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business intelligence

Gartner: il self-service rivoluziona il mondo BI e Analytics. «Ma business e IT devono collaborare»

La società di ricerca ha sdoppiato la sua analisi del mercato, distinguendo tra sistemi tradizionali “IT-managed” e «piattaforme con cui utenti non tecnici possono eseguire da soli i processi analitici». Le prime supportano situazioni stabili e approfondimenti accurati, le seconde l’esigenza di rapida e autonoma esplorazione di scenari, fortemente sentita in sempre più settori economici

15 Lug 2016

Daniele Lazzarin

La business intelligence (BI) è sempre più accessibile, e spazia ormai dai sistemi enterprise di information management presidiati esclusivamente dall’IT, a soluzioni molto semplici in cui linee di business (LOB) e singoli utenti possono definire i set di dati da analizzare, e ricavare report e dashboard dalle caratteristiche grafiche intuitive e immediate.

Questa “doppia polarità” della BI, e del suo presidio in azienda (IT o business), ha registrato negli ultimi anni un’accelerazione tale che nel 2016 Gartner ha sdoppiato la sua analisi del settore. Il “Magic Quadrant for BI and Analytics Platforms” è stato così concentrato sulle soluzioni “moderne”, ossia «che permettono a utenti non tecnici di eseguire in modo autonomo interi processi analitici, dall’accesso ai dati, alla loro preparazione, all’analisi vera e propria, nonché di condividere in modo collaborativo i relativi risultati». La “Market Guide for enterprise reporting-based platforms” è invece dedicata alle soluzioni di BI più tradizionali, fortemente centralizzate e governate dall’IT, che su richiesta definisce i set di dati e produce report e dashboard destinati più spesso a gruppi che a utenti singoli.

«Questo non significa che raccomandiamo di sostituire immediatamente i sistemi tradizionali di reporting con le piattaforme moderne di BI – spiega Gartner –, anche perché i primi in molte organizzazioni supportano profondamente i processi, che sarebbero esposti a rischi non necessari in caso di tentativi affrettati di riprodurli in un nuovo sistema». Il fatto è che i sistemi tradizionali supportano situazioni stabili e approfondimenti molto accurati, ma non la necessità di rapida, agile e autonoma esplorazione e “prototipazione” di scenari oggi fortemente sentita in sempre più settori economici.

L’ennesimo dualismo tra “IT-managed” e “self-service”

Si è creato così l’ennesimo “dualismo” tra soluzioni alternative a un problema informativo. Da una parte c’è la BI definibile come “IT-managed”, ossia la business intelligence controllata dall’IT con un modello “tradizionale”, e basata su tecnologie complesse che richiedono competenze specifiche. È quindi demandato al reparto IT il compito di erogare tutti i report, il che rende gli utenti dipendenti appunto dall’IT e il processo poco flessibile. Ci vuole tempo per ottenere le informazioni richieste, e altro tempo per ottenere modifiche agli schemi definiti. Ma la BI “IT-managed” ha anche dei vantaggi: essendo appunto nella diretta responsabilità dell’IT in teoria è facilmente scalabile, la qualità dei dati è garantita, i costi di sviluppo e manutenzione sotto controllo, e le indisponibilità e i rischi di silos di dati diversi per le diverse funzioni molto limitati.

Dall’altra parte c’è quella che si può definire “self-service BI”. L’esigenza primaria oggi è di non perdere terreno rispetto ai concorrenti e all’evoluzione dei modelli di business nel proprio settore. Ma una base di partenza c’è: la disponibilità di grandi volumi di dati, interni ed esterni, che si possono analizzare per individuare tendenze, cambiamenti, e azioni da intraprendere per reagire o per anticipare il mercato. Come accennato, i tool di self-service e “visual analytics” permettono a singole linee di business e utenti di definire, produrre e modificare rapidamente i report e le dashboard più adatti a monitorare tutto questo, senza dover dipendere dall’ufficio IT, e spesso in pochi minuti. Dato che gli utenti di business in questo caso lavorano sui dati di loro specifica competenza, queste soluzioni in teoria assicurano i massimi benefici.

Ma benché le soluzioni di self service IT siano molto flessibili, user friendly e intuitive, è fondamentale che le leve di configurazione non siano lasciate tutte in mano agli utenti. In un’organizzazione il rischio è alto se l’uso dei dati viene indiscriminatamente aperto. Il coordinamento con l’IT su tutti i temi di data governance e management rimane un elemento irrinunciabile di qualsiasi progetto di BI: la qualità e affidabilità del dato dev’essere comunque un punto fermo.

Tirando le somme, la self-service BI è in forte ascesa e particolarmente adatta alle esigenze di analisi del business odierne, ma anche l’IT-managed BI ha i suoi vantaggi. Non c’è ragione, dicono gli analisti, di non usare entrambi gli approcci, anche perché sembrano fatti apposta per supportare l’ormai noto concetto di “Bimodal IT” coniato da Gartner, tanto che in molti casi la scelta più consigliata è un approccio “combinato”. Non è una sorpresa, quindi, che ci sia verso i principali fornitori di business intelligence una forte domanda di piattaforme con funzioni self-service, come emerge anche dalle 14 “critical capabilities” (vedi box in fondo all’articolo) che per Gartner definiscono una moderna “BI and Analytics Platform”.

Tre tendenze ormai chiare e affermate

I punti fermi che devono ispirare i fornitori nello sviluppo di tali piattaforme, spiega la società di ricerca, sono chiari. Primo: c’è una sempre più forte necessità di ottenere informazioni e indicazioni da dati che continuano a crescere in numero e varietà delle fonti, e in cui la componente non strutturata sarà presto prevalente. Questo da una parte spinge l’innovazione soprattutto nelle aree self-service, interactive visualization, e search e query “natural language”. Dall’altra amplia sempre più i possibili “use case” della BI in azienda, e la platea dei possibili utenti.

Secondo: i responsabili delle linee di business sono da considerare interlocutori almeno quanto i responsabili IT, visto che ormai – data anche la maturazione delle soluzioni cloud – partecipano alle decisioni d’acquisto di BI o addirittura le prendono direttamente.

Terzo: è sempre più frequente la collaborazione tra business e IT per sviluppare processi agili di collaborazione che supportino i requisiti di self-service, ma che incorporino tutti i necessari meccanismi di controllo per assicurare utilizzi appropriati e conformi alle policy e all’IT governance.

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Le 14 “critical capabilities” di una moderna BI and Analytics Platform secondo Gartner

1) BI Platform Administration: funzioni per scalare la piattaforma, ottimizzare le performance, assicurare high availability e disaster recovery.

2) Cloud BI: funzioni di Platform e BI “as-a-service” per sviluppare, utilizzare e gestire soluzioni analitiche in cloud, basate su dati cloud e on premise.

3) Security e User Administration.

4) Data Source Connectivity. Funzioni che permettono all’utente di accedere a varie piattaforme di storage con dati strutturati e non, on premise o nel cloud.

5) Governance e Metadata Management. Strumenti per amministrare in modo centralizzato metadata object come dimensioni, gerarchie, misure, KPI, layout di report, ecc.

6) Self-Contained Extraction, Transformation and Loading (ETL) e Data Storage. Funzioni per accedere, elaborare e caricare dati in un layer storage nella stessa piattaforma BI.

7) Self-Service Data Preparation. Possibilità per gli utenti di importare dati da diverse fonti, e creare modelli analitici definendo misure, gruppi e gerarchie.

8) Embedded Advanced Analytics. Possibilità per gli utenti di accedere facilmente a funzioni di advanced analytics native della piattaforma o importabili e integrabili da soluzioni esterne.

9) Analytic Dashboards. Possibilità di creare dashboard e contenuti altamente interattivi con funzioni di visual exploration e analitiche geospaziali.

10) Interactive Visual Exploration. Permette l’esplorazione di dati e loro elaborazioni attraverso modelli grafici ben oltre le classiche torte e istogrammi, includendo mappe, animazioni, grafici a dispersione e così via.

11) Mobile Exploration and Authoring. Possibilità di sviluppare ed erogare contenuti modificabili o esplorabili su device mobili, sfruttando le funzioni touchscreen, camera, localizzazione, query in linguaggio naturale.

12) Embedding Analytic Content. Possibilità di integrare contenuti analitici, visualizzazioni e applicazioni in un processo di business, applicazione o portale.

13) Publishing Analytic Content. Possibilità per gli utenti di pubblicare contenuti analitici e di distribuirli in vari modi, con supporto per search, storytelling, scheduling e alert.

14) Collaboration and Social BI. Possibilità per gli utenti di condividere e discutere contenuti analitici e decisioni attraverso conversazioni, chat e annotazioni

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