Business Intelligence: accessibilità, dinamicità e conoscenza per dare continuità alle aziende

Fabricación avanzada

La ragion d’essere dell’industria è la trasformazione delle materie prime in prodotti idonei che soddisfino le esigenze dell’uomo e, per estensione, del mercato. Il numero di processi che si svolgono e delle parti che devono intervenire per realizzare questa trasformazione varia in funzione del settore o della finalità del prodotto. Coordinare tutto questo è complesso poiché genera molti dati assai diversi a cui si sommano altre variabili del mercato, fattori esterni, la concorrenza... le informazioni sono in continuo aumento! Sapere come trattarle per capire che tipo di dati considerare e quali danno valore aggiunto, perfezionare i processi, identificare le tendenze, ridurre l’incertezza, fare delle previsioni ed essere in grado di reagire tempestivamente sono aspetti fondamentali per l’industria di qualsiasi settore.

Ma come riuscirci?La risposta è nell’analisi e nella Business Intelligence (BI). Questa tecnologia ha permesso di sviluppare strumenti che agevolano il compito di rivelare l’informazione pratica dei dati generati e gestiti da un’azienda, aiuta a comprendere i numeri e la loro ragione, permette di generare rapporti, visualizzare e condividere risultati nonché di ottenere risposte in un linguaggio semplice e comprensibile a tutta l’azienda.

Ambienti più impegnativi

L’evoluzione del mercato e le innovazioni tecnologiche fanno sì che l’ambiente diventi più complesso, impegnativo e frammentato. Per continuare il suo progresso, l’industria deve dare un altro giro di vite al fine di migliorare i suoi prodotti e soddisfare il cliente implementando ovunque l’uso della BI e dell’analisi, scommettendo su DataOps, intelligenza artificiale e altre opzioni che stanno rivoluzionando le modalità di funzionamento delle aziende. In questo modo è possibile avere la giusta prospettiva per sfruttare i big data e gestire questi massicci volumi di informazioni. La scelta di una tecnologia corretta è la chiave per garantire agli utenti di trarre il massimo vantaggio dai contenuti che creano mentre lavorano all’interno di un ecosistema gestito dalla BI.

Perciò, anche se sembra un po’ ridondante, la BI è diventata più intelligente e opera quella magia che permette all’industria di avanzare sul mercato massimizzando le informazioni e con una visione strategica volta a comprendere lo stato attuale dell’organizzazione ed elevare i livelli di competitività. In tal modo aiuta sia gli organi decisionali sia tutti gli altri dipendenti dell’azienda, compresi gli operatori di stabilimento, a raggiungere gli obiettivi aziendali. In effetti, vari studi rivelano che le aziende solite a utilizzare i dati a scopo decisionale prendono decisioni migliori, con un impatto positivo in termini di produttività e rendimento.

Perché ciò sia possibile, e in modo molto schematico, gli strumenti di BI raccolgono e analizzano quotidianamente i master data e i dati transazionali archiviati nei database relazionali (generati mediante OLTP, Online Transactional Processing) o provenienti da file Excel o XML, da servizi Internet, social network o da altro tipo di fonti.

In modo molto schematico, le informazioni contenute in questo tipo di archivi serve per generare i cosiddetti cubi OLAP (Online Analytical Processing), astrazioni che consentono di ottenere le metriche di interesse, i cosiddetti fatti, in diversi scenari che vengono configurati usando i parametri desiderati, le cosiddette dimensioni. Ciò consente di analizzare e confrontare, ad esempio, vendite (fatti) in funzione di dipendenti, prodotti, business unit o determinati periodi di tempo (dimensioni).

Abbiamo già due pilastri della BI: i processi OLTP, che servono per raccogliere i dati, e OLAP, che permettono di accedere alle informazioni e analizzarle. Tuttavia, è necessario ancora un terzo elemento che trasformi i dati in informazioni e li riversi negli archivi OLAP. Si tratta del processo noto come ETL (Extract, Transform and Load). Questi strumenti permettono di integrare gradualmente i nuovi dati generati dai processi OLTP negli archivi OLAP, ossia raccogliere tutti i dati relativi a investimenti, vendite e tempi per poi fissare strategie commerciali, risolvere eventuali problemi e aumentare il margine di vantaggio di fronte alla concorrenza.

Infine, sono gli strumenti di analisi che mostrano i dati OLAP in cruscotti attraverso comandi che illustrano i fatti (tabelle, grafici e indicatori) e comandi che strutturano e filtrano le dimensioni. Intuitivi, rapidi e molto dinamici, i cruscotti consentono di vedere, classificare, raggruppare e confrontare le informazioni da diverse angolazioni.

Dalle origini della BI, l’intero processo è cambiato per il meglio, perché ora l’analisi si serve di tecniche potenti per analizzare i big data e nell’arco di qualche secondo rende più tangibili i dati di valore per trasformarli in informazioni che a loro volta sono tramutate in conoscenza, in modo da ottimizzare il processo decisionale di business per il raggiungimento degli obiettivi dell’azienda e della sua trasformazione economica.