Di fronte alla forte concorrenza e al clima di incertezza che caratterizzano il mondo degli affari, prendere le decisioni giuste è una sfida quotidiana per le aziende. L'informatica decisionale si afferma come una risposta concreta: raccoglie, elabora e visualizza i dati aziendali per trasformarli in informazioni utili alla gestione strategica. Ecco tutto ciò che occorre sapere su questa disciplina e sul suo impatto reale sulle organizzazioni.
Comprendere l'informatica decisionale richiede di partire dalla sua definizione, dalla sua storia e dalle componenti che la distinguono da altre forme di analisi dei dati.
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 supportare decisioni aziendali consapevoli. Il suo funzionamento si basa su un insieme di strumenti, metodi e tecniche che agiscono in sinergia.
Le basi teoriche furono poste nel 1958 da Peter Luhn. La concretizzazione arrivò negli anni '90, quando la Business Intelligence si standardizzò grazie anche al contributo di Howard Dresner. A partire dagli anni 2000, con la diffusione di internet e dei computer, la BI si espanse rapidamente, alimentata dall'enorme quantità di dati disponibili. Dal 2010 in poi, l'interesse crescente delle grandi aziende per il big data ha ulteriormente accelerato lo sviluppo di questa disciplina.
L'informatica decisionale si articola su quattro elementi fondamentali:
Le due discipline si distinguono su tre punti principali:
Esistono diverse tecnologie che compongono un sistema di Business Intelligence efficace, alcune indispensabili e altre opzionali.
Gli strumenti indispensabili sono:
A questi si possono aggiungere, in base alle esigenze, cubi OLAP (SSAS, Hyperion ESSBASE, Power Pivot) per il consolidamento dei dati, strumenti di data mining e soluzioni di Data Visualisation per una presentazione più immediata delle informazioni.
Negli ultimi anni l'informatica decisionale si è evoluta su tre fronti principali:
Conoscere le potenzialità della BI è utile, ma il vero valore emerge quando la si applica concretamente alla presa di decisioni strategiche.
La BI facilita il processo decisionale attraverso due elementi centrali:
Un'azienda di e-commerce può utilizzare l'informatica decisionale per analizzare le vendite di un prodotto specifico tra i clienti sotto i 30 anni. Se i dati mostrano un acquisto costante nel tempo, l'azienda può investire maggiormente nel marketing per quel segmento. Se invece il prodotto non registra interesse tra i clienti target, la BI consente di verificare quali articoli vengono effettivamente acquistati da quella fascia e di orientare di conseguenza le scelte di sviluppo e investimento.
In questo modo la Business Intelligence trasforma i dati in decisioni concrete, riducendo il margine di errore e aumentando la redditività.
L'informatica decisionale porta benefici tangibili indipendentemente dalla dimensione aziendale:
Che si voglia adottare la BI in azienda o intraprendere una carriera nel settore, è utile conoscere i profili professionali richiesti e le competenze necessarie.
Il campo dell'informatica decisionale comprende figure diverse: sviluppatore BI, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Consulente BI. Ognuno di questi ruoli richiede prerequisiti specifici. In generale è necessaria una laurea magistrale o un master in informatica, statistica o tecnologie dell'informazione e della comunicazione.
Prima di orientarsi verso una di queste professioni, è consigliabile valutare le attività quotidiane, le prospettive di crescita e le competenze richieste da ciascun ruolo.
Per acquisire le competenze della Business Intelligence, è consigliabile seguire una formazione strutturata, come un master specializzato o un certificato professionale. Le competenze fondamentali da sviluppare includono:
Per chi si occupa di gestione del cambiamento organizzativo legato all'adozione di nuovi strumenti BI, può essere utile approfondire anche le metodologie di gestione del cambiamento, per accompagnare al meglio i team durante le fasi di implementazione.
L'informatica decisionale è uno strumento strategico che ogni azienda dovrebbe considerare per orientare il proprio sviluppo con maggiore precisione. Grazie all'evoluzione verso il mobile, il cloud e l'intelligenza artificiale, le possibilità offerte dalla BI continuano ad ampliarsi. Che si voglia adottarla internamente o costruire una carriera nel settore, il primo passo è acquisire una solida conoscenza degli strumenti e dei processi che la compongono.
Gli algoritmi decisionali sono procedure logiche che, partendo da un insieme di dati in ingresso, producono una raccomandazione o una scelta tra più opzioni. Un esempio tipico è l'albero decisionale, che suddivide il problema in rami successivi fino a raggiungere un risultato.
Qual è la differenza tra informatica decisionale e analisi dei dati tradizionale?+L'informatica decisionale (Business Intelligence) utilizza dati strutturati e attuali per supportare le decisioni aziendali in tempo reale. L'analisi dei dati tradizionale ha invece un orientamento più predittivo e può lavorare anche con dati non strutturati provenienti da fonti esterne.
Quali competenze servono per lavorare nella Business Intelligence?+Le principali competenze richieste sono: analisi dei dati, gestione di database e linguaggio SQL, utilizzo di strumenti BI come Power BI o SAP, conoscenza dell'architettura dei sistemi informativi e padronanza dell'inglese tecnico.
Lukas Joseph guida la strategia di inbound marketing e di digital adoption di Lemon Learning. Esplora gli usi concreti delle piattaforme di adozione digitale in azienda e le tendenze emergenti del settore, unendo marketing di prodotto, crescita B2B e formazione degli utenti.