Il dato è al centro del business digitale, rappresenta la chiave di volta per intercettare i bisogni dei clienti e sviluppare delle nuove opportunità. Come utilizzare in modo corretto i dati a nostra disposizione? Il primo passo da fare è allineare l’analisi dei big data ai bisogni dell’impresa, altrimenti si rischia di creare un progetto che funziona benissimo ma che non consentirà la realizzazione degli obiettivi aziendali.

Una volta che siamo partiti con il piede giusto è necessario capire i casi di utilizzo della big data analysis indicati da Forrester:

  • Riduzione dei rischi. L’analisi dei big data aiuta a prevenire possibili rischi finanziari anche in ambiti diversi, dalla gestione dei dipendenti alla supply chain. In questo caso è importante valutare lo scambio di dati e opinioni con i business partner per creare un processo pronto a prevenire efficientemente possibili rischi.
  • Sicurezza. Le analisi predittive sfruttano un registratore di dati (data logger) che acquisisce informazioni dai server per valutare possibili rischi e trovare errori. Tutto ciò aiuta ad evitare problemi nell’erogazione di servizi e garantire un costante controllo
  • Consapevolezza e gestione del cliente. Nel marketing e nelle vendite l’analisi dei big data viene utilizzata nello sviluppo dei processi di vendita al fine di migliorare la gestione del cliente.

 

Business Analytics e Business Intelligence sono sfruttate dalle aziende per automatizzare e ottimizzare i loro processi, dando l’opportunità al management di tenere sotto controllo le attività aziendali per raggiungere i migliori risultati.
Le aziende che riconoscono i dati come un bene aziendale, ottengono un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza. La qualità del dato, le capacità di esperti e un’organizzazione orientata a prendere decisioni sui dati, sono le basi su cui fondare il proprio successo economico.È importante considerare i diversi processi di analisi nella prima fase di business intelligence, che ha inizio con lo studio dei dati semplici e prosegue con le seguenti categorie:

  • Analisi descrittiva. Analisi dei dati che riguardano lo stato attuale del caso di studio
  • Analisi predittiva.  Analisi dei dati per prevedere e valutare i risultati futuri
  • Analisi prescrittiva. Analisi dei dati che studia prestazioni passate e che consente di creare un report con rischi e successi per gestire situazioni simili in futuro
  • Analisi automatica. Analisi dei dati che attiva automaticamente l’azione richiesta, secondo attività già analizzate in precedenza


Questo processo ha un valore in quanto, una volta analizzati i dati, con estrazioni e pulizia degli stessi, i dati possono essere sfruttati per impostare nuove strategie aziendali.

Ma quali sono le aree d’impatto in cui interviene la BI?
Molteplici sono le aree in cui la BI può intervenire, cercando informazioni e creando analisi di dati e contenuti per le attività di valutazione predittiva. Qui di seguito alcuni esempi:

Finance. Scegliere modalità di fatturazione più adeguati allo sviluppo del flusso di cassa, anticipare le risposte di blogger, investitori o analisti all’annuncio dei prossimi risultati economici aziendali e la loro valutazione riguardo la tendenza economica delle azioni nella società.

Marketing. Quali servizi o modalità di vendita influenzeranno la soddisfazione del cliente e la sua brand loyalty; quali sono le principali tendenze sul mercato (per settore e posizione geografica) e quali sono le attività che incideranno maggiormente su profitti e vendite; controllo qualità dei prodotti in base alle recensioni dei clienti; quali sono le strategie di marketing più adatte al raggiungimento degli obiettivi aziendali.

Assistenza clienti. Identificare il livello di soddisfazione e fedeltà al brand, per settore e tipologie di consumatore (età, sesso, ecc…)

Gestione dei sistemi IT. Analizzare le performance dei sistemi IT con la continua messa a punto dei parametri di servizi prestabiliti come costi, produzione, commercializzazione del prodotto ecc.

Analisi dei rischi. Come si può intervenire su possibili problemi, buchi del sistema, truffe o attività illecite seguendo le precedenti esperienze aziendali e analizzando lo storico delle attività; quali previsioni si possono fare su possibili minacce future.

Le figure maggiormente richieste sul mercato:
Come già si può intuire dall’importanza della BI a livello aziendale, in questi ultimi anni sono anche aumentate le ricerche di personale competente come:

  • Data Scientist, esperti nell’interpretare, analizzare e gestire i dati
  • Data Engineer, esperti della realizzazione e manutenzione della data pipeline
  • Data Analyst, esperti nella ricerca di informazioni a livello quantitativo per dare supporto soprattutto alle attività di vendita

 

Software
Vari sono i programmi che si occupano di business analysis:

  • Piataforme per la visualizzazione dei dati
  • Software report
  • Software di analisi self-service (facile da usare per rendere autonomi anche i meno esperti)
  • Software per analisi statistica

 

Di seguito indichiamo alcune tra le principali piattaforme di Business Intelligence:

ESQODE. Esqode nasce dalla collaborazione di VM Sistemi con Talea Consulting e offre soluzioni personalizzate per le aziende che vogliono accrescere il proprio business. ESQODE per ottenere informazioni che normalmente non sono considerate dagli altri tool di Business Intelligence, sfrutta la tecnologia di Qlik Sense, per prendere decisioni basate su dati oggettivi e aggiornati in tempo reale. Il programma consente di analizzare e combinare più sorgenti dati per orientare il pensiero aziendale verso una migliore strategia di business ed offre soluzioni di Datawarehousing, Predictive & Advanced Analytics. Un’altra importante funzionalità è Insight Advisor, l’intelligenza artificiale che consiglia gli approfondimenti da considerare per trovare le informazioni più importanti riguardanti i dati.

Microsoft – Power Bi. Questo software offre un servizio con approfondimenti sui dati aziendali, tali da rendere semplici e veloci le decisioni di business: consente di visualizzare i dati sia in cloud che in remoto, crea report e grafici interattivi e si integra perfettamente con altri strumenti Microsoft. I membri del team possono collaborare al report e il materiale può essere condiviso anche su applicazioni mobile.