Nel panorama aziendale odierno, caratterizzato da una crescente complessità e da un’abbondanza di dati, le aziende stanno cercando di sfruttare al meglio le proprie risorse informative per ottenere un vantaggio competitivo. Reporting e analytics avanzati si stanno affermando, in questo contesto, come strumenti indispensabili per sbloccare il potenziale nascosto nei dati aziendali.
Indice argomenti:
L’evoluzione di reporting e analytics nel 2024
Secondo il Magic Quadrant per le piattaforme di Analytics e Business Intelligence del 2024 di Gartner, il mercato sta vivendo una trasformazione significativa, con un focus crescente sulle capacità di analisi aumentata e sull’integrazione dell’intelligenza artificiale.
Le piattaforme di analytics stanno evolvendo da strumenti puramente visivi a soluzioni più sofisticate che incorporano funzionalità di natural language processing, automazione e machine learning. Questa evoluzione sta permettendo alle aziende di passare da un approccio descrittivo, che si limita a illustrare cosa è accaduto, a uno predittivo e prescrittivo, capace di anticipare tendenze future e suggerire azioni concrete.
L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle capacità analitiche
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle piattaforme di reporting e analytics sta rivoluzionando il modo in cui le aziende estraggono valore dai loro dati.
Secondo il rapporto recente rapporto di Gartner (Gartner, Top Trends in Data and Analytics, 2024), l’AI sta diventando un elemento centrale nelle strategie di analytics, con un impatto profondo su tutte le fasi del processo analitico, dalla preparazione dei dati all’interpretazione dei risultati.
Una delle tendenze più significative è l’emergere di interfacce basate sul linguaggio naturale, alimentate da modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Queste interfacce stanno democratizzando l’accesso ai dati, permettendo agli utenti di porre domande complesse e ottenere risposte in linguaggio naturale, senza la necessità di competenze tecniche avanzate.
L’impatto dell’AI si estende anche all’automazione dei processi analitici. Le piattaforme stanno incorporando funzionalità di “automated insights” che utilizzano algoritmi di machine learning per identificare automaticamente pattern, anomalie e tendenze nei dati. Questo non solo accelera il processo di scoperta di insights, ma permette anche di rilevare correlazioni che potrebbero sfuggire all’analisi umana.
Tuttavia, l’integrazione dell’AI nelle piattaforme di reporting e analytics solleva anche nuove sfide, in particolare in termini di governance dei dati e trasparenza algoritmica. Le organizzazioni devono bilanciare i benefici dell’automazione con la necessità di mantenere il controllo e la comprensione dei processi decisionali basati sui dati.
Edge computing e IoT per una migliore capacità di analisi in tempo reale
L’ascesa dell’edge computing e la proliferazione dei dispositivi IoT stanno rivoluzionando il panorama dell’analisi in tempo reale, aprendo nuove frontiere per il reporting e l’analytics avanzato.
La decentralizzazione dell’elaborazione verso i “bordi” della rete abilita scenari di analisi istantanea direttamente alla fonte dei dati. Nel contesto IoT, i sensori e i dispositivi connessi generano enormi volumi di dati in tempo reale che richiedono un’elaborazione immediata.
L’edge analytics consente di filtrare, aggregare e analizzare questi flussi di dati localmente, riducendo drasticamente la latenza e i costi di trasmissione verso il cloud. Ciò è particolarmente critico in ambiti come la manutenzione predittiva industriale, dove la tempestività dell’analisi può prevenire costosi fermi macchina.
Un altro vantaggio chiave è la possibilità di operare in scenari di connettività intermittente, garantendo continuità analitica anche in assenza di connessione. Sul fronte del reporting, l’edge abilita dashboard in tempo reale alimentate da dati live provenienti dal campo, migliorando la visibilità operativa.
Come funzionano i moderni strumenti di reporting e analytics
Le più recenti soluzioni di reporting e analytics si basano su architetture avanzate che integrano diverse tecnologie per fornire insights in tempo reale e supportare il processo decisionale.
Al cuore di questi sistemi troviamo potenti motori di elaborazione dati in grado di gestire enormi volumi di informazioni provenienti da fonti eterogenee. Le piattaforme di analytics più evolute sfruttano tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per automatizzare l’analisi dei dati e generare insights predittivi.
Un elemento chiave è rappresentato dai layer semantici, che fungono da interfaccia tra i dati grezzi e gli utenti business, consentendo di definire metriche e KPI in modo centralizzato e coerente.
L’architettura di questi strumenti è sempre più modulare e componibile, permettendo di assemblare flessibilmente diversi building block analitici.
Sul fronte della visualizzazione, le dashboard statiche stanno lasciando il posto a storyboard interattivi e dinamici, in grado di contestualizzare automaticamente le informazioni più rilevanti per ciascun utente. Infine, l’integrazione con workflow operativi e sistemi di automazione consente di chiudere il cerchio tra analisi e azione, abilitando scenari di decisioning in tempo reale.
Benefici e sfide per le aziende
L’adozione di strumenti avanzati di reporting e analytics offre alle organizzazioni numerosi vantaggi, ma comporta anche sfide significative da affrontare.
Tra i principali benefici si evidenziano:
- La capacità di prendere decisioni più rapide e data-driven, grazie all’accesso in tempo reale a insights actionable.
- La democratizzazione dell’accesso ai dati, che abilita un approccio di self-service analytics per gli utenti business. Ciò alleggerisce il carico di lavoro dei team IT e accelera i cicli di analisi.
- Le funzionalità di augmented analytics basate su AI, che consentono di scoprire pattern nascosti e correlazioni non evidenti, ampliando le capacità di business intelligence.
- Sul fronte del reporting, l’automazione riduce drasticamente i tempi di produzione, mentre i formati interattivi migliorano la fruibilità delle informazioni.
Tuttavia, l’implementazione di questi strumenti pone anche diverse sfide:
- La gestione della governance e della qualità dei dati, fondamentali per garantire l’affidabilità delle analisi.
- La sicurezza e la compliance rappresentano un’altra area critica, specialmente con l’aumento dell’analisi di dati sensibili.
- L’integrazione con i sistemi legacy e la standardizzazione delle metriche sono ulteriori ostacoli da superare.
Casi di applicazione di reporting e analytics avanzati
L’applicazione pratica di reporting e analytics avanzati sta trasformando radicalmente il modo in cui le aziende operano e prendono decisioni in vari settori.
Un caso emblematico è rappresentato dal settore finanziario, dove l’analytics avanzata sta rivoluzionando la gestione del rischio e la personalizzazione dei servizi.
Nel campo della sanità, questi strumenti stanno giocando un ruolo cruciale nel migliorare l’efficienza operativa e i risultati per i pazienti.
Nel settore retail, l’analisi predittiva dei dati di vendita e del comportamento dei consumatori può portare a strategie di pricing dinamico e a una gestione dell’inventario più efficiente.
Nel settore manifatturiero, questi strumenti permettono di prevedere guasti alle apparecchiature, ottimizzare i processi di manutenzione e migliorare l’efficienza complessiva della produzione.
Le principali soluzioni per reporting e analytics: punti di forza e sfide
Nel panorama competitivo delle piattaforme di Analytics e Business Intelligence, emergono diversi player chiave, ciascuno con i propri punti di forza e sfide distintive, come .
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI si conferma tra i leader del mercato, grazie alla sua forte integrazione con l’ecosistema Microsoft 365 e Azure.
La sua forza risiede nella combinazione di prezzo competitivo, funzionalità complete e integrazione con un ecosistema ampiamente diffuso.
Tuttavia, Microsoft deve affrontare sfide legate alla governance del contenuto analitico e alla complessità crescente della sua piattaforma.
Tableau
Tableau, ora parte di Salesforce, mantiene una posizione di leadership grazie alla sua eccellenza nell’esplorazione visiva dei dati e alla facilità d’uso per gli analisti di business.
L’introduzione di Tableau Pulse, un’esperienza di analytics aumentata, dimostra l’impegno dell’azienda nell’innovazione.
Di contro, Tableau deve navigare le complessità dell’integrazione con l’ecosistema Salesforce mantenendo la propria identità distintiva.
ThoughtSpot
ThoughtSpot emerge come un innovatore nel campo dell’analytics aumentata, con un focus particolare sull’AI generativa e sulle capacità di ricerca dei dati.
L’acquisizione di Mode Analytics ha ampliato la sua offerta verso analisti tecnici e data scientist.
ThoughtSpot dovrà affrontare la sfida di mantenere la sua differenziazione in un mercato dove l’AI generativa sta diventando rapidamente uno standard.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics spicca per la sua forte attenzione alla governance dei dati e all’analytics enterprise-grade.
L’integrazione con il più ampio portfolio di IBM, inclusi i servizi di AI e cloud, rappresenta un punto di forza significativo.
Tuttavia, IBM deve superare la percezione di complessità associata alle sue soluzioni e migliorare l’adozione tra gli analisti di business.
Oracle Analytics Cloud
Oracle, con Oracle Analytics Cloud, sfrutta la sua forza nell’integrazione con le applicazioni aziendali Oracle, specialmente i sistemi ERP come Fusion, e nell’infrastruttura cloud.
La sua visione di analytics integrata nei flussi di lavoro aziendali è promettente, ma Oracle deve superare la sfida di attrarre clienti al di fuori del suo ecosistema applicativo.
Verso un’architettura componibile: il futuro dell’analisi dei dati
Il futuro dell’analisi dei dati si sta orientando sempre più verso un’architettura componibile, un approccio che promette di rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni costruiscono e utilizzano le proprie soluzioni di analytics.
Questo modello si basa sul concetto di assemblare flessibilmente diversi building block analitici per creare soluzioni personalizzate e adattabili. L’architettura componibile consente di combinare le migliori funzionalità di diversi vendor, superando i limiti delle suite monolitiche tradizionali.
Un elemento chiave di questo approccio è l’utilizzo di API e microservizi per esporre le funzionalità analitiche come servizi modulari. Ciò facilita l’integrazione dell’analytics nei processi aziendali e nelle applicazioni, abilitando scenari di “embedded analytics”.
La componibilità offre anche maggiore agilità, consentendo di adattare rapidamente le soluzioni analitiche al mutare delle esigenze di business.
Sul fronte tecnologico, l’adozione di architetture cloud-native e container-based gioca un ruolo cruciale nell’abilitare questa flessibilità.
Tuttavia, la transizione verso un’architettura componibile pone anche sfide in termini di governance e gestione della complessità. Sarà fondamentale bilanciare flessibilità e standardizzazione, definendo linee guida chiare per l’assemblaggio dei componenti.
