Cos’è la Business Intelligence e come si applica in azienda

Imparare a padroneggiare e leggere i dati è la chiave del successo delle aziende, piccole o grandi.

Ormai lo sappiamo: i Big Data non sono più il futuro, ma il presente. Non basta possedere grandi quantità di dati se essi non vengono analizzati attraverso la Business Intelligence, ovvero il processo di raccolta, validazione, analisi ed estrazione dei dati, supporto fondamentale all’assunzione di decisioni strategiche.

Il report sui dati derivanti dalla raccolta e analisi effettuata con tecniche di BI, costituiscono in effetti una vera ricchezza. I manager delle aziende possono così individuare e modificare le strategie e i processi aziendali, confortati da indicatori forniti in tempo reale, che contribuiscono a orientare le scelte, basate su elementi certi e misurati.

Ad esempio Procter&Gamble, multinazionale americana di beni di largo consumo, durante i primi mesi del lockdown ha utilizzato la business data analysis per studiare il cambiamento che stava attraversando le abitudini dei consumatori e adeguarsi di conseguenza modificando il proprio modello di rifornimento dei supermercati e dei negozi.

Ma come funzionano esattamente Big Data e Business Data Analysis? Scopriamolo insieme.

Quali sono le caratteristiche dei Big Data?

Cosa sono i Big Data? Gli analisti sono concordi nel sostenere che si è in presenza di Big Data quando il database ha caratteristiche riconducibili alle cosiddette 5V, ovvero:

Velocità
I Big Data hanno la caratteristica di poter essere interrogati in tempo reale. Bastano pochi millisecondi per analizzare milioni di transazioni effettuate con la carta di credito e prevenire le frodi, verificare in pochi secondi la viralità dei contenuti sui social media e conoscere il sentiment rispetto al brand. In molti casi i dati possono essere gestiti addirittura prima che vengano archiviati nei grandi database.

Volume
I Big Data sono composti da enormi quantità di dati e occupano spazi di archiviazione la cui unità di misura è il zettabyte (1 zettabyte = 1 miliardo di terabyte). Altrimenti si tratta di Medium o Small Data.

Varietà
Le raccolte di dati non sono omogenee: sono composte da contenuti multimediali, database di ogni formato e linguaggio, dati provenienti dai Social Network che, nel caso di Instagram ad esempio, sono composti da immagini collegate ad alcuni hashtag, like e dati di geolocalizzazione, mentre nel caso di Twitter si tratta di elementi di testo e hashtag.

Variabilità
Le informazioni contenute in grandi raccolte di dati variano di significato per l’analista, a seconda del contesto in cui vengono reperite. Diventa quindi necessario contestualizzare i dati per valutarne l’utilità nell’effettuare il Data Mining.

Viralità
I dati si diffondono in modo molto veloce. La Business Intelligence è chiamata a individuare le fonti di dati e analizzare la diffusione di concetti che, grazie a un hashtag diventato virale, possono condizionare il risultato di una elezione o il funnel di acquisto.

 

Le fasi dell’attività di Business Intelligence

L’attività di Business Intelligence consiste dunque nella raccolta, pulizia, elaborazione con tecniche di data analysis ed estrazione dei dati così elaborati. Si tratta di un lavoro estremamente specialistico, svolto da figure professionali molto ricercate in Europa, Asia e Stati Uniti.

La raccolta dei dati

La prima fase dell’attività di Business Intelligence effettua la selezione delle grandi banche dati, composte da:

  • Big Data demografici, relativi alla popolazione, presenti in genere su banche dati gestite da istituzioni pubbliche
  • Big Data sociografici, che forniscono elementi sulla composizione delle famiglie, il reddito, i consumi e altre caratteristiche del vivere
  • Big Data psicografici, relativi agli interessi, le abitudini e le passioni

Si tratta quindi di grandi raccolte di dati, il cui accesso è spesso oneroso, come nel caso di quelle in possesso delle grandi società che gestiscono i Social Media o il commercio elettronico. Il BI Analyst, professionista che governa l’intero processo, svolge in questa prima fase la delicata funzione di scelta tra le banche dati disponibili, per individuare quelle che, incrociate tra loro, possono fornire i dati di maggiore interesse per il business che è chiamato a sviluppare.

La pulizia, validazione e integrazione dei dati

Nella seconda fase del processo di Business Intelligence si effettua la normalizzazione dei dati. Le raccolte di Big Data sono infatti disomogenee perché composte da elementi numerici, immagini, video e documenti di testo. Inoltre nei grandi database possono essere inserite informazioni non direttamente utili a fornire report relativi a specifiche forme di business. La pulizia riguarda appunto l’individuazione dei dati più significativi rispetto agli obiettivi dell’analisi e la loro validazione, cioè la verifica rispetto alle modalità di raccolta e aggregazione, per inserirli nel software di Data Analysis.

L’elaborazione, aggregazione e analisi dei dati

La terza fase delle operazioni di Business Intelligence è quella dell’analisi dei dati. Il processo di Data Analytics è complesso, ma può rivelare tendenze, statistiche e altri elementi di valutazione per far crescere un business. Ecco i principali modelli di data analysis effettuati dai software di Data Management:

  • Descriptive Analytics

Questa analisi offre dati riferiti a situazioni attuali o precedenti, relativi al mercato. Questi elementi vengono in genere forniti attraverso report e grafici e riguardano i principali KPI, o indicatori di prestazione, richiesti dai manager

  • Predictive Analytics

In questo caso i dati vengono analizzati da tool programmati per fornire risposte relative alle tendenze del mercato nel futuro e si avvalgono di strumenti matematici come il forecasting, la regressione e l’applicazione di modelli predittivi

  • Prescriptive Analytics

Si tratta di analisi dei Big Data che elaborano report e propongono ai decision maker azioni strategiche data driven

  • Automated Analytics

Ecco la più innovativa forma di analisi dei dati che, grazie a tecniche di machine learning, effettua automaticamente azioni di email marketing, modifica del prezzo di un prodotto online – sapete come funziona il prezzo dinamico applicato dalle linee aeree low budget? – o – come sta avvenendo per colossi come Google e Tesla – guida un’automobile o un camion senza pilota.

I vantaggi della Business Intelligence

La Business Intelligence è dunque un processo che, introdotto in azienda, consente di sviluppare il proprio business assumendo decisioni orientate dai dati. L’obiettivo della Business Intelligence è quindi la revisione dei processi decisionali e gestionali rendendoli data driven, in un’ottica di miglioramento generale delle performance. Ecco alcuni dei  benefici della Business Intelligence in ambito aziendale:

  • Economicità del processo

Una volta adottati gli strumenti tecnici e individuati gli obiettivi dell’analisi, il processo di reporting e di analisi è effettuato in automatico e permette di monitorare in tempo reale l’efficacia delle decisioni strategiche assunte dal management

  • Omogeneità delle informazioni

In ogni settore dell’azienda i manager possono condividere  dati univoci sull’andamento del mercato, dell’azienda e sulle eventuali criticità da affrontare

  • Velocità ed efficacia delle decisioni

Il lavoro di selezione dei dati e i risultati forniti dal software di Business Intelligence consentono di assumere decisioni veloci e fondate su elementi certi

  • Migliore gestione dei dati aziendali

Un sistema di BI consente di rendere migliore, e dunque più sicura la gestione dei dati, nel rispetto del GDPR, il nuovo Regolamento europeo sulla raccolta e gestione dei dati nell’ottica del rispetto della privacy

 

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