Come la BI aiuta a prendere decisioni informate e basate sui dati: applicazioni pratiche

Tutte le aziende, grandi o piccole, possono adottare l’approccio decisionale basato sui dati sfruttando la business intelligence per raccogliere ed elaborare dati strategici al fine di aumentare il vantaggio competitivo.

La Business Intelligence (BI) utilizza strumenti e tecniche per raccogliere, analizzare e presentare i dati aziendali in modo da fornire informazioni utili per prendere decisioni informate.

Come la Business Intelligence aiuta il processo decisionale data-driven

1. Consolidamento dei dati provenienti da più fonti

Il consolidamento dei dati è una delle funzionalità più importanti della Business Intelligence (BI) e si basa sulla capacità di integrare e correlare le informazioni provenienti da diverse fonti (Excel, CSV, database, gestionali e altre applicazioni aziendali, form dei siti web etc) in un unico sistema centralizzato, consentendo di ottenere una visione globale e accurata delle informazioni aziendali.

In questo modo, la BI consente di creare delle relazioni e di identificare le correlazioni tra i dati, nonché di visualizzarli in modo chiaro e intuitivo per aiutare gli utenti aziendali a prendere decisioni più informate e ben ponderate.

Le applicazioni pratiche sono numerosissime e dipendono dalle specifiche esigenze e attività aziendali. Per esempio, la Business Intelligence può essere utilizzata da una società di vendita al dettaglio per raccogliere dati riguardanti la vendita di prodotti attraverso diversi canali come negozi fisici, e-commerce o marketplace, e poi correlare tali informazioni con i dati relativi alla gestione dell’inventario e delle scorte, e alla fatturazione. Allo stesso modo, un’azienda manifatturiera potrebbe utilizzare la Business Intelligence per aggregare dati inerenti alla gestione della supply chain, come le informazioni relative all’approvvigionamento delle materie prime, la produzione e la distribuzione dei prodotti finiti, consentendo di avere una panoramica completa del ciclo produttivo, e di individuare eventuali inefficienze e opportunità di ottimizzazione.

2. Elaborazione e analisi dei dati raccolti

La Business Intelligence consente di effettuare analisi approfondite dei dati che aiutino a comprendere meglio l’andamento dell’azienda e ad identificare eventuali problemi o opportunità.

Grazie alla BI è possibile effettuare un’analisi delle tendenze, concentrandosi sulla visualizzazione di come i dati sono cambiati nel tempo. Essa potrebbe mostrare, per esempio, un aumento dei guadagni durante un determinato periodo dell’anno o una diminuzione della domanda di un prodotto specifico durante un certo periodo di tempo. L’analisi di questi dati può aiutare l’azienda a prendere decisioni informate sulle strategie di marketing e di produzione

La Business Intelligence offre un supporto importante anche nell’analisi degli indicatori di performance (KPI), aiutando a compiere una valutazione delle prestazioni dell’azienda in base a una serie di metriche chiave. Questi KPI variano da azienda ad azienda, ma generalmente includono fatturato, profitto, rapporto debito / capitale, tasso di rotazione delle scorte, tasso di soddisfazione dei clienti e molti altri. L’analisi dei KPI può aiutare l’azienda a identificare le aree in cui sta performando meglio e quelle in cui sta incontrando difficoltà.

Un’altra analisi cui la BI può fare da supporto è quella dei costi. L’analisi dei costi si rivela estremamente utile quando si cerca di ottimizzare le spese dell’azienda. Ad esempio, essa può rivelare che una particolare linea di prodotti è troppo costosa da produrre, in modo da permettere all’azienda di riallineare i propri investimenti o di trovare modi per ridurre i costi di produzione.

3. Analisi previsionali data-driven

La previsione è una delle funzionalità più potenti della Business Intelligence. Consiste nell’analizzare i dati storici per identificare la tendenza degli indicatori di business. Attraverso l’uso di tecniche di modellizzazione e l’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale, è possibile elaborare modelli predittivi che consentono di fare previsioni accurate sul futuro andamento delle metriche aziendali.

La BI consente di effettuare previsioni basate sui dati, considerando l’andamento passato dell’azienda e le tendenze del mercato. Queste previsioni aiutano a prendere decisioni strategiche e ad anticipare eventuali problemi o opportunità future.

Ad esempio, un’azienda che utilizza la BI può analizzare il proprio storico di vendite per identificare i prodotti più venduti in un determinato periodo dell’anno. Queste informazioni vengono utilizzate per prevedere la domanda futura e pianificare con anticipo la produzione e la distribuzione dei prodotti in modo da soddisfare la domanda prevista. Ancora, attraverso l’analisi dei dati sui tempi di produzione, la BI può aiutare a identificare i punti critici dei processi produttivi e a migliorare l’efficienza dell’intera catena di produzione. Le applicazioni pratiche, anche nel caso delle analisi previsionali, naturalmente non si esauriscono qua.

4. Reporting

Il reporting è una delle funzioni principali della Business Intelligence e consente di convertire i dati aziendali in informazioni significative e facilmente comprensibili in forma di report.
Le soluzioni di Business Intelligence promosse dai nostri consulenti consentono di creare report grafici e interattivi, che permettono di visualizzare le informazioni aziendali in modo chiaro e intuitivo. La loro generazione si basa su tecniche di analisi dei dati avanzate, come l’analisi delle serie temporali, l’analisi delle correlazioni e la modellizzazione predittiva.

Questi report aiutano a prendere decisioni più efficaci e veloci, senza perdere tempo nella ricerca delle informazioni.

Inoltre, i report di BI sono personalizzabili in base alle esigenze aziendali, con la possibilità di creare dashboard e monitorare facilmente diversi indici chiave di prestazione (KPI).

In sintesi, la BI aiuta a prendere decisioni informate e basate sui dati fornendo una visione completa e accurata delle informazioni aziendali, analizzando le tendenze e gli indicatori di performance, creando report interattivi e previsioni basate sui dati.

Tuttavia, adottare un approccio data-driven richiede un cambiamento culturale e mentale del management dell’impresa, in cui la cultura del dato diventa centrale per l’informazione empirica.

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