GUIDE E HOW-TO

Business Intelligence, cos’è e perché è un supporto irrinunciabile nei processi decisionali

Grazie alla facilità d’uso, le piattaforme di BI consentono a qualsiasi utente di visualizzare, navigare e analizzare i dati per aumentare la conoscenza sugli accadimenti aziendali. Ecco i benefici che si possono ottenere nelle diverse aree di business, dalle HR al marketing

Pubblicato il 13 Giu 2023

Dalla gestione delle risorse umane alle strategie di cost saving, passando per il miglioramento dell’efficienza operativa e l’analisi degli scenari competitivi, da tempo le imprese possono fare leva sulla Business Intelligence per valutare oggettivamente la situazione e fare scelte che trovino sempre riscontro in un approccio data-driven.

Cosa si intende per Business Intelligence

Ma che cos’è esattamente la Business Intelligence? Con questo termine si intende la capacità di trasformare dati grezzi in informazioni utili per il business: insight e suggerimenti che possono essere utilizzati per prendere decisioni strategiche e tattiche coerenti con il contesto in cui si trovano effettivamente a operare l’organizzazione e i suoi stakeholder.

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Di solito, quando si parla di BI si fa riferimento a un software che acquisisce i dati aziendali, li elabora e li presenta in formati grafici accattivanti e di facile comprensione, con dashboard evolute che proiettano report e diagrammi interattivi. Si tratta però, per essere più precisi, di una vera e propria metodologia, che si basa ovviamente su soluzioni digitali e tecnologie di data analysis, ma che presuppone la creazione e lo sviluppo di una cultura del dato ampiamente condivisa a tutti i livelli aziendali. Più in generale, si tratta di definire una politicy di gestione dei dati in azienda, o data governance.

Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, in Italia negli ambiti della Business Intelligence e Descriptive Analytics le grandi organizzazioni sono a buon punto. Dalla survey del 2022 emerge che l’83% dichiara la presenza di competenze sull’analisi dei dati e il 69% sfrutta strumenti di Data Visualization avanzati. Siamo però indietro sulla cultura data-driven: solo quattro aziende su dieci hanno un alto livello di pervasività nell’utilizzo dei dati nei processi decisionali.

I vantaggi delle piattaforme di BI

È questo uno dei principali vantaggi degli strumenti indicati, soprattutto se li si rapporta ai Big Data Analytics, che necessitano di competenze decisamente più avanzate per essere utilizzati al loro massimo potenziale.

Rispetto a soluzioni più verticalizzate, la Business Intelligence consente – o dovrebbe consentire – a qualsiasi tipologia di utente aziendale di accedere a diversi tipi di dataset: serie storiche e statistiche, da database interni o forniti da terze parti, strutturati e non, come quelli che provengono per esempio dai Social Network.

Anche senza essere data scientist, dunque, gli utenti dovrebbero essere in grado di elaborare autonomamente queste informazioni per ottenere insight sull’andamento generale dell’azienda o su specifiche linee di business, così da supportare i processi decisionali con una serie di evidenze basate su dati oggettivi.

Come questi strumenti possono aiutare l’azienda

La Business Intelligence si può definire anche come un ecosistema di competenze, processi, architetture e tecnologie al servizio del decision making. Questo significa che, opportunamente implementata, la Business Intelligence offre l’opportunità di esplorare i dati per comprendere fenomeni e tendenze non immediatamente riscontrabili, ricavando nel tempo insight sempre più puntuali per identificare eventuali criticità, individuare opportunità di guadagno e, in ultima analisi, migliorare le decisioni aziendali in funzione di quanto appreso.

La metodologia consiste anche nel semplificare in modo incrementale il sistema di risposta alle query. L’obiettivo è quello di fornire risultati di immediata interpretazione che suggeriscano soluzioni dettagliate e tempestive utili a risolvere problemi nelle più disparate aree di lavoro, dall’efficienza delle linee di produzione alle previsioni di vendita, passando per la soddisfazione dei clienti.

Come si alimentano i sistemi BI

Tendenzialmente, sono riconosciute quattro fasi specifiche nella composizione del processo che alimenta la Business Intelligence:

  • Preparazione dei dati, che prevede l’organizzazione e la modellazione dei dataset disponibili per la sessione di analisi; questo aspetto, chiamato anche data quality, è fondamentale per ottenere risultati affidabili.
  • Interrogazione analitica dei dati preparati;
  • Definizione e distribuzione di Key Performance Indicator (KPI) e risultati dettagliati agli utenti aziendali;
  • Utilizzo delle informazioni per influenzare e guidare le decisioni aziendali.

Ciascuno dei quattro step è connotato da una serie di azioni che aiutano a raggiungere in modo più efficace gli obiettivi prefissati. Perché i sistemi di BI risultino in grado di interagire con le figure di qualsiasi dipartimento aziendale, tanto per cominciare, è necessario omogeneizzare i flussi di dati e sviluppare una terminologia chiara e condivisa tra tutti i membri dell’organizzazione.

In secondo luogo, dal momento che, come accennato, le fonti possono essere le più disparate, è indispensabile sapere con esattezza dove si trovano i dati da estrarre e dare in pasto al sistema.

Una volta incrociati e analizzati, gli input vengono immagazzinati in un Data Warehouse apposito, spesso collegato all’ERP aziendale. Da qui vengono estratti i dati presentati agli utenti attraverso dashboard ad hoc per la fruizione degli insight generati.

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Una guida indispensabile per prendere decisioni informate

Tutto ciò implica un lavoro non indifferente, ma che sarà senz’altro ripagato: i software di Business Intelligence offrono ai dipendenti l’accesso a modelli di report precisi e affidabili, che consentono di risparmiare tempo quando si tratta di raccogliere le informazioni necessarie a prendere una decisione.

I documenti e i grafici sono condensati in interfacce di facile lettura, che aiutano a scorrere rapidamente la reportistica e a individuare con un colpo d’occhio le aree che necessitano di miglioramenti.

La Business Intelligence, d’altra parte, è fondamentale per ridurre ai minimi termini gli errori procedurali che si verificano durante le sessioni di analisi condotte con strumenti tradizionali, senza contare che può migliorare sensibilmente il coordinamento dell’organizzazione aziendale attraverso l’unificazione delle fonti di dati.

La possibilità di integrare le piattaforme di BI con l’ERP eviterà, inoltre, di prendere le mosse da rapporti non aggiornati e terrà sempre allineati i decisori aziendali con approfondimenti rilevanti.

Tutto questo non solo porterà, indirettamente, a costruire esperienze migliori per lavoratori e clienti, ma renderà anche l’azienda più agile.

Migliorare le attività di vendita e monitorare la concorrenza con la Business Intelligence

I dati influenzano sempre di più il processo decisionale alla base delle strategie di vendita e di marketing. La Business Intelligence permette di esplorare i modelli di acquisto dei consumatori per sviluppare prodotti o servizi che corrispondano alle attuali tendenze di consumo, fornendo visibilità sui prodotti più venduti sul mercato e identificando le aree di miglioramento per quelli che hanno meno successo.

È anche possibile acquisire informazioni sulle mosse della concorrenza e pianificare le azioni future per rispondere più efficacemente alle strategie dei competitor.

Lavorando in tandem con una piattaforma di Customer Relationship Management, la BI sfrutta l’analisi dei dati generati dalle interazione dei clienti con l’azienda e indica possibili approcci per aumentare il tasso di conversione e, di conseguenza, le vendite.

I vantaggi della BI per la gestione delle risorse umane

Anche l’ufficio HR, che all’interno di un’azienda svolge funzioni tanto essenziali quanto peculiari, può trarre diversi vantaggi dall’utilizzo di queste soluzioni. Nelle attività di recruiting, per esempio, diventa possibile scandagliare tra profili apparentemente simili i dati che evidenziano le competenze e le caratteristiche chiave per il ruolo offerto. Rispetto all’analisi delle performance, invece, i responsabili delle risorse umane accedono a strumenti che consentono di combinare i rapporti giornalieri dei candidati con il sistema di gestione dei progetti, in modo da validare le performance giorno dopo giorno, fornendo indicatori per valutare anche il successo o il fallimento del processo di onboarding (l’ingresso in azienda dei nuovi collaboratori).

Monitorare i tassi di produttività

Ma la Business Intelligence può essere utilizzata anche per determinare gli effettivi tassi di produttività all’interno dei singoli reparti, evidenziando la necessità di assumere altro personale o di promuovere piani di formazione a partire dai team che non hanno aggiornato le proprie competenze per troppo tempo.

Da non sottovalutare, poi, la capacità di individuare i potenziali rischi legati all’aumento del turnover del personale in aree aziendali specifiche.

Sviluppare un approccio proattivo

La Business Intelligence declinata sul versante HR può infine contribuire a sviluppare la proattività quando si tratta di assistere i dipendenti: l’analisi dei dati in effetti funge da cartina di tornasole per riconoscere tempestivamente nuove esigenze e potenziali criticità, in modo da trovare soluzioni prima che un eventuale problema possa manifestarsi.

Un approccio efficace potrebbe prevedere l’analisi dei risultati dei sondaggi sulla soddisfazione dei dipendenti e il confronto con i livelli di produttività, ma anche gli insight estratti dai verbali dei colloqui con il personale si rivelano utilissimi per individuare con esattezza i punti di attenzione.

Ridurre i costi aziendali

Le opportunità offerte dalla Business Intelligence, come si è visto, sono molteplici. Ma è evidente che prima di ogni altra cosa un’azienda debba mettere queste prerogative al servizio della massimizzazione dell’efficienza e della riduzione degli sprechi, spesso assai difficili da scovare nel “tran tran” quotidiano.

Risparmi consistenti, per esempio, si possono ottenere dalla riduzione dell’eccesso di scorte di magazzino, abbattendo il costo dell’inventario. Ma anche analizzare a fondo la catena del valore su cui vengono dispiegate le campagne di marketing, rendendo più snelli i processi operativi e aumentando il ROI, può rivelarsi una strategia decisamente efficace.

Inutile precisare che, oltre a questi aspetti, l’utilizzo di strumenti di Business Intelligence nell’ambito delle operazioni di vendita contribuisce anche ad accrescere la soddisfazione dei clienti.

Come implementare la Business Intelligence in azienda

A prescindere dagli obiettivi che ci si è posti e dagli ambiti in cui si intende adoperarlo, il primo passo per realizzare un sistema di BI è individuare una soluzione che permetta di attingere al patrimonio informativo disponibile fuori e dentro l’azienda, trasformando i dataset in conoscenza approfondita dei processi di business.

Reperire gli input da far introiettare al sistema è, almeno dal punto di vista quantitativo, l’ultimo dei problemi: ogni organizzazione vede crescere giorno dopo giorno il volume di dati prodotti dalle transazioni e dalle interazioni su cui si fonda il business, e la progressiva digitalizzazione delle attività non farà altro che accentuare il fenomeno allargando in maniera esponenziale i bacini a cui attingere.

Fondamentale sarà, invece, puntare sulla qualità, sull’integrità e sulla completezza dei dati destinati alla Business Intelligence. Potrà sembrare scontato da dire, ma nel momento in cui non si verifica la bontà del materiale di partenza, i risultati delle analisi risulteranno nella migliore delle ipotesi inaccurati. Nella peggiore, invece, saranno inaffidabili e quindi del tutto inutili ai fini del potenziamento delle attività di decision making.

Non basta, però, aumentare gli sforzi sulla data quality, occorre anche coinvolgere la popolazione aziendale, introducendo con gradualità i nuovi strumenti, mostrandone con chiarezza le funzionalità e aiutando ciascun collaboratore a cogliere – rapidamente e concretamente – tutti i vantaggi dell’approccio data-driven.

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Domenico Aliperto

Nato ad Aversa, studia a Milano, dove si laurea in Relazioni Pubbliche all’università IULM e comincia il percorso che lo porterà a diventare giornalista. Per i portali del gruppo Digital360 segue i temi dell’economia digitale e dell’innovazione tecnologica, viaggia, scrive e all'occorrenza fotografa. In passato ha collaborato con diversi quotidiani e magazine. Da sempre appassionato di narrativa e poesia, nel 2016 apre il blog Librimprobabili.com e nel 2017 pubblica con l'editore Biancaevolta il romanzo storico Non Conquistammo Che Sabbia.

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