Quindi hai una buona padronanza delle tue analisi e sei abbastanza sicuro di raccogliere le informazioni giuste per prevedere la direzione della tua attività. Ma cos'è l'intelligence aziendale? Se non lo sai, hai un punto cieco che ti sta costando denaro e la situazione potrebbe essere ancora più grave. L'intelligence aziendale combina analisi intelligenti dei dati con grandi volumi di dati in tempo reale per offrirti un quadro di ciò che sta accadendo nella tua organizzazione, anziché di ciò che ti aspetti dovrebbe accadere. Comprendere il concetto è come sviluppare un paio di occhi in più per vedere cosa sta realmente succedendo nella tua attività.
Questo articolo parla dell'intelligence aziendale, di come funziona e del motivo per cui dovrebbe interessarti. L'obiettivo è insegnarti alcuni semplici modi per modificare i riscontri interni e ottenere una visualizzazione dei dati migliore (e realmente utile), migliorando il tuo processo decisionale. Alla fine, dovresti avere alcune indicazioni operative da mettere in pratica quando tornerai in ufficio, che cambieranno il modo in cui consideri le analisi della tua attività.
Cos'è l'intelligence aziendale?
Cominciamo da cos'è l'intelligence aziendale e da come si differenzia dalle analisi aziendali che stai già utilizzando. Innanzitutto, non si tratta di concetti diversi al 100%, poiché sia l'intelligence aziendale sia le analisi aziendali sono strumenti che ti consentono di ottenere un quadro chiaro di ciò che sta facendo la tua azienda e di come stanno andando le vendite, la fidelizzazione, le scorte e così via.
Entrambe utilizzano grandi volumi di dati e tecniche avanzate di estrazione dei dati per selezionare le informazioni più importanti e inserirle in un quadro generale. In genere, entrambe presentano i dati in modo comprensibile all'interno di una sorta di cruscotto interattivo; inoltre, sia le analisi aziendali sia l'intelligence aziendale sono strutturate per creare un quadro chiaro a partire dal caos casuale di una grande azienda, con operazioni in corso in ogni settore.
La differenza sta nel fattore tempo. Le analisi aziendali sono una tecnica per elaborare proiezioni accurate che dovrebbero rimanere valide in futuro, mentre una buona intelligence 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 intelligence 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 guadagnato la metà di quanto avevi previsto. È una questione abbastanza importante da spingere il Dipartimento degli Interni ad aiutare effettivamente le piccole imprese a configurare i propri strumenti di BI.
Per capire meglio come questo si inserisca nella tua attività, pensa a quante aziende oggi sono alla disperata ricerca di personale qualificato e desiderano trattenerlo. Le tue analisi aziendali delle risorse umane avevano previsto che spendere $100,000 per il reclutamento ti avrebbe garantito 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 un organico insufficiente e devi rifiutare alcuni lavori perché il personale rimasto sta già facendo doppi turni. Che cosa è successo?
Si scopre che il tuo ufficio era troppo freddo e diverse persone si sono licenziate perché non lo gradivano. Sì, sembra una cosa stupida, ma a volte è davvero così semplice. 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 dell'ufficio, ma non i tecnici sul campo, stesse dando le dimissioni. Questo mette in evidenza alcune delle principali difficoltà dell'intelligence aziendale che le organizzazioni affrontano oggi.
I colloqui di uscita sono una forma molto semplice di raccolta di informazioni tramite intelligence aziendale. Se li avessi svolti e avessi avuto strumenti efficaci per trasmettere queste informazioni alla dirigenza, avresti potuto regolare il termostato a settembre e risparmiare $50,000 sulle assunzioni dell'anno successivo. In questo esempio, gli esempi di intelligence aziendale mostrano cosa sta accadendo proprio ora, mentre si sviluppa, e perché la realtà si sta discostando dalle proiezioni.
Tipi di strumenti di BI
Questo è solo un esempio molto semplice di come i riscontri in tempo reale possano trasformarsi in cambiamenti attuabili capaci di farti risparmiare una fortuna. Nell'era moderna, l'intelligence 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 attività di rendicontazione. Tutti i vantaggi dell'intelligence aziendale del mondo non ti serviranno a nulla se i suoi risultati non raggiungono qualcuno in grado di agire di conseguenza.
Gli strumenti di intelligence aziendale che utilizzi per raccogliere e presentare i dati varieranno in base al tipo di attività che svolgi, al genere di metriche che ti interessa monitorare e, francamente, al tuo livello di dimestichezza con la tecnologia. È senz'altro positivo investire nell'ultimo e innovativo cruscotto per grandi volumi di dati, che promette di monitorare ogni secondo delle tue scorte mentre attraversano i magazzini di tre continenti, ma a meno che tu non sappia leggere i risultati, tanto varrebbe tirare a indovinare. Ecco alcuni dei metodi più diffusi con cui le persone ottengono le proprie informazioni di intelligence aziendale, sia per raccoglierle sia per leggerle 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 alcune schede e lavora in un unico documento.
Vuoi sapere quale sia 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. Inserisci semplicemente il prezzo del filo nella colonna A, la quantità utilizzata per prodotto nella colonna B, aggiungi righe per ogni prodotto e chiedi 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 registri 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. Ti 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 di reporting
Il software di reporting 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 comodo e intuitivo per tenere traccia dei numeri che ti interessano, ma su un sistema costruito intorno alle tue esigenze, anziché su un foglio di calcolo adattato. Alcuni di questi strumenti sono veri mostri che divorano dati. Uno di questi, datapine, consente a tutti i membri della tua azienda di inserire dati provenienti da qualsiasi divisione o sede, raccogliere tutto in categorie e visualizzare l'insieme come preferisci.
Puoi persino passare alla modalità SQL ed eseguire query personalizzate, oppure lasciare che sia l'interfaccia utente intuitiva a farlo per te. Prima o poi ti chiederanno di 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 tuo processo decisionale con il software BI mobile.
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Software di visualizzazione dei dati
Ok, da qui si sale di livello. Il software di visualizzazione dei dati è un po' come il software di reporting, solo che non ha un'opinione così elevata di te in quanto essere umano intelligente. I buoni programmi di visualizzazione sono fondamentalmente sistemi e app di reporting che dispongono di un team di progettazione straordinario, che ha investito molto nell'output e nell'interfaccia utente per rendere la business intelligence il più facile possibile da comprendere.
Immagina di avere una grande quantità 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 chiedere un prestito per acquistare rame prima che i prezzi aumentino, per poi rimborsare 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 report sulle vendite più rigidi del solito aggiungono resistenza alla chiusura dell'affare, suggerendo una base clienti in calo.
Con tutte queste informazioni visualizzate nella pagina iniziale del tuo pannello di controllo, dici alla finanza di dimenticare i prestiti, alla logistica di trovare del 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 questo scopo sono:
- Google Charts
- Tableau
- Grafana
- Chartist
- FusionCharts
- Datawrapper
- Infogram
- ChartBlocks
Elaborazione analitica online (OLAP)
È piuttosto interessante, ti stai dicendo, ma come faccio a sapere quali dati guardare innanzitutto? Non è forse una questione di dati spazzatura in entrata e dati spazzatura in uscita? Chi ti dice quali dati contano per prendere decisioni e quali 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 stai archiviando informazioni provenienti da più fonti, come feedback diretti, traffico web, sistemi interni, dati sulle vendite e così via. Un buon strumento OLAP esamina queste fonti e invia i dati al 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 settore che ti chiama ogni giorno per dirti cosa sta succedendo.
Estrazione di dati
Gli strumenti di estrazione dei dati completano il tuo OLAP recuperando innanzitutto i dati grezzi di cui hai bisogno. Pensa alle app di estrazione dei dati come agli agenti di polizia di pattuglia. Quando il tuo sistema OLAP (il tenente) ordina ai suoi investigatori di uscire e condurre alcune interviste, sono i programmi di estrazione dei dati a indossare i loro impermeabili, prendere i taccuini e iniziare a fare domande.
Il tuo OLAP deve raccogliere dati sulle vendite, sulle ricerche di mercato e sull'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 BI che opera 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. Sebbene 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 nego che esistano difficoltà nell'implementazione della BI. Ma, a mio parere, i vantaggi superano di gran lunga gli svantaggi.
Quindi, perché 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 olistica
Innanzitutto, una buona business intelligence ti offre una visione olistica di come stanno andando le cose. Sei tu il capo, ricordi? Devi vedere il quadro generale. In passato, questo significava che o perdevi la visione d'insieme concentrandoti sui dettagli, oppure ingrandivi troppo l'immagine e non riuscivi a vedere la foresta per gli alberi. Con gli strumenti di business intelligence self-service, puoi vedere gli alberi nel loro contesto, diventando quasi intuitivamente consapevole di come stanno andando le cose.
Maggiore efficienza organizzativa
Le diverse parti 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 persino 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 miglioramenti in termini di efficienza parlano da soli.
Decisioni aziendali basate sui dati
L'intuizione ha il suo posto negli affari e probabilmente sei bravo a usarla, ma senza dati stai tirando a indovinare. Le decisioni basate sui dati iniziano dai dati e l'obiettivo del software di business intelligence è fornirti quei dati in una forma che tu possa comprendere. Sapere cosa stai facendo giorno dopo giorno rappresenta 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 alle vendite, al marketing, alle catene di approvvigionamento, ai sistemi di consegna — e così via — consente di collaborare per risolvere i 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 evitato 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 più 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 possibile. I dati aziendali di qualità possono provenire da:
- Sondaggi, questionari, rilevazioni, 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
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Passaggio 2: Analizzare i dati
Gli esperti di analisi dei dati hanno bisogno di dati e, una volta che li hanno, devono dare un senso a ciò che stanno osservando, affrontando al contempo 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 grande di ciò che potresti tenere in un libro mastro, scegli strumenti di analisi adeguati come quelli elencati sopra. Potresti anche prendere in considerazione una formazione, ad esempio frequentare un corso di intelligence aziendale.
Passaggio 3: Presentare i dati
Risultati, risultati, risultati. Se vuoi dare un senso a ciò che hai, devi leggerlo innanzitutto in una forma che abbia senso. Scegli un buon strumento di visualizzazione dei dati che funzioni negli ambienti aziendali moderni. Le infografiche sono ottime a questo scopo, così come i grafici e i diagrammi tradizionali. In pratica, dipende da te, e i buoni strumenti di analisi ti offriranno una vasta gamma di opzioni per la visualizzazione.
Mettere tutto insieme
In sintesi, quindi, che cos'è l'intelligence aziendale? È l'insieme di strumenti di analisi dei dati che utilizzi per comprendere l'azienda moderna che gestisci e prendere decisioni intelligenti su come procedere. Iscriverti alla newsletter di RevOpsTeam è un'altra decisione intelligente, e dovresti prenderla subito per rimanere aggiornato sulle tecniche, gli strumenti e le tendenze più recenti che possono offrire al tuo brand il vantaggio competitivo di cui ha bisogno per prosperare.
