La Business Intelligence non è più una novità, ma il modo in cui raccogliamo, analizziamo e utilizziamo i dati sta cambiando.
Le aziende stanno ampiamente adottando strumenti di Business Intelligence per rispondere a domande specifiche e garantire il monitoraggio di metriche chiave come ottenere visualizzazioni di alto livello o raggiungere obiettivi di vendita per aumentare la propria produttività.
Tuttavia, quando si tratta di nuove tecnologie e strumenti di Intelligenza Artificiale, il tradizionale reporting BI sta perdendo di significato.
In questo imprevedibile contesto economico in rapida evoluzione e dalla forte competitività, raggiungere un mercato stabile non è un compito facile.
E’ qualcosa che richiede più dei soliti strumenti di BI.
Le aziende sono sempre più data-driven e stanno adottando moderne tecniche di BI.
Questo passaggio dalla BI tradizionale alle tecniche data-driven ha consentito alle aziende di aumentare le vendite, produrre innovazioni, aumentare la produzione, ridurre i costi operativi e conquistare una posizione di valore nel proprio settore.
Svantaggi della BI Tradizionale
L’adozione del monitoraggio aziendale e di analytics in tempo reale non solo aiuterà a gestire le sfide in un modo migliore, ma anche a garantire la crescita dell’azienda.
La BI tradizionale fornisce analisi cosiddette retrospettive, nelle quali si utilizzano i dati per comprendere il passato e migliorare gli eventi futuri.
Oggi però le aziende devono adattarsi rapidamente a condizioni mutevoli, automatizzando il monitoraggio aziendale ed il rilevamento degli errori.
La BI tradizionale richiede il coinvolgimento costante del personale IT e di un sistema informatico complesso.
Questo sistema è molto lento ed inefficace nel lungo termine e mantiene il potere dei dati aziendali solo nelle mani degli esperti, non fornendo un supporto decisionale completo.
Qual è il momento giusto per andare oltre la BI tradizionale?
- Quando le persone che lavorano in azienda non hanno accesso agli stessi dati e non hanno una visione universale del proprio business.
- Quando i leader aziendali non sono in grado di innovare e porre nuove domande senza consultare il team di analisi per “scoprire l’acqua calda”.
- Quando abbiamo insights che non riflettono una visione a 360 gradi di ciò che sta accadendo in azienda e che non mettono in luce fonti dati rilevanti e fattori disponibili.
La strategia data-driven
Oggi le aziende adottano un processo decisionale data-driven.
Utilizzano tecniche di analisi dati per far crescere il loro business, sebbene non molte si siano evolute con successo dopo il cambiamento.
Tuttavia, molte aziende si affidano ancora ai fogli di calcolo come strumento di BI per analizzare i propri dati.
Secondo un rapporto, solo il 48,5% delle aziende potrebbe adottare con successo innovazioni data-driven e solo il 41,2% può essere competitiva grazie agli analytics.
Sebbene i metodi tradizionali di BI siano stati utili al settore commerciale, ora è tempo di guardare al quadro generale.
Continous Intelligence o Intelligenza Continua
L’approccio basato sulla Continous Intelligence utilizza le analytics in real-time per le operazioni di business, facendo riferimento ai dati attuali e storici per intraprendere le azioni appropriate per il benessere aziendale.
Si tratta di un approccio più flessibile e fluido, che aiuta ad esaminare enormi fonti di dati, identificare punti dati importanti e stabilire connessioni con gli stakeholder aziendali durante problemi che richiedono un ulteriore esame.
Può essere utilizzato in diversi livelli della Supply Chain, dal servizio clienti, nel rilevamento delle frodi e nella produzione abilitata all’IoT.
La Continous Intelligence – o CI abbreviato- può accelerare i valori di business, trasformando qualsiasi processo attraverso dati attuali e rilevanti per guidare e automatizzare le azioni al momento giusto e accelerare i risultati aziendali in modo più accurato.
La principale differenza tra CI e BI è che la prima estrae i dati da una fonte diversa per determinare la giusta quantità da acquistare al momento opportuno e l’altra fa del semplice reporting su nozioni di base.
Business Intelligence moderna
La BI moderna offre strumenti tradizionali con flessibilità e accesso self-service in modo che le aziende possano creare report ed analisi on the fly e condividere dati per ottenere risultati di business ottimizzati.
Segue il principio delle DataOps e la democratizzazione dei dati per offrire uno stream continuo utilizzabile dai clienti aziendali.
La BI moderna fornisce funzionalità come dati di supporto da sistemi legacy e sistemi ERP ibridi ed è anche pronta per il cloud per supportare scenari di implementazione multi-cloud e ibridi.
Fornisce il processo completo per insights reali senza contesto o informazioni aggiuntive.
E’ costruita sul reale contesto di business e basata su di un potente modello di dati e consente la creazione di report sia tra processi che tra applicazioni.
E’ facile da usare e flessibile, e lo resterà anche in futuro.
Taglio dei costi e real-time analytics
Il taglio dei costi – o Cost-Cutting – viene implementato dalle aziende per ridurre le spese e massimizzare i profitti.
Questo metodo viene utilizzato principalmente durante le difficoltà finanziarie di un’azienda o le recessioni economiche.
Al giorno d’oggi le aziende utilizzano processi automatizzati per risolvere i problemi più velocemente con l’aiuto di algoritmi di Machine Learning per analizzare continuamente i dati e rilevare gli errori in tempo reale.
La sola BI richiede troppo tempo per rilevare gli errori.
Il metodo migliore consiste nell’utilizzare soluzioni dei vendor che offrono un time to value più rapido e un ROI molto più elevato.
Le aziende stanno anche passando dalla cosiddetta Analisi Pull all’Analisi Push, che fornisce informazioni migliori in modo da poter adottare immediatamente misure proattive.
Le aziende utilizzano il monitoraggio aziendale automatizzato e le analytics in real-time per gestire efficacemente condizioni di business incerte.
