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La differenziazione nella BI

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La differenziazione nella BI

11 Mag 2010

di ZeroUno

Di Andrea Grianti*

Sono sempre di più coloro che nelle aziende si avvalgono dei dati o di strumenti analitici per prendere decisioni a livello strategico, tattico, operativo. Sono decisioni che riguardano per esempio la modalità con cui ottimizzare la spesa di marketing su diversi canali in funzione del ritorno che è stato osservato, oppure la gestione di un magazzino, il traffico nelle reti, le azioni di cross sell/up sell verso la clientela. Anche le decisioni “strategiche” di fusione o acquisizione di aziende o di apertura/chiusura, per esempio, di stabilimenti si basano sempre più spesso su modelli statistici o di simulazione che, basati su dati o serie storiche, aiutano a sostanziare e validare le ipotesi realizzative prima unicamente teoriche o intuitive.
Accenture, come altre aziende che operano nel settore, è attenta a questo fenomeno di evoluzione della Business Intelligence e, dopo la practice di Information Management lanciata nel 2005, ha quest’anno avviato una nuova line of business, Accenture Analytics, che ha l’obiettivo di aiutare gli utenti a fare dell’analisi dei dati lo strumento principale per evidenziare aree di possibile miglioramento nei processi interni e sul mercato.
Secondo la nostra definizione, laddove per esempio il Data Warehouse e la Business Intelligence di oggi descriva i dati aziendali organizzati secondo l’approccio che fu innovativo di fatti e dimensioni, fare “Analytics” domani significherà non solo predisporre con l’IT la parte infrastrutturale e descrittiva dei dati ma anche far convergere attorno agli obiettivi strategici aziendali le competenze diverse che leghino in modo più omogeneo i risultati della BI con l’utilizzo che ne fa il business.
Esiste oggi una frattura tra l’IT che con il proprio dipartimento di DataWarehouse prepara il dato per gli utenti di business richiedenti e l’utilizzo che questi ultimi fanno del dato stesso. Fare “Business Analytics” significa avvicinarsi agli utenti di business con competenze di processo e industriali e capire insieme a tutti gli attori coinvolti come sfruttare al meglio il contenuto informativo che la pura reportistica o le dashboards non riescono a fare.
Far emergere, in modo scientifico, dai dati sempre più numerosi quelle caratteristiche significative e importanti che non sono immediatamente percepibili con la reportistica o gli strumenti tradizionali sarà il tema prevalente della business analytics. Si pensi all’individuazione di quali possano essere le variabili più significative in cui segmentare la clientela e promuovere una efficace campagna di marketing utilizzando strumenti statistici sofisticati oppure a come migliorare il livello di servizio di un call center con strumenti di analisi semantica delle informazioni testuali .
Per fare questo sarà determinante il mix di competenze da mettere in campo che non sono solo informatiche, ma anche statistico-matematiche, di management e di industry. In questo scenario Accenture si propone con i partner tecnologici di riferimento tra i potenziali leader di questo servizio alle imprese.

*Andrea Grianti è responsabile Aims – Accenture Information Management Services

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