Soluzioni di Business Intelligence per prendere decisioni intelligenti

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Oggi i dati aiutano le aziende a prendere decisioni intelligenti. Ma i dati da soli non bastano, intervengono le soluzioni di business intelligence.

Con l’Internet delle cose (IoT) è aumentata la capacità delle aziende di acquisire dati in tempo reale, ma la lettura dei dati non è semplice. Sebbene la maggior parte delle organizzazioni apprezzi la business intelligence e investa in soluzioni di business intelligence che aiutano i manager a costruire dashboard e report, non fanno uso di tutti i dati disponibili.

Ad essere onesti, lo stato del panorama della business intelligence è migliore oggi rispetto a un paio d’anni fa. Le organizzazioni hanno suddiviso i dati esistenti tra divisioni come marketing, finanza e risorse umane, per aiutare a combinare i dati e dipingere un quadro più olistico del business.

Tuttavia i manager non sono in grado di liberare tutto il potenziale delle loro soluzioni di business intelligence.

Alcuni esempi di dati esterni che possono rafforzare il processo decisionale per manager e dirigenti aziendali includono menzioni sui social media, metriche economiche, dati sui mercati finanziari, dati sugli ecosistemi della catena del valore e così via.

Ostacoli alla Business Intelligence

A dire il vero, i software di business intelligence, in particolare quelli self-service , hanno spesso la capacità di consentire a manager e dirigenti di importare dati aggiuntivi al fine di aumentare i loro report.

Sfortunatamente, in pratica, non è così facile come sembra – e per una buona ragione. Ecco alcuni degli ostacoli all’acquisizione di nuovi dati:

# 1 | Accesso ai dati

L’accesso ai dati da nuove fonti è spesso difficile per i manager perché potrebbero non essere tecnicamente attrezzati.

I dati dei social media, ad esempio, possono spesso essere scaricati tramite le API ( Application Programming Interface ), tuttavia la maggior parte dei manager potrebbe non essere in grado di trovare i “feed” e integrarli in modo appropriato nel proprio strumento di business intelligence.

# 2 | Pulizia dei dati

La cosa più importante sui dati quando si tratta di business intelligence è garantire che siano mappati chiaramente nello strumento che li combina con i dati interni per analizzarli in modo appropriato.

Quando si scaricano dati dai social media, ad esempio, i dati potrebbero non essere sempre semplici da pulire.

Se i manager vogliono capire quante persone su Twitter parlano in modo positivo del marchio ogni ora, devono creare ed eseguire script aggiuntivi dopo aver scaricato i dati per analizzare il sentimento e quindi utilizzare quei dati all’interno dello strumento insieme ai dati esistenti per ottenere approfondimenti significativi.

# 3 | Governare e proteggere i dati

Sebbene vi sia una forte enfasi sull’uso e sulla protezione delle informazioni personali, la realtà è che tutti i dati devono essere governati e protetti in modo appropriato, specialmente all’interno di un’azienda.

A volte, quando i dati vengono scaricati da fonti protette o pay-per-use, le organizzazioni hanno la responsabilità legale e formale di proteggerli da usi impropri, intenzionali e non intenzionali.

Inoltre, quando i manager utilizzano dati esterni per creare business intelligence, i metodi e i modelli risultanti potrebbero spesso costituire proprietà intellettuale e, quindi, richiedere anche governance e protezione aggiuntive.

Creare una migliore Business Intelligence

La business intelligence al giorno d’oggi non può semplicemente fare affidamento sui dati interni.

I manager che hanno aumentato i dati della propria organizzazione con dati esterni usando la creatività, tendono ad essere in grado di elaborare intuizioni non solo significative ma anche uniche.

Nel settore dell’e-commerce, ad esempio, i team IT spesso lavorano con i manager per migliorare le soluzioni di business intelligence con i dati dei social media e dei partner logistici per garantire che gli articoli di cui parlano i clienti siano sempre disponibili e pronti per la spedizione.

Allo stesso modo, le aziende che si occupano di prodotti freschi tendono spesso ad aumentare i loro pacchetti di business intelligence con dati provenienti da fonti affidabili e pagate per mappare dati ambientali ed economici storici e lungimiranti, per essere in grado di fare previsioni migliori su approvvigionamento, prezzi e logistica.


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