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Business Intelligence e Analytics Self-service

di Redazione PMI.it

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Vantaggi e applicazione della Business Intelligence e Business Analytics self service, in termini di risparmio sui costi e riduzione delle complessità organizzative.

Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA) si sono evolute passando dai report cartacei alle dashboard statistiche che forniscono a colpo d’occhio i dati sull’andamento delle performance aziendali complessive. L’ultimo trend è rappresentato dalla BI e BA self-service che promettono di ridurre il costo e la complessità degli impegni organizzativi con le loro informazioni mission-critical e la loro estensione in nuovi settori prima inaccessibili all’utente aziendale. Ma il grande “zoo“ di strumenti e casi di utilizzo possono essere scoraggianti per chi è nuovo in questo spazio: come si investe in tecnologie, pratiche e competenze per massimizzare le probabilità di successo?

Self-Service: meno dipendenze IT

Il concetto di self-service deve avere come fondamentale proposizione di valore il concetto di ridurre gli intermediari nella catena del valore dell’informazione. Questo significa slegare i dati da amministratori di database specializzati e analisti che combinano competenze specifiche come SQL e analisi statistica e consentire l’integrazione dei dati attraverso tutte le applicazioni enterprise, fonti social media, e fonti di informazioni complesse non strutturate eliminando le barriere che impediscono la comprensione delle informazioni. Arrivarci richiede alcuni strumenti aggiuntivi, ma non dovrebbe essere troppo impegnativo; i modelli transazionali esistenti continuano a funzionare come prima. Invece, la varietà aggiuntiva di informazioni e gli strumenti di accesso vanno ad affiancare le applicazioni line-of-business, i tool di HR e le soluzioni di reporting migliorando l’accesso piuttosto che sostituendo i processi.

Centralizzazione Big Data

Non esiste un approccio universale al raggiungimento della BI/BA self-service, ma le grandi organizzazioni hanno iniziato a trattare i dati in maniera differente nell’era dei Big Data che sta, a sua volta, consentendo l’accesso a una serie di informazioni e visioni fino ad allora inarrivabili. Una tendenza comune che sta emergendo è la creazione di grandi cluster basati su Hadoop che servono da infrastruttura di analisi e storage a basso costo. Invece di sviluppare una strategia di data warehousing che prevede la gestione delle informazioni in maniera pianificata e sistematica, questo approccio supporta il rilevamento ad hoc e le attività di BI/BA “what if” su nuove fonti di dati. I dati vengono semplicemente scaricati nel file system distribuito di Hadoop. Gli esempi includono log di contatti di pagine web, interazioni di siti di social media, record di call center, dati di sensori, e ampi volumi di report e fogli di calcolo. Nuovi strumenti possono raccogliere informazioni accumulate dalle applicazioni di legacy interne e SAAS-hosted all’interno di questo repository di dati e, dal momento che Hadoop è in gran parte libero da schemi, i dati delle applicazioni possono coesistere. Una leggera schematizzazione può essere applicata solo sulla base di specifiche esigenze. Inoltre, sono emerse nuove soluzioni che migliorano la produttività di data scientist e decison maker aziendali, fornendo accesso diretto a enormi quantità di dati utilizzando interfacce di ricerca che combinano strumenti di analisi visiva con interfacce di ricerca tradizionali. Questo offre il massimo delle funzionalità di ricerca “what if” con un’analisi completa di tutti gli aspetti o sfaccettature dei dati.

Agilità ridefinita

Questo approccio basato sulla centralizzazione dei Big Data in combinazione con una schematizzazione agile conduce, a sua volta, a un cambiamento delle aspettative nell’ottenere risposte, proprio come l’avvento di Google combinato alla “webificazione” di grandi quantità di informazioni utili ha portato ad una accelerazione del tempo necessario per comprendere segnali rilevanti per il business. Quando dati utente, referti medici, sentiment dei social media, interazioni con i clienti, e record informatici possono essere mischiati a piacimento, il risultato è un nuovo livello di granularità nel processo decisionale che può aiutare le organizzazioni ad adattarsi rapidamente alle mutevoli opportunità e minacce. Queste soluzioni tendono a superare le linee di business e le funzionalità, fondendo competenze che scoprono nuove tendenze e associazioni. Eliminando la barriera della complessità che ha mantenuto BI e BA al sicuro presso lo specialista IT, l’organizzazione nel suo complesso ne trarrà vantaggio e i decision maker acquisiranno il potere di gestire il cambiamento in modo ottimale.

Articolo a cura di Mark Davies, Big Data technologies Lead, Dell Software

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