Con la rapida ascesa dell’Intelligenza Artificiale (AI), il mondo della Business Intelligence (BI) sta cambiando rapidamente. Sebbene l’IA conquisti le prime pagine dei giornali, le aziende hanno bisogno di una solida base di dati prima di poterla sfruttare appieno, e questo inizia con un uso efficace della BI.
Con l’aumento costante dei dati a disposizione, le aziende hanno bisogno di strumenti efficaci per interpretarli e prendere decisioni rapide. La Business Intelligence (BI) risponde a questa esigenza, trasformando i dati in insight utili e immediatamente fruibili. In questo articolo ti spieghiamo quali cambiamenti stanno avvenendo e perché sono fondamentali per il futuro del business.
Una nuova tendenza: da un approccio tradizionale a un approccio orientato ai risultati
Perché l’approccio tradizionale non è sufficiente
Tradizionalmente, la BI inizia con la creazione dell’intera struttura dei dati. Questo include la creazione di modelli semantici (un termine moderno per indicare i dataset) e di dashboard, ma solo dopo che tutti i dati sono stati puliti e organizzati. Questo richiede molto tempo prima di ottenere le prime informazioni.
Ma ora le cose si muovono più velocemente. Le aziende non vogliono aspettare mesi per vedere i report. Vogliono ottenere valore dai dati subito e reagire rapidamente ai cambiamenti.
Un’alternativa moderna: concentrarsi sui risultati
Ecco perché sempre più aziende utilizzano un approccio basato sul dominio e sui risultati. Invece di costruire tutto in un unico sistema centrale, ora partono da una semplice domanda di business: Cosa vogliamo ottenere?
Ad esempio:
- Come possiamo migliorare la disponibilità dei nostri prodotti di punta (AA-items)?
- Come possiamo ridurre gli sprechi nella nostra catena di fornitura?
- Quali sono i gruppi di clienti con il maggior potenziale di crescita?
I team di diverse aree aziendali lavorano insieme per raggiungere questi obiettivi. Utilizzano solo i dati di cui hanno realmente bisogno per le domande a cui stanno cercando di rispondere. In questo modo la ricerca di informazioni utili è più rapida e la struttura dei dati cresce naturalmente in base alle esigenze dell’azienda.
Come la BI orientata ai risultati cambia il modo in cui i team lavorano
In pratica, un approccio orientato ai risultati significa che i team non partono dai dati, ma dall’impatto. Invece di aspettare che un modello di dati completo venga costruito e approvato a livello centrale, i team interfunzionali si allineano rapidamente su un risultato aziendale specifico che vogliono raggiungere. Lavorano quindi in cicli brevi, raccogliendo solo i dati di cui hanno bisogno per raggiungere l’obiettivo. Questo porta a intuizioni più veloci, consentendo un processo decisionale più rapido.
Per gli utenti aziendali, questo significa un coinvolgimento più diretto nella progettazione dei report: non sono più semplici destinatari, ma diventano protagonisti attivi nella creazione di insight rilevanti. Per i team data, invece, si traduce in meno tempo dedicato alla gestione di grandi volumi di dati inutilizzati e più focus sul generare valore concreto per il business.
Business Intelligence: da supporto tecnico a motore decisionale
Maggiore attenzione alla governance dei dati e a una piattaforma dati centrale.
Il futuro dipende dai tuoi dati. Per ottenere valore, la tua struttura di dati deve essere in buona forma perché il panorama cambia continuamente. “Garbage in, garbage out”. Ecco perché le aziende stanno prestando maggiore attenzione alla governance dei dati.
Questo significa semplicemente: regole e accordi chiari su chi lavora con i dati, come li usa e quali strumenti e processi sono coinvolti.
Una piattaforma, una fonte di verità
Molte aziende stanno anche creando una piattaforma dati centrale per creare un’unica fonte di verità. Invece di avere molti file Excel o sistemi che non si parlano tra loro, tutti i dati vengono riuniti in un unico luogo. In questo modo è più facile combinare le informazioni e trovare rapidamente delle intuizioni. La creazione di una piattaforma di dati centrale può sembrare un compito arduo, ma puoi iniziare con poco. Concentrati sulle tue priorità principali e assicurati che le persone giuste siano responsabili dei dati giusti.
Le aziende che adottano queste misure sono meglio preparate per il futuro, in quanto sono in grado di reagire più velocemente, di prendere decisioni più intelligenti e di ottenere più valore dai loro dati, pronte a sfruttare l’IA nella sua evoluzione.
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