Business Intelligence per il Decision Making
Sono sempre più numerose le aziende che necessitano di conoscere a fondo i propri dati per estrarre informazioni e sviluppare strategie efficaci, basate su di essi. Sono altrettanto numerosi i report che attestano come questo fenomeno sia in rapida espansione: uno fra tutti il “2018 Global State of Enterprise Analytics”1, di Microstrategy Inc., che afferma che circa il 57% delle principali aziende nel mondo sta usando big data e data analytics per accelerare la propria trasformazione digitale e il proprio rendimento, ma questa percentuale sta aumentando ed è destinata a crescere ulteriormente nei prossimi anni.
A valle delle 7 nuove linee guida UE in merito all’uso e sviluppo etico dell’Intelligenza Artificiale, che sanciscono il ruolo fondamentale ed imprescindibile dell’uomo nel controllo di queste nuove tecnologie, solo le aziende che sapranno analizzare ed utilizzare queste massicce quantità di dati in modo coerente, consapevole ed efficace riusciranno a sopravvivere al cambiamento e alla crescente competizione, avvantaggiandosi in modo vincente sul mercato, quindi solo quelle che adotteranno sistemi di Business Intelligence (BI) e sapranno governarli al meglio per portare nuove informazioni, visioni e nuova conoscenza in azienda.
In questo articolo scoprirai
- Che cos’è la Business Intelligence
- Quali vantaggi può portare alle aziende
- Che tipo di dati analizza
- Quali sono le principali applicazioni della BI
- Quali sono le prospettive future
- Come usiamo la BI in Energy Way
Che cos’è la Business Intelligence?
Una mappa di dati nelle mani dei decision makers
La Business Intelligence è un insieme di processi, applicazioni e tecnologie di raccolta, integrazione, analisi e visualizzazione dei dati e delle informazioni presenti in azienda. Possiamo immaginarla come una mappa digitale evoluta nelle mani dei decision makers per orientare le loro decisioni e strategie in modo puntuale ed efficace, una sorta di mappa di navigazione evoluta per chi oggi conduce un’azienda. Si tratta quindi di potenti strumenti di analisi descrittiva e di mappatura dello stato dell’arte dei processi aziendali e per questo motivo spesso la BI viene associata ai sistemi DSS (Decision Support Systems). Le branche della Data Science e della Business Intelligence, inoltre, sono tra loro interconnesse, poiché la prima rappresenta un blocco fondamentale per la seconda, e permette di estrarre valore dai dati attraverso i report di analisi di BI (in questo senso quindi la Data Science è al servizio della BI e non un suo sinonimo, come spesso si è erroneamente portati a pensare)
Che vantaggi apporta la Business Intelligence alle aziende?
“If you can’t measure it you can’t improve it” (“Se non lo puoi misurare non lo puoi migliorare”)
– William Thomson, noto come Lord Kelvin, fisico e matematico irlandese
I sistemi di BI permettono di acquisire maggior consapevolezza e controllo dei problemi presenti in azienda o di eventuali aree di potenziamento. Questi strumenti e processi di analisi quantitativa e di elaborazione dati forniscono un efficace supporto orientativo ai decisori nella definizione delle loro strategie, basate quindi su evidenze numeriche a guida delle intuizioni.
Mediante questo approccio data-driven è possibile quindi individuare la strada per raggiungere l’obiettivo in modo puntuale e mirato, grazie alla costante misurazione delle performance che consente al contempo di ottimizzare i processi esistenti e di risparmiare risorse. In sostanza tutti coloro che sono chiamati ad assumere decisioni all’interno delle aziende possono trarre un grosso vantaggio dal valore strategico della Business Intelligence, acquisendo una visione chiara e dettagliata dello stato operativo dell’azienda e controllando in maniera capillare i processi interni.
Grazie a dashboard, cruscotti di monitoraggio di performance e piattaforme di BI per l’elaborazione e la visualizzazione dei dati anche chi non ha competenze tecniche può leggere ed interpretare gli insights in modo rapido, dettagliato ed efficace.
Che tipo di dati richiede la BI?
In una parola: qualsiasi.
I tipi di dati aziendali che possono essere analizzati e processati dai sistemi di BI sono potenzialmente infiniti. Tuttavia, è necessario che essi siano quanto più possibile dati strutturati, al fine di poterne organizzare visualizzazioni ed elaborazioni quantitative corrette ed efficaci.
In che ambiti viene applicata la Business Intelligence?
Dall’efficienza alla gestione di processo, dal monitoraggio …
all’identificazione di trend di vendita. Gli ambiti di applicazione della Business Intelligence si stanno moltiplicando sempre di più. Ad oggi quelli di maggior successo riguardano:
- l’efficienza operazionale interna, mediante incrocio di dati provenienti da sistemi integrati (ERP, CRM ecc.)
- il controllo ed il potenziamento delle performance di processo, ovvero la gestione di variabili spesso imprevedibili, come ad esempio il tempo medio di ritardo nella consegna di prodotto
- il monitoraggio degli stati operativi, delle strumentazioni e dei consumi interni all’azienda, con sistema di notifica intelligente, in caso di anomalie di lettura o di avvicinamento a soglie di consumo da non superare
- l’individuazione di trend di vendita
- la personalizzazione di servizio, determinata dalla misurazione ed analisi di esigenze e comportamenti effettivi dei consumatori
Grazie a questo network e a modelli avanzati d’Intelligenza Artificiale abbiamo migliorato del 75% la gestione delle autorizzazioni sul sistema SAP, ridotto del 90% il tempo di gestione del sistema stesso ed aumentato il livello generale di sicurezza interno.
Quali prospettive si stanno delineando per la BI?
+ Big Data + Intelligenza
Il futuro della Business Intelligence sarà fortemente governato dall’avanzamento tecnologico dell’Industria 4.0 e dalla crescente disponibilità ed interconnessione dei dati all’interno delle aziende: per questo la BI diventerà un servizio sempre più “intelligente” ed evoluto.
Da una parte sarà infatti possibile usufruire di più dati e tecniche più sofisticate per estrarre dati da sorgenti prima inaccessibili (ad esempio attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale, il Natural Language Processing) e dall’altra si potranno creare report informativi sempre più avanzati, grazie all’impiego di modelli e tecniche d’Intelligenza Artificiale per l’elaborazione di insight a partire da banche dati aziendali (come nel caso del modello previsionale costruito su database gestionali).
La Business Intelligence in Energy Way
Modello Descrittivo > Analisi Predittiva > Prescrizione
In Energy Way usiamo la BI come primo step funzionale allo studio avanzato dei processi: attraverso algoritmi descrittivi analizziamo le relazioni che intercorrono fra le variabili che caratterizzano i processi specifici in esame – correlazioni forti e deboli – arrivando a definirne i comportamenti mediante appositi modelli matematici. Sulla base di questa prima mappatura descrittiva sviluppiamo poi modelli di Artificial Intelligence, ovvero algoritmi predittivi capaci di anticipare i comportamenti futuri del fenomeno, ed algoritmi prescrittivi, sulla base dei quali definire e guidare in modo efficace strategie future e piani di ottimizzazione.
“ Matrice di Correlazioni” – Ottimizzazione del Termovalorizzatore di Gruppo Hera
Attraverso questa matrice, rappresentativa delle correlazioni forti e deboli che caratterizzano l’impianto Waste-To-Energy di Ferrara, e attraverso sistemi d’Intelligenza Artificiale, Gruppo Hera ha potuto aumentare la produzione di vapore delle caldaie dell’1%, ottimizzando il processo complessivo di combustione del termovalorizzatore.
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1 2018 Global State of Enterprise Analytics Report: https://www.microstrategy.com/getmedia/50ea9c13-feb7-4b9a-b976-8b04ca39abb2/Global-State-of-Enterprise-Analytics-Report-MicroStrategy_2018
