Nel contesto delle tecnologie emergenti, i Big Data Analytics costituiscono uno dei principali elementi abilitanti dell’industria 4.0, fungendo molto spesso da denominatore comune per tutte le tecnologie che si occupano, con metodi e filosofie operative differenti, di analizzare i dati per estrarre un valore informativo che altrimenti sarebbe molto complesso ottenere. In questo contesto si parla spesso di Business Analytics (o Advanced Analytics) e di Business Intelligence. Eppure quest’ultima non costituisce certamente una novità, al punto che associarla ad un contesto di tecnologia emergente risulta piuttosto singolare, almeno a prima vista.

La Business Intelligence, per come la intendiamo oggi, utilizza tecniche e strumenti di ultima generazione per analizzare grandi quantità di dati, in maniera ben differente rispetto a quanto si è fatto nei decenni di storia informatica che ci hanno preceduti. Potremmo definirla una novità di grande tradizione, ma non riusciremmo comunque a sintetizzare un concetto che fa proprio della sua capacità di evolversi nelle funzioni analitiche il segreto di una longevità che assomiglia sempre più ad una eterna giovinezza.

Trascinati dalla curiosità, abbiamo scelto di intraprendere un percorso di ricerca sugli aspetti che oggi connotano la Business Intelligence nella grande varietà lessicale della scienza dei dati, per comprendere le ragioni che la rendono una delle discipline più utili per la conoscenza nell’ambito di qualsiasi tipologia di business.

Oggi il mercato della BI ci offre una varietà di strumenti self-service che la rendono una disciplina sempre più alla portata di tutti, sfatando quel mito che la voleva una pratica elitaria, alla mercé di pochi scienziati dotati di competenze estremamente specialistiche. In molti casi, non servono lauree in matematica / statistica e non serve nemmeno essere dei programmatori esperti per trarre utilità da un’applicazione di Business Intelligence.

È invece indispensabile essere creativi nei confronti del dato e saper porre le giuste domande in funzione del proprio business: ad interrogare i dati per trovare le risposte e a descriverle in maniera comprensibile a tutti ci penserà sempre la Business Intelligence. Del resto, l’hanno inventata proprio per quello.

Cos’è la Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) è costituita da un insieme di processi tecnologici basati sull’analisi dei dati, con l’obiettivo di supportare le decisioni aziendali, rendendole più informate, più consapevoli e fondate su indicazioni oggettive. La definizione moderna di BI coincide infatti con una disciplina che si occupa di effettuare analisi di tipo descrittivo, anche se risulta probabilmente improprio circoscrivere il suo contributo ad una singola attività.

In altri termini, la Business Intelligence consente di fare domande e produrre risposte capaci di sintetizzare e concettualizzare in maniera semplice ed immediata una complessità analitica spesso estremamente stratificata.

Perché la Business Intelligence è importante nelle aziende digitali

Come vedremo più compiutamente nel corso del servizio, la Business Intelligence è in grado di supportare le decisioni e le operazioni aziendali per rendere molto più efficienti processi quali marketing, vendite, customer care, supply chain, produzione, distribuzione dei prodotti e moltissimi altri.

Generalizzando, tra i principali vantaggi della BI riscontriamo le seguenti attività:

• Rendere più veloci ed efficienti i processi decisionali;
• Incrementare la produttività e l’efficienza operativa;
• Individuare problemi che altrimenti rimarrebbero latenti;
• Snellire e ottimizzare i processi aziendali;
• Individuare i trend di mercato e sviluppare nuove strategie di business;
• Acquisire vantaggi strategici rispetto ai competitor.

La Business Intelligence consente di acquisire valore da quei dati che nell’era digitale costituiscono la principale risorsa di cui le aziende dispongono. All’origine si tratta tuttavia di una risorsa grezza, che va minata, trasporta in un luogo adeguato e lavorata ad hoc, affinché si riveli in grado di diventare un elemento prezioso per creare il valore aggiunto che i business si aspettano in termini di ROI.

Per le aziende che intendono davvero creare valore grazie al digitale è dunque indispensabile formare e consolidare una vera e propria cultura dei dati, che non si limita alla semplice manifestazione tecnologica dell’analisi, ma costituisce l’evolversi di un vero e proprio mindset. Occorre sviluppare una genuina consapevolezza e fiducia nella capacità che l’analisi descrittiva dei dati può generare, in modo da predisporre in maniera sempre più naturale e spontanea tutte le fasi che costituiscono, tra gli altri, un processo di Business Intelligence.

Com’è evoluta la Business Intelligence

La Business Intelligence fonda le propri origini semantiche verso la metà dell’Ottocento, ma per avere una prima accezione in qualche modo tangibile è necessario attendere il 1958, quando il ricercatore informatico Hans Peter Luhn, ha utilizzato il termine Business Intelligence in un articolo finalizzato a descrivere le sue caratteristiche fondamentali e soprattutto il potenziale che sarebbe stata in grado di sprigionare grazie all’implementazione di determinati processi tecnologici. Luhn ha in qualche modo segnato sul calendario la genesi di quella che oggi definiamo ancora quale Business Intelligence tradizionale.

Erano i tempi dei mainframe, ben distanti dalla concezione informatica dei nostri giorni, per cui occorre fare un ulteriore salto in avanti nel tempo, ed arrivare al 1989, quando Howard Dresner ha rinnovato il significato della BI quale applicazione di tecniche di analisi dei dati a supporto dei processi decisionali delle aziende. Si tratta di quella che viene tuttora assoggettata alla definizione della Business Intelligence moderna.

Per avere una percezione sommaria di cosa sia realmente la BI oggi è necessario fare un piccolo approfondimento per capire cosa è successo nel mezzo. L’attenzione andrebbe infatti posta sull’evoluzione che ci ha portati dalla Business Intelligence tradizionale alla Business Intelligence moderna.

In origine la BI era gestita dal reparto IT sulla base di un approccio top down, per produrre i report relativi alle richieste analitiche. L’approccio tradizionale era tuttavia molto limitato nell’iterazione, in quanto ogni domanda aggiuntiva non comportava un supplemento analitico, ma la ripetizione dell’intero processo. Ciò dava luogo a cicli lenti, dispendiosi e scarsamente fruibili in termini di supporto decisionale, dove è richiesta una notevole reattività dello strumento analitico. Le buone intenzioni c’erano, ma i tempi della tecnologia non era ancora sufficientemente maturi.

Per ovviare a questo limite, si è iniziato a ragionare in modo differente sul problema e quando le tecnologie lo hanno consentito abbiamo iniziato ad avere accesso a vere e proprie piattaforme digitali di Business Intelligence, capaci di interfacciarsi con l’utente attraverso una semplice dashboard, per riassumere in un unico pannello di controllo la visibilità dei dati da interrogare per ottenere le risposte utili a risolvere i nostri dubbi decisionali.

Attraverso tali cruscotti è ormai possibile estrarre dai dati una grande quantità di informazioni in tempo reale e soprattutto tale operazione è finalmente alla portata di una platea di attori aziendali molto più ampia rispetto ad una figura altamente specializzata, come un data scientist o un data engineer.

La Business Intelligence moderna rappresenta una disciplina estremamente matura nel metodo ma del tutto rinnovata in termini tecnologici e negli obiettivi che è attualmente in grado di raggiungere.

Differenza tra Business Intelligence e Business Analytics

Per diversi anni la Business Intelligence è stata spesso accomunata all’analisi aziendale, perché di fatto di ciò si occupava. In tempi più recenti, tale associazione ha iniziato a scindersi, in quanto l’evoluzione di altre discipline nel medesimo contesto ha comportato l’esigenza di distinguere con maggior precisione la Business Intelligence (BI) da realtà emergenti quali la Business Analytics (BA).

A scanso di equivoci, va premesso come i confini tra BI e BA siano spesso alquanto sfumati, ma in linea teorica sono disambiguabili almeno grazie alla tipologia di analisi a cui si riferiscono.

La Business Intelligence (BI) è una disciplina che consiste nella raccolta, archiviazione ed analisi dei dati relative alle operazioni aziendali, sulla base delle quali può fornire metriche in tempo reale, ai fini di migliorare il processo decisionale. Nella sua accezione tradizionale, la BI era esclusivamente basata sull’analisi descrittiva, mentre nella sua accezione moderna si è assistito all’integrazione di processi analitici più avanzati, dotati di funzioni di carattere predittivo.

Quanto alla Business Analytics vale un discorso grosso modo analogo, che si distingue in maniera sostanziale in merito alle tecniche e al modus operandi rispetto a quelle implementate nel caso della Business Intelligence. La Business Analytics impiega sistemi di apprendimento automatico, basati su tecniche di Intelligenza Artificiale, per analizzare i dati e fornire previsioni (analisi predittiva), oppure ipotizzare cosa potrebbe accadere qualora si adottassero determinate strategie e azioni (analisi prescrittiva).

Un’altra differenza tra BI e BA risiede nelle domande fondamentali che si pongono a monte dei processi analitici. Quando la Business Intelligence si chiede “cosa è successo”, la Business Analytics si starà piuttosto interrogando in merito a “perché è successo”. Quando la BI si chiede “quando”, la BA si chiede “perché è successo nuovamente”. Quando la BI si chiede “chi”, la BA concentra le proprie attenzioni su “cosa cambierebbe se cambiassimo questo”, e così via.

Le domande tipo ci aiutano a comprendere le ragioni per cui la Business Intelligence è nativamente votata all’analisi descrittiva, mentre la Business Analytics è orientata all’analisi predittiva e prescrittiva.

In termini pratici, come accennavamo qualche capoverso addietro, i confini non sono netti come quelli delineati in ambito teorico, per una ragione molto semplice. Gli strumenti di Business Intelligence sono partiti con funzioni limitate all’analisi descrittiva, ma si sono evoluti nel tempo, aggiungendo feature di analisi sempre più avanzate, come il data mining, il text mining, l’analisi statistica e l’analisi dei big data. È evidente che tali funzioni creino una sovrapposizione tra BI e BA, Ma si tratta, lo ribadiamo, di un non problema, al punto che anche quando si avverte una linea di demarcazione netta, le due discipline di analisi dei dati vengono impiegate anche simultaneamente per supportare i medesimi processi aziendali.

Gli strumenti per fare Business Intelligence oggi

Grazie al fatto di essere tecnologicamente sempre più completi e autonomi nello svolgimento delle funzioni previste, le piattaforme di Business Intelligence vengono spesso intese quali interfacce front-end dei sistemi di Big Data, che contengono dati strutturati, non strutturati e semistrutturati. Tale eterogeneità risulta immediatamente tangibile grazie alla quantità di connettori di cui si software di BI sono dotati per importare con procedure automatizzate i dati da varie fonti.

Un moderno software di Business Intelligence è dunque caratterizzato da una UI semplice ed immediata da utilizzare, grazie ad un elevato livello di automazione, che consente un approccio self-service, totalmente slegato da competenze di programmazione o dal costante supporto di personale altamente specializzato.

Una moderna piattaforma di Business Intelligence è solitamente composta dai seguenti elementi fondamentali:

• Un modulo di data visualization, capace di elaborare diagrammi e sintesi grafiche per rendere immediata la descrizione delle informazioni, grazie alla comunicazione visiva;
• Un modulo per creare le dashboard e i report che descrivono i dati visualizzati, con la possibilità di confrontarli e metterli in relazione con i KPI e le metriche di business impostabili per i vari progetti;
• Un modulo di data storytelling per creare presentazioni efficaci per un target indifferenziato;
• Strumenti dedicati al monitoraggio in tempo reale dei KPI, all’ottimizzazione delle performance, ai controlli di sicurezza e altre funzioni tipiche dei progetti di Business Intelligence.

Sulla base di queste premesse, la Business Intelligence coincide pertanto con uno spaccato tecnologico incredibilmente ampio, fatto di molte differenti manifestazioni. Vediamo alcuni tra i principali tool che costituiscono le suite di Business Intelligence. Per quanto possano apparire molte, volendo l’elenco potrebbe infatti continuare a lungo.

Analisi ad hoc (Ad hoc Analysis)

Elemento fondamentale delle moderne applicazioni di BI, soprattutto per quanto concerne la Business Intelligence self-service. Si basano su processi di scrittura ed esecuzione di query per analizzare problemi aziendali specifici. Possono essere create al volo grazie a strumenti low-code o no-code e vengono spesso utilizzati regolarmente per effettuare analisi i cui risultati alimentano le dashboard e i report dell’applicazione BI;

BI in tempo reale (Real-time BI)

È caratterizzata da un processo BI in grado di analizzare il dato in streaming per garantire agli utenti un supporto in tempo reale (o near real time) circa le informazioni del contesto aziendale cui si riferiscono. Si tratta di un’applicazione molto frequente nell’ambito dell’analisi finanziaria, in cui la variabile tempo è spesso decisiva per il successo di un investimento. La BI in tempo reale è in grado di processare lo streaming dei dati per supportare le decisioni in attività come il credit scoring o il trading azionario.

Intelligenza Operativa (OI)

Altrimenti nota come Operational Business Intelligence, è un caso particolare della BI real time che fornisce informazioni agli addetti in prima linea nelle operazioni aziendali. Il supporto decisionale garantito dalla OI è quindi orientato al problem solving dei problemi sul campo, in funzione di un processo decisionale operativo. Il suo impiego è frequentemente riscontrabile nelle linee di produzione, nella logistica, così come nei call center.

BI mobile

È specializzata nel rendere disponibili sui sistemi operativi di smartphone e tablet le dashboard delle applicazioni di Business Intelligence. I sistemi mobile, al di là della loro enorme diffusione, sono sempre più utilizzati per visualizzare i dati, senza inoltre disdegnare i processi di analisi. Le applicazioni BI mobile sono progettate in funzione di interfacce estremamente user friendly, che privilegiano la semplicità d’uso alla completezza delle funzioni rappresentate su una dashboard. Il trucco risiede nel limitare il numero di elementi, avendo cura di selezionare quelli più utili e rappresentativi nella descrizione di un evento.

BI Software as a Service (SaaS BI)

È costituita da soluzioni BI cloud native, rese disponibili da un CSP (Cloud Service Provider), per fornire funzionalità di analisi dei dati in forma di un servizio pay-per-use, sulla base di un abbonamento mensile / annuo. La SaaS BI consente il ricorso al multicloud per distribuire le applicazioni BI su piattaforme cloud differenti, in modo da sfruttarne le funzionalità esclusive evitando, per quanto possibile, situazioni di lock-bin. La SaaS BI è altrimenti nota come Cloud BI.

BI incorporata (Embedded BI)

Si tratta di applicazioni che consentono di integrare direttamente nei sistemi aziendali (es. ERP, CRM) alcune funzionalità di BI e visualizzazione dei dati, in modo di avvalersi di un supporto analitico direttamente all’interno delle applicazioni più comunemente utilizzate. Tale circostanza agevola moltissimo la diffusione di una cultura dei dati in azienda, in quanto non comporta competenze specifiche, ma consente a tutti di avvalersi di funzioni aggiuntive nelle applicazioni che utilizzano correntemente per svolgere il proprio lavoro. Implementabili sia nelle applicazioni in cloud che on-premises, i tool di BI incorporata sono disponibili sia nativamente che tramite estensioni del software principale.

BI collaborativa (Collaborative BI)

La Business Intelligence collaborativa è una tecnologia capace di combinare applicazioni BI e strumenti di collaborazione per consentire a più utenti di lavorare insieme sull’analisi dei dati, condividendo le informazioni necessarie. Si tratta di funzionalità sempre più frequenti nelle principali piattaforme di collaborazione, la cui diffusione è stata sensibilmente agevolata dalla pandemia Covid-19, con il proliferare del lavoro in remoto.

Location Intelligence (LI)

La Location Intelligence è una forma di BI che consente agli utenti di analizzare la posizione e i dati geospaziali, interfacciandoli con strumenti di data visualization capaci di contestualizzare le informazioni sulle mappe. Viene utilizzata soprattutto per svolgere analisi molto specifiche, laddove la posizione geografica costituisce un aspetto rilevante. Un possibile esempio è caratterizzato dal marketing basato sulla posizione, oppure dalle applicazioni per la gestione della logistica.

Online analytical processing (OLAP)

Si tratta di una delle prime tecnologie di Business Intelligence capaci di imporsi sul mercato e diffondersi in maniera molto strutturata nell’ambito dell’analisi dei dati. Gli strumenti OLAP sono tipici di sistemi di sintesi come i data warehouse in quando consentono agli utenti di analizzare una grande quantità di dati, il che li rende funzionali a query ed elaborazioni piuttosto impegnative. Grazie alla continua evoluzione della tecnologia, attualmente le analisi OLAP possono essere eseguite anche direttamente sui database, a vantaggio della flessibilità e della diffusione di tale metodo.

Le fasi della Business Intelligence

A seconda delle metodologie e degli strumenti utilizzati, è possibile implementare varie pipeline di Business intelligence. A titolo esemplificativo, potremmo sintetizzare un processo articolato in quattro fasi distinte in grado di ripetersi attraverso vari cicli di esecuzione.

Acquisizione e preparazione dei dati

I dati vengono acquisiti da varie fonti, ad esempio i sensori dei sistemi IoT, le interazioni degli utenti con i canali di comunicazione aziendali, oppure connettendosi ad origini di dati già archiviati.

La preparazione dei dati (data preparation) costituisce un ambito d’azione piuttosto ampio, che vede protagonisti processi come l’ETL (Extract, Transform, Load) che consentono di raggiungere una data quality funzionale ai successi processi di analisi. I dati vengono infine caricati in un sistema di sintesi come il data warehouse, dove sono resi disponibili per le operazioni di Business Intelligence.

Analisi dei dati

L’analisi dei dati rappresenta il passaggio fondamentale per estrarre valore informativo dal dato grezzo. Esistono molte tipologie di analisi, ne citiamo alcune tra le più rappresentative:

• Fogli di calcolo: i dati in forma tabellare costituiscono una delle prime fonti analizzate e sono tuttora attuali in molti contesti che comportano l’impiego di dati strutturati;
• Query di dati: i dati vengono interrogati in maniera più o meno automatizzata dall’applicazione BI anche contestualmente alla fase di importazione;
• Data Visualization: il facilitatore divulgativo più efficace della BI, consente in strumenti capaci di generare contenuti visuali capaci di semplificare e rendere estremamente più rapida la lettura dei dati analizzati.

Elaborazione dei report

A prescindere dalla forma di presentazione, il report costituisce lo strumento privilegiato per comunicare i risultati dell’analisi ai destinatari, ai fini di supportare i loro processi decisionali. La generazione del report differisce in maniera significativa a seconda del contesto, ma fondamentalmente consiste nella produzione di un sistema ordinato di documenti, facilmente consultabili per confrontare i risultati analitici con gli obiettivi prefissati, o per approfondire la conoscenza in merito ad un determinato evento. La reportistica può essere a sua volta facilitata dall’impiego di strumenti di Data Visualization e Data Storytelling.

Interazioni e supporto decisionale

La Business Intelligence si articola in analisi cicliche. Il risultato tradotto nel report può ad esempio generare un’ulteriore domanda, che si traduce in una nuova analisi dei dati per cercare una risposta esauriente. Per rendere interattivo questo processo, le moderne applicazioni BI sono dotate di dashboard che consentono di automatizzare gran parte delle operazioni con una logica self-service. Un utente generico può quindi interagire con l’interfaccia dell’applicazione BI ed interrogare i dati presenti nel sistema per ottenere le informazioni che gli occorrono per supportare le proprie decisioni.

La Business Intelligence self-service

Nel corso dei precedenti paragrafi abbiamo più volte riscontrato come le soluzioni di BI moderne privilegino lo sviluppo di strumenti self-service, capaci di automatizzare una serie di operazioni e renderle disponibili attraverso interfacce utenti semplici ed intuitive da utilizzare.

Va infatti ricordato come i primi strumenti informatici di Business Intelligence prevedessero l’azione pressoché esclusiva di professionisti IT chiamati ad eseguire le query per ottenere le informazioni descrittive utili ad alimentare i report o le dashboard interattive ad uso e consumo degli utenti delle varie linee di business dell’azienda.

Le piattaforme di Business Intelligence si sono nel frattempo evolute, arricchendo la propria dotazione funzionale nel contesto di un design più moderno, concepito davvero mettendo l’utente al centro dell’esperienza, al di là di troppa facile retorica. Grazie all’abilitazione di determinati strumenti, la stessa interfaccia può essere infatti personalizzata per l’azione dello specialista dei dati o del comune utente privo di competenze specialistiche nell’analisi dei dati.

A prescindere dall’ambito applicativo, un’applicazione ideale è quasi sempre quella che non impegna l’utente nei tecnicismi, ma gli consente di concentrarsi esclusivamente sul suo lavoro, ossia ciò che deve effettivamente svolgere e che, almeno in teoria, dovrebbe saper fare meglio di qualunque altra cosa.

Oggi costituisce ormai la prassi vedere gli analisti, così come i comuni impiegati o i decisori aziendali lavorare sulle stesse piattaforme di BI. Gli ambienti di Business Intelligence self-service consentono quindi agli utenti aziendali di eseguire query sui dati presenti all’interno dei sistemi di sintesi impiegato dall’applicazione BI, oltre a poter generare automaticamente le dashboard riepilogative dei risultati grazie ad appositi strumenti di visualizzazione dei dati.

La Data Visualization nella Business Intelligence

La visualizzazione dei dati costituisce una risorsa di grande valore quando si tratta di comunicare i risultati dei processi della BI. L’analisi visiva consente infatti guidare l’utente nel flusso di analisi dei dati, per via della naturale predisposizione dell’uomo a reagire rapidamente agli stimoli provenienti dalla vista, prima ancora che attraverso gli altri sensi. Una differenza di colore è ad esempio capace di sintetizzare una differenza in maniera più immediata rispetto ad una descrizione testuale o verbale dello stesso fenomeno.

La Business Intelligence viene sempre più spesso presentata e descritta attraverso la visualizzazione dei dati, sotto forma di dashboard che consentono di narrare in maniera interattiva una storia capace di evidenziare un insieme di informazioni che sarebbe altrimenti molto complesso far emergere altrimenti. L’immediatezza garantita dalla visualizzazione rende i dati più accessibili per ottenere un valore informativo spesso cruciale nel migliorare i processi decisionali.

Attualmente tutte le principali piattaforme di BI dispongono di una varietà di strumenti di Data Visualization, capaci di garantire interazioni più o meno complesse tra i dati e gli utenti finali. Una soluzione che ha fatto scuola in tal senso e continua a rimanere un autentico punto di riferimento è senza dubbio Tableau.

Esempi e applicazioni di Business Intelligence

In un contesto aziendale, la Business Intelligence trova una fiorente applicazione praticamente in tutti i reparti, grazie alla sua capacità innata di effettuare misurazioni, analisi dei dati e creare i report utili ad orientare le decisioni in una direzione favorevole per le sorti del business.

Marketing

Grazie all’integrazione con i sistemi CRM, la BI agevola la visibilità delle interazioni dei clienti con i canali di comunicazione aziendali oltre a costruire una reportistica su vari elementi di dettaglio. Grazie all’estrazione dei dati archiviati dai CRM, la Business Intelligence è ad esempio capace di analizzare la clientela per caratteristiche anagrafiche, zona di provenienza, prodotti posseduti e spesa media annua per combinare tali elementi e far emergere nuove opportunità di business.

Grazie alla creazione di dashboard personalizzate, il responsabile marketing può ad esempio creare “al volo” uno strumento utile a descrivere i risultati di una campagna al proprio team di lavoro, piuttosto che ai C-Level dell’azienda. L’automazione dei report può invece far risparmiare moltissimo tempo, rispetto all’esecuzione manuale di tali documenti.

Vendite

In maniera piuttosto simile a quanto evidenziato per il reparto marketing, la BI può agevolare la lettura e l’analisi comparativi dei dati relativi alle vendite, per identificare i clienti più profittevoli, ai fini di assistere i venditori nelle azioni utili alla loro fidelizzazione. Una miglior conoscenza della propria base di clientela consente di agire in maniera mirata per accelerare i processi di vendita e ridurre il time to value complessivo delle operazioni, oltre ad aumentare i margini medi di guadagno per ogni conversione.

Customer Care

La BI può supportare l’operato dei servizi di assistenza clienti agevolando ad esempio la comprensione delle problematiche più frequenti riscontrate dai clienti, associando ad esempio questa informazione con alcune tipologie di prodotto. La combinazione di più analisi può offrire elementi utili per migliorare sotto vari aspetti la qualità del servizio.

Grazie ai report generati da strumenti BI, gli addetti all’assistenza possono contattare i clienti vittime di un disservizio per offrire preventivamente quelle soluzioni utili ad evitare un calo di fiducia nei confronti del brand. I report sui problemi riscontrati possono invece essere inoltrati al reparto di progettazione, affinché si attivi per migliorare le qualità del prodotto, riducendo i malfunzionamenti e lo scontento tra i consumatori.

Risorse Umane (HR)

L’integrazione di strumenti BI con i sistemi gestionali utilizzati dal reparto HR può produrre una serie di significativi vantaggi in termini di efficienza. È infatti possibile automatizzare la generazione dei report utili a descrivere l’analisi delle ore lavorate, con i relativi costi orari dei vari dipendenti, evidenziando le differenze in termini di rendimento per i vari reparti aziendali, con la possibilità di effettuare analisi comparative riferite a periodi temporali differenti. Tale approccio consentire di monitorare su una base il più possibile oggettiva l’incremento o il decremento di efficienza delle varie linee di business, oltre ad avere uno storico per ogni dipendente facilmente interrogabile per capire quali sono le situazioni in cui è in grado di rendere meglio, agevolando la sua condizione lavorativa.

Controllo di gestione

Le capacità di calcolo combinatorio della Business Intelligence possono agevolare il controllo di gestione per rendere ad esempio visibili quegli aspetti che difficilmente emergerebbero dalla semplice analisi manuale. Grazie all’analisi di uno storico di dati relativi ai consumi è ad esempio possibile individuare degli stabilimenti poco efficienti, adoperando le opportune azioni correttive per ottimizzare i costi di gestione.

In termini ancora più generali, le applicazioni BI nelle varie linee di business potrebbero essere riferite a qualsiasi azienda, operante pressoché in qualsiasi settore di attività. La trasformazione digitale ha infatti contribuito a rendere disponibili enormi quantità di dati in qualsiasi settore di business, ragion per cui troviamo una crescente diffusione degli strumenti di Business Intelligence in ambiti quali sanità, automotive, banche, assicurazioni, chimico-farmaceutico, retail, grande distribuzione, agro-alimentare e praticamente tutti i settori dell’industria manifatturiera.

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