Business Intelligence vs. Business Analytics: una panoramica

Cos'è la Business Intelligence?

La BI utilizza i dati per creare metriche aziendali complete che le organizzazioni possono utilizzare per gestire l'operatività quotidiana. Esempi di casi d'uso includono: 

• Analisi in tempo reale: generare informazioni in tempo reale per decisioni e correzioni più rapide 
• Informazioni sui clienti: fornire una visione completa del comportamento, delle preferenze e del feedback dei clienti 
• Servizio clienti: migliorare la qualità del servizio fornendo al personale dati utili sui clienti, spesso in tempo reale 
• Efficienza: analizzare le prestazioni dei processi, identificando colli di bottiglia operativi e suggerendo miglioramenti basati sui dati in processi quali le supply chain e l'assegnazione del personale 
• Finanza: monitorare le spese, analizzare i margini di profitto, ottimizzare i budget e ottenere informazioni sulla salute finanziaria generale 
• Gestione del rischio: identificare e mitigare i rischi potenziali in ambiti quali operazioni, conformità e finanza 
• Trasparenza: integrare dati provenienti da più fonti per una vista completa sull'azienda che renda possibile lo sviluppo di strategie ben informate 

Strumenti di Business Intelligence 
gli strumenti di BI sono fondamentali per trasformare i dati grezzi in informazioni utili per identificare problemi, migliorare i processi e ottenere prestazioni superiori. Alcuni degli strumenti di BI più comuni includono: 

• Strumenti di visualizzazione dei dati che rappresentano set di dati con dashboard interattive, grafici e diagrammi interattivi e di facile interpretazione 
• Editor SQL che facilitano l'interrogazione e l'analisi dei dati tramite codice SQL 
• Strumenti di BI operativa che forniscono analisi in tempo reale per monitorare l'operatività quotidiana  
• Strumenti di reportistica che organizzano, filtrano e visualizzano i dati, generando report strutturati 
• Strumenti self-service che consentono agli utenti non tecnici di interrogare, analizzare e visualizzare dati in modo autonomo, senza necessitare di una competenza tecnica approfondita o del supporto del personale tecnico 
• Fogli di calcolo che possono fungere da strumenti di BI di base, consentendo agli utenti di raccogliere, categorizzare e analizzare i dati

Cos'è la Business Analytics?

La BA comprende gli elementi fondamentali per trasformare i dati aziendali in informazioni significative utilizzabili per prendere decisioni. Il suo scopo è interpretare e presentare i dati, dando alle organizzazioni gli strumenti per stimolare la crescita. 
 
Ci sono quattro tipi principali di BA che possono essere utilizzati insieme per supportare processi decisionali basati sui dati: 

• L'Analisi descrittiva utilizza dati storici per comprendere le prestazioni passate e identificare tendenze e modelli che influenzano l'operatività attuale 
• L'Analisi predittiva si basa sull'analisi descrittiva e utilizza modelli statistici e machine learning (ML) per prevedere risultati futuri 
• L'Analisi diagnostica approfondisce i dati storici per identificare le cause principali dei problemi 
• L'Analisi prescrittiva utilizza i dati per analizzare i possibili risultati e raccomandare le azioni più efficaci per ottenere i migliori risultati 

All'interno di questi tipi di BA, vengono utilizzate diverse tecniche e strumenti, tra cui: 

• Data mining: il processo di ordinare, filtrare e classificare dati estratti da set di dati più grandi per risolvere problemi aziendali complessi 
• Machine learning: sfruttare gli algoritmi per identificare modelli, automatizzare processi ed estrarre informazioni più approfondite dai dati 
• Elaborazione analitica online (OLAP): tecnologia per eseguire query complesse ad alta velocità o analisi multidimensionali su grandi volumi di dati
• Analisi di regressione: questa tecnica statistica viene utilizzata per comprendere le relazioni tra variabili e prevedere i risultati 
• Previsione: il processo di utilizzare analisi dei dati e metodi statistici per prevedere le tendenze e i risultati aziendali futuri sulla base dei dati storici

Principali differenze tra Business Intelligence e Business Analytics 

I termini "Business Intelligence" e "Business Analytics" vengono spesso utilizzati in modo interscambiabile, insieme ad altri termini come "Data Analytics". Tuttavia, molti esperti del settore li differenziano in base alle sfide aziendali su cui si concentrano, alle domande a cui possono rispondere, ai metodi che utilizzano, alle competenze richieste e al tipo di informazioni che producono. 
 
Presente vs. futuro 
Il focus sul presente o sul futuro è una delle differenze tra BI e BA. In molti casi, la BI utilizza dati storici per guidare le decisioni quotidiane sulle operazioni correnti attraverso l'analisi descrittiva. La BA, invece, tende a utilizzare analisi predittive per prevedere tendenze o eventi futuri sulla base di ciò che è accaduto in passato o sta accadendo nel presente.  
 
Tattico vs. strategico 
La BI può rispondere a domande quali "Cosa è successo?" e "Come è successo?" per supportare decisioni tattiche immediate, mentre la BA è più orientata a rispondere a domande sul perché qualcosa è accaduto e su cosa accadrà in futuro. Queste informazioni guidano strategie a lungo termine di alto livello e rivelano opportunità di innovazione. 
 
Low-code vs. competenze avanzate 
Un'altra differenza tra BI e BA è che la BI è generalmente finalizzata ad aiutare gli utenti aziendali a prendere decisioni senza ricorrere all'esperienza tecnica di analisti o data scientist. Questi esperti utilizzano le loro competenze e strumenti tecnologici avanzati per generare insight di BA, fornendo ai decisori aziendali le informazioni di cui hanno bisogno per far avanzare l'organizzazione. 

Combinare BI e BA 

La BA è un sovrainsieme della BI. Di conseguenza, quando le organizzazioni devono scegliere come sfruttare al meglio i dati aziendali per guidare le loro azioni, la scelta non è in realtà tra l'una o l'altra. Tuttavia, entrambi gli approcci hanno obiettivi e punti di forza specifici, e le organizzazioni dovrebbero tenerne conto nel determinare i processi da utilizzare per prendere decisioni basate sui dati.  
 
Dal momento che la BI si concentra maggiormente su decisioni tattiche per le attività operative quotidiane, un'organizzazione la utilizzerà per casi d'uso come l'ottimizzazione dei processi correnti o il raggiungimento di un obiettivo specifico. Un esempio è l'analisi dei flussi di lavoro per affrontare colli di bottiglia o inefficienze. Se invece l'obiettivo è di introdurre cambiamenti di più vasta portata, come sviluppare nuovi prodotti o strategie per allinearsi alle tendenze emergenti del mercato globale, l'organizzazione sceglierà la BA per la sua capacità predittiva. 
 
Tuttavia, è la combinazione di BI e BA a offrire la strategia più completa per sfruttare i dati aziendali. Utilizzando BI e BA insieme, le organizzazioni possono estrarre il massimo valore dai propri dati aziendali per aumentare l'efficienza, migliorare le prestazioni, incrementare la redditività, gestire il rischio, impostare una strategia a lungo termine e altro ancora, prendendo decisioni informate in linea con obiettivi organizzativi più ampi.  
 
Esempi reali 
 
Business Intelligence e Business Analysis offrono alle organizzazioni la possibilità di migliorare nel presente e, al contempo, di muoversi in modo proattivo verso il futuro. Insieme, BI e BA vengono utilizzate in innumerevoli modi per risolvere problemi, ottimizzare i processi e tracciare un percorso per l'innovazione. Gli esempi includono: 
 
Moneta, la quarta banca più grande della Repubblica Ceca, ha utilizzato analisi avanzate per sfruttare informazioni che hanno portato a tecnologie innovative, con casi d'uso come raccomandazioni in tempo reale e rilevamento delle frodi. L'istituto di credito ha migliorato la propria efficienza operativa e la collaborazione tra team ed è stata ampiamente riconosciuta come la banca più innovativa del paese. 
 
AT&T ha implementato un approccio unificato a dati e AI. L'azienda sfrutta modelli di ML per proteggere in modo proattivo i clienti e il proprio business, utilizzando dati in tempo reale, avvisi automatici e raccomandazioni per supportare i dipendenti in tutte le operazioni. Questo sistema di rilevamento automatico in tempo reale ha consentito ad AT&T di ridurre le frodi fino all'80% . 
 
Michelin si è trasformata in un'organizzazione basata sui dati, il che ha permesso all'azienda di introdurre innovazioni che hanno aperto nuove prospettive all'industria automobilistica. Michelin ha democratizzato dati provenienti da fonti diverse per consentire ai team di sviluppare i propri casi d'uso, come l'utilizzo dell'AI per prevedere carenze di di stock e ridurre le emissioni di anidride carbonica nella supply chain. 
 
Il fornitore australiano di servizi finanziari Shift ha sviluppato un processo per raccogliere e analizzare dati provenienti da fonti diverse per comprendere rapidamente le situazioni dei clienti. L'azienda può portare alla luce informazioni che consentono al personale di avere conversazioni più significative con i clienti e di personalizzare l'esperienza end-to-end.  Shift ha implementato un processo decisionale in tempo reale per alcuni segmenti di clienti e punta ora a implementare punteggi unificati di credito e rischio supportati dall'uso del ML. 

Democratizzare le informazioni utili per l'azienda con Databricks 

Databricks AI/BI è un nuovo prodotto di Business Intelligence creato per democratizzare l'accesso ad analisi e informazioni all'interno delle organizzazioni. Alimentato dalla data intelligence, AI/BI integra due funzionalità complementari: dashboard e Genie. Le dashboard forniscono un'esperienza low-code per aiutare gli analisti a creare rapidamente visualizzazioni di dati altamente interattive per i team aziendali utilizzando il linguaggio naturale, mentre Genie consente agli utenti aziendali di conversare con i propri dati per porre domande e gestire autonomamente le analisi. Nativo della Databricks Data Intelligence Platform, Databricks AI/BI fornisce informazioni su larghissima scala, garantendo al tempo stesso il mantenimento di una governance unificata e di una sicurezza capillare nell'intera organizzazione.