Business Intelligence

Business intelligence goes “self”

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Parlando di dati, analisi di volumi, interazioni tra eventi e previsioni varie l’immaginazione ci porta immediatamente ad un contesto complesso, dalla gestione difficoltosa e soprattutto che sia appannaggio esclusivo o quasi di addetti ai lavori. Abbiamo più volte sottolineato infatti che risorse che lavorano nell’ambito della in azienda debbano avere delle competenze piuttosto approfondite sulle aree statistiche, matematiche e sui linguaggi di programmazione alle quali dobbiamo ovviamente aggiungere le competenze specifiche del business di cui fanno parte.

Il numero fisiologico di risorse di questo tipo è però limitato nell’organizzazione e il suo compito dovrebbe essere di costituire la punta di diamante di una struttura che rende disponibile l’accesso alle informazioni essenziali per prendere decisioni strategiche e operative.
La domanda a questo punto è: è sufficiente per un modello di BI evoluto (ovvero con un elevato livello di integrazione nei processi decisionali) avere un numero ridotto di elementi che effettuano il “data crawling”, cioè la navigazione tra le informazioni alla ricerca di nuovi punti di vista?

La domanda è retorica e alla risposta (negativa) sorgono immediatamente un paio di ulteriori interrogativi: esiste una possibilità per permettere anche a risorse non dotate di superiori competenze tecniche di investigare nella BI? Quali sono le condizioni affinchè questa modalità di diffusione degli strumenti di BI crei valore per la compagnia?

Ancora una domanda retorica (la prima) per introdurre il concetto di BI self service. In altre parole si tratta di mettere a disposizione di un largo numero di risorse all’interno dell’azienda degli ambienti di analisi dei dati opportunamente controllati garantendo una elevata usabilità. L’obiettivo di questa scelta, assolutamente in linea con un modello di BI integrata nel business, è ovviamente differente da quello proprio dei data scientist che affrontano a “mani nude” il mondo dei raw data cercando di trarne delle relazioni logiche e delle inferenze; in questo caso infatti, seppure la definizione di self service preveda un intervento limitatissimo della funzione IT nella produzione di report e analisi, è necessario un enorme sforzo iniziale per la preparazione dell’ambiente operativo in cui i colleghi non IT potranno effettuare le loro ricerche.

L’attenzione sarà prevalentemente rivolta al tentativo di svincolare le analisi dalle conoscenze tecnologiche, magari tramite il massiccio utilizzo di GUI (grafical user interface) e drag’n drop vari, in modo che l’utente possa concentrarsi sul contenuto piuttosto che sul contenitore.

Non si dovrà nemmeno curare di eventuali tempi di risposta eccessivamente lunghi e probabilmente non vorrebbe nemmeno avere a che fare con strutture dati eccessivamente complicate.

Riepilogando quindi è necessaria una interfaccia semplificata e una architettura che nasconda la complessità dell’analisi; e per aggiungere a tutto ciò anche la validità e confrontabilità della analisi fatte abbiamo bisogno ancora una volta del contributo del data scientist. I dati e i KPI che vengono utilizzati, così come le definizioni degli indicatori devono essere assolutamente standard ed univoci, in linea con quanto definito dal management, altrimenti i risultati complessivi della politica di diffusione di questo strumento saranno non all’altezza o potrebbero essere addirittura dannosi generando errori di valutazione ed incomprensioni.

Gli strumenti per facilitare l’analisi e permettere ad un utente non tecnico di iniziare ad esplorare i dati sono presenti sul mercato ma, come in quasi tutti i casi, non sono soluzioni out of the box (sebbene ce le vogliano vendere come tali). Per funzionare, e farlo egregiamente, hanno bisogno di un profondo lavoro di standardizzazione a monte.

L’ideazione di una dimensione “self made” della BI, opportunamente sostenuta da una grafica accattivante e da una disarmante facilità di utilizzo, ha inoltre aperto la strada al possibile sfruttamento di un canale oggi particolarmente ricco di offerte e di idee come quello mobile. Prossimamente vedremo in che modo.

Giuliano Razzicchia

Giuliano Razzicchia

Giuliano razzicchia lavora da più di 10 anni sui CRM e sui sistemi di gestione dati di grandi aziende italiane e internazionali, a cavallo tra IT e business: una posizione ibrida che gli ha permesso di conoscere obiettivi e difetti di entrambe le funzioni.
Esperto di tecnologie al servizio della gestione del cliente ha cercato di portare in tutte le sue esperienze la propria attitudine ad organizzare la conoscenza per renderla facilmente fruibile.

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1 Commento

  1. Camillo

    03/12/2012 alle 12:33

    Sono perfettamente d’accordo. La tecnologia deve essere uno strumento, e i tool BI devono essere al servizio del loro utilizzatore (i decision makers), non giochi tecnologici per gli addetti ai lavori.

    board.com

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