I dati sono il nuovo combustibile delle aziende.  Attraverso una corretta e approfondita analisi dei dati raccolti dall’azienda è possibile ottenere insight che possono migliorare e orientare i processi aziendali.

La business intelligence può essere considerata come l’obiettivo finale dell’analisi aziendale perché produce le informazioni da tenere in considerazione per prendere decisioni informate.

Per far sì che la business intelligence dia il massimo dei risultati serve porre attenzione a 4 step:

Accuratezza

Per evitare il problema del GIGO (garbage in, garbage out) è importante prestare attenzione che i dati analizzati siano precisi e pertinenti rispetto alla domanda alla quale si vuole rispondere. Per ciò la discrezione umana è spesso usata per la selezione dei dati rilevanti per un determinato problema.

Insight

Non tutti gli insight hanno la stessa rilevanza. I risultati ottenuti dalla BI devono offrire concreti leads per orientare la propria strategia orientandola ad ottenere il massimo.

Tempestività

La capitalizzazione delle informazioni può avvenire solo se le risposte vengono ottenute nel momento opportuno. Deve essere tempestivo sia l’ingresso dei dati, sia l’uscita dei risultati. Le aziende hanno tempi di decisione diversi a seconda del settore. Per esempio, i punti vendita possono aver bisogno di informazioni tempestive su base settimanale, mensile se non anche giornaliera. Mentre aziende che operano nel lungo periodo possono avere necessità su base trimestrale se non annuale.

Attuabilità

Infine, i dati ottenuti dalle analisi di BI devono offrire delle tracce che l’azienda possa attuare nella realtà dei fatti prendendo in considerazione anche i vincoli quali possono essere per esempio di budget o personale. Una buona business intelligence dovrebbe riuscire a identificare schemi che possano sfruttare al massimo le risorse già esistenti o l’aggiornamento che produrrà maggior rendimento.

Il processo della business intelligence è composto da 4 fasi:

  • Raccolta dei dati: identificazione delle risorse dei dati, collezione dei dati e conversione degli stessi in un formato analizzabile.
  • Analisi e azione: dopo che I dati sono stati analizzati, si intraprende una strategia d’azione suggerita dai risultati.
  • Misurazione: vengono valutati I risultati dell’azione intrapresa seguendo un modello prescelto
  • Feedback: I risultati della suddetta azione vengono usati come una nuova sorgente dati per apportare continui miglioramenti al processo di BI.

 

Le soluzioni di back-end di Timeware sono basate sulla condivisione con il cliente degli obiettivi di business correlati all’utilizzo e all’analisi dei dati. Dalla combinazione di competenze di business e tecnologia, nasce la capacità di aggregare i dati in database multidimensionali, da cui ricavare cruscotti grafici utili ai dirigenti per prendere le migliori decisioni strategiche di breve, medio e lungo periodo. I cruscotti consentono di misurare le attività in rapporto agli indicatori standard di mercato e di verificare l’andamento del budget per consentire eventuali tempestive correzioni

Almawave, invece, si concentra nel proporre servizi e nuove opportunità disegnate sulle esigenze della persona, generate dalla disponibilità e dall’utilizzo degli Open Data e dei Big Data: la tecnologia al servizio dell’informazione trasparente nella Pubblica Amministrazione digitale.