L'ultimo decennio ha visto una notevole trasformazione del mondo degli affari guidata dai dati. E se c'è una lezione che si è distinta, è che nemmeno i grandi sono al sicuro e che adattarsi al cambiamento è l'unico modo per crescere. Per andare avanti, le informazioni utili basate sui dati sono necessarie, ed è qui che entra in gioco la intelligence aziendale (BI).
In questo articolo risponderò esattamente a cosa sia l'intelligence aziendale, illustrerò le diverse fasi che comporta e spiegherò come automatizzare il processo utilizzando l'intelligenza artificiale (AI).
Che cos'è l'intelligence aziendale (BI)?
L'intelligence aziendale, o BI in breve, riguarda l'analisi delle informazioni aziendali. L'obiettivo della BI è fornire, attraverso i dati, una visione storica, attuale e predittiva delle operazioni aziendali.
Le tecnologie alla base di alcuni dei migliori software di intelligence aziendale cercano di scomporre e interpretare le grandi quantità di dati, contribuendo a sviluppare nuove opportunità commerciali. La BI fornisce informazioni fondamentali ai dirigenti e agli utenti aziendali di diverse funzioni e livelli, consentendo loro di lavorare in modo più efficiente. Una strategia di intelligence aziendale completa offre diversi vantaggi, tra cui:
- Una comprensione più accurata delle prestazioni aziendali
- Una comunicazione migliore tra i responsabili delle decisioni
- Un preavviso tempestivo di problemi aziendali, finanziari e operativi
- Un'analisi comparativa accurata e un'analisi della concorrenza
- Previsioni migliori sui flussi di cassa e sulle tendenze del mercato e della domanda
- Un processo decisionale migliorato
Le 5 fasi fondamentali dell'intelligence aziendale
La maggior parte delle piattaforme e dei sistemi di BI segue queste cinque fasi fondamentali per gestire e interpretare i dati.
Raccolta dei dati
Questa fase consiste nel raccogliere dati pertinenti da diverse fonti interne ed esterne, come fogli di calcolo, file, magazzini di dati o persino piattaforme di archiviazione nel cloud.
Consideriamo l'esempio di una panetteria online e supponiamo che tu stia gestendo una campagna di marketing via e-mail per questa panetteria.
Per valutare il successo della tua campagna e migliorare quelle future, dovrai raccogliere i dati sulle prestazioni dallo strumento di marketing via e-mail, osservare le variazioni del traffico sul sito web e magari installare il monitoraggio delle conversioni per il tuo sito. Un ulteriore passo avanti consisterebbe nel coinvolgere attivamente la tua base clienti attraverso sondaggi e moduli di feedback, per saperne di più sulle loro preferenze e sui loro comportamenti d'acquisto.
Tutti questi dati raccolti ti forniranno le informazioni necessarie per definire un obiettivo aziendale, come rafforzare la fedeltà al marchio o stimolare la crescita dei ricavi, e individuare i modi per raggiungerlo.
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Preparazione dei dati
Una volta raccolti i dati, il passo successivo consiste nel prepararli per l'analisi. Ciò comporta l'eliminazione di incoerenze, duplicati ed errori, per garantire che l'insieme di dati finale sia pulito e accurato. L'organizzazione e la trasformazione sono i due passaggi fondamentali da compiere quando si ha a che fare con dati non strutturati, prima di analizzarli.
Riprendendo l'esempio precedente della panetteria online, la raccolta iniziale dei dati potrebbe includere metriche sulle prestazioni insieme a un ampio inventario dei diversi prodotti pubblicizzati, come torte, cupcake, prodotti da forno, scone, ecc., che dovranno essere adeguatamente categorizzati per l'analisi. Questo è importante per garantire che le informazioni utili siano accurate.
Analisi dei dati
L'analisi dei dati è il processo tecnico attraverso il quale si ottengono informazioni utili dai dati grezzi. Ha un focus più ristretto e utilizza tecniche come l'estrazione dei dati, lo sviluppo di algoritmi, la modellazione e le simulazioni per risolvere problemi aziendali specifici, analizzare gli indicatori chiave di prestazione, prevedere le tendenze future e rivelare schemi e informazioni utili.
Per quanto riguarda la panetteria online, l'analisi dei dati può fornirti informazioni utili sui gusti preferiti dai tuoi clienti, su ciò che è popolare e ciò che non lo è, sull'eventuale impatto di una stagione o di un mese specifico sulle vendite e molto altro. Queste informazioni utili ti aiuteranno a perfezionare la strategia di marketing per migliorare l'esperienza dei clienti e i risultati economici.
L'intero processo ha qualcosa di simile a Sherlock. Sei quasi come un detective alla ricerca di anomalie, tendenze e schemi, per intrecciare una storia e comprendere la psicologia della tua base clienti.
Visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati trasforma tutte le informazioni in una serie di formati visivi, come grafici, diagrammi, mappe e rappresentazioni, per comprendere i dati e identificare le informazioni utili fondamentali. Consente ai dirigenti di comprendere schemi e relazioni e di individuare correlazioni che potrebbero sfuggire osservando righe e colonne di dati grezzi.
Il software di visualizzazione dei dati è uno strumento potente per trasmettere informazioni complesse e raccontare una storia. Nel business e nell'intelligence delle vendite, può monitorare i KPI di un'azienda attraverso indicatori chiave e confrontarli con quelli dei concorrenti. Può anche valutare l'efficacia di una campagna di marketing sulla base di metriche pertinenti e determinare se è sulla buona strada per raggiungere il suo obiettivo.
Processo decisionale
Lo scopo della BI è fornire informazioni utili e concrete a manager e dirigenti, consentendo loro di migliorare i processi e prendere decisioni migliori. Queste decisioni possono riguardare operazioni di base, come determinare la quantità da produrre, oppure considerazioni strategiche più ampie, come individuare quali prodotti vendere e quali mercati raggiungere.
L'intelligence aziendale è una risorsa fondamentale per le aziende che la utilizzano per ricavare valore da tutti i propri dati e prendere decisioni basate sui dati in merito all'allocazione delle risorse.
5 modi per automatizzare la BI con l'intelligenza artificiale
Utilizzando l'IA nella BI, la tua azienda può ottenere in pochi minuti informazioni utili da grandi database in un formato facilmente comprensibile. L'IA ti aiuterà a scomporre il problema e a suggerire modi per esplorare i dati e ottenere ulteriori informazioni. Può scomporre un problema e risolverlo trasformando le informazioni in risultati concreti.
Ecco cinque modi per automatizzare la BI con l'intelligenza artificiale.
Automatizzare l'estrazione dei dati
L'estrazione dei dati è un processo che converte i dati grezzi in dati strutturati per l'analisi. Studiando i modelli e le relazioni nascoste all'interno di grandi insiemi di dati, è possibile creare modelli per formulare proiezioni aziendali e previsioni operative, suggerire nuove procedure e molto altro.
L'intelligenza artificiale semplifica il processo di estrazione dei dati eliminando il lavoro manuale ripetitivo. Identifica gli insiemi di dati pertinenti che possono contenere informazioni preziose, quindi estrae e analizza le informazioni per evidenziare eventuali modelli o tendenze. Questa analisi è difficile da eseguire manualmente, ma può essere completata in pochi minuti con l'IA.
Ad esempio, le compagnie aeree possono migliorare i propri servizi e le proprie offerte accedendo su larga scala ai dati sui voli provenienti dalle ricerche e dalle prenotazioni di viaggi, nonché dalle interazioni sul web, sui social network e con i centri di assistenza telefonica. Possono utilizzare queste informazioni per comprendere il comportamento dei clienti e personalizzare le esperienze di viaggio.
Nel marketing, l'estrazione dei dati può essere utilizzata nelle ricerche di mercato per migliorare la segmentazione del pubblico. L'IA può analizzare aspetti quali i dati demografici e le preferenze dei clienti e il modo in cui questi elementi sono correlati, così da prevedere il comportamento e massimizzare i risultati personalizzando le campagne.
Automatizzare l'elaborazione dei dati
L'elaborazione dei dati consiste nella conversione dei dati grezzi in informazioni utili per vari scopi. Questo processo prevede 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 attività complesse e ripetitive, estraendo informazioni utili da grandi fonti di dati tramite servizi di piattaforme di integrazione e producendo nuovi dati o previsioni sulla base dei dati esistenti.
Inoltre, l'IA può utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare dati testuali, la visione artificiale per riconoscere immagini e video e gli algoritmi di apprendimento automatico per individuare modelli e tendenze. Automatizzando attività manuali e dispendiose in termini di tempo, come la pulizia dei dati, la normalizzazione, l'estrazione delle caratteristiche e la trasformazione, l'IA può migliorare significativamente l'efficienza dell'elaborazione dei dati.
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono anche apprendere modelli e relazioni presenti nei dati per preelaborarli. Ad esempio, possono rilevare anomalie o incoerenze nei dati, prevedere i valori mancanti, riconoscere e categorizzare i valori anomali ed eseguire la normalizzazione e la trasformazione dei dati, riducendo così la necessità di interventi manuali.
Analisi avanzata dei dati
L'analisi avanzata si riferisce a un insieme di tecniche e metodologie utilizzate per analizzare grandi insiemi di dati, comprese tecniche statistiche, computazionali e di apprendimento automatico. Individuando modelli, identificando opportunità o punti critici, formulando previsioni e generando informazioni utili, queste tecniche possono contribuire a migliorare i processi aziendali.
L'IA aiuta a identificare correlazioni o modelli complessi nei dati che potrebbero sfuggire agli analisti umani. Ciò riduce il rischio di errori umani durante l'analisi dei dati, portando a informazioni e previsioni più accurate. Inoltre, gli algoritmi di IA vengono addestrati continuamente per apprendere e adattarsi ai nuovi dati, migliorando l'accuratezza nel tempo.
L'automazione dell'analisi avanzata dei dati con l'IA offre anche il vantaggio della modellazione predittiva, che può fornire in tempo reale informazioni utili e concrete e previsioni sui risultati futuri.
Utilizzando queste informazioni, è possibile identificare i rischi potenziali e mitigarli in anticipo, riducendo al minimo le possibili perdite. La modellazione predittiva può inoltre fornire raccomandazioni personalizzate per uno specifico gruppo o comportamento, portando a previsioni più solide e accurate.
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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 utilizzano gli strumenti di visualizzazione dei dati giusti, hanno anche una probabilità cinque volte maggiore di prendere decisioni aziendali importanti che conferiscono loro un vantaggio competitivo.
Sebbene i grafici a torta, gli istogrammi e i grafici siano utili, visualizzazioni più complesse, come le mappe di calore e i grafici febbre, forniscono un contesto migliore sui dati aziendali. Gli strumenti di IA e ML svolgono un ruolo cruciale nel rendere possibile una visualizzazione granulare dei dati.
Ad esempio, l'IA può utilizzare algoritmi per trasformare i dati da un formato a un altro, ad esempio convertendo i dati sulle vendite per area geografica in visualizzazioni geofisiche. Oppure, quando si lavora con dati di serie temporali, il sistema può suggerire grafici a linee. L'IA può anche personalizzare i cruscotti di BI per i singoli utenti in base ai loro ruoli, alle interazioni precedenti e alle preferenze.
Utilizzare l'analisi predittiva
L'analisi predittiva è il processo di utilizzo di dati, metodi statistici e apprendimento automatico per prevedere risultati e tendenze future. I modelli di apprendimento automatico possono imparare dai dati passati per prevedere tendenze future, vendite, comportamenti dei clienti e molto altro. Queste previsioni possono aiutare il tuo team ad affrontare potenziali problemi di BI o a cogliere opportunità.
Ad esempio, l'IA può prevedere il comportamento dei clienti, come abbandono, fidelizzazione, valore nel tempo e soddisfazione, sulla base delle loro interazioni, preferenze e feedback. Queste analisi aziendali possono contribuire a migliorare le strategie di marketing, vendita e assistenza.
In un altro esempio, l'IA può prevedere la domanda, l'offerta e i prezzi sulla base dei dati storici, delle tendenze di mercato e dei fattori esterni. Ciò può ottimizzare l'inventario, la produzione e la distribuzione, aumentando al contempo la redditività e l'efficienza. Inoltre, l'IA può prevedere rischi, frodi e anomalie sulla base di schemi, regole e segnali. Ciò può prevenire perdite, proteggere le risorse e garantire la conformità alle normative.
L'IA può prevedere risultati, scenari e azioni sulla base di simulazioni, modelli di dati e ottimizzazione. Ciò può aiutare a testare ipotesi ed esplorare opzioni di espansione.
Suggerimenti e migliori pratiche per automatizzare la BI
Integrare l'IA con i sistemi di business intelligence può aiutarti a ottenere i dati giusti per determinare la crescita della tua azienda. Tieni presenti questi suggerimenti e queste migliori pratiche quando inizi il processo.
- Per integrare IA e BI, progetta innanzitutto un piano che delinei i tuoi obiettivi e il modo in cui misurerai il successo.
- Quando scegli strumenti e piattaforme di IA e BI, verificane la compatibilità, la scalabilità e la flessibilità per evitare silos di dati, duplicazioni e incoerenze.
- Valuta la possibilità di seguire una formazione dedicata per apprendere tecniche specifiche per il sistema che hai scelto. Può trattarsi di un corso generale di BI o di qualcosa di più specializzato, come un corso di Power BI o un corso di Tableau.
- Per un'integrazione efficace di IA e BI, fornisci una formazione e un supporto adeguati. Istruisci il tuo team sui vantaggi, sulle caratteristiche, sulle funzioni e sull'uso etico delle soluzioni.
- Rendi la tua azienda più intelligente identificando il pubblico di destinazione del tuo rapporto. Scopri cosa vogliono sapere i tuoi stakeholder e seleziona i tipi di visualizzazione dei dati, i tipi di cruscotto e i formati dei rapporti che rispondono a queste domande.
- Assicurati che tutta l'organizzazione sostenga l'iniziativa per massimizzare le probabilità di successo.
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