5 Fasi della Business Intelligence che puoi automatizzare con l’IA
L'ultimo decennio ha assistito a una straordinaria trasformazione guidata dai dati nel mondo degli affari. E se c'è una lezione che si è distinta, è che nemmeno i grandi possono sentirsi al sicuro, e che adattarsi al cambiamento è l'unico modo per crescere. Per andare avanti, sono necessari approfondimenti basati sui dati ed è qui che entra in gioco la business intelligence (BI).
In questo articolo risponderò esattamente a cos'è la business intelligence, illustrerò le diverse fasi che comporta e spiegherò come puoi automatizzare il processo utilizzando l'intelligenza artificiale (AI).
Cos'è la Business Intelligence (BI)?
La business intelligence, o BI in breve, consiste nell'analizzare le informazioni aziendali. L'obiettivo della BI è fornire visioni storiche, presenti e predittive delle operazioni aziendali attraverso i dati.
Vuoi di più da The CRO Club?
Crea un account gratuito per continuare a leggere e unisciti ai moderni leader delle entrate che utilizzano strategie collaudate, intuizioni dei colleghi e approcci guidati dall'intelligenza artificiale per costruire pipeline prevedibili e crescita scalabile.
Have an account? Log In
Le tecnologie che alimentano alcuni dei migliori software di business intelligence mirano ad analizzare e interpretare i Big Data, elemento che può aiutare a sviluppare nuove opportunità di business. La BI fornisce informazioni chiave a dirigenti e utenti aziendali in tutte le funzioni e i livelli, permettendo loro di lavorare in modo più intelligente. Una strategia di business intelligence ben strutturata porta a diversi vantaggi come:
- Una comprensione più accurata delle prestazioni aziendali
- Migliore comunicazione tra i decisori
- Segnali d'allarme anticipati su problemi aziendali, finanziari e operativi
- Benchmarking accurato e analisi della concorrenza
- Previsioni più precise di flussi di cassa, tendenze di mercato e della domanda
- Miglioramento del processo decisionale
Le 5 Fasi Fondamentali della Business Intelligence
La maggior parte delle piattaforme e dei sistemi di BI segue queste cinque fasi fondamentali per gestire e dare senso ai dati.
Raccolta Dati
Questo processo prevede la raccolta di dati rilevanti da diverse fonti interne ed esterne, come fogli di calcolo, file, data warehouse o anche piattaforme di archiviazione cloud.
Prendiamo ad esempio una pasticceria online e supponiamo che tu stia gestendo una campagna di email marketing per questa attività.
Per valutare il successo della tua campagna e migliorare quelle future, avrai bisogno di dati sulle prestazioni dal tool di email marketing, analizzerai le variazioni di traffico al sito web e magari installerai anche un sistema di tracciamento delle conversioni sul tuo sito. Un passo in più sarebbe interagire attivamente con la clientela tramite sondaggi e moduli di feedback per conoscere meglio le loro preferenze e comportamenti d'acquisto.
Tutti questi dati raccolti ti forniranno le informazioni necessarie a formulare un obiettivo di business, come costruire la fedeltà al marchio o stimolare la crescita dei ricavi, e identificare modi per raggiungerlo.
Preparazione dei Dati
Una volta raccolti i dati, il passo successivo è prepararli per l'analisi. Questo comporta l'eliminazione di incoerenze, duplicati ed errori per garantire che il dataset finale sia pulito e accurato. Organizzare e trasformare sono i due passaggi chiave quando si gestiscono dati non strutturati prima di analizzarli.
Mantenendo l’esempio della pasticceria online, la tua raccolta iniziale di dati potrebbe includere metriche di performance e un ampio inventario dei diversi prodotti pubblicizzati come torte, cupcake, pasticcini, scone, ecc., che dovranno essere correttamente categorizzati per poter essere analizzati. Questo è fondamentale per assicurare che le tue analisi siano accurate.
Analisi dei Dati
L'analisi dei dati è il processo tecnico attraverso cui si ottengono insight concreti dai dati grezzi. Si concentra su obiettivi specifici, utilizzando tecniche come data mining, sviluppo di algoritmi, modellizzazione e simulazioni per risolvere problemi aziendali, analizzare indicatori chiave di prestazione, prevedere tendenze future e rivelare modelli e approfondimenti.
Per quanto riguarda la pasticceria online, l'analisi dei dati può fornirti informazioni su quali sono i gusti preferiti dai tuoi clienti, quali prodotti sono più popolari e quali meno, se una stagione o un mese particolare incide sulle tue vendite e molto altro. Questi insight ti aiuteranno a perfezionare la tua strategia di marketing, migliorando l’esperienza cliente e i tuoi profitti.
L'intero processo ha un po' il fascino di Sherlock Holmes. Sei quasi come un detective alla ricerca di anomalie, tendenze e pattern per tessere una storia e penetrare nella psicologia della tua clientela.
Visualizzazione dei Dati
La visualizzazione dei dati prende tutte le informazioni e le trasforma in un insieme di formati visivi come grafici, mappe, diagrammi e tabelle per comprendere i dati e identificare insight chiave. Consente ai dirigenti di riconoscere schemi e relazioni, e di individuare correlazioni che potrebbero sfuggire tra le righe e colonne dei dati grezzi.
Il software di visualizzazione dei dati è uno strumento potente per trasmettere informazioni complesse e raccontare una storia. In ambito aziendale e nell'intelligenza di vendita, può tracciare gli indicatori chiave di performance (KPI) di un'azienda tra i principali indicatori e confrontarli con quelli della concorrenza. Può anche valutare l'efficacia di una campagna di marketing in base ai parametri rilevanti e determinare se è sulla buona strada per raggiungere il suo obiettivo.
Processo decisionale
Lo scopo della BI è fornire ai manager e ai dirigenti informazioni utili e pratiche, consentendo loro di migliorare i processi e prendere decisioni migliori. Queste decisioni possono variare da operazioni di base, come determinare la quantità di produzione, a considerazioni strategiche più ampie, come individuare quali prodotti vendere e quali mercati targettizzare.
La business intelligence rappresenta un patrimonio fondamentale per le aziende che la utilizzano per trarre valore da tutti i loro dati e prendere decisioni basate sui dati riguardanti l'allocazione delle risorse.
5 Modi per Automatizzare la BI con l'Intelligenza Artificiale
Utilizzando l’IA nella BI, la tua azienda può ottenere preziose informazioni da grandi database in un formato facilmente comprensibile in pochi minuti. L’IA ti aiuterà a suddividere il problema e a suggerire modi per esplorare i dati per ottenere ulteriori insight. Può suddividere un problema e risolverlo trasformando gli insight in risultati concreti.
Ecco cinque modi per automatizzare la BI grazie all’Intelligenza Artificiale.
Automatizzare l'Estrazione dei Dati
L’estrazione dei dati è un processo che consiste nel trasformare dati grezzi in dati strutturati da analizzare. Studiando i modelli e le relazioni nascoste in grandi set di dati, puoi creare modelli per realizzare proiezioni aziendali, previsioni operative, suggerire nuove procedure e altro ancora.
L’Intelligenza Artificiale semplifica il processo di data mining eliminando il lavoro manuale ripetitivo. Identifica i set di dati rilevanti che possono contenere informazioni preziose, estrae e analizza le informazioni per evidenziare eventuali schemi o tendenze. Questa analisi è difficile da effettuare manualmente, ma può essere eseguita in pochi minuti con l’IA.
Ad esempio, le compagnie aeree possono migliorare i loro servizi e le loro offerte accedendo ai dati dei voli su larga scala provenienti da ricerche di viaggio e prenotazioni tramite web, social media e interazioni con il call center. Possono utilizzare queste informazioni per comprendere il comportamento dei clienti e personalizzare l'esperienza di viaggio.
Nel marketing, il data mining può essere utilizzato nella ricerca di mercato per migliorare la segmentazione del pubblico. L’IA può analizzare aspetti come dati demografici, preferenze dei clienti e come questi si correlano per prevedere i comportamenti e massimizzare i risultati attraverso campagne personalizzate.
Automatizzare l'Elaborazione dei Dati
L’elaborazione dei dati è la trasformazione di dati grezzi in informazioni utili per molteplici scopi. Questo processo comporta la raccolta, l’organizzazione, l’analisi e la presentazione dei dati mediante diversi metodi e strumenti.
L’IA può migliorare l’elaborazione dei dati automatizzando compiti complessi e ripetitivi, estraendo insight da fonti di dati di grandi dimensioni tramite servizi di piattaforme di integrazione e producendo nuovi dati o previsioni a partire da quelli esistenti.
Inoltre, l’IA può utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i dati testuali, la computer vision per riconoscere immagini e video e algoritmi di machine learning per individuare pattern e tendenze. Automatizzando operazioni manuali e che richiedono tempo come la pulizia dei dati, la normalizzazione, l’estrazione delle caratteristiche e la trasformazione, l’IA può migliorare notevolmente l’efficienza dell’elaborazione dei dati.
Gli algoritmi di machine learning possono anche apprendere modelli e relazioni nei dati per elaborarli preliminarmente. Ad esempio, sono in grado di rilevare anomalie o incoerenze nei dati, prevedere valori mancanti, riconoscere e categorizzare anomalie, e svolgere la normalizzazione e trasformazione dei dati, riducendo così la necessità di interventi manuali.
Analisi Avanzata dei Dati
L’analitica avanzata si riferisce a un insieme di tecniche e metodologie utilizzate per analizzare grandi set di dati, incluse tecniche statistiche, computazionali e di machine learning. Scoprendo pattern, individuando opportunità o criticità, effettuando previsioni e generando insight, queste tecniche possono aiutare a migliorare i processi aziendali.
L’IA aiuta a identificare correlazioni o pattern complessi all’interno dei dati che potrebbero sfuggire agli analisti umani. Questo riduce il rischio di errori umani durante l’analisi dei dati, portando a insight e previsioni più accurati. Inoltre, gli algoritmi di IA vengono continuamente addestrati per apprendere e adattarsi ai nuovi dati, migliorando l’accuratezza nel tempo.
Automatizzare l’analisi avanzata dei dati tramite IA comporta anche il beneficio della modellazione predittiva, che può offrire insight e previsioni azionabili in tempo reale su risultati futuri.
Grazie a questi insight, puoi identificare rischi potenziali e mitigarli in anticipo, minimizzando le perdite. La modellazione predittiva può anche fornire raccomandazioni personalizzate per un gruppo o comportamento specifico, portando a previsioni più forti e accurate.
Migliorare la Visualizzazione dei Dati
Secondo un rapporto dell’Aberdeen Group, il 74% delle aziende utilizza strumenti di visualizzazione dei dati per personalizzare i flussi di lavoro in base alle esigenze del proprio team. Quando le aziende usano gli strumenti giusti di visualizzazione dei dati, hanno anche cinque volte più probabilità di prendere decisioni aziendali importanti che offrono loro un vantaggio competitivo.
Se grafici a torta, istogrammi e grafici sono utili, visualizzazioni più complesse come mappe di calore e linee di tendenza forniscono un contesto migliore sui dati aziendali. Gli strumenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico giocano un ruolo cruciale nel rendere possibile una visualizzazione dei dati più granulare.
Ad esempio, l’IA può usare algoritmi per trasformare i dati da un formato a un altro, come convertire i dati di vendita per area in visualizzazioni geofisiche. Oppure, quando si lavora con dati di serie temporali, il sistema può suggerire grafici a linee. L’IA può anche personalizzare le dashboard di BI per gli utenti in base al loro ruolo, alle interazioni precedenti e alle preferenze individuali.
Utilizza l’analisi predittiva
L’analisi predittiva è il processo che utilizza dati, metodi statistici e apprendimento automatico per prevedere risultati e tendenze future. I modelli di machine learning possono apprendere dai dati passati per anticipare tendenze, vendite, comportamenti dei clienti e altro ancora. Queste previsioni possono aiutare il tuo team ad affrontare potenziali problemi di BI o a cogliere opportunità.
Ad esempio, l’IA può prevedere comportamenti dei clienti come abbandono, fidelizzazione, valore di vita e soddisfazione, in base alle loro interazioni, preferenze e feedback. Questa analisi aziendale può aiutare a migliorare le strategie di marketing, vendita e assistenza clienti.
In un altro esempio, l’IA può prevedere domanda, offerta e prezzi sulla base di dati storici, tendenze di mercato e fattori esterni. Questo può ottimizzare inventario, produzione e distribuzione, aumentando redditività ed efficienza. Inoltre, l’IA può prevedere rischi, frodi e anomalie in base a pattern, regole e segnali. In questo modo si possono prevenire perdite, proteggere gli asset e garantire la conformità normativa.
L’IA può prevedere esiti, scenari e azioni sulla base di simulazioni, modelli di dati e ottimizzazione. Questo può aiutare a testare ipotesi ed esplorare opzioni per espandersi.
Consigli e best practice per l’automazione della BI
Integrare l’IA con i sistemi di business intelligence può aiutarti ad ottenere i dati giusti per misurare la crescita della tua azienda. Tieni a mente questi consigli e best practice quando inizi il processo.
- Per integrare IA e BI, progetta prima un piano che definisca i tuoi obiettivi e come misurerai il successo.
- Quando scegli strumenti e piattaforme di IA e BI, verifica compatibilità, scalabilità e flessibilità per evitare silos di dati, duplicazioni e incoerenze.
- Considera di seguire una formazione specifica per imparare tecniche particolari relative al sistema che hai scelto. Può trattarsi di un corso generale di BI, oppure di percorsi più specialistici come un corso su Power BI o un corso su Tableau.
- Per un’integrazione efficace di IA e BI, offri un’adeguata formazione e supporto. Forma il tuo team sui vantaggi, le funzionalità, le caratteristiche e l’uso etico delle soluzioni adottate.
- Rendi intelligente la tua azienda identificando il pubblico di riferimento dei tuoi report. Scopri cosa vogliono sapere gli stakeholder e scegli tipi di visualizzazione dati, tipi di dashboard e formati di report che rispondano a tali domande.
- Assicurati il consenso dell’intera organizzazione per massimizzare le possibilità di successo.
Se hai apprezzato questo articolo, non dimenticare di iscriverti alla newsletter di The CRO Club per ricevere consigli pratici dai leader del settore direttamente nella tua casella di posta.
