Che cos’è la Business Intelligence? La guida definitiva di RevOps

Entrambe utilizzano big data e tecniche avanzate di estrazione dei dati per selezionare le informazioni più importanti e offrirti una visione d'insieme. In genere, entrambe presentano i dati in un modo comprensibile all'interno di una sorta di dashboard interattiva, e sia le analisi aziendali sia l'intelligenza aziendale sono strutturate per creare un quadro chiaro a partire dal caos casuale di una grande azienda, con attività operative distribuite in ogni ambito.

La differenza riguarda il fattore tempo. Le analisi aziendali sono una tecnica per elaborare proiezioni accurate che dovrebbero rivelarsi valide in futuro, mentre una buona intelligenza aziendale serve a vedere cosa sta accadendo ora, nel presente immediato. Mentre una buona analisi di tre mesi fa ti indicava cosa aspettarti dalle vendite di questo trimestre, una buona intelligenza aziendale ti dice se stai raggiungendo quegli obiettivi o dove potresti aver preso una direzione sbagliata.

Questo ti permette di individuare i piccoli problemi quando sono ancora tali, invece di restare a grattarti la testa alla fine dell'anno fiscale chiedendoti perché hai realizzato la metà di quanto avevi previsto. È una questione abbastanza importante che il Dipartimento degli Interni aiuta effettivamente le piccole imprese a configurare i propri strumenti di BI.

Per capire più chiaramente come questo si inserisca nella tua attività, pensa a quante aziende oggi sono disperate perché devono assumere e trattenere persone valide. Le tue analisi aziendali delle risorse umane avevano previsto che spendere 100.000 $ per il reclutamento ti avrebbe procurato il 110% dei lavoratori necessari quest'anno e che forse circa il 9% non avrebbe funzionato per un motivo o per l'altro, lasciandoti con un organico al 101%. Così investi il denaro, pubblichi alcuni annunci e conduci diversi cicli di colloqui e assunzioni. Poi, alla fine dell'anno, scopri di avere carenza di personale e di dover rifiutare il lavoro perché la forza lavoro rimasta sta già facendo doppi turni. Che cosa è successo?

Si scopre che il tuo ufficio era troppo freddo e che diverse persone si sono dimesse perché non lo sopportavano. Sì, sembra una cosa stupida, ma a volte è davvero così banale. Tuttavia, non lo hai scoperto fino al 15 aprile, perché per tutto l'inverno ti sei basato sul modello di analisi invece di monitorare il tasso di abbandono in tempo reale e condurre colloqui di uscita approfonditi per capire perché il personale d'ufficio, ma non i tecnici sul campo, stesse presentando le dimissioni. Questo mette in evidenza alcune delle principali sfide dell'intelligenza aziendale che le organizzazioni affrontano oggi.

I colloqui di uscita sono una forma molto semplice di raccolta di informazioni di intelligenza aziendale. Se li avessi condotti e avessi avuto buoni strumenti per trasmettere tali informazioni alla dirigenza, avresti potuto regolare il termostato a settembre e risparmiare 50.000 $ sul reclutamento dell'anno successivo. In questo esempio, gli esempi di intelligenza aziendale mostrano cosa sta accadendo in questo momento, mentre si verifica, e perché la realtà si sta discostando dalle proiezioni.

Tipi di strumenti BI

Questo è solo un esempio molto semplice di come il feedback in tempo reale possa trasformarsi in modifiche concrete capaci di farti risparmiare una fortuna. Nell'era moderna, l'intelligenza aziendale è andata ben oltre le domande e risposte di base dei colloqui di uscita. E, naturalmente, l'altro lato della medaglia è una buona reportistica. Tutti i vantaggi dell'intelligenza aziendale del mondo non ti servono a nulla se i suoi risultati non raggiungono qualcuno in grado di agire di conseguenza. 

Gli strumenti di intelligenza aziendale che utilizzi per raccogliere e presentare i dati varieranno in base al tipo di attività che gestisci, al tipo di metriche che ti interessano e, francamente, al tuo livello di dimestichezza personale con la tecnologia. È certamente positivo investire nell'ultima dashboard di big data alla moda, che promette il monitoraggio secondo per secondo del tuo inventario mentre attraversa i magazzini di tre continenti, ma a meno che tu non sappia leggere i risultati, tanto vale andare a intuito. Ecco alcuni dei metodi più diffusi con cui le persone ottengono informazioni sulla propria attività, sia raccogliendole sia interpretandole in modo comprensibile.

Fogli di calcolo

Quando dico fogli di calcolo, il tuo primo pensiero sarà Microsoft Excel e Google Sheets, e non è sbagliato. I normali fogli di calcolo sono strumenti straordinari per visualizzare enormi quantità di dati, infinitamente scalabili, in un semplice formato grafico. Devi tenere traccia di 50 elementi contemporaneamente? Aggiungi colonne. Devi raccogliere dati da 15 fonti? Aggiungi righe. Vuoi passare dai dati sulle commissioni di vendita al monitoraggio del personale, ai costi generali e al prezzo che stai pagando per il filo di rame? Aggiungi qualche scheda e lavora in un unico documento. 

Vuoi sapere qual è il rendimento medio dei fili di rame che stai acquistando, indicizzato in base a una qualsiasi delle 37 linee di prodotti che vendi e che li utilizzano? È facilissimo. Basta inserire il prezzo del filo nella colonna A, la quantità utilizzata per prodotto nella colonna B, aggiungere righe per ogni prodotto e dire al mago del computer di calcolare una media nella colonna C per ogni riga. Poi esporta tutto al responsabile della logistica, così potrà spiegarti cosa stai guardando.

I primi fogli di calcolo erano grandi libri cartacei sui quali dovevi scarabocchiare con una penna d'oca o qualcosa del genere. In seguito, erano programmi che conservavi sul computer e copiavi fisicamente su dischetti (ah, bei tempi). Oggi è tutto nel cloud e condividi i tuoi fogli di calcolo con le persone interessate della tua azienda in tempo reale. Basta accedere, inserire i numeri o consultare i dati aggiornati della rassegna di questa mattina, e sei ufficialmente al passo con i numeri di cui hai bisogno.

Software per la reportistica

Il software per la reportistica è un gradino sopra i fogli di calcolo cloud per il monitoraggio della business intelligence. Come i fogli di calcolo, questi programmi sono un modo pratico e intuitivo per tenere traccia dei numeri che ti interessano, ma su un sistema costruito intorno alle tue esigenze, invece che su un foglio di calcolo adattato. Alcuni di questi strumenti sono veri e propri mostri divoratori di dati. Uno di questi, datapine, consente a tutti i membri della tua azienda di inserire dati provenienti da qualsiasi divisione o reparto, raccogliere tutto in categorie e visualizzare l'insieme come preferisci. 

Puoi persino passare alla modalità SQL ed eseguire query personalizzate, oppure lasciare che l'interfaccia utente super-tecnologica lo faccia per te. Prima o poi ti faranno scaricare l'app, altrimenti non potrai personalizzare l'interfaccia, ma per il resto è come avere Spock come ufficiale scientifico che legge i dati pertinenti e accelera il processo decisionale con il software mobile di business intelligence.

Software per la visualizzazione dei dati

Va bene, da qui si sale di livello. Il software per la visualizzazione dei dati è un po' come il software per la reportistica, solo che non ha un'opinione così alta di te in quanto essere umano intelligente. I buoni programmi di visualizzazione sono sostanzialmente sistemi e app di reportistica con un eccezionale team di progettazione che ha investito davvero nell'output e nell'interfaccia utente per rendere la business intelligence il più facile possibile da comprendere.

Supponiamo che tu abbia un'enorme mole di dati provenienti da fornitori, venditori, feedback dei clienti, autorità di regolamentazione governative e dal tuo team di servizi finanziari. Secondo la loro analisi predittiva, dovrebbe essere sicuro per te contrarre un prestito per acquistare rame prima che i prezzi aumentino, per poi ripagare gli interessi con il denaro che le persone pagano per le tue macchine da caffè musicali. Ma quando visualizzi tutto in uno strumento come Tableau, puoi vedere che le vendite su Amazon sono state lente, l'aumento dei tassi d'interesse ti ha imposto un difficile piano di rimborso e i rapporti sulle vendite, più rigidi del solito, aggiungono resistenza alla conclusione dell'affare, suggerendo una base clienti in calo.

Con tutte queste informazioni mostrate nella prima pagina del tuo pannello di controllo, dici all'ufficio finanziario di dimenticare i prestiti, alla logistica di trovare un filo di rame più economico, alle vendite di elaborare nuovi obiettivi e a ricerca e sviluppo di rivalutare il progetto, magari migliorando le macchine da caffè con un orologio digitale nella base. Hai preso una serie di decisioni aziendali, tutte basate su un'immagine della tua attività che non avresti avuto senza una visualizzazione pertinente e relazionale dei dati importanti provenienti da più sedi. Alcuni dei migliori strumenti per farlo sono:

• Google Charts
• Tableau
• Grafana
• Chartist
• FusionCharts
• Datawrapper
• Infogram
• ChartBlocks

Elaborazione analitica online (OLAP)

È davvero interessante, ti stai dicendo, ma come faccio a sapere quali dati guardare per prima cosa? Non è forse una questione di "dati spazzatura in entrata, dati spazzatura in uscita"? Chi ti dice quali dati sono importanti per prendere decisioni e quali invece sono irrilevanti?

È qui che entra in gioco l'elaborazione analitica online. Pensa all'OLAP come a un ricercatore umano intelligente che non dorme e sa esattamente dove cercare le informazioni rilevanti. Indipendentemente dal tipo di organizzazione che gestisci, probabilmente conservi informazioni provenienti da più fonti, come feedback diretto, traffico web, sistemi interni, dati sulle vendite, ecc. Un buon strumento OLAP esamina queste fonti e trasferisce i dati nel tuo software di visualizzazione o reporting, adottando un approccio ai big data per l'analisi e il monitoraggio in tempo reale, come avere un esperto in ogni campo che ti chiama ogni giorno per dirti cosa sta succedendo.

Estrazione di dati

Gli strumenti di estrazione dei dati completano il tuo OLAP, raccogliendo i dati grezzi di cui hai bisogno innanzitutto. Pensa alle applicazioni di estrazione dei dati come agli agenti di pattuglia. Quando il tuo sistema OLAP, il tenente, dice ai suoi detective di uscire e fare dei colloqui, sono i programmi di estrazione dei dati a indossare i loro impermeabili, prendere i taccuini e iniziare a fare domande.

Il tuo OLAP deve aggregare dati provenienti da vendite, ricerche di mercato e inventario? È il tuo software di estrazione dei dati a recuperare direttamente da quei database i dati effettivi sulle vendite, le risposte ai questionari dei clienti e le informazioni di magazzino sulla rotazione dei prodotti. Prima di poter prendere decisioni intelligenti basate sui dati, hai bisogno dei dati stessi. L'estrazione dei dati è uno degli strumenti di business intelligence che lavora silenziosamente in background per fornire agli altri sistemi di business intelligence le informazioni grezze di cui hanno bisogno per svolgere il proprio lavoro. 

Vantaggi della business intelligence

Le soluzioni di business intelligence offrono numerosi vantaggi. Anche se abbiamo esaminato i componenti dell'apprendimento automatico e varie piattaforme di BI, potresti non essere ancora convinto del motivo per cui dovresti adottarle. E non negherò che esistano difficoltà nell'implementazione della BI. Ma, a mio parere, i vantaggi superano di gran lunga gli svantaggi.

Perché, dunque, la business intelligence è così importante e perché è necessaria se disponi già di analisi predittive e di buon senso? 

Ecco quattro motivi:

Una visione d'insieme

Innanzitutto, una buona business intelligence ti offre una visione d'insieme di come stanno andando le cose. Sei il capo, ricordi? Devi vedere il quadro generale. In passato, questo significava che o perdevi l'obiettivo allontanandoti e perdendo di vista i dettagli, oppure ti concentravi sui particolari senza riuscire a vedere il quadro complessivo. Con gli strumenti di business intelligence self-service, puoi vedere i dettagli nel loro contesto, diventando quasi intuitivamente consapevole di come stanno andando le cose.

Maggiore efficienza organizzativa

Le diverse componenti della tua organizzazione devono comunicare tra loro per portare a termine qualsiasi attività. Gli incontri casuali in corridoio non sono sufficienti per condividere informazioni in un'azienda moderna e anche le riunioni strutturate hanno un valore limitato. L'intelligenza artificiale integrata nelle applicazioni di BI utilizza l'apprendimento automatico per riunire i dati rilevanti e farli arrivare alle persone che ne hanno bisogno. I vantaggi in termini di efficienza parlano da soli. 

Decisioni aziendali basate sui dati

L'intuizione ha il suo posto nel mondo degli affari e probabilmente sei bravo a usarla, ma senza dati stai andando a tentoni. Le decisioni basate sui dati partono dai dati e l'intero obiettivo del software di business intelligence è fornirti quei dati in una forma che tu possa comprendere. Sapere cosa stai facendo giorno dopo giorno costituisce un vantaggio competitivo rispetto alle aziende concorrenti.

Migliore esperienza del cliente

Le soluzioni di BI possono essere spaventosamente intelligenti e lo dimostrano risolvendo problemi che non si sono ancora verificati. Un approccio intelligente a vendite, marketing, catene di approvvigionamento, sistemi di consegna e chi più ne ha più ne metta, lavora in modo coordinato per risolvere potenziali reclami dei clienti prima che si verifichino. Tuttavia, è importante comprendere gli svantaggi della business intelligence prima dell'implementazione. Il tuo sistema di BI potrebbe aver segnalato un problema con la tua interfaccia web mesi fa e, risolvendolo tempestivamente, hai impedito che migliaia di visitatori del sito riscontrassero un problema e presentassero reclami.

3 passaggi per la business intelligence

Una volta comprese le fasi della business intelligence, è più facile decidere cosa automatizzare. Ecco i passaggi comuni:

Passaggio 1: raccolta dei dati

Puoi ottenere dati da più fonti. Inizia pianificando di alimentare il tuo software di BI con dati raccolti da quante più fonti possibili. I dati aziendali di qualità possono provenire da:

• Sondaggi, questionari, consultazioni, ecc. 
• Dati sulle vendite
• Software per il monitoraggio dell'inventario
• Contatori intelligenti
• Metriche delle prestazioni
• Scansioni POS IBM e altri sistemi sul campo
• Praticamente qualsiasi altra cosa al mondo ti venga in mente 

Passaggio 2: analisi dei dati

Gli esperti di dati hanno bisogno dei dati e, una volta ottenuti, devono capire cosa stanno osservando, affrontando le sfide comuni della BI. Non serve un team di analisti dei dati per gestire attività relativamente semplici, come le buste paga in un foglio di calcolo, ma per qualsiasi cosa più complessa di ciò che puoi tenere in un registro, scegli strumenti di analisi adeguati come quelli elencati sopra. Potresti anche prendere in considerazione una formazione, come frequentare un corso di intelligence aziendale.

Passaggio 3: presentazione dei dati

Risultati, risultati, risultati. Se vuoi capire ciò che hai a disposizione, devi leggerlo in una forma che abbia senso fin dall'inizio. Scegli un buon strumento di visualizzazione dei dati che funzioni nei moderni ambienti aziendali. Le infografiche sono ottime a questo scopo, così come i tradizionali diagrammi e grafici. In pratica, dipende tutto da te, e i buoni strumenti di analisi ti offriranno una serie di opzioni per la visualizzazione.

Mettere tutto insieme

In sintesi, quindi, che cos'è l'intelligenza aziendale? È l'insieme degli strumenti di analisi dei dati che utilizzi per comprendere l'attività moderna che gestisci e prendere decisioni intelligenti su come procedere. Iscriverti alla newsletter di RevOpsTeam è un'altra decisione intelligente, e dovresti prenderla proprio ora per rimanere aggiornato sulle tecniche, sugli strumenti e sulle tendenze più recenti che possono offrire al tuo brand il vantaggio competitivo di cui ha bisogno per prosperare.