Questo termine "comprende le applicazioni, l'infrastruttura, gli strumenti e le best practice che consentono di consultare e analizzare le informazioni" (Gartner). Coniato negli anni '60 nel contesto dei sistemi a supporto delle decisioni, è stato ulteriormente rielaborato e sviluppato negli anni '80. La business intelligence è emersa come metodo per trasformare i dati in risultati concreti, di pari passo con i modelli informatici per la pianificazione e i processi decisionali. Nonostante sia cambiata nel tempo, ha sempre rivestito un ruolo importante.

Il presente articolo è solo un'introduzione; chi vuole approfondire l'argomento può fare riferimento alla bibliografia sulla business intelligence o consultare questo elenco di esempi pratici.

Cos'è la business intelligence?

Business intelligence è una definizione tecnica che fa riferimento all'insieme di dati e funzioni di calcolo e analisi nell'ambito dei processi aziendali. Più che indicare una "cosa" specifica, è un termine onnicomprensivo che riguarda i processi e i metodi per raccogliere, memorizzare e analizzare i dati tratti dalle operazioni o attività aziendali con l'obiettivo di migliorare le prestazioni. Tutti questi elementi vanno a creare un quadro d'insieme dell'azienda, aiutando le persone a prendere decisioni migliori e più incisive.

Di seguito sono riportate alcune tecniche di business intelligence:

  • Data mining
  • Reporting
  • Metriche e benchmarking delle prestazioni
  • Analisi descrittiva
  • Query
  • Analisi statistica
  • Visualizzazione dei dati
  • Preparazione dei dati

Perché la business intelligence è importante?

Detto in parole povere, la business intelligence mostra i dati presenti e passati nel contesto aziendale per aiutare le persone a prendere decisioni migliori. Grazie al benchmarking delle prestazioni, rende possibile una gestione più efficiente e agevole dell'azienda. Inoltre facilita l'individuazione dei trend del mercato, mirata ad aumentare le vendite o i ricavi. Sfruttata in modo proficuo, può rivelarsi utile anche nelle procedure di conformità e nelle assunzioni. Con la business intelligence è possibile ottimizzare qualunque aspetto della gestione aziendale.

La rivoluzione digitale ha creato un massiccio afflusso di informazioni, che non accenna a rallentare. I dati sono dappertutto, vengono generati di continuo, e sono profondamente radicati nei processi delle piccole e grandi imprese. Oggi tutti si aspettano di poter accedere a nuove informazioni e utilizzarle per le decisioni quotidiane, nonché per soddisfare la propria curiosità sulle nuove opportunità da cogliere.

Le aziende possono servirsi della business intelligence per:

  • Identificare le aree o i modi per aumentare i profitti
  • Analizzare il comportamento dei clienti
  • Confrontare i dati con la concorrenza
  • Monitorare le prestazioni
  • Ottimizzare le operazioni
  • Prevedere il successo di nuove iniziative
  • Identificare i trend del mercato
  • Individuare eventuali problemi

Esempio di dashboard degli indicatori economici che mostra i fattori trainanti a lungo termine dell'economia statunitenseEsempio di dashboard degli indicatori economici che mostra i fattori trainanti a lungo termine dell'economia statunitense.

Come funziona la business intelligence

Le aziende hanno tante domande e tanti obiettivi. Per rispondere a queste domande e monitorare le prestazioni rispetto a questi obiettivi, raccolgono i dati necessari, li analizzano e determinano le azioni da intraprendere per far crescere la loro attività.

Ad esempio, Charles Schwab, azienda di consulenza finanziaria, ha sfruttato la business intelligence per avere un quadro complessivo di tutte le filiali negli Stati Uniti e poter valutare le metriche delle prestazioni e identificare le aree di opportunità. Avere accesso a una piattaforma di business intelligence centralizzata ha consentito a Schwab di ottenere un'unica visualizzazione con i dati di tutte le filiali. Ora i direttori delle filiali sono in grado di identificare i clienti che vorrebbero cambiare piano di investimento. A loro volta, i dirigenti possono osservare se le prestazioni di un'area geografica sono superiori o inferiori alla media e vedere con un clic le filiali con i risultati migliori della stessa area. Tutto ciò si traduce in maggiori opportunità di miglioramento e un'assistenza più mirata per i clienti.

Dal punto di vista tecnico, i dati non elaborati vengono raccolti dall'attività aziendale, per poi essere elaborati e archiviati nelle data warehouse. Dopodiché gli utenti possono accedere ai dati e passare all'analisi per rispondere alle domande che riguardano l'azienda.

Differenza tra business intelligence e business analytics

La business analytics, o analisi aziendale, è una branca della business intelligence. Secondo il glossario dei termini IT di Gartner, la "business analytics include il data mining, l'analisi predittiva, l'analisi applicata e la statistica". In altre parole, rientra nella più ampia strategia di business intelligence di un'azienda.

L'analisi aziendale non deve essere un processo lineare, perché la risposta a una domanda porterà con ogni probabilità a sviluppare nuove domande e così via. Al contrario, va considerata come un processo ciclico, che comprende le fasi di accesso ai dati, identificazione, esplorazione e condivisione delle informazioni. Si parla, appunto, di ciclo di analisi per descrivere come le aziende usano le analisi per rispondere alle domande e alle aspettative in continuo cambiamento.

Per maggiori informazioni, consulta il nostro whitepaper sul ciclo di analisi e sugli altri termini della business intelligence.

Strumenti di business intelligence

Molti strumenti di business intelligence self-service semplificano il processo di analisi e la comprensione dei dati in modo autonomo anche per chi non possiede un background tecnico.

La business intelligence viene spesso presentata sotto forma di visualizzazioni dei dati. Le persone sono attratte dagli stimoli visivi e notano subito schemi o differenze di colore. Le visualizzazioni illustrano i dati in un modo più accessibile e comprensibile. Raccolte in dashboard, permettono di narrare una storia ed evidenziare i trend o gli schemi che non sarebbero facilmente riconoscibili con l'analisi manuale dei dati non elaborati. Questa accessibilità rende possibili ulteriori riflessioni sui dati, portando a un impatto maggiore sull'azienda.

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Differenza tra business intelligence tradizionale e moderna

In passato, gli strumenti di business intelligence si basavano su un modello tradizionale. Si trattava di un approccio top-down in cui la business intelligence era gestita dal reparto IT e si usavano report statici per rispondere alla maggior parte delle domande di analisi, se non a tutte. Perciò, se qualcuno aveva un'ulteriore domanda sul report ricevuto, la sua richiesta veniva messa in fondo alla coda di reporting e il processo doveva ripartire daccapo. Di conseguenza, i cicli di reporting erano lenti e frustranti e le persone non riuscivano a sfruttare i dati attuali per le decisioni.

Il flusso di analisi nel modello di business intelligence modernaIl flusso di analisi nel modello di business intelligence moderna.

Attualmente, sempre più aziende stanno adottando il modello di business intelligence moderna, caratterizzato da un approccio self-service ai dati. Il reparto IT si occupa dei dati (sicurezza, precisione e accesso), consentendo agli utenti di interagire direttamente con essi tramite le piattaforme di business intelligence. Le piattaforme di analisi moderne come Tableau permettono alle aziende di affrontare ogni fase del ciclo di analisi, dalla preparazione dei dati in Tableau Prep all'analisi e all'esplorazione in Tableau Desktop, fino alla condivisione e alla governance in Tableau Server o Tableau Online. In questo modello, il reparto IT gestisce l'accesso ai dati e, al tempo stesso, mette più persone nelle condizioni di esplorare visivamente i dati e condividere i risultati.

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