Quali strade per la nuova intelligence

Mobilità, real-time, dati complessi, cloud, social analysis… Tutti questi fattori cambiano le modalità con cui la business intelligence viene utilizzata in azienda. Vediamo come tali elementi si combinano nel confluire in un nuovo concetto di BI, che esce dai confini fisici e temporali del posto di lavoro per diventare uno strumento di supporto al business cui ricorrere ovunque e in ogni momento in cui se ne abbia bisogno.

Pubblicato il 23 Feb 2011

vercellis

Lo sviluppo delle soluzioni di business intelligence, comprendendo nel termine anche le applicazioni che analizzano eventi legati alle attività di business in modo indiretto (come le performance finanziarie, per esempio) è un fenomeno che da anni caratterizza il quadro dell’offerta software, con una crescita sia sul piano quantitativo, con tassi di incremento sempre superiori alla media del mercato, sia su quello qualitativo, con soluzioni sempre più avanzate non solo nelle funzionalità, ma soprattutto nella capacità di costituire una piattaforma di intelligence globale. In grado cioè di analizzare e interpretare informazioni che, per quanto apparentemente slegate, vanno a costruire sia l’immagine dell’impresa sia quella dell’intero sistema (che comprende ma supera il concetto di mercato) nel quale l’impresa stessa si muove. Vediamo allora come, seguendo questa evoluzione, i sistemi di BI si stiano imponendo nelle imprese italiane e come stiano maturando per giungere alle capacità di cui si è detto, appoggiandoci a quanto emerso dall’Osservatorio Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano.
Cominciamo dalla crescita. Come ha sottolineato Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio, nel presentarne alla fine 2010 i risultati, per quanto il biennio 2009-2010 sia stato tra i più difficili per l’economia mondiale, gli investimenti in sistemi di BI sono cresciuti in modo rilevante, a un tasso che supera il 7% annuo. E soprattutto: “restano favorevoli anche le prospettive di sviluppo per il prossimo triennio, che fanno sperare in un tasso d’incremento medio superiore all’8%”. Si conferma quindi la priorità che la BI ha nelle agende dei Cio e, indirettamente, la comprensione del suo valore come strumento di competitività, grazie all’efficienza operativa, alla riduzione dei costi e all’incremento dei ricavi che le indicazioni tratte dalle analisi possono dare.

Figura 1 – Linee di sviluppo per i sistemi di Business Intelligence: settori analizzati a confronto
(cliccare sull’immagine per visualizzarla correttamente)

L’effettiva implementazione delle soluzioni lascia però ancora molti spazi di miglioramento. Applicando alle aziende analizzate (divise in tre grandi filiere: Banca e finanza, Sanitario-farmaceutico e GDO-manifatturiero) il maturity model messo a punto dallo stesso Osservatorio (vedi sotto), si constata, come osserva Carlotta Orsenigo, responsabile della ricerca, che “solo il 16% delle imprese, appartenenti in prevalenza all’area Banking e Finance, si collocano nel quadrante della BI strategica”, con soluzioni in grado di dare un realevantaggio competitivo. Nella maggioranza dei casi (45%) si resta a un livello basilare, oppure (13%) su strumenti potenti ma mirati a specifiche analisi. Conforta però un buon 26% che ha già attuato una BI integrata, primo passo per l’uso delle analisi a supporto delle strategie di sviluppo aziendali.

Macrotendenze di sviluppo
L’Osservatorio del Politecnico ha svolto una serie di analisi che permettono di proiettare gli sviluppi in atto nella BI in ciascuno dei tre grandi settori considerati. Non volendo entrare in questo livello di dettaglio, per il quale rimandiamo alle fonti (www.osservatori.net e www.osservatori.tv), parleremo solo delle grandi linee di tendenza che si applicano alla generalità del mercato.
Un primo aspetto evidente è la diffusione delle cosiddette advanced analytics, strumenti a supporto dei processi decisionali più complessi che permettono, tramite analisi incrociate di dati attuali e serie storiche, di effettuare previsioni anticipando tendenze in atto ma difficilmente individuabili, così come di mostrare correlazioni altrimenti nascoste. Il loro impiego fa della BI uno strumento strategico perché permette non solo di prendere decisioni sulla base di nuovi elementi di conoscenza, ma anche, entro certi limiti (la statistica non è una sfera di cristallo), di prevedere i problemi e anticipare le necessarie contromisure. In relazione a questo trend l’Osservatorio nota anche la crescita delle analytics in-memory, tecnologia che permette analisi rapidissime anche su grandi moli di dati. Non a caso, le analytics in generale e le in-memory in particolare si stanno sviluppando soprattutto nel settore finanziario.
Un secondo trend relativo alle funzionalità dei sistemi è quello dell’analisi dei dati non strutturati. Si tratta essenzialmente di testi (ma ci sono anche dati audiovisivi) provenienti sia da fonti interne all’impresa, come e-mail, contratti, rapporti, documenti legali, disegni tecnici e così via, sia da fonti esterne, come forum, blog, agenzie e quant’altro. Tutte queste fonti hanno enorme importanza sia per quantità dei dati (si stima che almeno l’85% delle informazioni oggi disponibili sia in forma non strutturata) sia per il valore di conoscenza che possono avere per il business. Spesso però questi dati, specie per le serie storiche, sono su carta. Per poter essere trattati vanno quindi digitalizzati tramite scansione e/o riconoscimento Ocr, e poi analizzati con tecniche di text-mining e di voice recognition e pattern identification (per suoni e immagini). Tutte tecnologie sviluppate per usi speciali, ma che nella prospettiva d’essere estese al ben più vasto mercato della BI sono oggi all’attenzione dei grandi vendor del settore che, con mezzi propri o tramite acquisizioni, le stanno contemplando nella loro offerta.
Una terza tendenza è quella che vede crescere le applicazioni real-time o near-real-time, destinate ad una BI event oriented, intesa ad automatizzare, secondo schemi predefiniti, gran parte delle decisioni operative. Questa linea di sviluppo comprende le tecnologie Cep (Complex event processing) dove gli “eventi” sono le informazioni che rappresentano, codificano e registrano le attività che si verificano. Nell’ambito della BI, le applicazioni Cep rilevano in tempo reale gli schemi ricorrenti. Sono quindi in grado sia di attivare in modo automatico le operazioni che rispondono agli schemi definiti sia di notificare o bloccare quelle che vengono viste come anomalie o eccezioni. Questi sistemi si stanno sviluppando soprattutto nell’ambito finanziario e in quello manifatturiero.

Figura 2 – Maturity model per le aziende dei macrosettori considerati
(cliccare sull’immagine per visualizzarla correttamente)

Vi è molta attenzione anche al cloud computing, visto come un modello di distribuzione delle risorse It adatto ai sistemi di BI, anche se è difficile dire quando e in che misura le aziende migreranno sul cloud le loro soluzioni. Un fattore di spinta è dato certamente dal costo minore, e soprattutto flessibile, rispetto agli investimenti richiesti per le risorse infrastrutturali necessarie alle analisi avanzate su grandi volumi di dati. Ed è anche interessante la possibilità di condividere, con modalità di accesso ben definite, dati di fonti diverse così da potere, per esempio, combinare nelle analisi di BI i dati interni con informazioni di fonte esterna presenti presso il service provider. Vi è però il timore di perdere il controllo su dati ritenuti vitali, e per questo i fornitori di servizi cloud stanno elaborando soluzioni articolate in modo da garantire la maggiore sicurezza possibile.
Un’area emergente riguarda infine la cosiddetta Web intelligence, ossia l’analisi dei dati relativi alla consultazione dei siti aziendali nonché dei forum, blog e altre forme di social networking che possano in qualsiasi modo interessare l’azienda e le sue attività. Le tendenze di sviluppo in quest’area si svolgono in due direzioni. Da un lato si affinano le tecniche di usage mining, che supportano strategie e operazioni di marketing relazionale tramite l’analisi dei percorsi dei visitatori dei siti (specie commerciali). Dall’altro si stanno sviluppando i social analytics, un nuovo filone di strumenti software che rilevano gli argomenti più dibattuti nelle reti sociali e che tramite avanzati algoritmi a base statistica sono in grado d’interpretare il modo di esprimersi e di interagire delle persone in relazione a un dato tema (nel caso, un prodotto o un marchio) sino a tracciare un’immagine di come l’impresa in sé e i suoi prodotti e servizi vengono percepiti e valutati.


Tre anni di osservatorio

Avviato nel 2008 e con il primo rapporto pubblicato nel novembre dello stesso anno, L’Osservatorio Business Intelligence del Politecnico di Milano è una struttura creata dalla School of Management dello stesso Politecnico per monitorare gli aspetti soprattutto qualitativi dell’adozione delle soluzioni di BI nelle imprese italiane. A tal fine ha sviluppato e consolidato un “maturity model” che considera i seguenti stadi di maturità: BI basilare, riferita a sistemi dalle funzionalità limitate ed usati essenzialmente per accedere via query e reporting ai dati contenuti nei data warehouse; BI mirata, per sistemi usati in modo più esteso e applicando le business analytics, ma riservati a specifici impieghi; BI integrata, al contrario, per un utilizzo magari semplificato riguardo le analisi ma pervasivo nell’impiego, rivolto a gran parte delle funzioni aziendali; BI strategica, infine, per le piattaforme che combinano pervasività e intensività d’impiego con analisi di business e di performance management volte a creare vantaggio competitivo. Quanto alle aziende monitorate, mentre nel 2008 l’Osservatorio, nell’intento di dare un primo quadro di riferimento generale, ha considerato imprese di diversi settori, negli anni successivi si è focalizzato su alcune grandi aree d’industria. Nel 2009 sono stati analizzati quattro settori: Tlc e Utilities, Media, Fashion e Retail, Manufacturing. Nel 2010 tre: Banking e Finance, Farmaceutico e Sanità; GDO e Manufacturing.

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