Cos’è la Business Intelligence?

La business intelligence (BI) si riferisce a un insieme di processi e tecnologie per accedere, analizzare e sviluppare informazioni fruibili dai dati per prendere decisioni aziendali. In genere, gli strumenti di BI presentano informazioni su dashboard facili da usare e visualizzazioni di dati che rappresentano graficamente e tracciano i parametri chiave. Gli strumenti di business intelligence consentono ai decisori di visualizzare i report e ottenere informazioni aziendali specifiche dai dati, anziché chiedere a un analista di generare report. Tradizionalmente, la business intelligence si è concentrata sulla creazione di report descrittivi e diagnostici delle attività aziendali storiche e correnti. La moderna business intelligence può incorporare tecniche come l’analisi predittiva in tempo reale, l’interrogazione assistita dall’intelligenza artificiale e la pianificazione degli scenari.

La business intelligence ti consente di ottenere visualizzazioni basate sui dati delle tue operazioni aziendali, del personale, dei clienti e delle tendenze di mercato più ampie. Se riesci a raccogliere dati, puoi eseguire analisi aziendali su tali dati con la BI.

Decisioni basate sui dati più rapide

La BI fornisce risposte basate sui dati a domande aziendali complesse. La capacità di restituire rapidamente risposte dai dati aziendali consente alle organizzazioni di prendere decisioni più rapidamente e con maggiore sicurezza. Questo può dare alla tua strategia aziendale un vantaggio competitivo. Ad esempio, essere in grado di vedere il costo combinato di un prodotto in base ai costi dei componenti della catena di approvvigionamento quasi in tempo reale consentirebbe a un’azienda di adeguare dinamicamente il prezzo di vendita.

Migliore accessibilità

Presentata in dashboard, rappresentazioni visive o report di facile comprensione provenienti da più origini dati e data warehouse, la BI consente agli utenti aziendali di eseguire attività quali l’analisi delle prestazioni aziendali, l’individuazione delle tendenze e la determinazione delle aree in cui le prestazioni non sono accettabili. Prima che i moderni strumenti di business intelligence diventassero diffusi, gli utenti aziendali chiedevano agli analisti di produrre report statici. Gli analisti strutturerebbero quindi le query da eseguire su database relazionali convenzionali e riferirebbero sui dati.

Ricavi più elevati e costi inferiori

I dati giusti che entrano negli strumenti di business intelligence, combinati con le giuste query, possono portare a maggiori ricavi e a ridurre i costi in tutta l’organizzazione. Ad esempio, scoprire che una nuova linea di prodotti è poco performante potrebbe significare investire di più nel marketing, reinventare il prodotto o ritirarlo dal mercato.

Customer intelligence migliorata

Puoi migliorare il servizio clienti e le offerte di prodotti esaminando i dati sul comportamento dei clienti e analizzando i modelli. Ad esempio, puoi interrogare i dati dei tuoi clienti per determinare se i post sui social media generano richieste, vendite o altre interazioni.

L’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) per la business intelligence utilizzano algoritmi e tecniche di deep learning per analizzare i big data e individuare pattern nascosti nei dati.

Il machine learning consente ai data scientist e agli analisti aziendali di eseguire analisi più avanzate sui dati rispetto alle tradizionali tecniche di BI. Questo può aiutare a velocizzare il processo decisionale nei processi aziendali e a scoprire ulteriori informazioni.

I vantaggi dell’IA nella BI

I vantaggi dell’IA nella BI includono:

●      Funzionalità di BI avanzate: l’IA offre una maggiore capacità di identificare le relazioni tra dati, sfumature, valori anomali e tendenze nascoste

●      Processo decisionale più informato: le funzionalità predittive della BI basata su IA consentono agli utenti di identificare più facilmente le tendenze e prendere decisioni più informate

●      Decisioni proattive: l’IA può evidenziare rapidamente le tendenze contenute nei dati attuali, consentendo agli analisti di identificarle tempestivamente e prendere decisioni proattive in tempo reale

●      BI adattiva intelligente: l’IA ad autoapprendimento può migliorare le prestazioni della BI grazie alla sua capacità di incorporare nuove informazioni per ottenere una migliore qualità delle informazioni

●      Informazioni migliori: le soluzioni di BI basate sull’IA aiutano gli utenti a identificare meglio le tendenze nascoste e forniscono nuove informazioni non immediatamente evidenti con gli strumenti di BI legacy

Elaborazione del linguaggio naturale nella BI

Una tecnologia ML chiave all’interno delle moderne soluzioni di BI è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Con questa tecnica, la BI basata sull’intelligenza artificiale può incorporare approfondimenti tratti dal sentiment e informazioni da documenti, e-mail e trascrizioni dei call center. Le query in linguaggio naturale (NLQ) sono un’applicazione specifica della NLP. Con NLQ, gli utenti di BI esplorano i dati utilizzando testo libero, senza richiedere agli analisti di creare dashboard o report personalizzati.

La pipeline di business intelligence si compone di quattro fasi.

1. Acquisizione dei dati

I dati aziendali provengono da molte fonti, tra cui applicazioni SaaS, database, file, e-mail e dati di streaming. L’acquisizione di questi dati è la prima fase della pipeline di BI. I dati possono essere acquisiti in batch, suddivisi in base al tempo o alle dimensioni o consumati come flusso.

I dati grezzi possono arrivare così come sono, pronti per l’archiviazione immediata. Questa è nota come pipeline Extract, Load, Transform (ELT). Un’altra opzione è trasformare i dati grezzi prima dell’archiviazione. Questa opzione è nota come Extract, Transform, Load (ETL) e prevede la preparazione, la ristrutturazione e la pulizia dei dati prima dell’archiviazione.

2. Archiviazione e modellazione dei dati

La tecnologia di archiviazione di dati alla base della tua soluzione di BI dipende dalla tua scelta ELT/ETL e dal fatto che tu stia archiviando dati strutturati e non strutturati insieme. Ad esempio, i dati acquisiti e trasformati in un formato standardizzato possono essere archiviati in un data warehouse. Un data warehouse, come Amazon Redshift, contiene più database. I dati acquisiti con le pipeline ELT vengono generalmente archiviati in un data lake, sebbene anche i data warehouse moderni supportino l’ETL. Un data lakehouse combina sia il data warehouse che il data lake per una soluzione di storage all-in-one.

La modellazione dei dati aiuta con le prestazioni dei sistemi di business intelligence. Ad esempio, la modellazione dei dati con uno schema a stella può ridurre i tempi di query, mentre la modellazione dei dati con uno schema snowflake può ridurre lo spazio di archiviazione, a seconda del carico di lavoro e dell’infrastruttura.

I cataloghi di dati indicizzano le informazioni in tutta l’organizzazione, in modo che gli utenti possano trovare i dati pertinenti esistenti da includere nelle loro query.

3. Analisi e interrogazione

I data warehouse supportano l’interrogazione SQL nativa, ma i data lake e i lakehouse in genere richiedono in genere motori di interrogazione separati. Ad esempio, puoi associare lo storage Amazon S3 al servizio di query Amazon Athena.

Oltre alle query SQL, avrai bisogno di un software di BI per eseguire query e report avanzati. Uno schema comune sono i report predefiniti, che conterranno informazioni fisse. Ad esempio, potresti ricevere un rapporto settimanale sulle vendite di un reparto. Questi report vengono in genere configurati in anticipo da un analista aziendale. Altre tecniche analitiche avanzate, note come data mining, utilizzano metodi provenienti da campi come statistica, data science e machine learning.

Le moderne soluzioni di BI self-service consentono agli utenti aziendali di visualizzare i report senza attendere che un analista esegua l’analisi dei dati. Gli analisti possono configurare dashboard in base a gruppi di utenti per mostrare le informazioni aziendali appropriate. In altre soluzioni, gli utenti aziendali possono creare query all’interno del software per accedere ai report senza alcun intervento da parte di un analista. Le moderne soluzioni di BI incorporano le query in linguaggio naturale (NLQ), basato sul machine learning, per analizzare i dati senza competenze tecniche specifiche.

4. Visualizzazione e consegna

La quarta fase della pipeline di BI è la visualizzazione delle query all’utente finale. In genere avrai accesso a dashboard, scorecard e report configurabili per la stampa. In alcuni casi, gli strumenti di BI sono integrati nel software esistente e possono mostrare report all’interno dell’applicazione, ad esempio nelle descrizioni degli strumenti o nei pannelli laterali.

È possibile configurare la BI per generare avvisi, e-mail, notifiche e altre azioni push per la creazione di report. Questi eventi basati su push possono verificarsi in base a eventi attivati, in base a una pianificazione, quando i dati superano una soglia o quando è completa un’analisi di grandi dimensioni.

A seconda della soluzione, la BI può analizzare i dati storici, determinare la causa delle anomalie, prevedere eventi futuri e consigliare azioni basate sulle previsioni.

Esistono quattro tipi principali di business intelligence che vengono spesso combinati in un’unica soluzione:

BI descrittiva

I report e le dashboard di BI sono spesso strutturati per fornire informazioni aziendali sulle prestazioni storiche, compresi i risultati attuali. La BI descrittiva mostra agli utenti cosa è successo e può includere componenti del dashboard come indicatori chiave di prestazione (KPI) e tabelle di riepilogo.

BI diagnostica

La BI diagnostica include un livello superiore alla BI descrittiva per analizzare la causa principale delle anomalie nei dati. Le soluzioni di Diagnostic BI includono strumenti per approfondire i dati.

BI predittiva

È importante essere in grado di prevedere cosa succederà dopo nella tua attività. Regressione predittiva della BI, classificazione e previsione di serie temporali e modellazione ML per prevedere i risultati futuri.

BI prescrittiva

La BI prescrittiva ti aiuta a decidere cosa fare con le tue previsioni. Questo tipo di BI prevede tecniche come la modellazione degli scenari e le raccomandazioni di ottimizzazione.

AWS offre una gamma di servizi per aiutarti a creare e perfezionare la tua pipeline di business intelligence, dall’acquisizione dei dati agli strumenti di visualizzazione. Ecco alcuni dei servizi che possono aiutarti nel tuo percorso di BI:

Amazon Redshift è un data warehouse cloud che offre un rapporto qualità-prezzo senza pari per l’analisi e l’IA agentica. Redshift potenzia l’analisi SQL su dati unificati nel tuo lakehouse in Amazon SageMaker. Le integrazioni di dati Zero-ETL consentono di effettuare analisi quasi in tempo reale collegando servizi di streaming, database operativi e applicazioni aziendali di terze parti, senza la necessità di complesse pipeline di dati.

Amazon QuickSight offre funzionalità di BI basate sull’intelligenza artificiale all’interno di Quick, trasformando i dati sparsi in informazioni strategiche per tutti, consentendoti di prendere decisioni più rapide e ottenere risultati aziendali migliori. Amazon QuickSight ti consente di eseguire analisi avanzate dei dati in linguaggio naturale con scenari e di rispondere a domande “what-if” con indicazioni dettagliate.

Amazon SageMaker Canvas ti consente di aggiungere ML alle tue pipeline di BI creando modelli ML estremamente accurati utilizzando un’interfaccia visiva, senza bisogno di codice. Con SageMaker Canvas, è possibile trasformare i dati su scala di petabyte e di creare, valutare e distribuire modelli di machine learning (ML) pronti per la produzione senza codifica.

AWS Glue ti aiuta a scoprire, preparare e integrare tutti i tuoi dati. È possibile scoprire e connettersi con più di 100 diverse origini dati, gestire i dati in un catalogo centralizzato e creare, eseguire e monitorare visivamente le pipeline di dati per caricare dati nei data lake, data warehouse e lakehouse.

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