Le ricerche condotte nel campo della business intelligence:
Quali sono le sfide del futuro per gli imprenditori dell’industria 4.0? In cosa bisogna investire nell’era della digitalizzazione? Sono le domande fondamentali che le imprese catapultate nel mondo di Industria 4.0 si pongono quotidianamente, per accertarsi di essere pronte all’ upgrade delle proprie aziende.
Nel 2016, come studiato dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, la dimensione del mercato delle applicazioni software di Business Intelligence si è chiuso con un +15% degli investimenti, per un ammontare di 905 milioni di euro.
Dal 2019, questo settore, secondo un report di Statista, passerà da 14.9 miliardi di dollari a 17.6 miliardi nel 2024.
È innegabile, la Business Intelligence non è il futuro: è il presente, ed è in forte aumento.
Cos’è la Business Intelligence?
Il termine Business Intelligence, abbreviato con l’acronimo BI, letteralmente si traduce in “intelligenza negli affari”.
Concretamente, invece, possiamo affermare che la Business Intelligence è un insieme di strumenti che attivano processi di lavorazione dei dati, di diversa natura, attraverso i quali un’azienda riesce a raccogliere ed elaborare informazioni e conoscenza.
I processi di lavorazione dei dati della Business Intelligence sono principalmente i seguenti:
- raccolta dati,
- comprensione dei dati,
- analisi dei dati,
- interpretazione dei dati,
- ed infine trasformazione dei dati in conoscenza e informazione.
Questi processi permettono ai Manager Aziendali di un’impresa, grande o medio-piccola, di fare scelte più consapevoli, “con i numeri alla mano”.
La difficoltà maggiore è sapere selezionare i dati più significativi. Fondamentale quindi la presenza di un Data Analyst. La persona che ricopre questo ruolo riconosce i dati significativi e li trasforma in conoscenza.
Uno strumento che può agevolare la raccolta e l’analisi dei dati è, per esempio, il software DMP, un sistema MES. È progettato per ottimizzare le attività di pianificazione della produzione, dal lancio degli ordini al completamento dei prodotti finiti, a supporto di tutte le fasi della supply chain.
La Business intelligence combina vari elementi: big data, matematica, psicologia e capacità manageriali per permettere alle aziende di prendere decisioni basate sui dati.
Un’azienda sa di aver acquisito la Business Intelligence quando ha una vista completa dei dati e li usa per stimolare il cambiamento, eliminare le inefficienze e attuare un rapido adattamento ai cambiamenti di mercato e forniture.
Inoltre, le aziende possono monitorare il progresso degli obiettivi in base a scadenze predefinite o personalizzabili.
Sono soprattutto le grandi aziende ad avere la necessità di gestire i dati a loro disposizione, per ottimizzare il proprio business. Spesso, sono anche quelle che, oltre ad avere le risorse economiche necessarie, hanno una mole rilevante di informazioni da gestire.
Accanto a queste realtà esistono, inoltre, aziende di media o anche di piccola dimensione che, per la particolarità del proprio lavoro, dispongono di enormi quantità di dati difficilmente gestibili.
Pensiamo, ad esempio, al mondo del trasporto locale e a quanto potrebbe essere utile avere a disposizione dei dati relativi ai guasti: grazie a un sistema di BI efficiente si potrebbero prevedere le rotture, ottimizzando gli interventi di manutenzione.
La Business Intelligence nelle aziende:
La Business Intelligence, dunque, ha le carte in regola per occupare il podio nella scala dei prossimi investimenti, per rispondere ai repentini cambiamenti del mercato, ottimizzare i processi di fabbrica, sviluppare nuovi prodotti e servizi e, soprattutto, per cogliere l’opportunità della monetizzazione dei dati. In questo senso, è importante dotarsi di nuove competenze di data science e di strutture organizzative innovative. Questa è la sfida più grande che attende le imprese, in particolare le PMI.
Infatti, le grandi imprese si stanno già muovendo in questa direzione, grazie alle risorse di cui dispongono; mentre, per le piccole realtà emerge ancora un ritardo nella creazione di competenze e modelli di governo delle iniziative di analytics e una limitata conoscenza delle opportunità.
Molto spesso le aziende di piccole dimensioni cercano di sfruttare le competenze interne e in alcuni casi può accadere che queste non siano preparate a sfruttare nel modo migliore le potenzialità della Business Intelligence. Tuttavia esiste una crescente richiesta che riguarda proprio le figure che hanno il compito di analizzare i dati a disposizione: stiamo parlando del Data Analyst, l’equivalente umano di un motore di ricerca, che ha il compito di analizzare e individuare i dati più importanti di un processo, per tradurli in azioni strategiche da parte delle aziende.
La chiave del successo per un’azienda, in conclusione, è quella di imparare a padroneggiare, leggere, comprendere e interpretare i dati. Partendo dai dati si effettueranno decisioni e strategie aziendali migliori.
Fonti: osservatori.net, idcitalia.com