La Business Intelligence dalla A alla Z

Tutto quello che c'è da sapere sui dati aziendali e la loro elaborazione

Cos'è la BI?

La Business Intelligence consiste nella trasformazione dei dati grezzi in informazioni utili e significative per l’azienda, che possano essere utilizzate per compiere scelte strategiche ed operative più efficaci. Con un insieme di dati strutturati e significativi, si ottengono risposte puntuali e tempestive a domande strategiche, riguardanti ad esempio l'efficienza delle linee di produzione e l'andamento delle vendite.

La Business Intelligence si può definire anche come un insieme di metodologie, processi, architetture e tecnologie che trasformano dati in informazioni utili per il business e il Decision Making. Il primo passo per realizzare questo sistema è individuare una soluzione che permetta di attingere al patrimonio informativo disponibile in azienda, trasformando i dati disponibili su diverse sorgenti e tecnologie, in conoscenza approfondita del business a supporto dei processi decisionali.

Come capisco se ho bisogno della BI?

Trasformare il dato in conoscenza non è semplice: spesso la difficoltà principale consiste in una consapevolezza inadeguata e incompleta delle performance della propria azienda. A questo si aggiungono difficoltà per motivi tecnici, come insoddisfazione nel sistema gestionale, ed organizzativi, quali la mancanza di una visione unitaria e strategica delle informazioni.

L'obiettivo della BI è quello di creare un ambiente che contenga informazioni acquisite dalle diverse fonti dati aziendali, certificate ed organizzate. In questo modo, i dati ottenuti saranno in grado di supportare in modo semplice, efficace ed intuitivo le attività di analisi e reporting svolte dai decision maker aziendali. Questi dati sono utilizzabili in qualsiasi settore aziendale e possono aiutare aziende di ogni dimensione e area di attività.


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Chi fa la BI?

Le varie figure coinvolte nei processi di Business Intelligence possono essere sia interne che esterne all'azienda. 

Tradizionalmente la Business Intelligence è sempre stata una costola dell’IT, questo perché per fare la BI occorreva saperne di informatica. Questa ideologia, definita IT-driven BI, porta ad avere due distinti gruppi di professionisti coinvolti nel progetto. Da una parte c’è il Business nei suoi vari reparti funzionali, guidato dal cosiddetto Business Project Sponsor. Dall’altra invece abbiamo l’IT, capitanato dal BI Solution Architect. Il primo determina cosa deve offrire la BI, ovvero di cosa ha bisogno il business; il secondo decide come costruirla, ovvero quali sono i requisiti e qual è la miglior soluzione.

Alle spalle del BI Solution Architect c’è un team ben strutturato, formato da più figure tecniche specializzate. Il Model Designer definisce la struttura semantica finale (o modello) accessibile al Business per le sue attività di analisi. Tale modello non è che la fonte dati da cui leggono i report e le dashboard creati dal Visual Designer. Questo strato semantico poggia sul data warehouse, disegnato dal Data Architect – che ne decide struttura e nomi in un contesto rigorosamente globale, corporate e caricato dall’ETL Specialist, che pone attenzione a temi quali le performance dell’ETL, il logging degli errori, l’auditing dei dati e il checkpointing del flusso. 

Il paradigma della Business-driven BI scarica l’IT dall’onere di dover sviluppare per intero lo stack BI: la Business Intelligence è un progetto che potenzialmente può non avere mai fine, e per molte aziende è dispendioso occupare gran parte del tempo dell’IT in progetti trasversali come questo. Al contempo, incarica gli utenti di business di formarsi permettendo loro di sviluppare da sé ciò di cui hanno bisogno, secondo le proprie regole funzionali. Questi utenti, produttori oltre che consumatori di dati e quindi non più solo utenti finali, vengono chiamati Data Analyst. A supervisionare la qualità, gestione e distribuzione del dato aziendale ci pensa il Data Steward, vero e proprio collante umano fra le varie figure aziendali coinvolte nelle attività di creazione del dato, trasformazione dello stesso ed utilizzo dell’informazione così generata. 

Nell'organizzazione Business/IT Hybrid BI, invece, ci si sporca un po’ tutti le mani assieme. Il Business mantiene un certo potere decisionale e un certo livello di autonomia, ma è seguito, consigliato e supportato costantemente dall’IT. L’entità di intervento dell’IT è maggiore nelle prime fasi del progetto, poi diminuisce gradualmente, non raggiungendo mai lo zero.

Qui si ha una duplicazione di alcune figure descritte nell’approccio IT-driven: in particolar modo, il Model Designer e il Visual Designer trovano un loro corrispettivo nei vari reparti di business dell’azienda. Ovviamente, ruoli fortemente tecnici come l’ETL Specialist e il DBA rimangono esclusiva dell’IT. Questa è una soluzione che ben si sposa con la decisione di un’azienda di optare per consulenti BI esterni, in quanto solleva l’IT da oneri eccessivi ed ottimizza il tempo del Business che sarà affiancato, solo quando necessario, da esperti del settore. Ed è sempre qui che spicca al meglio la figura del BI Analyst, dotato di tutte abilità necessarie dei due mondi IT e funzionale, capace di comunicare con tutti al giusto livello di dettaglio e tecnicismo. 

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Come si fa la BI?

Fase zero: comunicare con l’utente
L’analista BI è innanzitutto in grado di interagire con le figure di ogni dipartimento aziendale, comprendendone il linguaggio ed educandole all'uso di una terminologia univoca, condivisibile dal resto dell’azienda. Difatti capita sovente che uno stesso concetto venga espresso in termini differenti fra uffici diversi, oppure uno stesso termine venga usato per concetti assolutamente differenti.

Fase uno: comprendere la richiesta
Quanto è meno consolidato l’uso di un vocabolario aziendale univoco, tanto è più complicato comprendere il bisogno dell’utente. In aggiunta, l’utente, che conosce molto bene i propri processi, avanza richieste sintetiche in cui omette dettagli di importanza fondamentale. Per lui tali dettagli sono ovvi, è superfluo esplicitarli. Se l’utente non è ben disposto a interagire con gli analisti BI o la disorganizzazione interna non glielo permette, il lavoro viene ostacolato e completato con errori che sarà l’utente stesso a dover poi individuare e suggerire come correggere. Si crea così un rimbalzo di responsabilità che non farà altro che sprecare il tempo di tutti, alzando i costi dell’implementazione. Per questo è fondamentale sviluppare una terminologia chiara e condivisa tra tutti i membri dell’organizzazione aziendale.

Fase due: identificare l’origine dei dati 
Le fonti dei dati aziendali sono le più disparate. Gli esempi più comuni sono le basi di dati, i fogli di calcolo e i documenti di testo, ma non c’è limite alla fantasia che un’azienda può avere nell'immagazzinare le informazioni. Quando un utente avanza una richiesta per la Business Intelligence, l’analista BI deve poter conoscere dove si trovano i dati che dovrà poi rielaborare. La stragrande maggioranza dei dati sono memorizzati nei database, ma serve sapere l’esatta fonte interna alla base dati per poter procedere all'estrazione dei dati.

Fase tre: elaborare i dati
Rielaborazione è un termine riduttivo per indicare ciò a cui vengono realmente sottoposti i dati estratti dal sistema informativo aziendale. I dati rielaborati vengono immagazzinati in una particolare base di dati chiamata data warehouse (spesso abbreviato in DW o Dwh). È lei il grande protagonista dietro ad ogni progetto di Business Intelligence: dalla sua qualità dipende la bontà dell’intero progetto e la facilità con cui si può realizzare la quarta fase, ovvero la presentazione visuale delle informazioni. I due passi di rielaborazione e immagazzinamento dei dati vengono chiamati rispettivamente trasformazione e caricamento. Assieme all’estrazione, formano quello è chiamato l’ETL, dall’acronimo inglese Extract, Transform and LoadLa rielaborazione dei dati deve seguire precise regole di business, regole che l’azienda ha adottato nel corso degli anni. Il data warehouse ha il pregio di esplicitare tali regole e di tenerle documentate, condividendone la logica all’interno dell’azienda.

Più il sistema informativo aziendale è tecnologicamente datato ed eterogeneo, più si rende necessaria una solida e strutturata fase di rielaborazione dei dati. Dato che i business esistenti sono innumerevoli e differenti l’uno dall’altro, ogni azienda ha una sua personale selezione di sistemi gestionali o ERP (Enterprise Resource Planning), che  possono variare tecnologicamente anche all'interno della stessa azienda. È in questi casi che il lavoro di integrazione dei dati risulta fondamentale. La rielaborazione dei dati consiste anche in una vera e propria estensione, miglioramento e potenziamento delle informazioni messe a disposizione dal sistema informativo aziendale. E c’è sempre qualcosa da migliorare.

Fase quattro: visualizzare l'informazione
Gli utenti che utilizzano la Business Intelligence hanno accesso solo ed esclusivamente al prodotto finale di questa fase. È quella che viene comunemente chiamata reportistica, ovvero un insieme di documenti che visualizzano graficamente, in varie forme e con diverse modalità di accesso ed interazione, dati ed informazioni da essi generate.

È di estrema importanza presentare i dati nella maniera più corretta. Quanto più intuitivo e appetibile è il risultato, tanto più successo ha la Business Intelligence. Inoltre, il risultato non deve essere fuorviante: se l’utente dovesse mal interpretare le informazioni, prenderebbe decisioni sbagliate, minando così agli affari della propria azienda. La BI predispone dati pronti ad essere analizzati, e la reportistica serve solamente a presentare tali dati in modo che siano facili da comprendere. Il reporting può essere di tre livelli: livello operativo, direzionale e strategico. Fra i tre livelli cambiano i destinatari e il livello di dettaglio delle informazioni contenute nel documento.

  • Il livello operativo è quello più lontano dai vertici dell’azienda. Qui solitamente il dettaglio è molto alto, e i grafici possono essere utili ma non necessari. La maggior parte dei dati viene presentato in tabelle (o matrici).
  • Il livello direzionale diminuisce il grado di dettaglio delle informazioni, optando per una visione più ampia. I grafici hanno un ruolo importante, ed è utile avere delle previsioni sul futuro prossimo.
  • Il livello strategico estremizza ulteriormente questa visione. Solitamente, il reporting di livello strategico viene sviluppato con un altro strumento di BI, il dashboarding.

Le dashboard – o cruscotti – perdono il livello di dettaglio e presentando misure che riassumono, nel minor numero di indicatori possibile, l’andamento dell’intera azienda nella totalità dei suoi reparti funzionali e previsioni future. 

Ognuna di queste visualizzazioni può essere statica o dinamica. Nel primo caso, si ha una fotografia non navigabile delle informazioni, e di solito vengono spedite per e-mail agli utenti finali o addirittura stampate su carta; nel secondo caso invece, è possibile navigare attivamente le informazioni, filtrando ed esplodendo (od implodendo) il dettaglio visualizzato. A seconda dello scopo e del tipo di visualizzazione che si desidera, vanno scelti gli strumenti più adatti come Excel, SSRS e Power BI di Microsoft.


Quanto mi costa la BI?

Per un progetto BI, i costi sono vari:

  1. Software. Occorre comprare dei programmi per affrontare le varie fasi di Business Intelligence, dall’implementazione dell’ETL alla visualizzazione ed analisi delle informazioni. Se il costo di un software è basso, bisognare stare attenti e prendere in considerazione il costo di eventuali licenze. Per aziende più piccole per le quali questo costo può rappresentare un problema, è d’obbligo segnalare l’esistenza sul mercato di software free: senz’altro una soluzione interessante, anche se meno completi e più di nicchia rispetto a quelli a pagamento.
  2. Organizzazione. Come più volte enunciato, avviare un progetto di Business Intelligence richiede un certo impegno innanzitutto organizzativo. Occorre tempo per scegliere e coordinare i diversi componenti umani coinvolti nel progetto, dall’IT al business ma senza dimenticare la sponsorship. È richiesto il tempo di tutti, e il tempo, si sa, è denaro. Che l’organizzazione sia dettata internamente o indicata da consulenti esterni, è un costo obbligato. 
  3. Implementazione. La progettazione e lo sviluppo, nonché la validazione (o QAQuality Assurance), di un progetto BI nel suo intero stack è un altro costo che non si può evitare. Come per il punto precedente, che l’attività sia svolta da interni o da esterni non influisce sulla possibilità di evitare questo costo. 
  4. Addestramento. Che sia rivolto agli sviluppatori o agli utilizzatori finali, il training è un’altra fase chiave di ogni progetto BI. Solitamente questa attività comporta un costo minoritario, ma non bisogna mai prenderla sottogamba: se non adeguatamente formati, gli utenti finali tenderanno a dimenticare quanto appreso in principio, necessitando di ulteriore tempo per il riaddestramento. Il training va condotto nei tempi e nei metodi migliori, e deve includere aggiornamenti nel tempo. 


Strumenti per la Business Intelligence

Microsoft propone tre differenti strumenti per l’analisi e visualizzazione delle informazioni nella Business Intelligence: Excel, SQL Server Reporting Services (SSRS) e PowerBI. 

Spesso questi tre software vengono percepiti dall’utente neofita come tre strumenti assolutamente alternativi fra loro, mentre ognuno di questi tre programmi ha uno scopo ben definito e differente l’uno dall’altro. Non si tratta quindi di alternative, ma di tre strumenti assolutamente complementari, e la forza dello Stack BI di Microsoft sta nel consegnare tre prodotti che hanno un diverso obiettivo e un diverso target. 


Benefici diretti ed indiretti della BI

Non è semplice quantificare i profitti di un progetto BI, soprattutto perché non sono immediati ma piuttosto continui nel tempo. Possiamo però elencare tutti i possibili vantaggi nel possedere una soluzione BI cosicché da avere coscienza della totalità dei benefici che essa porta.

  1. Automatizzazione. Il business non è più costretto a prelevare ed integrare manualmente i dati, attività ripetuta nel tempo, lunga e soggetta ad errore (soprattutto umano). Con gli strumenti odierni di raccolta e trasformazione dei dati, il business è sollevato da scomode attività e protetto da rischi. 
  1. Flessibilità. Uno dei principali motivi per cui è stato inventato il concetto di data warehouse: mediare alle restrizioni imposte, per natura, dagli ERP. Con gli strumenti odierni di visualizzazione ed analisi dati, l’attività del business è incredibilmente semplificata e potenziata. 
  1. Puntualità. Il business può condurre, ogni giorno, le proprie analisi e optare le proprie decisioni con un dato che si presenta quotidianamente aggiornato. 
  1. Produttività. A meno di puntuali e specifici interventi, l’IT è sollevato da attività di manutenzione del dato, potendosi concentrare su attività più produttive di creazione di nuovi contenuti per il business. 
  1. Qualità dei dati. Le informazioni usate dagli utenti finali nascono da procedure validate che utilizzano dati certificati, il tutto in maniera trasversale fra i diversi reparti funzionali. 
  1. Indipendenza. Con la Business Intelligence a regime completo, IT e business saranno due reparti indipendenti che potranno lavorare ciascuno sulle proprie diverse attività. Sarà richiesta la loro cooperazione solo per un tempo minoritario e solo a fronte di nuovi sviluppi. 
  1. Sguardo al futuro. Un progetto di Business Intelligence rende i dipendenti di un’azienda innanzitutto più formati e competenti, ma anche più liberi di poter indagare nuovi aspetti, problematiche prima ignorate e nuove opportunità di miglioramento del business aziendale.
     

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Quanto costa non avere la BI?

Quantificare il profitto di un progetto BI non è semplice. Il profitto non è immediato, e nemmeno costante nel tempo dato che una soluzione BI tende ad evolvere, comportando sì nuovi costi, ma anche nuove possibilità di risparmio e guadagno. Occorrerebbe trovare una formula che, presi in considerazioni i benefici elencati nella sezione precedente, quantifichi monetariamente ciascuno di essi.

Proviamo allora a guardare la questione da un punto di vista opposto, e poniamoci una domanda un po’ diversa: quanto ci costa non avere una soluzione BI? Ossia, quanto risparmiamo implementandola?

Una formula che ha il solo scopo di fornire un’idea di quanto possiamo risparmiare grazie alla Business Intelligence è la seguente:

C x D x H x S = risparmio in €

dove C è il numero di differenti business partner con cui l’azienda ha a che fare, D il numero medio di documenti (report, dashboard, ecc.) sviluppati tramite la BI per business partner, H il numero medio di ore mensili impiegate per la definizione, lo sviluppo e la validazione di un documento prodotto in modo tradizionale, e S lo stipendio orario medio per dipendente. Questo risparmio può facilmente raggiungere numeri considerevoli, senza contare il guadagno in valore aggiunto per l’azienda.

Difficoltà di un progetto BI

Un progetto di Business Intelligence non è  mai solamente un progetto di sviluppo. La mancata consapevolezza di questo concetto porta ad un errore concettuale di duplice identità: se da un lato la BI viene banalizzata a mero ed asettico amalgama di dati, dall'altro le si costruiscono sopra aspettative sbagliate od esagerate. Si ha quindi un fraintendimento di quelle che sono le difficoltà e le sfide di un progetto di questo tipo, ovvero programmazione, collaborazione e cultura aziendale, key users, requisiti, tecnologia e qualità dei dati. Comprendere e capire sfide e difficoltà in un progetto di Business Intelligence porta ad ottenere risultati concreti e misurabili, che andranno a vantaggio di tutta l'azienda.


Chi usa la BI e come?

L’analista BI è una figura tecnica che si occupa di rielaborare i dati provenienti dai vari reparti di un’azienda per estrarre nuove informazioni utili alla guida operativa, direzionale e strategica dell’azienda stessa. Queste informazioni non vengono create dal nulla, bensì sono estrapolate dai dati del sistema informativo aziendale, per poi essere utilizzate dal management per prendere le decisioni relative all'azienda. Il BI Analyst è la persona con competenze tecniche incaricata di rielaborare tali dati nella maniera più corretta e funzionale.

All'interno di un’azienda, molte richieste tra colleghi cominciano con frasi come «Mi serve sapere…» e continuano con chi, quale, come, dove, quando. Senza Business Intelligence, rispondere a tali quesiti non è mai banale. La risposta è contenuta nei dati, ma occorre tempo per manipolarli in una risposta adeguata. E se questa manipolazione – composta da diverse serie di più operazioni – deve essere ripetuta in occasioni successive, è probabile che occorrerà rifarla daccapo ogni volta. Per eseguire queste operazioni occorre investire molto tempo, il che si traduce in una spesa per l’azienda. Solitamente questo genere di lavori viene portato avanti tramite i fogli di calcolo, il che causa l’emergere di problematiche intrinseche al sistema utilizzato: i risultati non sono mai ben articolati, nonostante siano frutto di ore o giornate di lavoro svolto da persone con ottima conoscenza dei numeri aziendali, e spesso non sono esenti da errori.

La presenza di una figura quale l’analista BI consente all'azienda di ottenere queste risposte in maniera certificata, automatizzata ed istantanea. Questo è il valore aggiunto più importante che la Business Intelligence porta ad un’azienda: fornire risposte accurate e puntuali, che possano far comprendere a fondo l’andamento degli affari aziendali, in modo da poter decidere al meglio come agire, sul mercato e nella gestione interna.

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