Eseguire in autonomia processi analitici, interrogare i dati ed avere informazioni di business, anche senza competenze tecniche oggi è tutt’altro che chimera, grazie agli strumenti di Self-Service Business Intelligence (SSBI).

Moltissime aziende stanno implementano funzionalità di BI Self-Service per rendere più facile per le persone non tecniche (dai dirigenti e top managers fino ai lavoratori in prima linea nelle varie business unit) ottenere utili informazioni dai dati raccolti nei sistemi di Business Intelligence e Analytics.

L’obiettivo comune per tutte le aziende è guidare un processo decisionale più informato, basato sui dati, che si traduca in risultati aziendali positivi, come una maggiore efficienza e produttività, una migliore soddisfazione del cliente e maggiori entrate e livelli di redditività, consentendo anche a chi non ha competenze specifiche sui dati e di analisi di poterne godere i frutti.

 

Cosa si intende per Self-Service Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) Self-Service è un approccio all’analisi dei dati che consente agli utenti aziendali di accedere e lavorare con i dati aziendali anche se non hanno esperienza in BI, analisi statistica o Data Mining. Gli strumenti di BI self-service consentono agli utenti di filtrare, ordinare, analizzare e visualizzare i dati senza coinvolgere i team tecnici di BI o il personale IT della propria organizzazione.

La Business Intelligence Self-Service consente a team come sviluppatori di prodotti, vendite, finanza, marketing, supply chain, ecc. di utilizzare le informazioni basate sull’analisi dei dati per prendere decisioni più efficaci. Gli strumenti Self-Service, in quest’ottica, aiutano a creare una nuova cultura basata sull’utilizzo dei dati nei processi decisionali.

 

Business Intelligence tradizionale vs. Self-Service BI

Con i tradizionali strumenti e processi di BI, il team di analisti o i professionisti IT hanno il totale “controllo” sull’accesso ai dati ed a tutti i processi e procedimenti per la loro analisi, riservati per lo più ad utenti tecnici o con competenze sufficienti per “lavorare” sui dati.

Con questo tipo di approccio, gli utenti delle business unit, quando hanno bisogno di interrogare i dati e fare analisi, devono ricorrere al supporto ai propri colleghi tecnici e chiedere loro di eseguire determinate analisi e fargli avere i risultati. Lo stesso vale dunque per report e grafici: ogni volta che si ha necessità di avere questo tipo di risorse si deve passare per una serie di processi che partono con la raccolta dei requisiti aziendali da parte degli analisti ed esperti di dati e culmina con la restituzione di un “prodotto finito”.

Al contrario, un ambiente di Self-Service BI consente non solo agli analisti aziendali, ma anche ai dirigenti, ai managers e tutti gli altri utenti che non fanno parte dell’IT di interrogare i dati, creare le proprie visualizzazioni, dashboard, grafici e report, senza ricorrere all’intervento dei colleghi esperti e con competenze tecniche.

Perché questa strategia risulti efficace, tuttavia, è di fondamentale importanza che l’interfaccia utente del software che consente l’analisi Self-Service sia intuitiva e facile da usare, alla portata anche di chi non ha dimestichezza con la tecnologia. Strumenti e navigazione di facile utilizzo dovrebbero soddisfare le esigenze sia degli utenti occasionali, che potrebbero aver bisogno solo di visualizzare i dati, sia degli utenti esperti con maggiori competenze tecnologiche.

Da un punto di vista più tecnico, una volta che il reparto IT e il team di BI hanno impostato il Data Warehouse o i Data Mart per un sistema di BI Self-Service, gli utenti aziendali dovrebbero essere in grado di interrogare i dati, creare dashboard e report personalizzati e condividerli con altri utenti, senza dover più chiedere supporto ai colleghi tecnici, se non per gestire eventuali complessità di carattere eccezionale.

Da sottolineare poi che gli strumenti di BI Self-Service funzionano al meglio quando si utilizza un modello di dati centralizzato in cui tutti gli utenti hanno ontologie e definizioni di dati uniformi su cui lavorare. Questo modello garantisce un approccio più affidabile alla condivisione dei dati perché tutti utilizzano le stesse metriche e dimensioni per scoprire informazioni approfondite.

Importante puntualizzare, inoltre, che implementare strumenti di BI Self-Service non significa formare tutti per essere analisti di dati.

Una vera Business Intelligence è un processo iterativo end-to-end. I team aziendali hanno bisogno di dati pertinenti e tempestivi per scoprire informazioni accurate. I team di dati rimangono coinvolti anche quando si sfruttano tecnologie di Business Intelligence Self-Service, ma possono concentrarsi su progetti di Data Mining o modellazione anziché rispondere a richieste di reporting ad hoc, così come i professionisti IT possono concentrarsi su Data Management e Data Governance, ossia sul modo in cui i dati vengono acquisiti e gestiti all’interno dell’organizzazione.

 

I benefici della Self-Service Business Intelligence

Le funzionalità estese di analisi e accesso ai dati fornite dalla BI Self-Service possono portare vantaggi a un’azienda in diversi modi. I principali benefici possono essere riassunti in:

  • Migliore utilizzo delle risorse BI e IT. Grazie al fatto che gli utenti aziendali possono eseguire le proprie analisi ad hoc in modo autonomo, come abbiamo avito modo di accennare nel precedente paragrafo, la BI Self-Service libera i team BI e IT dell’organizzazione dalla creazione della maggior parte di query, visualizzazioni, dashboard e report. Ciò consente loro di concentrarsi su attività di valore più elevato che richiedono competenze più tecniche, come la cura dei set di dati per gli utenti aziendali e la creazione di query complesse, un cambiamento che può aiutare a rendere i team BI e IT più efficienti ed efficaci.
  • Analisi dei dati e processo decisionale più rapidi. Le funzionalità self-service aiutano a ridurre i colli di bottiglia nella strategia di BI, spostando il lavoro di analisi sugli utenti aziendali invece che su un piccolo numero di professionisti tecnici. Ciò a sua volta aumenta la velocità dei processi aziendali, poiché gli utenti possono accedere e analizzare più rapidamente i dati di cui hanno bisogno per prendere decisioni e intraprendere azioni.
  • Un’organizzazione basata sui dati. Man mano che dirigenti aziendali, manager e lavoratori migliorano l’uso degli strumenti di BI e maturano le loro abilità analitiche, i sistemi self-service possono creare una cultura completamente basata sui dati lungo tutti i livelli organizzativi aziendali.
  • Vantaggi competitivi. L’ampliamento dell’uso dei dati e l’accelerazione del processo decisionale possono rendere un’organizzazione più agile nel suo insieme, il che può aiutarla a creare o mantenere un vantaggio competitivo sul mercato grazie alla capacità di prendere decisioni più efficaci ed in modo tempestivo.

 

Data Visualization e Data Storytelling, le funzionalità da cercare in una piattaforma di BI Self-Service

Come accennato, la BI Self-Service richiede piattaforme o strumenti che consentiranno ai dati di essere accessibili a più team. Ciascuna azienda dovrebbe valutare le piattaforme in base alle proprie esigenze organizzative, tuttavia ci sono alcune funzionalità chiave che in una soluzione tecnologica di questo tipo non dovrebbero mai mancare, due quelle più importanti:

  • integrabilità con l’architettura dei dati esistente;
  • strumenti e funzionalità di Data Visualization e Data Storytelling che consentano agli utenti di produrre qualsiasi output di cui si ha bisogno per il processo decisionale.

 

BNova ha maturato un’esperienza pluriennale nella gestione e visualizzazione dei dati. Sappiamo quanto sia importante dare agli utenti di business autonomia d’analisi, e siamo altrettanto consapevoli del valore aggiunto che si può ottenere affiancando la SelfService BI ad una Data Visualization adatta al contesto aziendale e legata ad un Visual Data Storytelling di successo.

Scarica l’infografica per scoprire come fare ⬇️

Scarica l'infografica Visual Data Storytelling

 

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