Business Intelligence e Data driven Strategy: dietro ogni grande azienda ci sono i dati

il 24 Ottobre 2022

Business Intelligence e Data Driven Strategy: dietro ogni grande azienda ci sono i dati

Molte organizzazioni incontrano delle difficoltà nel prendere decisioni basate sui dati e ricavarne il massimo valore. I volumi esponenziali di dati disponibili creano ulteriori complessità a tal punto che, secondo McKinsey, solo l’8% delle aziende riesce a portare a termine un’analisi efficace e scalabile per generare valore con i dati disponibili.

Raccogliere dati è relativamente facile, ma ciò non è sufficiente. Affinchè questi abbiano valore è necessario che siano di buona qualità, in quantità sufficienti e che vengano utilizzati nella maniera corretta.

La business intelligence è il processo di raccogliere, analizzare e elaborare i dati grezzi, provenienti da diversi sistemi informatici, al fine di prendere decisioni informate.

Un progetto di Business Intelligence può rappresentare il primo passo verso un percorso di Digital Evolution nel momento in cui l’azienda, di fronte a una crescita o una sfida importante, sente la necessità di razionalizzare la propria strategia e i propri processi di business.

Con un progetto di questo tipo, grazie alla combinazione di Data Intelligence e Intelligenza Artificiale, si possono migliorare i processi decisionali, supportando i team aziendali a produrre risultati più rapidi ed efficaci. 

E’ importante ricordare che tutti i processi aziendali, di back end, di produzione, sales & marketing, beneficiano di progetti di Business Intelligence che rappresentano un primo passo verso una strategia data-driven.
 

Cosa puoi ottenere con un progetto di Business Intelligence

L’utilizzo efficace dei dati offrirà all’azienda molte opportunità di risoluzione dei problemi e incrementerà la crescita, in particolare:

  • Ridurre i costi e i rischi gestendo e anticipando anomalie.
      • Individuare i gap nei processi aziendali e correggerli rapidamente
      • Prevenire future problematiche intercettando picchi di anomalie in un determinato tempo.
      • Testare delle modifiche o funzionalità mirate – magari rilasciate ad un numero ridotto di utenti
  • Anticipare i trend grazie all’analisi dei consumer insights/li>
  • Prevedere il forecasting delle vendite
  • Migliorare la customer experience: identificare le fasi e i touch points che possono essere ottimizzati, analizzando per esempio dove si fermano gli utenti, dove trovano difficoltà

 

Come impostare un progetto di Business Intelligence per una data driven strategy

Ogni progetto è diverso, ma l’esperienza portata avanti in questi 20 anni ci ha portato ad identificare gli step per un progetto e una strategia data-driven di successo.

  • Assessment

La fase iniziale consiste nell’ identificare i dati più preziosi e significativi in relazione ai processi principali. Quindi la definizione dei requisiti e degli obiettivi, l’analisi dei sistemi informativi nonché le fonti dei dati, per assicurarsi che i dati raccolti siano corretti e di qualità.
Questa fase è fondamentale perché è solo con queste premesse che sarà possibile utilizzare le nuove informazioni per risolvere la sfida aziendale che ha dato origine al progetto.

  • Data Collection & Analysis

Questa fase comporta l’aggregazione dello storico dei dati, la definizione della struttura e dei modelli di analisi dei dati, e ovviamente l’analisi dei dati stessi.
Quest’ultima può beneficiare dell’ l’utilizzo di servizi di machine learning e intelligenza artificiale per identificare dinamiche di consumo, pattern e valori anomali.

  • Data Visualisation

In questa fase i dati elaborati e aggregati consentono la creazione di analisi aziendali e di advanced analytics attraverso dashboard e grafici di visualizzazione personalizzati.
E’ possibile rendere disponibile l’analisi self-service, ovvero offrire ai dipendenti gli strumenti per rispondere alle proprie domande e accedere rapidamente alle informazioni che supportano i loro obiettivi.

  • Data Governance

Sebbene uno strumento di Business Intelligence consente di prendere decisioni informate volte a ottimizzare il business aziendale, è importante impostare al meglio come utilizzare i dati, i template, i processi che scaturiscono da queste analisi, le logiche di automation e notifica in caso di errori sui dati o anomalie notevoli.
Infine, fondamentale è anche definire le fasi successive dato che un’attività di questo tipo non va eseguita una sola volta, ma è un processo costante.
Pertanto man mano che il progetto evolve è necessario aumentare la quantità di eventi e dati raccolti, monitorando anche le nuove funzioni integrate nel tempo, per poter così seguire il flusso degli utenti.
Allo stesso tempo se si è iniziato in piccolo, è fondamentale valutare il valore creato con dei casi d’uso così che molte altre persone e molti team saranno incoraggiati ad applicare e utilizzare ulteriormente la soluzione per soddisfare le loro esigenze, andando così a definire una cultura dei dati, per generare risultati positivi.

In che modo il nostro team supporta i Clienti nel risolvere i problemi aziendali e invertire i trend in declino?
Quix lavora con importanti realtà del settore manifatturiero, automotive, finance e fashion & retail per aiutarle a migliorare il loro approccio ai dati, dalla selezione delle migliori soluzioni di Business Intelligence, alla consulenza, alla realizzazione del progetto, al fine tuning e supporto continuo, per accompagnare le aziende nel raggiungimento dei loro obiettivi.

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