Oggi, gli strumenti di BI per le decisioni data-driven nelle aziende stanno diventando sempre più rilevanti.

Infatti, il mercato della Business Intelligence sta crescendo rapidamente, trasformando in modo significativo ambiti come l’adozione del cloud, l’analisi avanzata, le decisioni data-driven e l’Internet of Things (IoT).

• Il 54% delle aziende afferma che la BI in cloud è fondamentale o molto importante per le loro strategie presenti e future;
• 26,9 miliardi di dollari – Il CAGR del mercato globale della BI nel 2022 è stato dell’11,9%.

L’evoluzione delle piattaforme BI

Le piattaforme di BI aziendale rappresentano un mercato maturo e altamente competitivo. La BI è passata da essere un’applicazione di back-office, che supportava principalmente casi d’uso non rivolti al cliente e non generatori di ricavi, a una risorsa aziendale chiave per la differenziazione competitiva.

Le aree di business riconoscono l’importanza di avere data analyst nel proprio team, capaci di esplorare i dati per supportare il processo decisionale. L’attuale adozione della BI in cloud è maggiore nel settore manifatturiero (58%), dei servizi finanziari (40%) e dei servizi aziendali (40%).

Il futuro delle piattaforme BI

Le tecnologie emergenti come AI, NLP e IoT trasformeranno l’architettura e le interfacce delle piattaforme di BI. Queste piattaforme stanno evolvendo verso un’integrazione totale, con più connettori/API per collegarsi ad altre applicazioni. Grazie all’API economy, gli strumenti di BI possono sfruttare soluzioni in ambienti aziendali interni ed esterni.

L’adozione della BI in cloud crescerà in molti settori, con più architetture multi-cloud e ibride per le piattaforme BI. L’analisi aumentata è una priorità per le aziende data-driven. Migliora la comprensione del business, fornisce insight, ottimizza le decisioni e integra modelli di AI avanzati.

L’analisi aumentata è l’evoluzione più avanzata della Business Intelligence. Si basa sulla capacità di rendere l’accesso e l’uso dei dati più democratico e diffuso. Include strumenti di analisi avanzata, elaborazione del linguaggio naturale (PNL), analisi in streaming e dashboard integrate.

Vantaggi delle soluzioni di BI

• Processo decisionale: fornire informazioni preziose per supportare decisioni basate sui dati, riducendo il rischio di scelte errate;
• Monitoraggio delle attività aziendali: consentire il monitoraggio e il controllo degli indicatori chiave di prestazione (KPI), analizzando l’impatto delle azioni nel tempo.
• Comprensione dei fenomeni: consentire agli utenti di esplorare i dati aziendali con analisi ad hoc su diverse dimensioni attraverso la BI self-service;
• Analisi autonoma e complessa: creare la capacità di utilizzare analisi avanzate con panorami di dati diversificati e complessi, abilitando decisioni autonome.

Fattori da considerare in una soluzione di BI scalabile

Per fornire soluzioni di Business Intelligence ad alto impatto, è essenziale affrontare correttamente i temi legati all’archiviazione, trasformazione e presentazione dei dati:

• Valore strategico: fornire informazioni utili per supportare il business, considerando le esigenze degli stakeholder, attraverso la progettazione di dashboard facili da capire e utilizzare;
• Integrazione dei dati: collegarsi a fonti di dati, svolgere processi ETL per integrarli e progettare un modello di dati adattato per facilitare lo sviluppo e il miglioramento di dashboard;
• Automazione e coerenza: migliorare la coerenza attraverso lo sviluppo di pipeline di dati automatizzate e aggiornamenti di dashboard, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto per la crescita aziendale;
• Scalabilità e reattività: progettare una soluzione capace di adattarsi alla crescita dei dati e all’integrazione di nuove fonti, mantenendo una bassa latenza, reattiva e flessibile per gli utenti aziendali;
• Autonomia e intelligenza aumentata: migliorare l’analisi aziendale consentendo la BI self-service e sfruttando funzionalità di big data e analisi avanzata per ottenere insight tramite analisi predittiva, PNL, ecc.

Aggiornamento software: il mercato

BIP monitora costantemente il mercato tecnologico per rimanere aggiornata sullo stato dell’arte degli strumenti di BI. Secondo il Gartner’s Magic Quadrant, Power BI, Tableau e Qlik continuano ad essere leader di mercato, con una forte tendenza alla concentrazione del mercato.

Il Magic Quadrant di Gartner mostra lo stato attuale della BI. Qlik, nonostante il suo impatto, affronta una forte concorrenza. Power BI e Tableau spiccano per adattabilità e prezzi competitivi. Nel 2019, Salesforce ha acquisito Tableau e Google Looker, accelerando la concentrazione del mercato.

Principali strumenti di BI

Oltre alle funzionalità, le principali piattaforme di BI offrono diverse soluzioni architetturali e integrazioni per supportare il business data-driven e l’evoluzione dell’hardware.

Di seguito, i principali strumenti di BI:

• Power BI è la soluzione di BI di Microsoft, il cui servizio cloud (Azure) è attualmente il provider di BI in cloud pubblico preferito dalle aziende. Offre un’ampia gamma di funzionalità di BI e analisi attraverso il pacchetto Power BI. Power BI Desktop può essere utilizzato come opzione autonoma, locale, per utenti individuali o attraverso soluzioni di server aziendali. Gli utenti di Power BI Dataflow, Datasets e Query Editor possono accelerare lo sviluppo del flusso di dati per supportare la creazione di dashboard.
• Tableau offre un’esperienza di esplorazione visiva altamente interattiva e intuitiva, consentendo agli utenti aziendali di accedere, preparare e analizzare facilmente i propri dati senza bisogno di codifica, attraverso tre prodotti principali: Tableau Desktop, Tableau Server e Tableau Online (offerta cloud di Tableau).
• Qlik offre scoperta e analisi dei dati governati come applicazione autonoma o integrata in altre applicazioni. Qlik propone un’ampia gamma di soluzioni architetturali per l’implementazione (Qlik as a Service, Qlik Server on Cloud, Qlik Server Enterprise) e fornisce vari connettori, add-on e un marketplace di dati per migliorare lo sviluppo delle applicazioni.

Benefici degli strumenti di BI per decisioni data-driven nelle aziende: mappa delle piattaforme leader di mercato BI

Strumenti di BI per decisioni data-driven nelle aziende: ambito completo di un progetto di Business Intelligence

Un progetto di Business Intelligence comprende diverse fasi, dalla raccolta dei dati alla generazione di report. Scopriamo ciascuna di esse:

1. L’ingestione dei dati si riferisce alle attività legate alla raccolta dei dati, che può avvenire direttamente da fonti attraverso connettori (nei casi più semplici) o tramite procedure ETL in pipeline sofisticate. ETL è l’acronimo di Estrazione, Trasformazione e Caricamento.
2. L’archiviazione dei dati riguarda i dati utilizzati nella creazione di dashboard. A seconda dell’architettura, i dati possono essere archiviati in data warehouse (DWH), data lake o sulla piattaforma di BI. Possono non essere archiviati, richiedendo l’estrazione periodica dei dati.
3. Il modeling dei dati è il modo in cui i dati vengono organizzati per supportare la preparazione di dashboard e deve essere progettato in base alle esigenze aziendali. Il modello dei dati dipende dall’infrastruttura e dai tipi di dati.
4. Gli utenti sono le parti interessate più importanti, ma rappresentano anche una potenziale minaccia per la sicurezza dei dati. I principali strumenti di BI offrono diversi tipi di prodotti, come licenze desktop, server e SaaS, che possono influenzare le decisioni relative alla sicurezza.
5. La reportistica dei dati consiste nella creazione di dashboard utilizzando strumenti di BI, che svolgono un ruolo fondamentale nella presentazione dei risultati di algoritmi complessi, geoanalisi, NLP (Natural Language Processing), ecc. Le architetture di BI più avanzate forniscono agli utenti con competenze base in materia di dati (data literacy) strumenti di BI self-service per consentire analisi ad hoc (on-demand).

Strumenti per la reportistica dei dati BI

Come la consulenza trasforma i dati in insight: stimolare la crescita e l’efficienza operativa

Nonostante l’uso di tecnologie emergenti come AI, NLP e IoT, alcune aziende faticano a modernizzare i processi. Utilizzano ancora report in Excel con dati decentralizzati e analisi diverse per dipartimento.

Un cliente di BIP, nel settore agroalimentare, aveva questo problema. Abbiamo implementato dashboard personalizzate che hanno facilitato l’accesso a dati aggiornati in tempo reale. Questo ha migliorato l’efficienza operativa e accelerato la crescita.

Il percorso verso la centralità del cliente e la creazione di una BI Factory

Il progetto è iniziato con l’identificazione della necessità di report gestionali per supportare decisioni data-driven. Attraverso due progetti precedenti di governance per la direzione della centralità del cliente e della data foundation, BIP ha mappato circa 60 analisi, riflesse in 24 dashboard su Power BI, che hanno permesso:

• Precisione e consapevolezza nelle decisioni: informazioni rilevanti e aggiornate in tempo reale garantiscono decisioni più strategiche e accurate.
• Identificazione di opportunità e prevenzione dei problemi: l’analisi dei dati consente di individuare opportunità di crescita e di prevenire problemi prima che abbiano impatti sull’organizzazione.
• Aumento dell’efficienza operativa e riduzione dei costi: l’ottimizzazione dei processi e decisioni più efficaci portano a una riduzione dei costi e a un aumento della produttività.

Quantità di analisi mappate per aree

L’obiettivo principale era fornire ai manager una piattaforma unificata per accedere in tempo reale a metriche e indicatori chiave, permettendo un’analisi più rapida e accurata delle performance aziendali.

Approccio Agile per flessibilità e adattabilità

Adottando la metodologia Agile, abbiamo completato le attività di configurazione necessarie ed eseguito la fase di sviluppo della dashboard in 7 sprint, consegnando in modo incrementale con feedback costante degli utenti.

Questo approccio ha garantito:

• Trasparenza: monitoraggio continuo dell’avanzamento del progetto e comunicazione chiara con le parti interessate.
• Interazione: identificazione e correzione di incongruenze e ottimizzazioni in base alle esigenze degli utenti.

Creazione di dashboard dettagliate e orientate a decisioni data-driven

La creazione delle dashboard è stata effettuata attraverso cicli successivi di analisi, progettazione e sviluppo per ciascuna area aziendale mappata. Le fasi dettagliate includevano:

1. Raccolta dei requisiti: immersione nei processi e nei report dell’area selezionata per comprendere i dati, gli indicatori chiave desiderati, le esigenze degli utenti e il mapping delle fonti di dati con tutti gli stakeholder coinvolti (utenti finali, team di ingegneri e analisti BI);

1. Template – Design: creazione e validazione di mockup (su Figma) delle dashboard rispettando l’identità visiva dell’azienda, illustrando tutti gli indicatori chiave desiderati e fattibili con i dati disponibili;

1. Integrazione dei dati: raccolta e disponibilità dei dati necessari per la creazione degli indicatori chiave;

1. Sviluppo BI: sviluppo delle dashboard su Power BI seguendo il mockup approvato, validazione con gli stakeholder, implementazione delle modifiche necessarie e pubblicazione delle dashboard nel workspace aziendale, considerando il controllo degli accessi (RLS);

1. Documentazione: produzione e consegna della documentazione tecnica relativa alle dashboard pubblicate.

Una delle principali sfide affrontate durante lo sviluppo è stata la scarsa familiarità della maggior parte degli utenti con l’uso di dashboard. Per superare questo ostacolo, il team ha adottato tecniche di UX (esperienza utente) e creato un template intuitivo. Questo ha semplificato la navigazione all’interno delle dashboard.

Inoltre, è stata creata una home page intuitiva, con tutti i pannelli sviluppati e organizzati per le direzioni dell’azienda.

Un programma efficiente per il successo

Il progetto è stato realizzato in 20 settimane, inizialmente con sprint di 2 settimane. Sono stati adeguati all’inizio del progetto a una durata di 3 settimane, tenendo conto delle dipendenze interne del cliente e del ritmo di consegna del team.

Il team del progetto era composto da esperti BIP e professionisti dell’azienda, che partecipavano attivamente a tutte le cerimonie agili, contribuendo con feedback costanti e collaborando rapidamente con BIP per risolvere eventuali difficoltà.

Per garantire che ogni sprint includesse il ciclo completo di costruzione del pannello, il ciclo è stato suddiviso in 3 gruppi di attività:

• Gruppo A: Raccolta dei requisiti, Template/Design e Integrazione dei dati;

• Gruppo B: Sviluppo e pubblicazione BI;

• Gruppo C: Documentazione;

Poiché esisteva interdipendenza tra i gruppi, il team si è concentrato simultaneamente su 3 aree/dipartimenti per sprint.

Risultati e impatto: i dati diventano in crescita ed efficienza per una cultura data-driven

Con l’implementazione delle dashboard sviluppate da BIP, l’azienda agroalimentare ora ha accesso a una visione completa e trasparente dei propri dati, permettendo ai suoi manager di prendere decisioni più precise, strategiche e basate su fatti concreti.

È lo sviluppo di una nuova cultura data-driven.

Consulenza per decisioni data-driven: BIP xTech può aiutare

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