e agire sui dati man mano che vengono generati, fornendo informazioni immediate sulle operazioni in corso e sulle dinamiche di mercato. Mentre la BI tradizionale si basa spesso su elaborazioni batch periodiche, la RTBI analizza i dati via via che vengono prodotti, così che le decisioni possano basarsi sulle informazioni più aggiornate. Questa capacità è fondamentale in settori in cui le risposte tempestive sono essenziali, come finanza, logistica e retail.

Business intelligence incorporata
La BI incorporata integra le funzionalità di BI direttamente nelle applicazioni o nei flussi di lavoro aziendali, consentendo agli utenti di accedere alle informazioni ricavate dai dati all'interno degli strumenti che utilizzano quotidianamente. Questa integrazione fornisce analisi contestuali direttamente là dove si prendono le decisioni, aumentando efficienza ed efficacia.

Business intelligence self-service
La business intelligence self-service (SSBI) consente agli utenti non tecnici di accedere, analizzare e visualizzare i dati senza dover fare affidamento sui team IT o sugli specialisti dei dati. Con strumenti intuitivi e interfacce user-friendly, la SSBI dà la possibilità ai dipendenti di generare report, creare dashboard ed esplorare set di dati in autonomia, democratizzando i dati e rendendo più semplice ricavare informazioni e risposte dai dati. I livelli semantici sono cruciali per la BI self-service, in quanto facilitano l'accesso ai dati, assicurando al contempo la governance.

Strumenti di business intelligence
Gli strumenti di BI sono fondamentali per trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili. Tra i più comuni strumenti e software di BI troviamo:

• Strumenti di visualizzazione dei dati, che rappresentano set di dati con dashboard, grafici e diagrammi interattivi e di facile interpretazione.
• Strumenti di reportistica, che organizzano, filtrano e visualizzano i dati, generando report strutturati.
• Strumenti self-service, che consentono agli utenti non tecnici di interrogare, analizzare e visualizzare dati in modo autonomo, senza necessitare di una competenza tecnica approfondita o del supporto del personale tecnico.
• Strumenti del livello semantico, che rappresentano strutture e concetti di dati complessi in un formato business-friendly.
• Strumenti di data warehousing, che facilitano l'archiviazione e la gestione dei dati.
• Strumenti di analisi predittiva, che utilizzano modelli statistici e algoritmi di machine learning (ML) per formulare previsioni.
• Strumenti di BI operativa, che forniscono analisi in tempo reale per monitorare l'operatività quotidiana.

Gli strumenti di BI sono ampiamente disponibili presso diversi fornitori. Tra i principali, possiamo citare Tableau, Power BI di Microsoft, Qlik, ThoughtSpot, Looker (Google Cloud Platform), Oracle Business Intelligence, SAP, SAS, Domo e Salesforce.

Il processo di business intelligence

Il processo di business intelligence prende i dati nella loro forma grezza e li trasforma in informazioni. Questo processo si articola in diverse fasi, tra cui:

1. Identificazione dei dati: in questa fase, vengono identificati i dati da utilizzare per l'analisi. Possono risiedere in un data warehouse, in un data lake, nel cloud o provenire da aree aziendali come CRM, supply chain, dati di settore, POS, inventario o marketing.
2. Raccolta dei dati: i dati vengono raccolti da varie fonti, puliti, integrati e preparati per l'analisi.
3. Analisi: i dati vengono analizzati per individuare tendenze, anomalie e pattern.
4. Reportistica e visualizzazione: vengono creati report e visualizzazioni dei dati di facile utilizzo come dashboard, grafici e diagrammi, che consentono agli utenti di comprendere rapidamente i dati, approfondire i dettagli e identificare informazioni importanti.
5. Decisione e azione: gli stakeholder si basano sulle informazioni della BI per definire piani volti ad apportare cambiamenti o avviare nuove iniziative.

Casi d'uso della business intelligence

Le aziende di numerosi settori utilizzano la BI a supporto del processo decisionale. Ecco alcuni esempi:

• Informazioni sui clienti: la BI può fornire una visione completa del comportamento, delle preferenze e del feedback dei clienti.
• Servizio clienti: l’AI aiuta a migliorare il servizio clienti, ad esempio tramite chatbot che assistono i clienti in modo rapido e accurato, alleggerendo il carico sugli operatori umani e permettendo loro di concentrarsi su attività a maggior valore.
• Finanza: i team finanziari utilizzano la BI per monitorare le spese, analizzare i margini di profitto e ottimizzare i budget. Le dashboard in tempo reale offrono una visione chiara della salute finanziaria dell'azienda, identificano i rischi e supportano la pianificazione strategica.
• Sanità: la BI aiuta i fornitori di servizi sanitari a personalizzare le cure, migliorare gli esiti dei pazienti, ottimizzare l'allocazione delle risorse e ridurre i costi operativi.
• Risorse umane: i team HR utilizzano la BI per analizzare trend nel reclutamento, le prestazioni e la fidelizzazione dei dipendenti, facilitando la pianificazione della forza lavoro e le strategie di coinvolgimento.
• Marketing: gli addetti al marketing utilizzano la BI per valutare l'efficacia delle campagne analizzando indicatori chiave di performance (KPI) quali tassi di conversione, tassi di coinvolgimento e ROI.
• Efficienza operativa: gli strumenti di BI aiutano le organizzazioni a monitorare e ottimizzare le operazioni quotidiane, analizzando le prestazioni dei processi e identificando aree di miglioramento.
• Retail: i rivenditori utilizzano la BI per analizzare i comportamenti di acquisto, ottimizzare le strategie di pricing, gestire l'inventario e migliorare l'efficienza riducendo i costi.
• Gestione del rischio: la BI aiuta a identificare e mitigare potenziali rischi in ambito operativo, normativo e finanziario.
• Vendite: gli strumenti di BI analizzano le prestazioni di vendita, il comportamento dei clienti, i prezzi e le condizioni di mercato e generano previsioni per individuare tendenze future.
• Supply chain: gli strumenti di BI monitorano le attività della supply chain per prevedere la domanda, identificare colli di bottiglia e ottimizzare la gestione dell'inventario in modo da ridurre i costi e aumentare l'efficienza.

Applicazioni reali della BI
Molte aziende leader utilizzano oggi la BI per orientare il business verso nuove direzioni. Ecco alcuni esempi:

Barilla, il più grande produttore di pasta al mondo, ha implementato un sistema di tracciabilità basato sulla BI. L'azienda analizza le prestazioni dei fornitori per classificarli in base alla qualità dei prodotti e alla puntualità delle consegne per valutare i rischi associati. I team dati possono ora monitorare facilmente le spedizioni internazionali quasi in tempo reale, prevedere la domanda e regolare la produzione per migliorare la gestione dell’inventario.

SEGA Europe utilizza una BI potenziata dall'AI per assistere le figure decisionali all'interno dell'organizzazione, consentendo loro di porre domande ad hoc in tempo reale sulle vendite e sul comportamento dei giocatori senza dover dipendere dagli esperti di dati. Gli utenti possono ora ottenere informazioni dettagliate sulle vendite dei giochi e sui dati di gameplay ponendo domande in linguaggio naturale. Questa funzionalità ha aumentato la produttività e velocizzato il processo decisionale data-driven in tutta l'organizzazione.

La Canadian Broadcasting Corporation (CBC/Radio-Canada) estrae informazioni da enormi quantità di dati eterogenei per comprendere meglio fenomeni quali le tendenze di abbandono degli abbonati, i modelli di consumo dei contenuti e le relazioni tra diverse tipologie di contenuti. Questi insight di BI consentono a CBC di stimolare una maggiore partecipazione, personalizzando l’esperienza e adattando la programmazione per renderla più vicina alle preferenze del pubblico.

Compass, un'azienda tecnologica nel settore immobiliare, utilizza la business intelligence per aiutare gli agenti a individuare i proprietari di case più propensi a vendere. Sulla base dei dati, gli agenti possono stabilire quando intensificare o ridurre le campagne di marketing su determinati immobili. Queste funzionalità permettono agli agenti di Compass a far crescere il loro business.

Come l'AI sta trasformando la business intelligence

L'AI sta rivoluzionando la BI automatizzando compiti complessi e democratizzando l'accesso agli insight. Gli strumenti di BI potenziati dall'AI utilizzano algoritmi di ML per elaborare dati provenienti da più fonti, identificare pattern ed estrarre informazioni fruibili a velocità senza precedenti. Grazie all'integrazione con l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), questi sistemi consentono anche agli utenti non tecnici di interagire con i dati tramite semplici query conversazionali, eliminando la necessità di competenze specialistiche. Questa democratizzazione favorisce una cultura aziendale basata sui dati, in cui i dipendenti a ogni livello possono accedere agli strumenti di BI e sfruttarli per prendere decisioni più rapide e consapevoli.

L'avvento della GenAI e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) personalizzati apre la strada a una comprensione contestuale più profonda e a informazioni più precise, adattate agli ambienti aziendali specifici. Questi strumenti, combinati con piattaforme dati unificate come i data lakehouse, consolidano le informazioni abbattendo i silos e offrendo una visione completa dei dati dell'organizzazione.

Inoltre, l’AI apprende dagli ecosistemi di dati, dando vita a sistemi di BI più intuitivi, che supportano l’analisi self-service ed estendono l’utilizzo dei dati a un pubblico più ampio all’interno dell’organizzazione. Integrando l'AI nei flussi di lavoro quotidiani, la BI diventa così uno strumento indispensabile per decisioni più rapide e accurate, aumentando l'agilità e la competitività delle aziende in un panorama digitale in rapida evoluzione.

Portare l'AI nella business intelligence con Databricks

Databricks AI/BI è un nuovo prodotto di business intelligence creato per democratizzare l'accesso ad analisi e informazioni all'interno delle organizzazioni. Con Databricks AI/BI, chiunque può interrogare i dati usando il linguaggio naturale e ricevere dall'AI informazioni pertinenti e affidabili. Diversamente dai sistemi tradizionali di BI con assistenti AI integrati a posteriori, Databricks AI/BI apprende dall'intero patrimonio dati aziendale, dai modelli di utilizzo e dalla semantica aziendale. Questa conoscenza approfondita consente a AI/BI di fornire risposte precise a partire da dati complessi e reali. Nativo della Databricks Data Intelligence Platform, Databricks AI/BI fornisce informazioni su larghissima scala, garantendo al tempo stesso il mantenimento di una governance unificata e di una sicurezza capillare nell'intera organizzazione.