Analizzare i dati - Cos'è una BI e come utilizzare per creare modelli predditivi

Conoscenza è controllo

Marzo 30, 20214 Minuti

Analizzare i dati, secondo Kaoru Ishikawa, inventore del Diagramma di Causa-Effetto uno dei più usati per l’analisi dei processi aziendali ha detto:

“Il controllo senza l’azione è semplicemente un hobby”

Così il guru della qualità, spiega che è essenziale monitorare i processi aziendali in modo periodico e basandosi su dati reali che rispecchino i fatti realmente accaduti.

Come abbiamo raccontato la scorsa settimana nell’articolo sul valore del dato (consultabile qui!) è fondamentale poter contare su strumenti che permettano di raccogliere dati in modo efficiente, tracciabile e affidabile le informazioni.

Questo però non è sufficiente, diventa fondamentale per poter guidare la propria impresa verso una strada sicura e orientata al successo poter aggregare queste informazioni e analizzarle, così da essere ben consapevoli della propria realtà e del mercato che ci circonda.

Cos’è la Business Intelligence per analizzare i dati?

Il termine nasce da un ingegnere dell’IBM verso la fine degli anni ’50, la business intelligence è lo strumento che raccogli i dati dai i diversi gestionali per aggregarli in un unico applicativo che ha la funzione di renderlo fruibile e di dargli valore.

Si può, quindi:

  • Raccogliere di dati
  • Classificare le informazioni per pattern
  • Analizzare i risultati
  • Realizzare modelli predditivi

Quindi la funzione dello strumento è doppia, ovvero approfondire la conoscenza della propria realtà aziendale e studiare i trend e le richieste per effettuare analisi predditive.

Come funziona una business intelligence?

La BI svolge la propria attività in 3 fasi:

  1. Raccolta Dati
  2. Elaborazione
  3. Analisi e Verifica Risultati

La prima cosa da fare è quindi andare a lavorare sui dati, ovvero connettere l’applicativo con il software gestionale così da creare un pool di informazioni da cui attingere. Aggregare i dati delle diverse fonti e dai diversi strumenti permette di creare un nuovo punto di vista complessivo e più completo.

Una volta raccolti i dati è necessario elaborare un piano di visualizzazione così da poterli analizzare secondo le specifiche richieste e navigandoli trovare le risposte alle proprie domande, analizzando le KPI dell’azienda (Key Perfomance Indicator).

L’ultimo step è sicuramente il più importante analizzare le KPI e verificare i dati. Alla fine di questo processo l’azienda si trova in mano una serie di informazioni che prima non aveva che possono essere conservate e reperite in modo semplice un un click.

I vantaggi di analizzare i dati con una Business Intelligence

  1. Analizzare le vendite, per lavorare o sulla metodologia dei commerciali o sul prodotto/servizio in vendita
  2. Ridurre le perdite andando ad analizzare dove e quando si creano situazione a cono di bottiglia
  3. Ottimizzare i costi, investire solo su costi che portano benefici reali e misurabili in azienda.
  4. Efficentare i processi aziendali, eliminando i processi che rallentano senza portare valore aggiunto
  5. Prendere decisioni consapevoli, dopo la lettura dei risultati delle KPI è possibile basare le decisioni sia sulla propria esperienza che dati concreti.

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    Prendi le redini della tua azienda sfrutta il dato come valore

    Conoscenza è controllo

    Marzo 30, 20214 Minuti

    Oggi inizia il mese La conoscenza è il controllo, il controllo è il futuro, quindi grazie alla conoscenza di dati e informazioni presenti nella mia organizzazione prendo saldamente le redini della mia azienda e posso guidarla verso il futuro.

    La Digital Transformation, è definita come: “un insieme di cambiamenti prevalentemente tecnologici, culturali, organizzativi, sociali, creativi e manageriali, associati con le applicazioni di tecnologia digitale, in tutti gli aspetti della società umana.” (Wikipedia – Digital Transformation 30/03/2021, (EN) Erik Stolterman e Anna Croon Fors, Information Technology and the Good Life, in Information Systems Research: Relevant Theory and Informed Practice, 2004, p. 689, ISBN 1-4020-8094-8.)

    Questo termine è spesso stato male utilizzato, innanzitutto il processo di cambiamento dev’essere commisurato alle necessità dell’azienda e non tutte le novità introdotte sono davvero necessarie. Ad ogni modo negli ultimi anni è nato un nuovo asset per le aziende il dato e non solo per le start-up o le società nate su internet.

    Prendersi cura del dato significa prendersi cura delle informazioni di cui è in possesso l’azienda, siano queste riguardanti clienti, fornitori, produzione, tecniche che personali dei dipendenti.

    Le cosiddette incumbent (ovvero organizzazioni storiche con un passato quasi da monopolista del mercato che oggi sono in competizione con start-up innovative) godono di un importantissimo vantaggio competitivo, possiedono già l’asset principale, il dato.

    Nasce a questo punto una domanda fondamentale: come valorizzare il dato?

    Il dato è sempre stato presente all’interno delle nostre organizzazioni, ma solo ora grazie alla digital transformation ha acquisito due fondamentali caratteristiche che gli hanno permesso di incrementarne incredibilmente il valore, tracciabilità e velocità. Queste due caratteristiche permettono al dato di essere aggregabile e sicuro così da trarne grossi benefici in termini di consultazione per prendere decisioni reattive.

    Le aziende ormai sono sempre più data driven, gestire e analizzare queste informazioni permette alle imprese di gestire con visione importanti cambiamenti sia in termini di prodotti che di servizi, dandogli accesso a nuove possibilità di business che soprattutto permettono di avere un nuovo approccio verso clienti e fornitori con informazioni certe, accessibili e tracciate.

    Questa parte della Digital Transformation è regolata dai Big Data, ma spesso questo è associato esclusivamente al concetto di volume delle informazioni a cui è possibile avere accesso, in realtà questa è solo una delle 7 caratteristiche che li identificano.

    Le 7V dei Big Data

    • Volume, inteso come una quantità di dati sufficientemente grande da avere valore di analisi
    • Velocità, intesa come accessibilità in real-time
    • Varietà, si fa riferimento alle diverse tipologie di dati oggi disponibili
    • Variabilità, non solo dati diversi ma provenienti da contesti diversi
    • Visualizzazione, capacità di fornirsi di strumenti tecnologici adeguati per la loro analisi e interpretazione
    • Veridicità, accuratezza
    • Valore, fondamentale una volta raccolto, aggregato e analizzato che l’azienda possa ricavarne valore necessario per le differenti Business Unit

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