Che cos’è la BI? La definizione di Business Intelligence in sintesi
La business intelligence (BI) – nota anche come business analytics – si riferisce alla raccolta, all’elaborazione e all’analisi sistematica dei dati aziendali provenienti da varie fonti. Utilizzando strumenti e metodi specializzati, ampi database vengono convertiti in
Quali sono i vantaggi della business intelligence?
Ogni organizzazione genera quotidianamente enormi quantità di dati che contengono informazioni preziose per il processo decisionale. Tuttavia, finché questi dati vengono archiviati in fogli Excel e sistemi separati, i manager non possono trarne alcuna conclusione proficua. Le analisi e i report richiedono così tanto tempo e sono soggetti a errori che raramente è possibile ricavarne informazioni affidabili.
La business intelligence abbatte i silos di dati delle aziende collegando e analizzando automaticamente i dati aziendali rilevanti grazie a strumenti elettronici. Questo permette ai manager di
I vantaggi della BI in sintesi
- Maggiore efficienza
La valutazione automatizzata dei dati riduce il lavoro di analisi manuale e fa risparmiare molto tempo. - Tempi di risposta più rapidi
Riconoscendo tempestivamente gli scostamenti e i cambiamenti del mercato, le aziende possono agire in modo proattivo. - Altamente competitive
Le aziende sono in grado di identificare rapidamente le tendenze e di sviluppare nuove aree di business. - Miglioramento dell’esperienza del cliente
- Le aziende possono allineare meglio i loro prodotti e servizi alle esigenze dei clienti.
- Processi ottimizzati
- La BI identifica il potenziale di miglioramento nella produzione, nelle vendite, nella logistica e in altre aree.
- Riduzione dei costi
- L’ottimizzazione dei processi aziendali e la riduzione delle decisioni sbagliate fanno risparmiare alle aziende un sacco di soldi.
Come funziona la Business Intelligence?
Come è possibile ottenere informazioni comparabili e fruibili da diverse fonti di dati? È necessario un processo di business intelligence in più fasi che comprende i seguenti passaggi.
1. acquisizione dei dati
Il processo di BI inizia con la raccolta dei dati. Le informazioni possono provenire da fonti di dati sia interne che esterne e possono essere inizialmente disponibili in forma strutturata e non strutturata, ad esempio:
- Dati interni provenienti da sistemi ERP, sistemi di gestione delle merci e strumenti CRM.
- Dati esterni provenienti da social media, analisi di mercato o sistemi di fornitori.
- Dati strutturati da database e tabelle
- Dati non strutturati provenienti da e-mail e documenti di testo
Secondo processo ETL
Nella fase successiva, i dati eterogenei devono essere standardizzati e trasferiti a un database di destinazione. Questo avviene nel cosiddetto processo ETL: Extract, Transform, Load.
- Estrazione: i dati vengono estratti da diversi sistemi di origine.
- Trasformazione: i dati ottenuti vengono puliti, formattati e trasformati in una struttura standardizzata.
- Caricamento: Infine, i dati vengono caricati in un data warehouse.
Il processo di ETL è fondamentale per la qualità delle analisi successive, poiché solo dati coerenti forniscono risultati affidabili.
3. gestione dei dati
Il data warehouse funge da piattaforma centrale per l’archiviazione e la gestione di tutti i dati. I responsabili delle decisioni possono accedere a questo luogo di archiviazione a lungo termine in qualsiasi momento ed estrarre i dati strutturati per le loro analisi. I cosiddetti data mart possono essere creati per le singole aree aziendali, come le vendite, il marketing o il controlling. Questi contengono solo il sottoinsieme rilevante del data warehouse e consentono analisi specifiche per ogni reparto.
4. Analisi ed elaborazione della BI
Ora che tutte le informazioni rilevanti sono disponibili in una posizione centrale e in una struttura standardizzata, l’analisi può iniziare. La business intelligence si concentra principalmente su
- Analisi descrittiva
Questa forma di analisi BI viene utilizzata per preparare e visualizzare i dati storici al fine di rendere trasparenti gli sviluppi passati. Una domanda tipica è: quali prodotti sono stati venduti più frequentemente nell’ultimo trimestre? - Analisi diagnostica
Questo tipo di analisi esamina il motivo per cui si sono verificati determinati eventi o sviluppi. Vengono identificate le cause e le correlazioni perriconoscere i fattori di influenza . Una domanda tipica è: perché le vendite sono diminuite in una certa regione?
I sistemi OLAP (Online Analytical Processing) sono solitamente utilizzati per garantire che i dati possano essere analizzati nel modo più rapido e multidimensionale possibile. Organizzano i dati in strutture multidimensionali e consentono quindi di effettuare interrogazioni complesse da diverse prospettive.
5. visualizzazione e reportistica
I risultati dell’analisi sono presentati con grafici e cruscotti chiari che consentono di accedere facilmente alle cifre chiave più importanti. Durante la stesura dei report, queste visualizzazioni chiare assicurano che le correlazioni complesse siano ugualmente facili da capire per tutti i gruppi target. Questo permette a manager e dirigenti di prendere rapidamente le decisioni giuste.
Strumenti di BI: Quali sono i sistemi di business intelligence disponibili?
Le aziende hanno bisogno di soluzioni software specializzate per mappare il processo di BI. Con potenti sistemi di business intelligence come Microsoft Power BI o Tableau, è possibile
Molte soluzioni di business intelligence oggi si basano sulla BI self-service. Ciò consente a reparti specializzati di effettuare analisi in modo indipendente senza la necessità di conoscenze tecniche approfondite. Ciò è reso possibile
I moderni strumenti di BI consentono inoltre
- Condividere rapporti e analisi all’interno del team,
- Rapporti automatizzati e analisi dei dati in tempo reale
- Raccomandazioni d’azione supportate dall’AI.
L’interazione tra software di BI e sistema ERP
Prima di tutto: un sistema ERP da solo non è adatto come strumento di BI. È vero che i sistemi ERP sono solitamente dotati di funzioni di analisi. Tuttavia, lo scopo principale di una soluzione ERP è quello di registrare e gestire i dati aziendali e controllare i processi aziendali. Tuttavia, un sistema ERP non è progettato per l’analisi strategica completa di grandi quantità di dati aziendali provenienti da un’ampia varietà di fonti. Inoltre, le analisi complesse comprometterebbero eccessivamente le prestazioni del sistema ERP.
Tuttavia, il sistema ERP svolge un ruolo decisivo nella business analytics: in quanto fonte di dati completa, fornisce importanti informazioni operative da tutte le aree dell’azienda. L’ideale è che il software di BI sia completamente
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Esempio di applicazione: Scherzinger Pumpen GmbH
Per ottimizzare i processi di pianificazione, il produttore di pompe della Foresta Nera è passato al sistema ERP APplus. Da allora, una soluzione di business intelligence completamente integrata ha collegato tra loro tutte le aree dell’azienda, garantendo così la massima trasparenza. I dati vengono visualizzati su un portale di facile utilizzo i cui elementi del cruscotto si adattano alle esigenze dei dipendenti.
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Qual è la differenza tra business intelligence e big data?
Le aziende perseguono lo stesso obiettivo sia con la BI che con i Big Data: utilizzare i dati in modo redditizio. Tuttavia, l’ambito e lo scopo dei dati differiscono in modo significativo.
Big Data | Business Intelligence | |
| Volume dei dati | enormi quantità di dati | Quantità di dati da moderata a grande |
| Scopo principale | Memorizzazione e analisi dei dati, consegna di materie prime, riconoscimento dei modelli | Valutazione e visualizzazione dei dati, trasformazione in informazioni utilizzabili |
| Analisi dei dati | Analizzare tutti i tipi di dati: strutturati, semi-strutturati e non strutturati. | Analizzare i dati coerenti archiviati nei data warehouse |
| Utente | Scienziati dei dati, ingegneri dei dati, analisti | Gestione, manager, dirigenti, controller |
Esempi di business intelligence nella pratica
Produzione
La produzione analizza i dati delle macchine e i tempi di produzione per identificare tempestivamente i colli di bottiglia e i tempi morti. Le analisi di BI aiutano a ridurre i tassi di scarto e a ottimizzare l’utilizzo della capacità produttiva. È inoltre possibile rendere più trasparenti le catene di approvvigionamento e gestire le scorte in modo più efficiente.
Marketing
Il reparto marketing vuole scoprire quali prodotti si vendono meglio in quali regioni. Per farlo, l’azienda analizza i dati di vendita, il comportamento dei clienti e i risultati delle campagne. Sulla base di questi risultati, la direzione marketing può distribuire i budget in modo più mirato e riconoscere il potenziale di cross-selling. I cruscotti mostrano in tempo reale l’impatto delle campagne in corso sulle vendite.
Controllo
Il controlling utilizza la BI per monitorare regolarmente le vendite e i costi. Rivedendo i piani di budget sulla base dei dati e aggiornando automaticamente le previsioni, il reparto può prendere rapidamente decisioni finanziarie affidabili.
