Come ogni anno, Gartner ha pubblicato il tanto atteso “Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms”, che in sostanza riporta la classifica dei migliori Software di Analisi Dati e Business Intelligence attualmente sul mercato.
Qlik si trova ancora una volta – l’undicesima – sul quadrante dei Leader, ma non vogliamo parlarvi di questo oggi (anche se ne siamo molto orgogliosi).
In questo articolo vogliamo invece stilare una classifica delle caratteristiche indispensabili che uno strumento di Analytics e Business Intelligence deve avere per emergere in una Software Selection aziendale.
E’ chiaro che Gartner utilizzi diversi metri di giudizio per mettere in piedi il suo Quadrante Magico, come ad esempio le funzionalità dell’interfaccia, l’approccio commerciale, la roadmap evolutiva definita dal vendor, la diffusione del tool e via dicendo.
Ma secondo noi, quando si tratta di scegliere la prossima Piattaforma di Analytics o Business Intelligence per la propria Azienda, l’elemento che più “pesa” sulla decisione finale è l’usabilità, ed è per questo che la nostra classifica sarà incentrata su di una visione “lato utente” di quelle qualità che possono fare la differenza in un mercato sempre più competitivo.
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Le caratteristiche “lato utente” indispensabili per la tua prossima Piattaforma di Analytics e Business Intelligence
Semplicità
Sembra una cosa banale da dire, ma in realtà la semplicità è un elemento fondamentale quando si parla di Piattaforme di BI ed Analytics.
Uno Strumento di BI efficiente dovrebbe supportare costantemente le decisioni strategiche aziendali o gli obiettivi di business, siano essi incentrati sul migliorare le vendite, aumentare il margine, ridurre i costi, ottimizzare la supply chain e così via.
Questo significa che il Software deve saper dare risposte ovviamente corrette ed appropriate, ma soprattutto in modo rapido.
La rapidità si misura anche in quanto velocemente chi ci lavora riesca ad arrivare al risultato e, ancora meglio, in quanto ripida sia la “learning curve” per arrivare almeno ad un livello base di utilizzo dello strumento in tempi relativamente brevi o addirittura ad una completa indipendenza dell’utente nell’usufruirne.
Resta quindi importantissimo capire quanto rapidamente si possa iniziare a produrre qualcosa di utile con il nostro Strumento di Analytics o BI, sia a livello di utente che di amministratore di sistema.
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Rispondere alle esigenze di base
Molte Piattaforme di BI ed Analytics peccano spesso di “superbia” in fase di sviluppo, mettendo talmente tanta carne al fuoco tra bellissimi output grafici e la possibilità di creare analisi complesse da rendere poi nella pratica lo strumento inutilizzabile ed inaccessibile, troppo avanzato rispetto alle reali necessità analitiche dell’Azienda.
Sembrerà noioso, ma è consigliabile e proficuo per il futuro partire dal soddisfare esigenze basiche e concrete degli utenti finali, trasformando questi ultimi di fatto in alleati nella promozione dell’ambiente di analytics che, alla lunga, potrà evolversi in qualcosa di più “elevato”.
Per farla semplice: se un’Azienda ha necessità di creare Reportistica Statica, le servirà uno strumento che come prima cosa, in mezzo a molte altre funzionalità, sappia fare quello e lo sappia fare bene. Nient’altro.
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Analytics Self-Service
La possibilità di analizzare in maniera autonoma i propri dati dovrebbe sicuramente essere una delle caratteristiche principali di una Piattaforma di Analytics e BI.
L’impressione, guardando alcuni tra gli strumenti ad oggi maggiormente diffusi, è che la gara sia in pieno svolgimento, ma il traguardo è ancora lontano per arrivare a soddisfare un utente che vive di pane e tabelle pivot di Excel.
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Advanced Analytics
La realtà dominante, almeno in Italia, racconta un livello di analisi dei dati generalmente basico all’interno della maggior parte delle Aziende.
Il ricorso a metodi di Advanced Analytics come Machine Learning, AI, ecc. è di fatto ancora riservato a pochi soggetti “eletti”, che possono investire in Ricerca e Sviluppo e dedicare risorse esclusivamente a questo ambito.
Proprio per questo è importante valutare se e come una piattaforma di Analytics si ponga in merito all’utilizzo di Analytics avanzate, con l’obiettivo appunto di rendere l’analisi predittiva/prescrittiva accessibile a tutti, sia dal punto di vista economico che da quello funzionale.
Tra l’altro il modo in cui un vendor sia oggi posizionato su questa tematica, che volente o nolente sarà un requisito fondamentale nel prossimo futuro, la dice lunga sulla sua “vision” nonché sulla “roadmap” evolutiva del software oggetto della valutazione.
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Connessioni con più Fonti Dati
Una Piattaforma di Analytics e BI che si rispetti deve assolutamente assicurare l’accesso a fonti dati eterogenee e soprattutto saperle riunire tutte quante all’interno dello strumento come se provenissero da un’unica sorgente.
Sarà dunque importante, in fase di valutazione del nostro prossimo Software, capire sin da subito quali sono le connessioni di base e pronte per l’uso che lo strumento mette immediatamente a disposizione.
Se vi serveranno connessioni di livello più avanzato, come API personalizzabili, dovrete armarvi di buona volontà e soprattutto di un bravo programmatore.
Multi-Device
Questo dovrebbe essere un prerequisito fondamentale e più che scontato al giorno d’oggi, ma molto spesso non è così.
Molti Strumenti di BI e Analytics costringono ancora i propri utilizzatori a sviluppare versioni diverse di Report o Dashboard con lo stesso contenuto per device diversi (computer, smartphone, tablet ecc.).
È vero che ogni device suggerisce livelli di dettaglio e tipologie di rappresentazioni differenti, ma questo non dovrebbe costringere a sviluppare da zero ogni volta.
La Piattaforma di Analytics e BI che cercate deve essere nativamente responsive, in modo che tutto al suo interno si adatti automaticamente a qualsiasi tipologia di device senza interventi da parte dell’utente.
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Export semplici
Per quanto il nostro prossimo Strumento di Analytics si debba ergere ad unico luogo dove attingere a tutte le informazioni aziendali, è consigliabile valutare sempre la facilità nell’esportare in Excel i dati sottostanti l’output del suo ambiente.
Perché non c’è niente da fare, i potenziali clienti lo chiederanno sempre. E sarà un fortissimo elemento di giudizio.
Cloud
Che sia su Cloud o On-Premise, la nostra Piattaforma di Analytics e BI deve poter prevedere un ambiente di condivisione nel quale pubblicare ciò che abbiamo realizzato.
L’ambiente, inoltre, deve ottimisticamente essere personalizzabile per gruppi di utenti, ancora meglio per singoli utenti.
Impatti sull’Infrastruttura Informatica
Le piattaforme di Analytics, per quanto importanti per le Aziende, non dovrebbero stravolgere l’architettura esistente, fatta di ERP che garantiscono l’operatività dell’azienda stessa e di altri sistemi dipartimentali collegati.
Se, in uno scenario On-Premise, la Soluzione che stiamo valutando richiede server dedicati con caratteristiche così particolari da non poter rientrare nei piani standard di backup, allora questo è un vincolo da considerare attentamente prima della scelta.
Così come il fatto che la piattaforma stessa richieda competenze sistemistiche che magari non sono disponibili internamente all’azienda.
Si tratta di costi indiretti che andranno ad incidere sul budget aziendale, ad esempio per la formazione del personale nel secondo caso.
Conclusioni
Semplice, rapido, sicuro, utile.
Queste, in buona sostanza, dovrebbero essere alcune tra le principali caratteristiche delle Piattaforme di Analytics e Business Intelligence.
Al di là delle classifiche standard, una valutazione pratica deve tener conto attentamente del contesto specifico in cui si andrà ad agire, sia in termini attuali che prospettici, considerando altresì gli impatti sui sistemi e, ovviamente, l’effort economico diretto e indiretto o nascosto.
Ma, prima di tutto, la nostra scelta dovrà considerare le esigenze degli stakeholder aziendali, sia in termini di output che di User Experience.
Il ROI di una Piattaforma di Analytics e Business Intelligence è sempre difficilmente identificabile.
Spesso però lo si può percepire dal grado di utilizzo “intelligente” della stessa da parte degli utenti.
Su questo bisogna lavorare, a partire da una altrettanto intelligente Software Selection che sia basata su criteri pratici e che tenga conto del contesto specifico.
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