Cos è la business intelligence? La tua guida alla BI e al perché è importante

BI dashboards enable individual users of business intelligence to customize reports to serve specific purposes and run queries on the data to provide more information. An important characteristic of modern business intelligence dashboards is that they offer easy-to-use data interfaces that don’t require technical IT expertise.

Cos’è la business intelligence? La tua guida alla BI e al perché è importante

La business intelligence (BI) combina business analytics, data mining, visualizzazione dei dati, strumenti e infrastrutture per i dati, nonché le best practice per permettere alle organizzazioni di prendere più decisioni basate sui dati. In pratica, sai di aver acquisito la business intelligence moderna quando hai una vista completa dei dati della tua organizzazione e li usi per stimolare il cambiamento, eliminare le inefficienze e attuare un rapido adattamento ai cambiamenti di mercato e forniture.

È importante notare che si tratta di una definizione della BI davvero moderna (e che la storia di questo neologismo è stata contrastata). Il concetto di business intelligence tradizionale, come propriamente detta, è nato per la prima volta negli anni ’60, per indicare un sistema di condivisione delle informazioni nelle organizzazioni. Prima di arrivare a rappresentare un’offerta specifica dei team di BI con soluzioni per i servizi dipendenti dall’IT, si è ulteriormente sviluppato negli anni ’80, parallelamente ai modelli informatici per il processo decisionale e alla trasformazione dei dati in informazioni. Le soluzioni di BI moderna danno priorità ad analisi self-service flessibili, dati controllati su piattaforme affidabili, business user più efficienti e velocità di informazione.

Alcuni esempi di business intelligence

Più che indicare una "cosa" specifica, business intelligence è un termine onnicomprensivo che riguarda i processi e i metodi per raccogliere, memorizzare e analizzare i dati tratti dalle operazioni o attività aziendali con l’obiettivo di migliorare le prestazioni. Tutti questi elementi vanno a creare una vista completa dell’azienda, aiutando le persone a prendere decisioni migliori e concretizzabili.

• Data mining: uso di database, statistiche e apprendimento automatico per svelare i trend in ampi set di dati.
• Elaborazione di report: condivisione delle analisi dei dati con i soggetti interessati, affinché possano trarre conclusioni e prendere decisioni.
• Metriche e benchmarking delle prestazioni: confronto dei dati sulle prestazioni attuali con i dati storici, per monitorare le prestazioni rispetto agli obiettivi. Di solito, si esegue usando dashboard personalizzate.
• Analisi descrittiva: utilizzo di analisi dei dati preliminari per comprendere cosa è accaduto.
• Esecuzione delle query: interrogazione dei dati con specifiche domande, per cui la BI estrae le risposte dai set di dati.
• Analisi statistica: partendo dai risultati dell’analisi descrittiva, ulteriore esplorazione dei dati usando le statistiche, per esempio in relazione a come e perché si sia verificato un determinato trend.
• Visualizzazione dei dati: trasformazione dell’analisi dei dati in rappresentazioni visive, come grafici, diagrammi e istogrammi, per una fruizione dei dati più facile.
• Analisi visiva: esplorazione dei dati attraverso le rappresentazioni visive, per comunicare informazioni al volo e seguire il flusso dell’analisi.
• Preparazione dei dati: compilazione di diverse origini dati, identificandone dimensioni e misurazioni e preparandole per l’analisi dei dati.

Summary

• Using data and statistics to reveal business or marketplace trends – e.g., compare first, second, third, and fourth quarter product sales figures to see if sales of an individual product are increasing or decreasing
• Analyzing key performance indicators (KPIs) to identify areas where operational efficiency is maximized or can be improved – e.g., examining same-store sales or plant production figures
• Comparing current results (such as sales) to either historical results or company goals – e.g., look at year-over-year sales figures in different geographical areas where a business operates
• Creating visual representations such as charts and graphs to make data analysis more easily understandable and useful for decision-makers – e.g., creating a chart or histogram that clearly reveals stock sector trends
• Providing “what if” analysis of different possible business choices – e.g., predicting how making one change versus another may impact future sales revenue growth

Although business intelligence is utilized in different ways and for different purposes by individual companies, the process is fairly uniform throughout all industries and typically unfolds as follows:

Career Outcomes: Choosing Business Intelligence or Business Analytics

Career outcomes in business intelligence or business analytics will vary depending on your training and the type of position sought. Like their definitions, there is some inevitable overlap in whether certain positions are described as using business intelligence, business analytics, or both.

Many careers require education and training in business intelligence. Project managers, consultants, directors, analysts, and other specialists often use business intelligence tools to improve workflow, meet organizational goals, and reduce operating costs. All of these positions may require some knowledge of the tools used by data scientists, but they also require “soft skills” as well, such as communicating findings to project managers and ensuring that projects are completed in a timely and cost-effective manner.

Business intelligence analyst is one of the most popular careers in the field of business intelligence. Analysts use available historical organizational data as well as market data to help companies maximize profit. They also must be able to effectively communicate this data to project managers and other leaders.

Business analytics continues to be a rapidly growing field, living up to the Harvard Business Review’s 2012 declaration that it was the “sexiest job of the 21st century.” 8 This growth reflects the increased use of big data across all sectors to drive change and decision-making processes. In response, many business schools have added master’s programs or certificate programs in business analytics to match this demand, such as the Harvard Business Analytics Program. 9

The program is specifically for aspiring and current leaders who are interested in advancing their analytical skills to drive change and boost innovation using data. Students learn to analyze, interpret, and translate data to ultimately make strategic decisions at the highest levels within their organization.

As trends and terminology evolve and expand, business leaders will continue to debate how to define business intelligence and business analytics. But it is safe to say that most businesses will invest in both their current operations and future success, ensuring the need for both sets of tools and experts.

Sources:

https://www.tableau.com/it-it/learn/articles/business-intelligence
https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/other/business-intelligence/
https://analytics.hbs.edu/blog/business-intelligence-vs-business-analytics/