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La Business Intelligence nelle aziende, tra opportunità ed errori

Quello di “Business Intelligence” è un termine a cui possiamo attribuire diversi significati.

Indica prevalentemente una serie di processi che, partendo dai dati grezzi a disposizione di un’azienda, portano all’estrapolazione di informazioni sintetiche e KPI utili come supporto per le decisioni strategiche dell’impresa. Con lo stesso termine, però, ci si può riferire anche alla tecnologia utilizzata per realizzare questi processi, o addirittura all’output finale, secondo la definizione che troviamo anche su Wikipedia. Si tratta quindi di un processo strategico, che porta un effettivo vantaggio all’azienda che se ne avvale nel modo corretto e che è quindi in grado di prendere decisioni realmente definibili come data driven.

Non si tratta, invece, di un processo semplice. Al contrario, l’impostazione di un corretto sistema di Business Intelligence è il risultato di un complesso lavoro a livello logico e operativo.

La raccolta dei dati

La Business Intelligence, in un certo senso, è figlia della grande mole di dati che le aziende oggi hanno a disposizione grazie alla semplicità della raccolta. Abbiamo cantato a lungo le lodi dei Big Data e, in effetti, oggi è facile ottenerli: qualsiasi azienda infatti si trova a disposizione una grande mole di dati provenienti da fonti molto diverse tra loro.

Limitandoci ai sistemi online, anche le aziende più piccole oggi guardano ai dati delle analytics del sito web, a quelli dei social media e ai risultati raccolti dalle piattaforme di advertising. Spesso a questi primi dati possiamo aggiungere tutti quelli che derivano dalle piattaforme di marketing automation, se presenti, e/o di altri strumenti utilizzati. Passiamo poi ai dati raccolti dall’azienda nel suo rapporto con il cliente, i First Party Data: l’anagrafe clienti e prospect, i dati sulle vendite. Dati interessanti possono arrivare da tutte le aree dell’azienda, incluse la contabilità o il magazzino (si pensi, ad esempio, ai dati sui resi, o ai tempi delle spedizioni, o al tasso di insolvenza).

Il primo passo di un sistema di Business Intelligence consiste nell’integrazione di queste informazioni. Già questo primo passo, alla prova dei fatti, è tutt’altro che scontato all’interno delle aziende; non è raro infatti trovarsi di fronte a problemi legati all’integrazione dei dati:

  • Molti (aziende, ma anche consulenti!) non si preoccupano di questa integrazione, considerando solo separatamente i report delle varie aree aziendali o dei vari strumenti di raccolta dati. È in questo modo che si arriva a scambiare, ad esempio, Google Analytics per un “sistema di Business Intelligence” (quando invece è un sofisticato sistema di raccolta dati e ha alcune possibilità di elaborazione e reportistica molto standardizzata, senza la completezza e la versatilità dei sistemi di BI).
  • In casi più comuni di quanto si possa pensare, si nota una certa ritrosia dei singoli reparti aziendali a condividere le operazioni. Per quanto irrazionale ed evidentemente errata, questa “gelosia del dato” è presente.

Trascurare l’integrazione dei dati significa chiudersi la possibilità di identificare collegamenti e trend sui quali è opportuno intervenire.

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L’elaborazione dei dati

Una volta integrati tra loro i dati, occorrerà un’elaborazione che consenta di avere come output un’informazione efficace per tenere sott’occhio l’andamento dell’azienda e per fornire un supporto efficiente al sistema decisionale. Dai dati grezzi si arriva quindi a una serie di indicatori di diverso tipo: in particolare avremo i Lag indicators e i Lead indicators.

  • Lag Indicators sono indicatori di performance rivolti al passato, generalmente espressi in valori assoluti. Ad esempio, il fatturato dell’ultimo mese.
  • Lead Indicators sono invece quelli che identificano un trend, come ad esempio il rapporto tra la crescita di questo mese e il mese scorso. Sono quelli utilizzati per monitorare in modo più stretto l’andamento presente dell’azienda e le sue prospettive future.

Un sistema di Business Intelligence ben congegnato permetterà al management dell’azienda di avere costantemente sotto controllo gli indicatori principali, per intervenire con tempestività dove necessario e per identificare all’occorrenza le opportunità.

Costruire questi indici sintetici significa individuare a monte quali sono le informazioni realmente rilevanti e in che rapporto si trovano da loro. Richiede esperienza, conoscenza profonda dell’impresa e anche coraggio: il coraggio di sfrondare i dati di ciò che non è essenziale. Un coraggio che spesso manca.

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La Data Obesity

Potremmo definire la Data Obesity come il problema che si genera quando la tecnologia consente una facile raccolta di dati, ma mancano la capacità, la volontà (il coraggio, o meglio la consapevolezza) di selezionare solo ciò che davvero serve. I risultati li vediamo tutti i giorni nelle aziende con cui collaboriamo: report infiniti, dashboard che sfoggiano dati su dati, finendo paradossalmente per nascondere quello che sarebbe invece necessario individuare. Talvolta questi report sono figli di un eccesso di zelo da parte di chi li prepara; altre volte sono effettive richieste di un management che chiede moltissimi dati nell’illusione che più numeri siano sinonimo di più informazione.

In realtà il risultato è esattamente l’opposto; troppi numeri, troppi dati, non consentono di evidenziare quelle relazioni e quei trend su cui dovrebbe essere invece concentrata l’attenzione. In un’azienda infatti praticamente tutto può essere misurato; questo non vuol dire, però, che tutto debba esserlo.

Non scordiamoci, inoltre, che non sempre titolari di aziende e manager hanno alle loro spalle studi di tipo statistico: a maggior ragione, l’eccesso di dati, magari unito a una presentazione carente, può determinare veri e propri fraintendimenti di quelli che sono in realtà i fenomeni reali.

Small Data e altri spunti di riflessione

Proprio in contrapposizione ai concetti di Big Data e di Data Obesity, nel 2016 Martin Lindstrøm coniò il termine Small Data. Lo fece attraverso un libro che ritengo sia una lettura interessante per chi vuole capire meglio il mondo della Business Intelligence, ovvero Small Data: the Tiny Clues that Uncover Huge Trends. In questo testo Lindstrøm identifica proprio negli Small Data la chiave per cogliere gli indizi realmente utili per prendere le decisioni migliori per l’azienda. Più in generale, l’importanza di selezionare gli indicatori appropriati, di estrapolarli in modo corretto, di presentarli all’interno di una reportistica efficace sono tutti argomenti funzionali alla costruzione di un buon sistema di Business Intelligence per l’azienda.

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A questo proposito posso consigliare alcuni autori come approfondimento.

  • Un primo testo straordinario, che parla di raccolta e analisi dei dati non dal punto di vista degli strumenti tecnici ma dal punto di vista di comprensione del dato stesso, è sicuramente Measuring the Digital World: Using Digital Analytics to Drive Better Digital Experiences, di Gary Angel. Attraverso il suo libro, Angel ci ricorda che dietro ai dati ci sono persone e che sono queste persone che stiamo cercando di capire, e in particolare i loro comportamenti e il modo in cui interagiscono con il brand e i suoi prodotti.
  • Spostandoci invece sulla Data Visualization e il Data Storytelling, consiglio i testi di Stephen Few (un nome di riferimento per il Data Storytelling attuale) e quelli di Nathan Yau.

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A cosa serve la Business Intelligence

Ma in sintesi, a cosa serve la Business Intelligence nei contesti imprenditoriali? È molto semplice: essa è un elemento chiave nella catena del valore delle aziende, dato che consente di ottenere informazioni strategiche utili a migliorare le performance aziendali e a prendere decisioni più informate.

Qualche esempio?

  • Raccolta, analisi e interpretazione dei dati: la BI permette di raccogliere dati da diverse fonti e di analizzarli in modo sistematico e accurato, fornendo informazioni preziose sulla situazione dell’impresa e sulle tendenze del suo mercato di riferimento.
  • Supporto al processo decisionale: grazie alla BI, gli imprenditori e i CXO possono prendere decisioni più informate e tempestive all’interno del proprio campo di attività, poiché finalmente si possono basare su dati oggettivi e non solo su intuizioni o supposizioni. Questo consente di ridurre il rischio di errori e di adottare soluzioni più efficaci.
  • Identificazione di opportunità e problemi: con il supporto della Business intelligence è possibile individuare tendenze, problemi e opportunità che altrimenti potrebbero non essere immediatamente visibili, favorendo una maggiore efficienza e competitività dell’impresa. Ad esempio, la BI può essere utilizzata per individuare i prodotti più venduti, i clienti più redditizi o i processi più inefficienti.
  • Monitoraggio delle performance: tra i diversi vantaggi della BI c’è anche quello di consentire di monitorare costantemente le performance dell’impresa, fornendo informazioni utili per valutare l’efficacia delle strategie adottate e per apportare eventuali modifiche o correzioni.
  • Miglioramento della comunicazione: la BI può essere utilizzata per comunicare informazioni importanti a tutti i livelli dell’impresa, migliorando così la comunicazione interna e favorendo una maggiore collaborazione tra i dipartimenti e le Business Unit.

Avrai capito quindi che la BI rappresenta un valore aggiunto per l’impresa in termini di supporto decisionale, miglioramento delle performance e competitività. Utilizzando strumenti adeguati gestiti da professionisti della data analytics e della data visualization, le aziende possono trarre vantaggio dalla grande quantità di dati disponibili, trasformandoli in informazioni utili a prendere decisioni efficaci e a raggiungere gli obiettivi aziendali.

Conclusioni

La Business Intelligence è un processo che crea un enorme valore all’azienda: partendo da dati grezzi, attraverso la loro integrazione, analisi e trasformazione, consente di arrivare a informazioni utili per comprendere come si stanno muovendo l’azienda e il mercato, così da supportare in modo efficace la gestione aziendale. Si tratta quindi di un processo che dà alle aziende un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza.

Al tempo stesso, però, la sua implementazione non è semplice perché si basa prima su un’integrazione efficace dei dati provenienti da strumenti diversi e da reparti diversi dall’azienda, e poi da una loro elaborazione ragionata e coraggiosa, in grado di separare efficacemente ciò che è utile da ciò che non lo è.

Per questo è indispensabile affidarsi a figure estremamente competenti per impostare in azienda un sistema di Business Intelligence realmente efficace.

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