La Business Intelligence (o BI) è lo strumento attraverso il quale è possibile ottimizzare la raccolta e l’organizzazione dei dati.
Nel dettaglio, le aziende con le loro attività di vendita e gestione concorrono giorno dopo giorno a costruire un innumerevole quantitativo di dati ed informazioni.
Inoltre, più l’azienda è strutturata e più diventa veramente complicato riuscire a districarsi tra tutte queste informazioni, archiviarle e organizzarle efficientemente. La BI diventa pertanto la soluzione ottimale per tutte queste esigenze, ma la Business Intelligence ha anche un'ulteriore funzionalità che non può non essere citata: la capacità di elaborare delle analisi predittive.
Quando parliamo di Analisi Predittiva (o Data Mining) ci riferiamo all’applicazione di algoritmi di Machine Learning a base dati che a differenza dell’analisi descrittiva non si limita a fotografare lo storico dati di un’azienda, bensì a sfruttare i dati storici per generare previsioni attendibili ed estrarre così informazioni utili e di valore per il business.
Grazie all’analisi predittiva le imprese sono posti nella condizione di:
ridurre i propri rischi
prevenire gli eventi avversi
migliorare processi decisionali
Il primissimo step è quello di avere ben a mente le casistiche che si intendono controllare o i problemi da risolvere e prevenire. Per questo motivo è fondamentale prima di adottare sistemi di Business Intelligence, avviare un percorso mirato di Controllo di Gestione, in modo tale da avere contezza di ogni aspetto del business (efficienze ed inefficienze comprese).
Una volta stabilito il problema o la casistica, si prosegue con il raccogliere i dati necessari. Dati che possono essere strutturati o non strutturati e provenienti da diverse fonti.
La Bi Suite di Compendium è in grado di modellare i dati provenienti da fonti differenti, integrando così le informazioni necessarie a strutturare progetti di analisi predittiva.
Alla raccolta dei dati si procede con l’elaborazione di analisi statistiche, in modo tale da testare, elaborare ipotesi, determinare aggiustamenti di campione.
Tutto questo serve a creare modelli impiegabili nell’analisi predittiva
Segue quindi ulteriore test dei modelli predittivi costruiti per valutarne la bontà.
Il processo si conclude con l’aver strutturato i modelli predittivi. Ora è possibile effettuare l’analisi predittiva e risolvere i problemi, oppure controllare/prevenire le casistiche inefficienti.
I nostri consulenti costruiranno, insieme a te, la soluzione migliore per far crescere la tua azienda.