Una delle esigenze più sentite da qualsiasi impresa è quella di disporre di strumenti tecnologici necessari a supportare il processo decisionale.
La qualità e tempestività dei dati è indispensabile per prendere le giuste decisioni.
I dati, se analizzati ed interpretati correttamente, sono un asset strategico e danno valore alle imprese in molti modi:
- analisi dei trend storici: comprensione del business
- analisi performance aziendali: valutazione del business
- elaborazione previsioni: sviluppo del business (KPO)
L’evoluzione recente della BI
L’attuale generazione di BI è finalizzata alla “democratizzazione dei dati”, ossia a garantire che i dati siano accessibili a tutti gli utenti all’interno dell’organizzazione per promuovere la trasparenza e il processo decisionale informato a tutti i livelli, e comprende nuove funzioni di:
- self-service analysis che aiuta gli utenti nell’analisi dei dati in modo grafico e tabellare per comprendere trend, proporzioni, indicatori utili a prendere decisioni;
- real-time analysis che consente di elaborare e analizzare i dati man mano che vengono generati, offrendo informazioni immediate e permettendo alle aziende di reagire rapidamente alle mutevoli condizioni;
- visualizzazione avanzata dei dati con l’utilizzo di dashboard interattive, mappe termiche e visualizzazioni 3D per rendere i dati complessi più accessibili e comprensibili;
- advanced analytics che incorporano dell’intelligenza artificiale (AI) ed il machine learning (ML) per migliorare le capacità di analisi dei dati, fornendo approfondimenti predittivi e prescrittivi che in precedenza erano irraggiungibili.
L’ offerta di mercato attuale ha seguito quindi tre direzioni principali:
- la prima con soluzioni in cloud per sfruttare la scalabilità, la flessibilità e l’efficienza dei costi e per gestire grandi volumi di dati e processi di analisi complessi;
- la seconda puntando sulla self-service – data preparation, che mira a dare agli utenti le capacità per fare modifiche sui dati e di prepararli al meglio per le presentazioni;
- la terza permettendo di fare advanced analytics applicando in modo più semplice i modelli predittivi senza che sia necessario scrivere codice mediante le moderne tecniche di machine learninge intelligenza artificiale sia nella parte di preparazione dei dati (per esempio per la pulizia automatica) sia in quella di visualizzazione (per esempio per la generazione di viste automatiche più rilevanti).
Le principali di Business Intelligence recensionate sul sito di Gartner :
Per un approfondimento si legga articolo di Rajuoo Jha:
https://www.linkedin.com/pulse/transformative-world-next-generation-business-intelligence-rajoo-jha-owrvc , così sintetizzato:
Advanced Analytics
Sono di tre tipologie:
- Descriptive Analytics (cosa sta succedendo?):
- tecniche analitiche e statistiche per l’estrazione di quantità che descrivano l’insieme di dati nel loro complesso: media, varianza, ecc… (Passive BI)
- Predictive Analytics (cosa succederà?):
- tecniche analitiche, modelli matematici ed algoritmi per l’analisi del dato storico e la predizione o di eventi sconosciuti o di andamenti futuri dei fenomeni sotto studio. (Active BI)
- Prescrictive Analytics (cosa posso fare?): tecniche analitiche, modelli matematici ed algoritmi per l’analisi delle decisioni alternative e la selezione di quelle che massimizzano l’efficacia rispetto agli obiettivi individuati.
Ad esempio Power BI include già alcune funzionalità assimilabili all’AI, quali ad esempio:
- Analisi di chiave (Key Influencers):utilizzo di un algoritmo AI per identificare le principali influenze su un determinato risultato o metrica. Ad esempio, se si desidera capire quali fattori influenzano le vendite, l’analisi di chiave può identificare i driver più significativi, come il prezzo del prodotto o il marketing.
- Analisi previsionale (Forecasting):uso di algoritmi di machine learning per creare modelli di previsione. Gli utenti possono utilizzare tali modelli per prevedere valori futuri basati sui dati storici, aiutando l’azienda a prevedere le vendite future.
- Analisi di serie temporali:Power BI offre funzionalità avanzate identificare tendenze e stagionalità.
il futuro della Business Intelligence : la BI Generativa (GenBI)
La nuova BI sarà generativa (GenBI), augurandoci possa essere “più intelligence” dell’attuale, sfruttando la tecnologia AI generativa e l’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per consentire ad esempio:
- interazioni simili a quelle di una chat utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in modo da poter interagire con l’intelligenza artificiale utilizzando il normale linguaggio umano.
- dashboard istantaneecreando nuovi cruscotti descrivendo ciò di cui hai bisogno in un linguaggio semplice.
- analisi automatiche dettagliate generando approfondimenti e narrazioni visive, individuando tendenze e modelli più velocemente di quanto potrebbe fare un data-analyst.
- immagini personalizzabilimodificando diagrammi e grafici con semplici comandi.
- reporting narrativi analizzando i dati per rappresentarli e raccontarli con report dettagliati che evidenziano le informazioni chiave.
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