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Cos’è la business intelligence? Trasformare i dati in business insights

Definizione di Business intelligence

La business intelligence (BI) sfrutta software e servizi per trasformare i dati in informazioni utili che informano le decisioni strategiche e tattiche aziendali di un’organizzazione. Gli strumenti di BI accedono e analizzano set di dati e presentano risultati analitici in report, riepiloghi, dashboard, grafici, grafici e mappe per fornire agli utenti informazioni dettagliate sullo stato dell’attività.

Il termine business intelligence spesso si riferisce anche a una serie di strumenti che forniscono un accesso rapido e facile da digerire alle informazioni sullo stato attuale di un’organizzazione, in base ai dati disponibili.

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Esempi di business intelligence

Il reporting è un aspetto centrale della business intelligence e la dashboard è forse lo strumento di BI archetipico. I dashboard sono applicazioni software ospitate che raccolgono automaticamente i dati disponibili in grafici e grafici che danno un senso dello stato immediato dell’azienda.

Sebbene la business intelligence non dica agli utenti aziendali cosa fare o cosa accadrà se seguono un determinato corso, né la BI riguarda esclusivamente la generazione di report. Piuttosto, BI offre un modo per le persone di esaminare i dati per comprendere le tendenze e ricavare informazioni ottimizzando lo sforzo necessario per cercare, unire e interrogare i dati necessari per prendere decisioni aziendali sane.

Ad esempio, un’azienda che vuole gestire meglio la propria supply chain ha bisogno di capacità di BI per determinare dove si verificano ritardi e dove esistono variabilità all’interno del processo di spedizione, afferma Chris Hagans, vice President of operations di WCI Consulting, una consulenza focalizzata sulla BI. Tale società potrebbe anche utilizzare le sue capacità di BI per scoprire quali prodotti sono più comunemente in ritardo o quali modi di trasporto sono più spesso coinvolti in ritardi.

I potenziali casi d’uso per la BI si estendono oltre le metriche tipiche delle prestazioni aziendali di vendite migliorate e costi ridotti, afferma Cindi Howson, Research Vice President di Gartner, una società di ricerca e consulenza IT. Indica il Columbus, Ohio, sistema scolastico e il suo successo utilizzando strumenti di BI per esaminare numerosi punti dati-dai tassi di frequenza alle prestazioni degli studenti-per migliorare l’apprendimento degli studenti e i tassi di laurea delle scuole superiori.

BI fornitori di Tableau e G2 offrono anche

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di come le organizzazioni possono mettere gli strumenti di business intelligence per l’uso:

  • Una co-op organizzazione potrebbe utilizzare BI per tenere traccia di membro di acquisizione e di conservazione.
  • Gli strumenti di BI potrebbero generare automaticamente rapporti di vendita e consegna dai dati CRM.
  • Un team di vendita potrebbe utilizzare BI per creare un dashboard che mostra dove le prospettive di ciascun rappresentante sono nella pipeline di vendita.

Business intelligence vs. business analytics

Una cosa che avrete notato da questi esempi è che forniscono informazioni sullo stato attuale del business o organizzazione: dove sono le prospettive di vendita in cantiere oggi? Quanti membri abbiamo perso o guadagnato questo mese? Questo arriva alla distinzione chiave tra business intelligence e un altro termine correlato, business analytics.

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La business intelligence è descrittiva, ti dice cosa sta succedendo ora e cosa è successo in passato per portarci in quello stato. Business analytics, d’altra parte, è un termine generico per le tecniche di analisi dei dati che sono

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— cioè, possono dirti cosa succederà in futuro — e prescrittivo — cioè, possono dirti cosa dovresti fare per creare risultati migliori. (Business analytics sono di solito pensato come quel sottoinsieme della più ampia categoria di analisi dei dati che è specificamente focalizzata sul business.)

La distinzione tra i poteri descrittivi della BI e i poteri predittivi o descrittivi dell’analisi aziendale va un po ‘ oltre il semplice lasso di tempo di cui stiamo parlando. Si arriva anche al cuore della questione di chi business intelligence è per. Come spiega il blog Stitchdata

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, BI mira a fornire istantanee semplici dello stato attuale delle cose ai manager aziendali. Mentre le previsioni e i consigli derivati da business analytics richiede

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professionisti per analizzare e interpretare, uno degli obiettivi della BI è che dovrebbe essere facile per relativamente non-tecnica agli utenti finali di capire, e anche per tuffarsi i dati e creare nuove relazioni.

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Per ulteriori informazioni, vedere “

{{#url}}Business intelligence vs. business analytics: Dove BI si inserisce nella vostra strategia in materia di dati{{/url}}{{^url}}Business intelligence vs. business analytics: Dove BI si inserisce nella vostra strategia in materia di dati{{/url}}

.”

Strategia di business intelligence

In passato, i professionisti IT erano stati gli utenti principali delle applicazioni di BI. Tuttavia, gli strumenti di BI si sono evoluti per essere più intuitivi e user-friendly, consentendo a un gran numero di utenti in una varietà di domini organizzativi di sfruttare gli strumenti.

Howson di Gartner differenzia due tipi di BI. Il primo è la BI tradizionale o classica, dove i professionisti IT utilizzano i dati transazionali interni per generare report. Il secondo è la BI moderna, in cui gli utenti aziendali interagiscono con sistemi agili e intuitivi per analizzare i dati più rapidamente.

Howson spiega che le organizzazioni generalmente optano per la BI classica per determinati tipi di report, come i report normativi o finanziari, in cui l’accuratezza è fondamentale e le domande e i set di dati utilizzati sono standard e prevedibili. Le organizzazioni in genere utilizzano moderni strumenti di BI quando gli utenti aziendali hanno bisogno di informazioni sulle dinamiche che cambiano rapidamente, come gli eventi di marketing, in cui essere veloci è valutato rispetto a ottenere i dati al 100%.

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Ma mentre solida business intelligence è essenziale per prendere decisioni strategiche di business, molte organizzazioni lottano per implementare strategie di BI efficaci, grazie a pratiche di dati poveri, errori tattici e altro ancora.

Per ulteriori informazioni, vedere “

{{#url}}7 chiavi per un business di successo strategia di intelligenza{{/url}}{{^url}}7 chiavi per un business di successo strategia di intelligenza{{/url}}

” e “

{{#url}}9 modi si sta abbandonando la business intelligence{{/url}}{{^url}}9 modi si sta abbandonando la business intelligence{{/url}}

.”

business intelligence Self-service

L’unità di rendere possibile per chiunque di ottenere informazioni utili da strumenti di business intelligence ha dato origine alla business intelligence self-service, una categoria di strumenti di BI volte a astraendo via la necessità di intervento nella generazione di report. Gli strumenti di BI self-service consentono alle organizzazioni di rendere i report dei dati interni dell’azienda più facilmente disponibili ai manager e ad altro personale non tecnico.

Tra

{{#url}}chiavi di BI self-service successo{{/url}}{{^url}}chiavi di BI self-service successo{{/url}}

sono dashboard di business intelligence e di Interfacce utente che includono menu a discesa e intuitiva di drill-down punti che consentono agli utenti di trovare e trasformare i dati in facile da capire. Sarà senza dubbio necessaria una certa quantità di formazione, ma se i vantaggi degli strumenti sono abbastanza evidenti, i dipendenti saranno desiderosi di salire a bordo. (Se stai acquistando una soluzione BI self-service, CIO.Martin Heller di com

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e confronta

{{#url}}le sue prime cinque scelte{{/url}}{{^url}}le sue prime cinque scelte{{/url}}

.)

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Tieni presente, tuttavia, che ci sono

{{#url}}insidie anche per la BI self-service{{/url}}{{^url}}insidie anche per la BI self-service{{/url}}

. Indirizzando gli utenti aziendali a diventare ingegneri di dati ad hoc, puoi finire con un mix caotico di metriche che variano tra i reparti, incorrere in problemi di sicurezza dei dati e persino eseguire grandi fatture di licenze o SaaS se non c’è un controllo centralizzato sul rollout degli strumenti. Quindi, anche se ti stai impegnando nella business intelligence self-service all’interno della tua organizzazione, non puoi semplicemente acquistare un prodotto off-the-shelf, indirizzare il tuo personale all’interfaccia utente e sperare per il meglio.

Software e sistemi di business intelligence

Una varietà di diversi tipi di strumenti rientrano nell’ombrello di business intelligence. Il servizio di selezione software SelectHub suddivide alcune delle

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:

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  • Dashboard
  • Visualizzazioni
  • Creazione
  • Data mining
  • ETL (extract-trasferimento di carico —strumenti per l’importazione di dati da un archivio di dati in un’altra)
  • OLAP (online analytical processing)

Di questi strumenti, SelectHub dice la dashboard e la visualizzazione sono di gran lunga il più popolare, offrono veloce e facile da digerire riepiloghi dei dati che sono il cuore di BI proposta di valore.

Ci sono tonnellate di fornitori e offerte nello spazio BI, e guadare attraverso di loro può ottenere schiacciante. Alcuni dei principali attori includono:

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  • {{#url}}Tableau{{/url}}{{^url}}Tableau{{/url}}

    , un self-service piattaforma di analytics fornisce la visualizzazione dei dati e può integrare con una vasta gamma di fonti di dati, tra cui Microsoft SQL Azure Data Warehouse e di Excel

  • {{#url}}Splunk{{/url}}{{^url}}Splunk{{/url}}

    , “guidato piattaforma di analytics” in grado di fornire di classe enterprise business intelligence e l’analisi dei dati

  • {{#url}}Alteryx{{/url}}{{^url}}Alteryx{{/url}}

    , che si fonde analytics da una serie di fonti, per semplificare i flussi di lavoro, nonché di fornire una ricchezza di intuizioni BI

  • {{#url}}Qlik{{/url}}{{^url}}Qlik{{/url}}

    , che è radicata nella visualizzazione dei dati, BI e analytics, che fornisce una vasta scalabile piattaforma BI

  • {{#url}}Domo{{/url}}{{^url}}Domo{{/url}}

    , una piattaforma basata su cloud che offre strumenti di business intelligence su misura per diversi settori industriali (come i servizi finanziari, sanità, produzione e istruzione) e ruoli (tra cui amministratori delegati, vendite, BI professionisti e lavoratori)

  • {{#url}}Dundas BI{{/url}}{{^url}}Dundas BI{{/url}}

    , che è in gran parte utilizzato per la creazione di dashboard e scorecard, ma può anche non standard e ad-hoc reporting

  • {{#url}}Dati di Google Studio{{/url}}{{^url}}Dati di Google Studio{{/url}}

    , un sovralimentato versione del noto Google Analytics offre

  • {{#url}}Einstein Analytics{{/url}}{{^url}}Einstein Analytics{{/url}}

    , Salesforce.com’s tentativo di migliorare la BI con AI

  • {{#url}}Birst{{/url}}{{^url}}Birst{{/url}}

    , un servizio cloud-based, in cui multilple istanze del software di BI comune di dati back-end.

Per un approfondimento dei più popolari sistemi di business intelligence, vedere “

{{#url}}12 strumenti di BI 2019{{/url}}{{^url}}12 strumenti di BI 2019{{/url}}

” e “

{{#url}}Top 10 BI strumenti di visualizzazione dei dati{{/url}}{{^url}}Top 10 BI strumenti di visualizzazione dei dati{{/url}}

.”

Business intelligence analyst

Qualsiasi azienda che fa sul serio BI avrà bisogno di avere analisti di business intelligence sul personale. CIO.com ha un

{{#url}}articolo approfondito su ciò che il processo{{/url}}{{^url}}articolo approfondito su ciò che il processo{{/url}}

comporta; in generale, hanno l’obiettivo di utilizzare tutte le funzionalità di strumenti di BI per ottenere i dati che le aziende devono, essere più importante scoperta di zone di perdite di entrate e di identificazione in cui i miglioramenti possono essere fatti per risparmiare i soldi dell’azienda o aumentare i profitti.

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Anche se la vostra azienda si basa su strumenti di BI self-service su base giornaliera, gli analisti di business intelligence hanno un ruolo importante da svolgere, in quanto sono necessari per la gestione e la manutenzione di tali strumenti e dei loro fornitori. Inoltre, impostano e standardizzano i report che i manager genereranno per assicurarsi che i risultati siano coerenti e significativi in tutta l’organizzazione. E per evitare problemi di garbage in / garbage out, gli analisti di business intelligence devono assicurarsi che i dati che entrano nel sistema siano corretti e coerenti, il che spesso comporta l’uscita da altri archivi di dati e la pulizia.

I lavori di analista di business intelligence spesso richiedono solo una laurea, almeno al livello base, anche se per avanzare nei ranghi un MBA può essere utile o addirittura richiesto. A partire da ottobre 2019, il

{{#url}}stipendio medio di business intelligence{{/url}}{{^url}}stipendio medio di business intelligence{{/url}}

è di circa $67.500, anche se a seconda del tuo datore di lavoro potrebbe variare da 4 49.000 a $94.000.

Il futuro della business intelligence

Andando avanti, Howson afferma che Gartner vede una terza ondata di interruzioni all’orizzonte, qualcosa che la società di ricerca chiama “augmented analytics”, in cui l’apprendimento automatico viene inserito nel software e guiderà gli utenti sulle loro query nei dati.

“Sarà BI e analytics, e sarà intelligente”, dice.

Le combinazioni incluse in queste piattaforme software renderanno ogni funzione più potente individualmente e più prezioso per gli uomini d’affari che li utilizzano, Gorman dice.

” Qualcuno esaminerà i report, ad esempio, delle vendite dello scorso anno-che è BI-ma otterranno anche previsioni sulle vendite del prossimo anno-che è business analytics-e quindi aggiungere a quella una capacità what-if: Cosa accadrebbe se facessimo X invece di Y”, dice Gorman, spiegando che i produttori di software si stanno muovendo per sviluppare applicazioni che forniranno tali funzioni all’interno di una singola applicazione piuttosto che distribuirle tramite più piattaforme come è ora il caso.

” Ora il sistema offre raccomandazioni di valore superiore. Rende il decisore più efficiente, più potente e più preciso”, aggiunge.

E anche se la BI rimarrà preziosa di per sé, Howson afferma che le organizzazioni non possono competere se non vanno oltre la sola BI e adottano anche analisi avanzate.

In effetti, il Magic Quadrant report di Gartner prevede che entro il 2020 le organizzazioni che offrono “agli utenti l’accesso a un catalogo curato di dati interni ed esterni realizzeranno il doppio del valore di business degli investimenti di analytics rispetto a quelli che non lo fanno.”

Howson aggiunge: “C’è bisogno di segnalazione, ma la segnalazione da sola non è sufficiente. Se stai solo facendo segnalazione sei già indietro. A meno che la tua segnalazione non sia intelligente e agile, sei indietro. Sei un ritardatario.”

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