Business Intelligence, cos'è, strumenti ed esempi concreti

Una cultura basata sull’analisi dei dati è oggi fondamentale per le aziende che vogliono muoversi con agilità all’interno del mercato e generare profitto nel proprio settore. Per questo è necessario implementare l’utilizzo di piattaforme di Business Intelligence che permettano di identificare con precisione tendenze e opportunità di ricavo, accelerare i processi decisionali e aumentare efficienza ed operatività attraverso modalità misurabili, stabilite secondo precisi KPI – Key Performance Indicator.

Cos’è la Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) non è altro che un insieme di processi e strumenti che permettono alle aziende di raggruppare dati provenienti da fonti diverse, analizzarli ed estrapolarne decisioni strategiche. La BI combina, infatti, business analytics, data mining, strumenti per l’elaborazione e la visualizzazione dei dati e le best practice atte a tradurre i dati in operatività.

Gli strumenti di Business Intelligence, utilizzati principalmente per attività di query e creazione di report, possono, dunque, costituire un set di applicazioni diversificate: dall’ On-Line Analytical Processing (OLAP), alla software business intelligence open source, passando per i software di creazione grafici, schede e dashboard che facilitano la presentazione dei dati aziendali.

Partendo dal concetto di Business Intelligence tradizionale, nato negli anni Sessanta come metodo di condivisione delle informazioni, la BI si è evoluta negli anni Ottanta in sinergia con i modelli informatici, sino ad arrivare alla sua versione più moderna, che dà priorità ad analisi self-service flessibili, velocità di informazione ed elaborazione e business user più efficienti.

Oggi, gli aspetti di maggior attenzione e crescita delle soluzioni di Business Intelligence sono la data visualization e la data discovery. Cioè, l’insieme delle tecniche e delle best practice che permettono di identificare e visualizzare i dati, i pattern (i modelli di relazione fra diversi dati) e gli outliner (le anomalie statistiche) e di analizzare tutto in modo innovativo (advanced analytics), per ottenere insight (intuizioni) utili per aumentare competitività, efficienza, sicurezza e fornire altri benefici agli stakeholder.

Ai sistemi tradizionali di BI, che supportano situazioni stabili e approfondimenti accurati, ma non la necessità di rapida, agile e autonoma esplorazione e “prototipazione” di scenari (oggi fortemente sentita in numerosi settori economici), si affiancano ora soluzioni di Self Service BI: flessibili, user friendly e intuitive.

Tuttavia, il coordinamento con l’IT su tutti i temi di data governance e management rimane un elemento irrinunciabile, poiché qualità e affidabilità del dato devono essere dei punti fermi, regolamentati e certificati.

Quello della BI è, dunque, un settore in forte evoluzione, che si sviluppa includendo sempre nuovi processi volti a migliorarne le prestazioni. Tra questi:

• Analisi e navigazione dei dati di sintesi e dettaglio
• Data mining
• Elaborazione report
• Metriche e benchmarking delle prestazioni
• Analisi statistica
• Analisi descrittiva

Business Intelligence: a cosa serve

La Business Intelligence serve alle aziende per prendere decisioni migliori utilizzando dati storici e attuali all’interno del contesto di riferimento. Un’esatta valutazione dei dati, infatti, consente di comprendere e prevedere scenari, intervenire per migliorare l’efficacia dei business plan, aumentare vendite e/o introiti e molto altro.

L’utilizzo della Business Intelligence, all’interno di un’impresa, può servire a:

• Analizzare il customer behaviour
• Individuare trend di mercato
• Confrontare i dati con quelli dei competitor
• Aumentare i profitti
• Migliorare l’operatività aziendale
• Monitorare le prestazioni aziendali
• Individuare metodologie per aumentare i profitti
• Prevedere successi o possibili problematiche

Tali risultati sono possibili quanto più i dati sono accurati, ovvero affidabili, esenti da errori e non conformità. È necessario, in tal senso, prevedere un processo standard per assicurare la qualità dei dati. Ciò avviene con strumenti o software di convalida automatica, che controllano l'integrità, il formato e la completezza dei dati. Attraverso il confronto con modelli standard definiti a priori, vengono rilevate eccezioni che riguardano, ad esempio, il tipo di dati (alfabetico, numerico, ecc.), la dimensione (lunghezza) dei campi dati, o, infine, la conformità con valori standard predefiniti (“look up”).

È importante, poi, distinguere tra Business Intelligence e Business Analytics. Mentre la BI si focalizza sull'analisi descrittiva dei dati passati e presenti per comprendere "cosa" e "come" è accaduto, la Business Analytics si concentra su analisi predittive e prescrittive per spiegare "perché" qualcosa è successo e "cosa" potrebbe accadere in futuro. Questa distinzione aiuta le aziende a scegliere l'approccio più adatto alle proprie esigenze strategiche.

Business Intelligence: come implementarla e con quali strumenti

Il punto cardine della Business Intelligence è il dato, e il processo che porta alla creazione di informazioni a valore aggiunto è una catena di operazioni eseguite sui dati, dall’individuazione della sorgente fino alle decisioni strategiche data-driven. Tale processo è articolato in 5 step:

1. Data Collection. Si identificano e si raccolgono i dati pertinenti, da fonti interne o esterne.
2. Data Preparation. Una volta raccolti, i dati vengono preparati per l'analisi. Bisogna garantire la qualità dei dati e i dati non strutturati devono essere organizzati, trasformati e adeguati ai formati stabiliti.
3. Data Storage. I dati vengono archiviati e costituiscono un Data Warehouse o un Data Lakehouse, a seconda del tipo di utilizzo futuro.
4. Data Analysis. I dati vengono analizzati per individuare pattern, modelli o insight.
5. Data Visualization. I risultati dell’analisi vengono presentati sottoforma di diagrammi o dashboard per evidenziare le informazioni di interesse strategico.

Sono disponibili sul mercato piattaforme “all in one”, come, ad esempio, Microsoft Power BI, che sono in grado di gestire l’intero processo, dalla raccolta dati fino alla visualizzazione. Questo tipo di piattaforme è da preferire in quanto facilitano l’implementazione del processo, fatto salvo il caso in cui vi siano esigenze particolari, come, ad esempio, la presenza di fonti dati molto eterogenee e altamente specializzate.

Business intelligence, applicazioni

La Business Intelligence (BI) può avere una vasta gamma di applicazioni in vari settori e aree di business. Di seguito, alcuni esempi significativi:

1. Marketing: la BI può essere utilizzata per analizzare i dati dei clienti, identificare segmenti di mercato, capire le tendenze dei consumatori e misurare l'efficacia delle campagne pubblicitarie. Nel caso del Retail, è possibile raccogliere i dati relativi all’interazione dei clienti nello store fisico, grazie a telecamere e sensori IoT, e progettare di conseguenza il layout degli scaffali e la distribuzione dei prodotti per azioni di promozione mirate.
2. Vendite: prevedere le vendite future, identificare opportunità di cross-selling e up-selling, e monitorare la performance dei venditori sono tutte attività sales che migliorano con l’uso della Business Intelligence.
3. HR: allo stesso modo, la BI può essere utilizzata per analizzare dati relativi al personale, come turnover, assenze, costi di formazione e performance dei dipendenti, aiutando a migliorare le strategie di gestione delle risorse umane.
4. Produzione: la BI consente di monitorare l'efficienza della produzione, identificare colli di bottiglia nel processo e a ottimizzare la gestione delle scorte. Ciò comporta benefici immediati nel Manufacturing. Se, ad esempio, un ciclo produttivo utilizza macchinari combinati, è necessario abbattere i tempi morti dovuti a fermi imprevisti o rallentamenti. La BI può risolvere la criticità combinando i dati di produzione (MES – Manufacturing Execution System), di manutenzione delle apparecchiature e di pianificazione della produzione, al fine di individuare e isolare le possibili situazioni di crisi.
5. Finance: la BI è ampiamente utilizzata per analizzare le performance, monitorare i flussi di cassa, prevedere i profitti e le perdite e migliorare la pianificazione finanziaria. Inoltre, in caso di richiesta di finanziamento, le analisi BI possono essere effettuate sullo storico di un cliente per effettuare un’accurata analisi del rischio.
6. Customer service: monitorare la soddisfazione del cliente, identificare le cause di reclami o problemi e migliorare l'efficienza del servizio clienti sono una priorità per le aziende. E la BI, in questo è uno strumento indispensabile.
7. Supply chain: Nella gestione della catena di fornitura, consente di avere visione chiara dei processi di approvvigionamento, produzione e distribuzione, e permette di identificare potenziali rischi e opportunità di ottimizzazione.
8. Energy/Utilities: Nel settore Energia, l’uso comune della BI è quello di ottimizzare le reti di distribuzione; lo storico dei consumi in una certa area, viene messo in relazione alle capacità distributive, per far fronte ai picchi di consumo.

BI, i vantaggi per le aziende

Le ricerche di mercato mostrano come la Business Intelligence è destinata a crescere nel periodo 2025-2030 ad un tasso annuale composito (CAGR) del 17.16%. Lo sviluppo della Business Intelligence all’interno delle aziende migliora l’intero processo di gestione dei dati:

• la raccolta dati;

• la certificazione del dato;

• la classificazione e documentazione dei dati;

• la realizzazione di reportistica;

• l’analisi e la navigazione dei dati.

All’interno delle aziende le informazioni sono spesso archiviate all’interno di basi di dati differenti, basate su diverse tecnologie, e richiedono diverse credenziali di accesso. Può capitare che i dati siano poi frammentari, ripetitivi o gestiti da unità che non si parlano tra loro, il che rende difficile realizzare una reportistica completa e di chiara lettura. L’utilizzo di software BI permette di risolvere con facilità queste problematiche.

Il vantaggio principale della Business Intelligence è, però, il miglioramento delle performance aziendali. Un sistema di BI ben strutturato, infatti, oltre a consentire la raccolta di dati da fonti diverse, permette di svolgere precise analisi sullo stato del business. Dai risultati di analisi e report è, poi, possibile ricavare soluzioni strategiche e migliorare le operazioni di pianificazione. Manager e unità aziendali riescono, così, a prendere decisioni migliori, supportate da dati chiari e tangibili, che offrono una visione del business a trecentosessanta gradi.

Un sistema di BI è in grado, dunque, di garantire diversi benefici all’azienda che ne fa uso:

• Migliore qualità dei dati, meno errori
• Reportistica completa
• Monitoraggio dei dati anche in modalità near -real time o real time
• Incremento dei clienti più redditizi
• Miglioramento dei livelli di servizio e maggior soddisfazione dei clienti
• Ottimizzazione dei processi produttivi
• Visione chiara dei processi
• Riduzione delle perdite
• Classificazione dei lead
• Aumento dell’efficacia competitiva

Questo si traduce in vantaggi economici relativi sia all’incremento dei ricavi sia alla riduzione dei costi, che rappresentano il valore principale per calcolare il ROI sugli investimenti complessivi. In altre parole, i costi iniziali e ricorrenti, vengono messi in relazione alla riduzione dei costi (ottimizzazione delle risorse, riduzione degli sprechi), e all’incremento dei ricavi (decisioni di business rapide e accurate, individuazione di opportunità di mercato, ecc.).

Business Intelligence in azienda: le sfide organizzative

Un’organizzazione data-driven richiede un cambiamento culturale e tecnologico importante, che riguarda innanzitutto la gestione dei dati e il loro uso.

Tra le principali sfide delle aziende che vogliono diventare data-driven:

• Ottimizzare la gestione dei dati. Le fonti dati eterogenee e i silos aziendali rischiano di inficiare la qualità dei dati, che è condizione necessaria per qualunque iniziativa di BI.
• Diffondere una cultura data-driven. Un approccio non strategico e non pianificato porta alla proliferazione di iniziative dei singoli dipartimenti e al conseguente moltiplicarsi di strumenti e progettualità.
• Giustificare degli investimenti. È necessario che i KPI per misurare il ritorno degli investimenti siano definiti congiuntamente tra la direzione IT e i responsabili del core business aziendale.
• Integrare i sistemi IT esistenti. I dati provengono spesso da molteplici sistemi legacy, anche non integrati tra loro, e l’integrazione con i processi di BI richiede attività specifiche di ETL – Extract, Transform & Load, per collezionare tutte le informazioni necessarie. Ma non solo: i sistemi legacy non sempre dispongono di connettori (interfacce o API – Application Programmable Interface) per collegarsi con le piattaforme BI, ed è perciò necessario diagnosticare in anticipo l’entità del problema e studiare le soluzioni caso per caso (costruzione di middleware o ETL dedicati e progressiva modernizzazione dei processi).

La soluzione per vincere tali sfide un’introduzione progressiva dei nuovi processi.

L’identificazione di use case specifici, con fonti dati conosciute, consente di verificare il beneficio dell’approccio data-driven, minimizzando gli impatti organizzativi ed economici, e permettendo un calcolo del ROI piuttosto semplificato.

Ultimo, ma non meno importante, è la talent acquisition. L’introduzione graduale della BI consente di affrontare il problema della mancanza di competenze specifiche. L’azienda deve avvalersi di professionisti esperti nel settore come Data Engineer, Data Scientist, BI Developer.

In che modo un software di business intelligence aiuta le PMI

Il mercato globale della Business Intelligence (BI) è stato valutato a 30,1 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà fino a 116,25 miliardi di dollari entro il 2033. Questo perchè trasformare i dati in decisioni concrete è diventato critico per sopravvivere alla concorrenza e rappresenta un vero game-changer per le aziende, incluese le piccole e medie imprese (PMI). Ecco i principali vantaggi della BI per le PMI:

1. Accesso ai dati in tempo reale: i sistemi di business intelligence forniscono un accesso in tempo reale ai dati aziendali, consentendo alle PMI di monitorare le performance di business e di reagire prontamente a eventuali cambiamenti.
2. Analisi approfondite: le piattaforme di business intelligence come Microsoft Power BI consentono di eseguire analisi dettagliate dei dati, identificando trend, schemi e relazioni che possono non essere immediatamente evidenti.
3. Visualizzazione dei dati: strumenti e tool di business intelligence offrono funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati, rendendo più facile interpretare e condividere le informazioni all'interno dell'organizzazione.
4. Supporto alla decisione: grazie all'analisi dei dati, un software di BI può fornire insight preziosi per supportare il processo decisionale, aiutando le PMI a prendere decisioni più informate e basate sui dati.
5. Integrazione con altri sistemi: molti strumenti di BI, come la business intelligence Microsoft, possono integrarsi facilmente con altri sistemi aziendali, come i sistemi di CRM o ERP, per una visione più completa del business.
6. Scalabilità: la business intelligence per le PMI offre soluzioni scalabili che possono crescere insieme all'azienda, garantendo così un investimento a lungo termine.

L’utilizzo di un software di business intelligence può apportare numerosi benefici alle PMI, consentendo loro di sfruttare al meglio i propri dati per migliorare le prestazioni aziendali, prendere decisioni informate e ottimizzare le operazioni di business.

Dall'altra parte, però, ci sono delle resistenze all'adozione della BI nelle PMI, dovute soprattutto a preconcetti e idee non sempre corrispondenti alla realtà. Tra queste:

Costi eccessivi: alcune soluzioni di costano nell’ordine delle decine di €/utente/mese, con ROI misurabile in pochi mesi.
Necessità di un data analyst\scientist: una volta pronti i modelli, con curve di apprendimento molto rapide, piattaforme no-code permettono di creare report avanzati con semplici drag-and-drop, anche in modalità self service.
Dati aziendali caotici: la BI stessa automatizza la pulizia e l’organizzazione dei dati, anche da fonti disparate (DB, DWH, Excel, Google Analytics, ecc.).

Superare le resistenze culturali sarà fondamentale per sfruttare al meglio le potenzalità della BI e restare al passo con la Digital Transformation. Non è più, infatti, una questione di sola tecnologia, ma di sopravvivenza. In un mercato dove il 62% dei clienti sceglie chi personalizza l’offerta, le PMI con BI prendono decisioni tre volte più veloci, riducono costi operativi del 20-35% e aumentano margini del 15%.