Integrare la Business Intelligence nell’Impresa (Parte Prima)

Tipicamente, i sistemi di BI vengono costruiti utilizzando strumenti ETL (Estract, Transform and Load), cioè di estrazione e trasformazione dei dati, unitamente a strumenti di reingegnerizzazione dei dati stessi, con l’obiettivo di estrarre, validare, integrare/associare, trasformare e caricare i dati a partire da fonti multiple di sistemi operativi diversi, in uno o più depositi di dati analitici.

Quindi, vengono poi utilizzati pacchetti applicativi analitici, oltre a strumenti OLAP e di data mining, per analizzare i dati all’interno di questi depositi, in modo da produrre nuove informazioni significative sia per la gestione dei clienti che per il controllo delle prestazioni dell’impresa nelle aree del marketing, delle vendite, delle finanze (ad es.: pagamenti e analisi del cash flow, gestione dei debiti, ecc.), delle risorse umane e delle operazioni.

Attualmente, la grande maggioranza degli utenti di sistemi di BI è costituita, tipicamente, dal management e da utenti della potenza di analisi del business che analizzano i dati, interpretano le informazioni di intelligence prodotte e adottano decisioni.

Tuttavia, per molte organizzazioni, la distribuzione della business intelligence a questi utenti di “prima linea” non ha apportato sufficienti benefici, almeno nella misura ipotizzata dalle aspettative iniziali.

Un fattore che ha contribuito a questa mancanza è il fatto che esistono chiari segni che gli utenti dell’impresa debbono lottare contro un’esagerata competitività per riuscire a focalizzare la attenzione, con particolare riferimento ai sistemi guidati dagli eventi.

Ad esempio, molte persone impiegano attualmente due ore ogni mattina solamente per rispondere alle e-mail, senza riuscire a esaminare i dati di business intelligence per effettuare qualche tipo di analisi. Un’altra ragione è che esistono troppe informazioni da analizzare.

L’introduzione dei sistemi di e-business non ha aiutato a risolvere questa situazione. Un numero crescente di visitatori del web, che effettuano transazioni di business self-service e accedono ai contenuti informativi mediante diverse apparecchiature collegate via Internet, genera un’enorme volume di dati nei file di log del web stesso, oppure li crea sotto forma di cookies, pagine di formulari elettronici, ecc.

Questo è notoriamente uno dei maggiori problemi, in quanto gli utenti della potenza elaborativi dei sistemi di business intelligence spesso non agiscono sufficientemente vicino alle linee operative per comprendere come ottenere il massimo effetto per il core business dell’applicazione di queste tecniche di analisi dei dati.

Ad esempio, le persone del Servizio clienti oppure le forze di vendita raramente hanno accesso alle informazioni di BI relative ai clienti con i quali sono contatto giornalmente. Le persone che operano in Centro di contatto spesso rappresentano solo un centro di costo per l’impresa.

Fornendo loro, invece, informazioni di business intelligence al momento giusto, possono essere trasformati in professionisti in grado di ottenere nuovi profitti dal contatto con i clienti. I sistemi tradizionali di data warehousing pongono una serie di ostacoli per miglioramenti di questo tipo.

Gli strumenti di BI ne costituiscono un esempio poiché, in effetti, il personale di un Centro di contatto non ha il tempo per utilizzarli in maniera appropriata nel suo ruolo di interfaccia diretta in tempo reale verso i clienti.

Se tale genere di interfaccia deve divenire più efficace nel contribuire all’incremento del valore del cliente per l’impresa e nel fornire servizi sempre più personalizzati, allora le informazioni di BI debbono semplicemente essere sullo schermo, a loro disposizione per essere immediatamente utilizzate, senza la necessità di imparare l’uso di nuovi strumenti o nuove applicazioni.

Queste persone hanno bisogno di informazioni significative istantanee, (ad esempio, raccomandazioni dal vivo di prodotti/servizi, ecc.) da girare ai clienti nel momento in cui interagiscono con l’impresa.

Tutto questo aiuta gli addetti a migliorare il servizio, incrementando il valore del business con i singoli clienti, oltre ad assicurarne la fidelizzazione.

Spesso, nel back-office gli addetti non sono al corrente delle necessità dei canali del front-office.

Quindi, ad esempio, possono mancare l’opportunità di incrementare gli inventari per coprire impennate della domanda oppure possono effettuare stime errate, che comportano incrementi di spesa, per costituire stock che si rivelano poi ridondanti.

Esistono pochi esempi di casi nei quali la business intelligence risulti correttamente nelle mani di figure decisorie delle organizzazioni, anche se non risulta completamente integrata nell’operatività del core business, are in cui risulterebbe sicuramente più efficace.

Gli esempi di questo tipo sono così numerosi che le imprese sentono oggi la necessità di procedere su questa strada. Infatti, vogliono integrare la business intelligence all’interno dell’operatività, per migliorare l’efficace e l’efficienza del front-office, del back-office e dell’intera impresa.

In breve, le società esprimono adesso il desiderio di inserire la BI ovunque, in modo da potersi definire come impresa intelligente.

Questo articolo esamina le modalità con cui questo può essere realizzato, raggiungendo il massimo effetto.

Il processo analitico incompleto
Prima di esaminare come possiamo integrare la BI nei sistemi informativi dell’impresa, è importante ricordare la differenza tra data warehousing e business intelligence, oltre che comprendere quello che hanno realizzato fino ad oggi le imprese.

Il data warehousing differisce dalla business intelligence in quanto contiene informazioni integrate acquisite da fonti e sistemi diversi e destinate ad essere rese disponibili per le analisi successive.

La business intelligence, invece, è il prodotto di tali analisi condotte sui dati contenuti nel data warehouse e, quindi, è “condizionata” direttamente dai processi di costruzione di questo.

Tale considerazione implica un processo analitico nel quale il dato viene per prima cosa acquisito e integrato prima di essere analizzato per produrre intelligence – anche se questa affermazione può sembrare ovvia.

Il processo analitico tipico corrente per molte organizzazioni che oggi producono business intelligence è, quindi, un processo che si articola in due fasi:

Acquisire -> Analizzare

Tale processo risulta utile solamente nella misura in cui può produrre informazioni di BI. Tuttavia, non è un processo che possa essere integrato con i sistemi informativi dell’impresa.

E’ “stand-alone” e dipende dalle persone che sono coinvolte nell’analisi, nell’interpretazione dei risultati di intelligence e quindi nelle azioni risultanti. Non è sempre chiaro fino a che punto arrivi l’efficacia del processo.