27 Feb Business Intelligence (1)

Business Intelligence e AI

Il mercato delle applicazioni di Business Intelligence ha visto negli ultimi anni una crescita a due cifre, un fenomeno che non sembra rallentare. I riflettori restano puntati sull’intelligenza artificiale e le aspettative che ruotano intorno all’interazione tra questi due tool sono altissime.

I motivi di una crescita repentina

Il grande successo di mercato che ha visto protagonista la Business Intelligence ha diverse motivazioni, tra le quali: 

• l’aumento dei dati da trattare. Una tendenza destinata a crescere, sia per esigenze di business che per l’emergere di nuove regole. Si pensi ad esempio a tutto ciò che riguarda l’area ESG (Environmental, Social and Governance).
• La necessità di ottenere informazioni in tempo reale o in tempi molto brevi. Pensiamo ad esempio ai performance report, alla profilazione della clientela, alle proiezioni di tipo finanziario. L’autonomia delle applicazioni di Business Intelligence permette implementazioni in tempi brevi, svincolate dall’architettura IT (Grazie al nostro motore smart sarebbero comunque brevi!).
• La varietà e qualità dell’offerta. Come la presenza di funzioni analitiche molto avanzate (embedded analytics).
• L’ampliarsi delle sorgenti dati, soprattutto esterne all’ambito IT direttamente governato dall’azienda (web, data provider), o da fonti interne ma non direttamente afferenti ai software gestionali (attrezzature IOT). I migliori tool di BI hanno come obiettivo quello di normalizzare i dati esterni e renderli confrontabili con quelli aziendali.

Un motivo in più: la democratizzazione dell’accesso ai dati

Le piattaforme di Analytics e Business intelligence (ABI) tendono sempre più a concentrare l’esperienza di utilizzo sull’utente finale. La User Experience e gli automatisti facilitati dall’intelligenza artificiale stanno già apportando grandi modifiche in questa direzione. Tanto che il focus delle implementazioni si sta a poco a poco spostando dalla figura dell’analista a quella del consumatore, o meglio, del decision maker.

Perché questo sia effettivo, gli insight automatizzati devono essere statisticamente rilevanti. E rilevanti nel contesto degli obiettivi dell’utente, del suo flusso di lavoro, delle azioni da intraprendere in base ai dati. Per offrire un’esperienza completa e d’impatto, le piattaforme ABI si stanno quindi modificando in tal senso. Così da catturare sempre più informazioni sul comportamento e sugli interessi degli utenti. L’operazione è resa ancora più semplice dalla progressiva integrazione di strumenti ABI negli strumenti produttivi personali utilizzati dagli utenti.

Si uniscano a tutto questo nuovi metodi di interazione come Natural Language Query (NLQ), Conversational Analytics Interfaces e risposte fornite in Natural Language Generation (NLG) e la democratizzazione dell’accesso ai dati è più che servita!

Ora che abbiamo capito di aver bisogno di uno strumento di Business Intelligence, non ci resta che scegliere quello più adeguato!

Fare la scelta giusta: il quadrante Gartner e le soluzioni Business Intelligence

Tutti conosciamo l’utilità e l’autorevolezza del quadrante Gartner! Quello dedicato alle soluzioni di BI, nello specifico, stila una classifica di questi strumenti basata su 12 punti: 

• SICUREZZA; funzionalità che consentono la sicurezza della piattaforma, l’amministrazione degli utenti, il controllo dell’accesso e l’autenticazione alla piattaforma.
• GOVERNANCE; funzionalità che tengono traccia dell’utilizzo e gestiscono il modo in cui le informazioni vengono create e condivise, dal prototipo alla produzione.
• FUNZIONALITÀ ANALITICHE basate su cloud. Cioè la possibilità di creare, distribuire e gestire applicazioni analitiche nel cloud, in base ai dati presenti sia su cloud che on-premise e attraverso installazioni multicloud.
• CONNETTIVITÀ A SORGENTI DI DATI; funzionalità che consentono agli utenti di connettersi, ottenere e importare i dati contenuti in vari tipi di piattaforme di storage, sia on-premise che in cloud.
• PREPARAZIONE DEI DATI; supporto per il drag-and-drop, la combinazione guidata dall’utente di dati provenienti da diverse fonti e la creazione di modelli analitici (come measures, sets, groups and hierarchies definiti dall’utente).
• DISPONIBILITÀ DI UN CATALOGO; la possibilità di visualizzare contenuti per renderlo facile da trovare e utilizzare. Il catalogo è navigabile e formula suggerimenti agli utenti.
• FUNZIONI ANALITICHE AUTOMATIZZATE; un attributo fondamentale dell’analisi aumentata, poiché è la capacità di applicare tecniche di apprendimento automatico (ML) per generare approfondimenti destinati agli utenti finali (ad esempio, identificando gli attributi più importanti in un set di dati).
• VISUALIZZAZIONE DEI DATI; supporto per dashboard altamente interattive ed esplorazione dei dati attraverso grafiche. Ciò include una serie di opzioni di visualizzazione che vanno ben oltre torte, barre e linee! Comprendendo ad esempio visualizzazioni a mappe di calore e ad albero, mappe geografiche, grafici a dispersione e altre immagini speciali.
• POSSIBILITÀ DI ANALIZZARE I DATI attraverso righe di testo di tipo NLQ (Natural Language Query). Questo consente agli utenti di interrogare i dati utilizzando termini digitati in una casella di ricerca, o addirittura parlando!
• CAPACITÀ DI CREARE “STORIE”, combinando dati, testi e contenuti multimediali. Ovvero, la capacità di generare storie di dati come se si trattasse di notizie, combinando titoli, testo narrativo, visualizzazioni di dati e contenuti audiovisivi basati sul monitoraggio continuo dei risultati.
• GENERAZIONE DI REPORT IN LINGUAGGIO NATURALE, capace di aggiornarsi automaticamente al variare dei dati. La creazione automatica di descrizioni linguisticamente ricche di intuizioni trovate nei dati. All’interno del contesto analitico, mentre l’utente interagisce con i dati, la narrazione cambia dinamicamente per spiegare i risultati chiave o il significato di grafici o dashboard.
• REPORTING. Questa funzionalità fornisce report pixel-perfect, parametrizzati e impaginati, che possono essere pianificati e pubblicati in una grande comunità di utenti.

Quindi, qual è lo strumento più giusto per la nostra azienda? Vediamolo nel dettaglio con il prossimo approfondimento!

To be continued…