La Business Intelligence è ormai lo strumento cardine quando si tratta di gestire grandi volumi di dati ed informazioni. Il suo ruolo parte dalla raccolta fino all’estrazione dei dati, i quali vengono validati ed analizzati al fine di prendere scelte strategiche, fondate su elementi obiettivi. Un grande aiuto per i manager, i quali possono utilizzare i risultati della BI come una vera e propria bussola.
È stata già accennata l’importanza dei big data contestualmente all’utilizzo della Business Intelligence. Quali sono, nel dettaglio, le caratteristiche che ne determinano l’importanza?
Velocità. I big data possono essere analizzati velocemente ed in tempo reale, qualsiasi sia l’area di riferimento.
Volume. La dicitura “big” non è casuale: l’unità di misura utilizzata è di fatti lo zettabyte.
Varietà. Quando si tratta di dati possiamo aspettarci qualsiasi tipo di fonte e quindi di entità.
Variabilità. I big data sono soggetti a molteplici interpretazioni in funzione del contesto all’interno dei quali vengono collocati.
Viralità. La loro diffusione avviene a macchia d’olio, in tempi brevissimi.
Va da sé che i dati non possono rimanere fini a se stessi. Ragion per cui esistono diverse fasi che la Business Intelligence deve attraversare per gestirli al meglio e dotarli di senso.
La fase preliminare consiste nella raccolta dei dati i quali possono essere di diversa natura e provenienza:
Demografici.
Sociografici.
Psicografici.
È lavoro del BI Analyst attingere alle grandi banche dati in cui sono collocati, raccogliendoli da più fonti, secondo lo scopo prefissato.
I dati raccolti sono di solito estremamente disomogenei, ragion per cui devono essere sottoposti ad un lavoro di “filtraggio” in funzione degli obiettivi da perseguire. Infatti, non tutti i tipi di informazioni raccolte avranno la stessa valenza agli occhi degli analisti. Una volta ripuliti, i dati possono essere validati ed infine inseriti all'interno dei database.
Una volta che si hanno a disposizione tutti i dati necessari, si può procedere alla loro analisi, la quale può essere di diversa natura.
Analisi descrittiva: è la parola stessa che ci indica il tipo di procedimento eseguito. Lo scopo è quello di fornire, per l’appunto, una descrizione del tema che si sta analizzando attraverso i principali KPI’s, raccolti in tabelle e grafici.
Analisi predittiva: qui i dati vengono utilizzati per fornire delle proiezioni sul futuro del mercato o di una data azienda. Gli strumenti utilizzati sono in questo caso di stampo matematico e sono ad esempio il forecast, la regressione e i modelli predittivi.
Analisi prescrittiva: un’analisi volta a strutturare le decisioni strategiche da comunicare ai decision makers.
Analisi automatica: è la forma più innovativa di analisi dei dati perché grazie a tecniche di machine e-learning è in grado di automatizzare numerosi processi.
La Compendium BI Suite ti permette di mettere in atto tutti questi processi a supporto del tuo business, a partire dall’analisi della tua situazione aziendale attraverso la raccolta di dati e stesura di report facilmente fruibili via dashboard, fino alla messa in pratica delle azioni strategiche più adatte alla tua impresa.
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