Integrare strumenti di analisi predittiva e business intelligence significa trasformare un’azienda in una data-driven company. Ovvero un’organizzazione che ha la capacità di cogliere in tempo reale l’evoluzione degli scenari in cui opera, e soprattutto l’agilità per reagire in modo coerente e tempestivo. Tutto, evidentemente, ruota intorno ai dati: alla loro raccolta, alla loro elaborazione e alla loro condivisione. Ma per combinare le due dimensioni è necessario fare un salto di qualità, proprio in termini di data management.
Vediamo quindi, più nel dettaglio, cosa comporta sul piano operativo adottare questo approccio integrato.
Cosa significa integrare analisi predittiva e business intelligence
Per prima cosa, ricordiamo gli ambiti a cui fanno riferimento le due discipline. La Business Intelligence (BI) ha come scopo quello di raccogliere, organizzare e analizzare i dati storici per comprendere passato e presente di un’azienda. Grazie alla BI, è possibile monitorare le performance, identificare trend e prendere decisioni informate. La BI permette, in sintesi, di rispondere a domande quali “Cos’è successo?” e “Qual è la causa?”.
L’analisi predittiva, invece, supera la mera funzione descrittiva, e punta a ipotizzare le probabilità con cui possono avverarsi eventi futuri sulla base di modelli statistici e algoritmi di machine learning. Utilizzando i dati storici raccolti con la BI, l’analisi predittiva identifica pattern, correlazioni ed eccezioni, da sfruttare per anticipare tendenze del mercato e creare mappe di rischio. In altre parole, l’analisi predittiva permette di rispondere a domande come “Cosa può succedere?” e “Qual è la prossima azione da intraprendere?”.
Analisi predittiva e business intelligence, dunque, si integrano nel momento in cui si estraggono insight e previsioni da dati storici ripuliti e riorganizzati dalla BI. Non è dunque un caso che negli ultimi anni, gli strumenti di analisi predittiva e business intelligence siano sempre più frequentemente proposti in offerte congiunte dai vendor
tecnologici: in questo modo le imprese possono accedere facilmente a piattaforme BI che inglobano nativamente la predictive analytics.
Cosa permettono di fare le piattaforme di nuova generazione
Parliamo di soluzioni in grado di supportare i processi di business intelligence in chiave end-to-end: dalla preparazione dei dati, all’esplorazione visiva, fino alla generazione di informazioni dettagliate su topic specifici. Le piattaforme più avanzate riescono a dialogare sia con gli utenti meno esperti (grazie all’utilizzo di assistenti virtuali alimentati dall’GenAI che favoriscono l’adozione di un modello self-service), sia con gli specialisti della data science (facendo leva su funzionalità ad hoc in ambito AI/ML).
Un nome per tutti? SAP, che in qualità di specialista delle soluzioni per l’intelligent enterprise ha fatto da capofila nella creazione di un’offerta integrata: SAP Analytics Cloud. Si tratta di una piattaforma che accanto ai tradizionali strumenti di reporting include modelli di machine learning facilmente utilizzabili anche senza competenze specifiche. Le funzionalità, così come gli use case supportati, si ampliano notevolmente se si decide di fare leva sull’intero ecosistema proposto dal vendor, che poggia su altre due componenti: SAP Datasphere (la struttura di base su cui innestare il data fabric aziendale) e SAP HANA Cloud (database in-memory di ultima generazione con funzionalità avanzate di analisi predittiva).
Come si evince dal nome dei prodotti, l’intero stack tecnologico è disponibile in cloud, il che significa che le aziende che scelgono queste soluzioni possono scalare i casi d’uso sviluppati in modo praticamente illimitato, e gestire senza appesantire l’infrastruttura IT tutte le nuove fonti di dati disponibili.
Dal retail alla GDO, passando per il manufacturing, infatti, integrare analisi predittiva e business intelligence nell’ottica di delineare scenari futuri e intercettare nuove opportunità di business vuol dire oggi raccogliere ed elaborare enormi volumi di input, strutturati e non strutturati, che arrivano da una moltitudine di canali.
- Dati generati dagli utenti: interazioni sui social media, recensioni online, insight di navigazione web o provenienti da app mobile.
- Dati provenienti dall’Internet of Things: input raccolti da sensori presenti sugli oggetti connessi.
- Dati geospaziali: informazioni legate alla posizione geografica, utili per analizzare le preferenze dei clienti in base alla loro localizzazione.
- Dati provenienti da transazioni finanziarie: dettagli provenienti da carte di
- credito, transazioni bancarie, pagamenti digitali.
- Dati provenienti da fonti esterne: meteorologici, economici e demografici.
Sprigionare il potenziale di analisi predittiva e business intelligence: il valore di un partner come Qintesi
Risulta evidente che per le aziende che vogliono puntare sull’integrazione di analisi predittiva e business intelligence non esistono particolari limiti di natura tecnologica. Le principali barriere all’ingresso per le organizzazioni che puntano a trasformarsi in data-driven company riguardano solitamente:
- la cultura aziendale, che si manifesta in resistenza al cambiamento, mancanza di fiducia nei dati, scarsa comunicazione tra i diversi livelli gerarchici;
- l’assenza di competenze, sia in termini di conoscenza degli strumenti software che sul piano delle capacità analitiche e della familiarità con le tecniche e i processi per l’implementazione di applicazioni AI/ML;
- la presenza di una infrastruttura tecnologica obsoleta, a cui di solito si accompagna una bassa qualità dei dati raccolti;
- i processi approvativi, con la centralizzazione delle decisioni laddove mancano framework analitici e iter decisionali basati sui dati.
Superare queste criticità e sprigionare tutto il potenziale delle nuove piattaforme di analisi predittiva e business intelligence vuol dire poter contare su un partner strategico: una tech company che superi la logica della mera fornitura tecnologica e affianchi il management non solo nell’identificazione dei casi d’uso promettenti, ma anche nello sviluppo di una vera e propria cultura del dato all’interno dell’azienda.
In Qintesi abbiamo maturato esperienze e competenze per aiutare i nostri clienti in questa delicata trasformazione. La nostra filosofia? Costruire soluzioni imperniate sulle reali esigenze del business, implementando strumenti e processi che apportino in tempi rapidi un valore concreto e facilmente misurabile.
