Cos'è l'informatica decisionale?

Di fronte alla forte concorrenza e al clima di incertezza che caratterizzano il mondo degli affari, può essere molto difficile per le aziende prendere le decisioni giuste. Poiché fare scelte pertinenti è indispensabile per il buon sviluppo di queste società, esse sono costantemente alla ricerca di strumenti efficaci per il processo decisionale. In queste circostanze, l'informatica decisionale si afferma come una soluzione affidabile. Scoprite quindi tutto ciò che c'è da sapere su questa disciplina e soprattutto come l'informatica decisionale può influenzare la vostra azienda.

Fondamentali dell'Informatica Decisionale

Comprendere bene l'informatica decisionale richiede di conoscere alcuni fondamentali di questa procedura, tra cui la sua definizione e la sua storia.

Definizione e storia dell'informatica decisionale

Chiamata anche business intelligence (BI), l'informatica decisionale raggruppa l'insieme dei processi che consentono la raccolta, l'analisi e il trattamento di dati grezzi, per permettere la presa di decisioni aziendali consapevoli. Il suo funzionamento si basa su un insieme di strumenti, metodi e tecniche, la cui sinergia offre il risultato auspicato. L'informatica decisionale è stata teorizzata nel 1958 da Peter LUHN, che ne definiva le basi. La concretizzazione di questo sogno è arrivata negli anni '90, epoca in cui la business intelligence si è standardizzata, grazie all'aiuto di persone come Howard DRESNER.

A partire dagli anni 2000, caratterizzati dalla democratizzazione dei computer e di internet, l'informatica decisionale si è diffusa considerevolmente. Ciò è dovuto all'enorme quantità di dati degli utenti che era ormai disponibile e alla necessità dei manager di avere informazioni precise sul funzionamento della propria azienda. L'informatica decisionale ha conosciuto anche uno sviluppo eccezionale a partire dal 2010. Questo è il frutto dell'interesse delle grandi aziende riguardo al big data e alle prospettive offerte dallo sfruttamento dei dati disponibili.

Le componenti chiave della business intelligence

L'informatica decisionale si basa su 4 elementi chiave. Si tratta innanzitutto della raccolta dei dati, nel corso della quale le informazioni vengono raccolte da diverse fonti presenti all'interno dell'azienda. È rappresentata dal processo Extract-Transform-Load (ETL). L'elemento successivo è l'archiviazione (modellazione) dei dati. Consiste nel raggruppare i dati strutturati in basi di dati specializzate (data warehouse o data mart). Questo viene fatto affinché i dati siano accessibili agli utenti che effettueranno query e prenderanno decisioni.

La sezione successiva riguarda la restituzione dei dati, durante la quale le informazioni archiviate vengono presentate agli utenti sotto forma di dashboard, report o strumenti statistici... Questo viene fatto per rendere le informazioni facilmente sfruttabili e consentire una presa di decisione tanto consapevole quanto rapida. L'utilizzo delle informazioni raccolte può avvenire anche grazie ad altri strumenti come i cubi OLAP. Questi servono ad analizzare i dati sotto più dimensioni e a fare data mining per identificare correlazioni.

Differenza tra BI e l'analisi dei dati tradizionale.

Esistono diverse differenze tra business intelligence e analisi dei dati tradizionale. La prima e principale differenza risiede nell'utilità di queste due discipline. L'informatica decisionale si serve di dati raccolti e attuali per fungere da supporto alle decisioni, contrariamente all'analisi dei dati che serve piuttosto a prevedere il futuro.

Un'altra differenza risiede nel tipo di dati utilizzati, che è strutturato nell'informatica decisionale e può non esserlo nell'analisi dei dati. Infine, le informazioni vengono raccolte generalmente all'interno in materia di BI, contro una raccolta di dati sia all'interno che all'esterno per l'analisi dei dati.

Tecnologie e strumenti nell'informatica decisionale

Esistono diversi strumenti e tecnologie utilizzati nella business intelligence.

Presentazione delle tecnologie utilizzate nella BI

Gli strumenti indispensabili sono innanzitutto quelli di raccolta dati di tipo ETL (Extract Transform Load) come Informatica, SSIS di Microsoft o ODI di Oracle. A questi, è necessario aggiungere obbligatoriamente un software SGBDR per la creazione di data warehouse o data mart che accoglieranno i dati strutturati, come SQL Server, DB 2, MySQL, Oracle. La terza tecnologia indispensabile è quella che consente la restituzione dei dati. In questo contesto, avrete bisogno di soluzioni per la costruzione di dashboard tra cui Power BI, IBM Cognos o OBIEE.

Se prevedete di effettuare il consolidamento dei dati utilizzando la vostra soluzione di business intelligence, potete aggiungere cubi OLAP. Potete considerare tecnologie come SSAS, Hyperion ESSBASE e Power Pivot. Anche le tecnologie di analisi dei dati e data mining sono opzionali. Lo stesso vale per gli strumenti di Data Visualisation che rendono la restituzione dei dati più interessante.

Evoluzione recente: BI mobile, cloud e intelligenza artificiale

Oggi esistono nuove tecnologie nel campo dell'informatica decisionale. Si tratta ad esempio degli strumenti di business intelligence mobile, che consentono di prendere decisioni dal proprio smartphone. Ciò permette una maggiore adozione dell'informatica decisionale e un processo decisionale più rapido.

L'informatica decisionale è accessibile anche dal cloud tramite applicazioni in cloud. L'azienda può così archiviare i propri dati, quindi elaborarli, visualizzarli e sfruttarli più facilmente, senza dover effettuare un pesante investimento in hardware e software. La soluzione di informatica decisionale in cloud è accessibile ovunque e in qualsiasi momento, il che consente al personale dell'azienda di prendere decisioni più rapidamente e facilmente.

L'arrivo dell'intelligenza artificiale nel campo dell'informatica decisionale ha effetti simili. Questa nuova tecnologia consentirà una migliore comprensione dei dati strutturati. L'intelligenza artificiale rivelerà inoltre le opportunità di business che la vostra azienda deve cogliere e proporrà azioni da intraprendere in conformità con gli obiettivi commerciali.

Applicazione dell'informatica decisionale negli affari

Una buona comprensione dell'informatica decisionale e del suo impatto sugli affari di un'azienda richiede di conoscere il modo in cui questa disciplina aiuta nella presa di decisioni strategiche.

Come la BI aiuta nella presa di decisioni strategiche?

La BI facilita la presa di decisioni strategiche grazie a due elementi: le dashboard e la visualizzazione. Con il primo, gli indicatori chiave di prestazione (KPI) vengono presentati ai decisori, consentendo loro di valutare l'evoluzione della propria attività rispetto agli obiettivi strategici predefiniti dall'azienda.

La visualizzazione dei dati (data visualisation) offre una rappresentazione grafica degli indicatori e delle altre informazioni presenti nella dashboard. Ciò consente ai decisori come il Direttore dei Sistemi Informativi o gli analisti di comprendere meglio la situazione attuale della propria azienda e di anticipare i potenziali cambiamenti in corso. Le visualizzazioni dei dati possono essere effettuate modificando i parametri di osservazione come il tempo, la localizzazione geografica, l'età...

Studi di caso o esempi concreti di applicazione della BI.

L'informatica decisionale può essere utilizzata per migliorare le vendite di un'azienda di tipo e-commerce, ad esempio. Raccogliendo, elaborando e visualizzando i dati degli utenti della piattaforma di commercio online, è possibile trarre diverse conclusioni. Se l'azienda desidera vendere un prodotto specifico a clienti di meno di 30 anni, ad esempio, sarà sufficiente verificare il numero di vendite di quell'articolo nel tempo tra questi consumatori.

Se una grande maggioranza di clienti target acquista il prodotto in questione in modo costante nel periodo di osservazione, l'azienda può quindi considerare che l'articolo interessa davvero questa clientela. Può trarre vantaggio da questi dati per proporre più facilmente questo prodotto ai consumatori di meno di 30 anni e investire di più nel marketing per stimolare ulteriori vendite. Se il prodotto non viene affatto adottato dalla clientela target, i decisori possono cercare quello che questi consumatori hanno acquistato di più e svilupparlo ulteriormente.

Possono anche verificare se il prodotto proposto ai clienti di meno di 30 anni non sia stato piuttosto adottato da clienti più anziani o più giovani. L'informatica decisionale permetterà al termine di questo processo di sapere se il prodotto proposto inizialmente è apprezzato da una parte consistente dell'azienda e necessita di maggiori investimenti. La società potrà così prendere decisioni intelligenti grazie alla business intelligence per gestire la propria attività in modo più intelligente.

Vantaggi per le aziende di diverse dimensioni

L'informatica decisionale consente innanzitutto alle aziende di prendere decisioni pertinenti, che permettono alla loro attività di avanzare nella giusta direzione. La business intelligence aiuta inoltre ogni azienda ad aumentare la propria produttività, a comprendere le sfide che affronta e a individuare efficacemente le aspettative dei propri clienti. Ciò implica un aumento consistente del fatturato dell'azienda e della sua redditività, guadagni di quota di mercato e una migliore soddisfazione del cliente.

Come iniziare con l'informatica decisionale?

Esistono alcune precauzioni da prendere se si desidera operare nel campo della business intelligence.

Consigli per i professionisti interessati alla BI

È importante conoscere i vari mestieri relativi all'informatica decisionale prima di lanciarsi. Si tratta ad esempio delle professioni di sviluppatori BI, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Consulente BI... Ognuna di queste professioni del campo dell'informatica decisionale ha dei prerequisiti che è necessario conoscere prima di prendere in considerazione il loro esercizio.

È generalmente necessaria una laurea magistrale o un master in ambiti relativi all'informatica, alle statistiche o alle tecnologie dell'informazione e della comunicazione. È inoltre necessario considerare le prospettive di evoluzione, i compiti svolti quotidianamente e le competenze necessarie per esercitare ciascuna di queste professioni di business intelligence.

Risorse di apprendimento e competenze necessarie

Per apprendere i mestieri della business intelligence, è consigliabile seguire una formazione presso un organismo competente. Può trattarsi di un master specializzato in business intelligence o di un certificato professionale. Questa formazione deve fornire le competenze necessarie per lavorare in questo campo, tra cui:

• le tecniche di analisi dei dati,
• la gestione dei database e il linguaggio SQL,
• l'utilizzo degli strumenti di supporto alle decisioni (Oracle, SAP, Informatica),
• un'eccellente conoscenza dell'architettura dei sistemi informativi.

A ciò si aggiunge anche un' eccellente padronanza dell'inglese tecnico, indispensabile per comprendere bene i vari concetti relativi all'informatica decisionale.

Conclusione

L'informatica decisionale è un potente strumento di cui ogni azienda dovrebbe avvalersi per garantire il buon sviluppo della propria attività. Continua ad evolversi con nuovi progressi legati al mobile, al cloud e all'intelligenza artificiale, che aumentano considerevolmente le possibilità offerte dalla BI. Se desiderate utilizzarla nella vostra azienda o specializzarvi in questo campo, effettuate ricerche sufficienti sull'argomento e intraprendete le azioni appropriate.