Business Intelligence e Analytics: perché è necessaria in una azienda. 5 piattaforme selezionate

Le organizzazioni, oggi, devono riuscire a trarre il massimo dei vantaggi e del valore dai dati disponibili per gestire sfide contingenti e future scaturite da scenari sempre più erratici. Ne consegue che le piattaforme di Business Intelligence e Analytics si convertono in leve preziose, essendo in grado di modellare, di analizzare, di esplorare, di condividere e di gestire i dati a disposizione e supportare il processo decisionale e la definizione delle strategie aziendali.

Piattaforme Business Intelligence e Analytics: caratteristiche chiave e vantaggi

La crescita esponenziale dei dati è sia una delle principali sfide sia un’opportunità che le organizzazioni devono affrontare oggigiorno. Ovvero: una sfida in quanto si tratta di trovare i modi e i mezzi più efficienti per acquisire, gestire e analizzare i dati; un’opportunità in termini di potenziale che scaturisce dai dati per un processo decisionale più obiettivo e per una più profonda comprensione del contesto.

Il 78% dei professionisti del settore IT – secondo quanto si evince dal report del 2022 del provider americano di soluzioni di Data Analytics OCIENT – ritiene che un’analisi dei dati più rapida contribuisca sia un aumento dei ricavi sia maggiori profitti.

I prodotti di Business Intelligence e Analytics presenti sul mercato sono numerosi e variegati, ne consegue che le organizzazioni, prima di operare una scelta, devono considerare di analizzarne con attenzione le varie caratteristiche e le funzionalità in modo da identificare la piattaforma di BI e Analytics maggiormente in grado di soddisfare le aspettative. Vediamo quali considerazioni fare nell’iter di selezione.

• Comprendere e articolare gli obiettivi aziendali in termini di dati – È necessario verificare se il modello di Business Intelligence e Analytics ha le funzionalità di analisi, di visualizzazione e di personalizzazione necessarie e rispondenti ai propri obiettivi. Risulta altresì importante essere consapevoli di chi utilizzerà lo strumento BI e Analytics e per quale fine.
• Valutare i requisiti di implementazione e manutenzione – Si tratta di comprendere quali siano i costi ed il tempo necessario in termini di: implementazione, integrazione del sistema, formazione dei dipendenti e adeguatezza delle competenze; costi hardware o software in termini di server e cloud storage; aggiornamenti nel tempo; condizioni post vendita e assistenza clienti.
• Verificare le caratteristiche generali che la piattaforma deve possedere, i.e. distribuzione cloud e on-premise; aree di lavoro personali e di gruppo e modalità di funzionalità di collaborazione e condivisione dei risultati dell’analisi; scalabilità nel tempo, grado di personalizzazione e competenze tecniche necessarie da parte degli utenti.
• La capacità di raccolta dati – dati strutturati e non strutturati, big data, dati operativi, dati in streaming e inserimento dati self-service.
• La gestione dati – preparazione dei dati self-service, ETL precostruito, supporto modelli di dati complessi.
• Le modalità di reportistica e di visualizzazione – dashboard interattivi, immagini predefinite e personalizzabili, reportistica programmata e ad hoc, rapporti incorporati, rapporti per dispositivi mobili, mappatura dati geospaziali, “narrazione” dei dati.
• La capacità di Analytics – funzionalità di elaborazione analitica online (OLAP), estrazione dei dati, analisi predittiva, informazioni automatizzate basate su ML e AI ed analisi dei dati in tempo reale.
• La sicurezza – sicurezza a livello di report, di area di lavoro e di riga; disponibilità di opzioni di autenticazioni flessibili, controllo dell’attività dell’applicazione e funzionalità di Notifiche e Avvisi in tempo reale e basata su parametri stabiliti.

5 piattaforme di Business Intelligence e Analytics scelte per voi

Microsoft PowerBI

Risulta essere la piattaforma preferita da milioni di utenti in grado di fornire un servizio analitico dotato di funzionalità interattive di visualizzazione dei dati e di BI. Power BI, è basata sul cloud e distribuita nel cloud di Azure. Esistono anche funzionalità on-premise per singoli utenti o quando utenti esperti creano mash-up di dati complessi utilizzando origini dati interne.

Pro – Disponibili prodotti diversi con fasce di prezzo variabili, risulta essere il prodotto più conveniente sul mercato rispetto ad altri. La piattaforma consente agli utenti di eseguire la preparazione, l’individuazione dei dati e di dashboard con lo stesso strumento di progettazione. Inoltre si integra con Excel e Office 365 e l’interfaccia risulta di semplice utilizzo, permettendo all’utente finale di: creare i propri report in tempo reale; svolgere analisi predittive; pulire i big data e preparare i set di dati più velocemente usando i data lake di Azure.

È possibile integrare la piattaforma con le applicazioni esistenti, consentendo di analizzare e creare dashboard strutturate e personalizzate e, altresì, collegarla a centinaia di origini dati. Non necessita né di particolare supporto IT né di particolari conoscenze di codifica e garantisce aggiornamenti frequenti. Inoltre, può essere utilizzata su più dispositivi e dispone di un Servizio Clienti reattivo.

Contro – L’interfaccia utente risulta scomoda e difficile da navigare quando si va oltre le semplici visualizzazioni. Inoltre, non è possibile automatizzare le attività ripetitive e richiede un notevole sforzo manuale da parte dell’utente. La configurazione visiva risulta limitata rispetto ad altri strumenti.

Tableau

È considerata la principale piattaforma di analisi visiva ed è adatta all’uso aziendale ed accademico. Si tratta di una piattaforma in evoluzione e, pertanto, in continuo aggiornamento.

La piattaforma è in grado di fornire suggerimenti a fronte di variazioni del contesto ed inviare avvisi per le tendenze emergenti e fare previsioni basate sui dati, utilizzando l’apprendimento automatico. Inoltre, grazie all’analisi conversazionale, gli utenti possono porre domande alla piattaforma nel linguaggio di tutti i giorni e ottenere risposte approfondite.

Pro – È disponibile in diverse versioni in abbonamento. Inoltre, la funzionalità drag-and-drop consente la creazione di visualizzazioni altamente performanti. Non necessita di codifica ed è in grado di gestire grandi volumi di dati oltre a poter essere connessa a più origini dati. Inoltre, garantisce il supporto a dispositivi mobili ed agli utenti è data la facoltà di poter includere script Python o R.

Tableau è disponibile on-premise o nel cloud e offre anche funzionalità di analisi integrate; inoltre, gli utenti possono visualizzare e condividere i dati con Tableau Public.

Contro – Risulta essere particolarmente costosa. Disponibili diverse opzioni di abbonamento ed i prezzi posso variare considerevolmente a seconda del numero degli utenti, del server cloud utilizzato o dell’implementazione locale. Non particolarmente facile l’utilizzo soprattutto per i neofiti. Non dispone né della funzionalità di pianificazione report né della formattazione personalizzata di più campi che devono essere eseguiti manualmente. Ancora, non dispone di funzione di importazione visiva personalizzata a differenza di altre piattaforme come Microsoft Power BI e, quando i valori dei dati cambiano, i parametri devono essere aggiornati manualmente.

La capacità di elaborazione dei dati è limitata, ovvero: i dati devono essere “preparati” e “puliti” utilizzando uno strumento separato, come Power BI, Excel e Alteryx prima del caricamento. Gli utenti devono possedere un know-how di codifica per sfruttare in toto il potenziale della piattaforma.

Qlik Sense

La piattaforma consente agli utenti di generare informazioni approfondite, offrendo l’integrazione dei dati end-to-end in tempo reale per colmare i divari più ampi tra insight, dati e azioni. Inoltre, è in grado di fornire suggerimenti a ogni variazione di contesto, inviare avvisi per le tendenze emergenti e fare previsioni basate sui dati utilizzando l’apprendimento automatico.

La funzione di analisi conversazionale consente di porre domande alla piattaforma nel linguaggio di tutti i giorni e ottenere risposte approfondite.

Pro – Offre una ottima visualizzazione cromatica dei dati e consente l’analisi e l’interpretazione di dati complessi, condivisibili tra diversi team e funzioni. Non necessita di supporto IT ed è dotato di un software a bassa manutenzione. Garantisce, altresì, una rigorosa sicurezza dei dati, tempi di analisi veloci e una buona capacità di comprensione dei dati. È possibile eseguire ricerche dirette ed indirette dei dati. Si caratterizza per un’ampia flessibilità di implementazione (i.e. on-premise, cloud, multi-cloud).

Contro – Purtroppo offre una scarsa analisi dei dati in tempo reale e necessita di spazio RAM maggiore; inoltre, lo sviluppo di applicazioni richiede competenze SQL da parte dell’utente finale oltre a considerare che non risulta facile integrarla o incorporarla con altre applicazioni. Ancora, se si vuole garantire lo sfruttamento in toto della piattaforma, sono necessari ulteriori investimenti. Non è disponibile la funzione drag-and-drop e, altro punto dolente, è il servizio di assistenza clienti online abbastanza scadente.

Suite SAP BusinessObjects BI

Si tratta del livello di BI on-premise per la piattaforma tecnologica aziendale di SAP che fornisce funzionalità centralizzate per il reporting, la visualizzazione e la condivisione dei dati.

Pro – La piattaforma è in grado di creare visualizzazioni particolarmente interessanti oltre a possedere la funzionalità di drag-and-drop e l’integrazione API. L’interfaccia web risulta facile da utilizzare e, inoltre, è possibile caricare i dati in excel per la condivisione. Un’altra caratteristica della piattaforma è la scalabilità e la possibilità di connessione a diverse fonti di dati come OLAP e XML e altri punti di integrazione come SharePoint, Java, Microsoft Office e NET.

Contro – La piattaforma ha un prezzo elevato e le licenze risultano particolarmente costose. Inoltre, risulta “eterogenea” (i.e. SAP ha acquisito molte aziende nel corso degli anni, il che significa che l’integrazione del prodotto a volte è irregolare) e presenta problemi in termini di prestazioni e di qualità dei rapporti. Ancora, il server può subire interruzioni a causa di carichi pesanti e gli aggiornamenti software risultano particolarmente impegnativi.

Sisense

Sisense è commercializzato come uno strumento di BI e Analytics di facile utilizzo per gestire set di dati grandi e complessi ed è riconosciuto da Gartner come una delle principali piattaforme cloud API-first che consentono di creare le app di analisi.

Pro – La piattaforma si caratterizza per un’implementazione rapida e per disporre di numerose funzionalità drag-and-drop. Offre dashboard interattive per facilitare la collaborazione e supporta l’esportazione dei dati in Pdf, Excel e CSV. Inoltre, si distingue per grande capacità di lavorare con enormi set di dati (scala terabyte) e fornisce opzioni on-premise e basate su cloud. La dashboard in ambiente web consente l’accesso a più dispositivi.

La piattaforma si contraddistingue per la tecnologia personalizzata in-chip che ottimizza il calcolo per utilizzare la cache della CPU anziché la RAM, garantendo una potenza di calcolo 10-100 volte più veloce. Ancora, Elasticube – i.e. il database analitico ad alte prestazioni di Sisense – consente agli utenti di acquisire ”istantanee” di dati. Ottima capacità di integrare dati provenienti da diverse fonti come Adwords, Google Analytics e Salesforce.

Contro – Sebbene Elasticube dia accesso a enormi set di dati, non è facile da usare e richiede notevoli competenze SQL. L’applicazione risulta pesante in quanto richiede maggiore spazio RAM, risorse del server e tempo per l’installazione e la configurazione. Le dashboard sono interattive solo sul Web e non fornisce alcuna possibilità di pianificare i rapporti per la condivisione via e-mail.

Conclusioni

Come si evince da quanto sopra riportato, le organizzazioni, in un mercato che offre numerosi strumenti di BI e Analytics, devono essere in grado di identificare la soluzione più idonea per i propri obiettivi. Soprattutto, ancora una volta, si tratta di partire dalla consapevolezza che essa verrà utilizzata dai dipendenti le cui competenze – nella maggior parte dei casi – non sono sufficientemente adeguate a sfruttare in toto il valore dall’investimento. Pertanto, è quanto mai necessario ricordare che l’analisi dei dati va oltre la capacità di utilizzare strumenti, codificare e generare report. Essa si basa sulla capacità di “analizzare”, di leggere e interpretare i dati.

Questa consapevolezza dei dati deve essere instillata a tutti i livelli dell’organizzazione, in particolare nei decision maker, che dovranno essere in grado di esaminare, verificare ed interpretare gli output della BI e Analytics scaturiti dalle varie dashboard, dai grafici e dai report.

Le piattaforme di Business Intelligence e Analytics – come ogni tecnologia, nell’accezione etimologica del termine – devono convertirsi in strumento/leva strategica per aiutare le organizzazioni a gestire la propria attività con una migliore pianificazione ed esecuzione, utilizzando dati approfonditi. Tuttavia, sarà altresì fondamentale comprendere quali cambi di paradigma attuare all’interno della organizzazione in modo da garantire un processo di digitalizzazione e di innovazione strutturato.