Connettore a Microsoft Power BI
Crea visualizzazioni interattive e dashboard personalizzate, ottieni analisi performanti e consistenti di tutti i dati aziendali. Connetti Microsoft Power BI al sistema ERP e scopri la soluzione più avanzata di business analytics, per implementare strumenti potenti di analisi e strategia. Con un’interfaccia semplice e intuitiva.
Integrato con
BUSINESS ANALYTICS
La business intelligence trasforma il modo in cui le aziende analizzano i dati e prendono decisioni strategiche.
È una componente essenziale che offre potenti strumenti per ricavare, da grandi volumi di dati, informazioni utili e facilmente interpretabili. Con dashboard interattive e intuitive, semplifica la visualizzazione e l’esplorazione dei dati, per scoprire le connessioni nascoste tra le diverse fonti di informazioni.
ANALISI
Progettato per essere intuitivo, consente anche agli utenti senza una formazione tecnica approfondita di utilizzare report e dashboard personalizzati.
Dashboard interattive con cruscotti visuali che, partendo da analisi preconfigurate, aggregano i dati ERP in tempo reale per ottenere rapidamente tutte le informazioni necessarie. Tutte le analisi possono poi essere personalizzate, per adattare gli strumenti alle esigenze più specifiche di ogni azienda e di ogni utilizzatore.
KPI
Trasforma l’ERP in un centro di intelligenza strategica: visione, controllo e agilità decisionale.
Analisi avanzate permettono di individuare i KPI, identificare trend e anomalie e reagire in modo immediato. Ottimizza budget e processi basandosi su dati storici, elaborando proiezioni future. Grazie a report dinamici e strumenti di drill‑down, consente di esplorare progressivamente livelli di dettaglio sempre più approfonditi partendo da informazioni aggregate.
Il software ERP Datalog connesso a Microsoft Power BI rende semplice la condivisione e l’analisi, centralizzando tutti i dati aziendali anche provenienti da fonti diverse, integrandoli in analisi intuitive. Per diffondere una cultura data-driven e massimizzare la produttività, con azioni basate su dati aggiornati sempre in tempo reale.
Integrare Business Intelligence e ERP significa governare i dati invece di subirli.
Accesso immediato e intuitivo a tutti i dati commerciali, per analizzare in tempo reale marginalità, performance dei venditori e tendenze di mercato. Esplora i dati con un click, creare analisi personalizzate e condividile facilmente, per prendere decisioni strategiche basate su previsioni accurate che ti daranno un controllo completo sul tuo processo di vendita, e ti garantiranno un vantaggio competitivo decisivo.
Analisi dati commerciali sempre aggiornati · Confronto per prodotti, clienti, commesse · Analisi dei fattori di influenza · Analisi della marginalità e della redditività per prodotto/cliente · Performance e monitoraggio delle vendite per agente o team · Classificazione clientela per fatturato e redditività · Creazione delle viste e integrazione con Excel · Forecasting sulle vendite future.
Monitora e ottimizza l’intera catena di approvvigionamento, dalle performance dei fornitori alla gestione efficiente delle scorte e alla pianificazione della domanda. Potrai analizzare in tempo reale ogni aspetto operativo, dalla qualità del prodotto alle tempistiche di consegna, trasformando i dati in decisioni strategiche che riducono i costi, migliorano l’efficienza e massimizzano la tua redditività.
Analisi costi di approvvigionamento · Analisi storica e tendenze di prezzo · Pianificazione della domanda · Verifica costante dello stato delle scorte · Individuazione scorte obsolete o a lento movimento, articoli con basso turnover o prossimi alla scadenza · Monitoraggio della qualità del prodotto.
Controllo senza precedenti su costi e ricavi, con analisi completa dei budget per commessa e centro di costo. Analisi in dettaglio di debiti e crediti, per monitorare la salute economica della tua azienda con indicatori sempre aggiornati. Analisi degli approvvigionamenti e monitoraggio della qualità, che si traducono in decisioni più rapide e informate. Per garantirti un vantaggio competitivo e un aumento tangibile della redditività.
Analisi e controllo costi e ricavi per progetto/commessa · Analisi comparativa tra preventivato e consuntivo, con verifica delle differenze · Consuntivo per centri di ricavo e centri di costo · Analisi dei costi e budget acquisti, con confronto tra costi reali e costi standard (budget) · Budget per centro di costo · Budget per unità e divisione.
Microsoft Power BI è uno dei software di business intelligence più potenti e versatili oggi disponibili sul mercato. Offre una vasta gamma di funzionalità che lo rendono adatto ad aziende di ogni dimensione, permettendo di trasformare i dati aziendali in informazioni visive facilmente comprensibili e azionabili.
FONTE DATI
Collegamento a database, ERP, CRM, fogli Excel, piattaforme cloud e servizi esterni.
Estrazione, trasformazione e caricamento dei dati da più sorgenti in un modello unico e strutturato.
Connette in un’unica vista tutti i dati operativi e gestionali, superando la frammentazione tra sistemi e reparti. Per prendere decisioni più rapide e informate grazie a basi dati condivise e sempre aggiornate.
ANALISI
Cruscotti personalizzabili con grafici, indicatori KPI e visualizzazioni intuitive in tempo reale.
Esplorazione gerarchica dei dati per passare dal generale al dettaglio con un clic.
Creazione di report automatici e personalizzati, esportabili in PDF, Excel, ecc.
Interfaccia intuitiva, che permette agli utenti di creare analisi e report senza bisogno di interventi IT.
PREVISIONI
Utilizzo di algoritmi e modelli statistici per prevedere trend futuri (es. vendite, scorte, domanda).
Valutazione di scenari alternativi per supportare la pianificazione strategica.
Proiezioni su base storica e variabili di contesto, utili per budgeting e demand planning.
Algoritmi che apprendono dai dati per migliorare la qualità delle previsioni e rilevare anomalie.
GESTIONE
Accesso a dashboard e KPI via app, con navigazione e filtri da smartphone e tablet. Per consultare i dati in mobilità.
Controllo degli accessi ai dati, protezione delle informazioni sensibili e tracciabilità delle attività.
Commenti, notifiche, condivisione diretta di insight tra team, anche in ambienti remoti o mobile.
Funzionalità per monitorare l’uso del sistema e garantire la conformità a normative.
Crea una cultura data-driven con una business intelligence per tutti, integrata nel sistema ERP. La tua azienda elimina i silos informativi e centralizza dati affidabili e sempre aggiornati
Controlla KPI e performance
Monitora costantemente le metriche chiave dell’azienda tramite dashboard interattive e personalizzabili.
Reagisci subito agli scostamenti, migliora l’efficienza e guida la crescita con dati sempre sotto controllo.
Anticipa trend e criticità
Utilizza analisi predittive e forecasting per pianificare strategie più efficaci e ridurre i rischi decisionali.
Previeni colli di bottiglia, cali di produttività o squilibri di magazzino prima che accadano.
Automatizza e velocizza
Elimina attività manuali, report statici e fogli di calcolo. Con la BI integrata, tutto è aggiornato automaticamente.
Ottieni più valore in meno tempo, liberando risorse da attività a basso impatto. Utilizzabile anche da utenti senza una formazione tecnica approfondita
Domande frequenti sulla Business Intelligence: che cos’è, a cosa serve, chi la utilizza, perché è un vantaggio competitivo... Spiegazioni semplici e dirette pensate per offrire una visione chiara e immediata dei suoi principi di base.
Che cos’è la Business Intelligence?
La Business Intelligence (BI) è l’insieme di software, strumenti e processi che trasformano i dati aziendali in informazioni utili per supportare le decisioni. Aggrega dati differenti e li converte in insight strategici, grazie ad un sistema completo di analisi approfondite. Permette alle aziende di capire davvero cosa raccontano i dati azienda, trasformandoli in informazioni utili per prendere decisioni più rapide e consapevoli.
A cosa serve la Business Intelligence?
La Business Intelligence è un sistema per effettuare analisi avanzate. Ogni azienda genera enormi quantità di dati, distribuiti su più sistemi informativi, come ad esempio l'ERP o il CRM. Senza BI, questi dati restano separati. La Business Intelligence collega fonti differenti, unisce dati grezzi e li trasforma in conoscenza, offrendo una visione più chiara del passato, del presente e del futuro del business.
Permette di monitorare con continuità le performance aziendali e di pianificare con maggiore lucidità, aiutando ad individuare trend significativi, anticipando scenari futuri e potenziali criticità per tempo.
Quali sono i vantaggi della Business Intelligence?
La Business Intelligence permette di avere una visione completa su ciò che è successo, su cosa aspettarsi e su quali azioni intraprendere. Integrando e armonizzando il patrimonio informativo aziendale, distribuito su più sistemi, trasforma la complessità dei dati in conoscenza e vantaggio competitivo: tramite modelli di analisi avanzata e intelligenza artificiale, individua schemi ricorrenti, trend e formula previsioni attendibili che supportano le decisioni future.
Diventa così un sistema che accompagna l’azienda nel tempo come componente attiva del processo decisionale.
Come implementare la Business Intelligence?
La Business Intelligence si implementa costruendo un workflow, ovvero un processo strutturato per raccogliere, modellare, analizzare e interpretare i dati, trasformando informazioni eterogenee e frammentate in insight immediatamente utilizzabili, orientate anche alla previsione degli scenari futuri.
Per ottenere questo risultato, si integrano strumenti e tecnologie seguendo 5 passaggi:
Che strumenti usa la Business Intelligence?
Per trasformare i dati in insight utilizzabili, la Business Intelligence utilizza diversi strumenti e tecnologie, che consentono di raccogliere dati da fonti eterogenee, organizzarli e presentarli attraverso report, dashboard, KPI e strumenti visivi facilmente interpretabili.
Alcuni strumenti preparano e gestiscono i dati (come ad esempio data warehousing, processi ETL/ELT, data mining, data modeling, OLAP, machine learning), mentre altri permettono agli utenti di analizzarli tramite dashboard interattive, report e visualizzazioni, includendo tecnologie e funzionalità di forecasting, fondamentali per anticipare trend e supportare la pianificazione.
Cos’è un reporting di Business Intelligence?
Il reporting è la fase della Business Intelligence dedicata alla presentazione dei dati analizzati tramite report, dashboard e visualizzazioni facilmente condivisibili in azienda. I report della business intelligence organizzano le informazioni in modo strutturato e coerente, basandosi su dati unificati e aggiornati automaticamente, garantendo una lettura sempre allineata e affidabile.
La visualizzazione dei dati è supportata dall’utilizzo di KPI (Key Performance Indicator, lett. “indicatore chiave di prestazione”), metriche sintetiche che misurano l’efficacia di attività, processi o progetti rispetto agli obiettivi definiti.
Cos’è una dashboard di Business Intelligence?
Una dashboard interattiva è uno strumento di analisi che, a differenza dei report tradizionali, consente una navigazione dinamica sui dati: integra KPI, grafici e tabelle in un’unica vista dinamica che consente agli utenti di filtrare i dati e focalizzarsi sugli elementi più rilevanti per il proprio ruolo.
Questa interattività si estende alle funzionalità di esplorazione (drill-down e drill-through), che permettono di partire da una visione sintetica e scendere progressivamente nel dettaglio operativo, analizzando i dati a diversi livelli di profondità.
Chi è il Business Intelligence Analyst?
Il Business Intelligence Analyst è una figura specializzata nelle analisi di business tramite strumenti di BI. Si occupa di individuare le fonti per la raccolta dei dati aziendali, e analizza gli output (report, dashboard e insight) per individuare opportunità di miglioramento. Mantiene aggiornati database e strumenti di BI e comunica i risultati ai responsabili decisionali.
Chi sviluppa la Business Intelligence?
La Business Intelligence è un workflow strutturato che integra software e automazioni, implementato da sviluppatori esperti in ingegneria del software, database e analisi dei dati. Il team di sviluppo traduce le esigenze aziendali in soluzioni tecniche, sviluppa sistemi per modellare i dati e garantisce qualità, governance e scalabilità delle analisi aziendali.
Una volta strutturato il workflow, i software moderni di business intelligence offrono un'esperienza self-service che consente agli utenti di utilizzare le reportistiche e navigare le dashboard, esplorando i dati in autonomia.
Business Intelligence e Analisi Aziendale
La Business Intelligence è uno strumento di analisi aziendale che sfrutta metodologie più avanzate.
Senza una soluzione di Business Intelligence, le aziende elaborano report e analisi su sistemi diversi. Per creare una visione d'insieme, estraggono manualmente i dati caricandoli in fogli di calcolo, per manipolarli e creare report o grafici. Un processo lento, soggetto a errori e poco adatto a prendere decisioni tempestive.
Con una soluzione di Business Intelligence si risolvono questi limiti e si ottiene maggiore velocità nella generazione di report e analisi con dashboard intuitive, trasparenti e condivisibili, capaci di individuare sprechi e inefficienze.
Business Intelligence e Data Analytics
La Data Analytics o analisi dei dati è il modo in cui le aziende trasformano i dati grezzi in informazioni di valore per il business. Esistono 4 principali tipologie di data analytics, che forniscono diversi insight:
Nei moderni workflow di Business Intelligence, è proprio nella fase di analisi dei dati che tutti i dati raccolti e organizzati diventano informazioni utili e insight per il business.
Business Intelligence e Data Science
La Data Science è una disciplina che combina matematica e statistica, programmazione (Python, R), intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML) in analitiche avanzate, per individuare pattern nascosti e generare insight predittivi partendo da dati strutturati e non strutturati. Nella Business Intelligence, la Data Science agisce come un "motore avanzato" che potenzia la BI.
Mentre la BI classica mostra cosa è successo (descrivendo lo stato attuale del business), la Data Science permette di integrare analisi avanzate e modelli predittivi che mostrano cosa accadrà direttamente all'interno delle dashboard BI, integrando tutto in un unico ecosistema analitico.
Business Intelligence e Intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale (applicata alla Business Intelligence) permette di trasformare l'analisi descrittiva (cosa è successo) in analisi predittiva e prescrittiva (cosa potrebbe accadere e cosa possiamo fare): potenzia la BI automatizzando l'elaborazione e individuando pattern e tendenze nascoste, consentendo anche l'interrogazione in linguaggio naturale (NPL). In questo modo, la BI rende gli insight più facilmente accessibili a tutti e diventa un sistema che accompagna l’azienda nel tempo come componente attiva del processo decisionale.
Business Intelligence e Decision Support System (DSS)
Un Decision Support System (DSS, lett. sistema di supporto alle decisioni) è un sistema software che raccoglie e analizza grandi quantità di dati, per supportare manager e responsabili aziendali nel processo decisionale. Possono essere basati su regole, statistica o potenziati dall’IA con algoritmi di machine learning e deep learning, migliorando continuamente le loro previsioni grazie all’analisi di grandi quantità di dati.
Applicati alla Business Intelligence, i DSS offrono strumenti interattivi specifici per supportare decisioni complesse, mettendo a disposizione dell'utente una serie di funzionalità di analisi dei dati in maniera interattiva ed estremamente semplice, allo scopo di aumentare l’efficienza e l’efficacia del processo decisionale.
Di seguito una breve guida dei termini principali della Business Intelligence, pensata per aiutare decision maker e manager a orientarsi rapidamente tra concetti, strumenti e modelli di analisi dei dati.
Action Plan
Action Plan significa lett. piano di azione: in un workflow di Business Intelligence, si riferisce all'obiettivo finale, ovvero l'utilizzo degli insight generati dalla BI per prendere decisioni, ottimizzare processi, migliorare strategie commerciali, intervenire sulla supply chain e rafforzare l’esperienza del cliente.
Analisi Descrittiva
L'analisi descrittiva risponde alla domanda "Cosa è successo?" e rappresenta il primo livello di lettura dei dati: consente di comprendere che cosa è accaduto in un determinato periodo attraverso l’aggregazione e l’interpretazione delle informazioni storiche.
Analisi Diagnostica
L'analisi diagnostica risponde alla domanda "Perché è successo?" indagando le cause che hanno generato determinati numeri. Attraverso l’incrocio di variabili e il confronto tra diverse dimensioni di analisi, permette di individuare i fattori che hanno influenzato determinati risultati, chiarendo perché si siano verificati specifici fenomeni o eventuali anomalie.
Analisi Predditiva
L'analisi predittiva o predictive analytics risponde alla domanda "Cosa potrebbe succedere ora?": è un’analisi avanzata per fare previsioni su eventi futuri utilizzando dati storici modellati. Utilizza tecniche di data mining e algoritmi di deep learning e machine learning per scoprire modelli nei dati storici, osservando tendenze e utilizzare tali informazioni per elaborare previsioni. Le modellazioni possono utilizzare anche informazioni predittive iniziali per ottenere ulteriori insight predittivi.
Analisi Prescrittiva
L'analisi prescrittiva o prescriptive analytics risponde alla domanda "Cosa dovremmo fare ora?". È una forma di analisi più avanzata, che utilizza algoritmi, modelli matematici di simulazioni e tecniche di machine learning per valutare diversi scenari possibili e fornire indicazioni sulle azioni o decisioni da intraprendere per raggiungere i risultati desiderati o prevenire quelli indesiderati.
Analisi Self-Service
La Business Intelligence offre in output analisi dinamiche, esplorabili tramite dashboard e facilmente navigabili, che permettono all'utente di muoversi in autonomia, approfondire i dati ed esplorare le insight. Le aziende possono anche consentire ai responsabili di funzione di creare in autonomia nuovi report, senza bisogno di interventi IT e mantenendo un’unica base informativa condivisa e governata (modalità self-service controllata).
Analisi What-If
L'analisi "What-If" (Cosa succederebbe se...), applicata alla Business Intelligence, è un'analisi di scenario che consiste nell'effettuare diverse simulazioni per prevedere l'impatto di una potenziale modifica sulle prestazioni aziendali. Consente di testare più scenari ipotetici (ad esempio, l'impatto di un aumento dei costi o la variazione del prezzo di vendita) per ottimizzare le strategie aziendali.
La simulazione avviene modificano le variabili indipendenti o le ipotesi del modello (input), per vedere come tali variazioni influenzano i risultati (output o variabili dipendenti). L'analisi what-if è uno strumento decisionale strategico: creando più scenari, variando gli input e studiando gli output che ne derivano, consente alle aziende di analizzare l'impatto di varie ipotesi sui risultati di un'azienda, valutando i rischi e come ottimizzare le strategie.
Dashboard
Dashboard (lett. "cruscotto" o "pannello di controllo") è un'interfaccia grafica che organizza e visualizza i dati in modo riepilogativo e visivo. Centralizza informazioni da diverse fonti integrando KPI, grafici e tabelle in un’unica vista dinamica, che permette di analizzare i risultati ed esplorare i dati in modo interattivo.
Data Discovery
La data discovery è un processo di valutazione ed esplorazione di dati provenienti da fonti multiple, al fine di individuare trend, pattern, relazioni nascoste o isolate che possano determinare anomalie e impattare sulle scelte aziendali. L’analisi dei dati aiuta i data scientist a determinare il modo migliore per manipolare le fonti di dati e ottenere approfondimenti preziosi, sbloccando informazioni utili ma non evidenti a prima vista, creando solide basi per le analisi successive, reporting o modelli predittivi.
Data Collection
Data collection significa lett. raccolta dei dati: in un workflow di business intelligence, rappresenta la fase di acquisizione, integrazione e pulizia dei dati provenienti dalle diverse fonti, tramite processi automatici di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL/ELT), per renderli coerenti e pronti all’analisi.
Data Lake
Un data lake è un sistema centralizzato per la raccolta di dati aziendali provenienti – come il data warehouse – da fonti diverse, con la differenza che raccoglie grandi volumi di dati grezzi, ovvero nel loro formato originale, senza una loro trasformazione nella fase di acquisizione.
Mentre nel data warehouse i dati vengono formattati per uno scopo specifico e a tal fine puliti, normalizzati e strutturati attraverso i processi ETL o ELT (estrazione, trasformazione e caricamento), nel data lake questo non avviene: i dati sono archiviati nel loro stato grezzo e non elaborato, senza che lo scopo sia ancora stato definito.
In base alle dimensioni e alle esigenze dell’azienda, data lake e data warehouse possono integrarsi e completarsi: ad esempio, i dati grezzi presenti in un data lake possono servire per rispondere a un’esigenza di business ed essere estratti, puliti e trasformati per poi essere analizzati in un data warehouse. Nella scelta della soluzione di archiviazione incidono fattori come volume dei dati, prestazioni del database e costi dello storage.
Data Mining
Il data mining è il processo di estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati, utilizzando strumenti di analisi avanzata. Applica algoritmi complessi e metodi statistici per trovare modelli nascosti o precedentemente sconosciuti nei dati, identificando relazioni, associazioni e regole di sequenza.
Data Modeling
Il data modeling è il processo di creazione di una rappresentazione visiva (modello di dati) delle informazioni presenti in un sistema informativo, evidenziandone entità, attributi e relazioni. Il data model risulta fondamentale per mappare i flussi di dati e individuare in che modo possono essere raggruppati per garantire coerenza, qualità e un recupero efficiente delle informazioni.
Data Source
Data source significa lett. fonti di dati: in un workflow di business intelligence, rappresenta la fase di individuazione delle informazioni rilevanti per il business, provenienti da sistemi interni ed esterni come ERP, CRM, data warehouse, data lake, applicazioni cloud, supply chain, vendite, marketing e fonti di mercato.
Data Visualization
Data visualization significa lett. visualizzazione: traduzione dei risultati analitici in dashboard, report e KPI facilmente interpretabili, con funzionalità interattive che consentono di approfondire i dati a diversi livelli di dettaglio.
Data Warehouse
Un data warehouse è un sistema centralizzato di raccolta e organizzazione dei dati aziendali progettato per supportare analisi, reportistica e attività di business intelligence. Acquisisce informazioni provenienti da fonti diverse, collegandosi ai diversi database aziendali (che gestiscono i dati grezzi delle attività quotidiane, come sistemi gestionali, CRM, fogli di calcolo, file XML, sensori IoT, immagini, contenuti web, social media, etc… ) filtrandole a monte e riorganizzandole in modo coerente e orientato all’analisi.
Quando presente, il data warehouse – tipicamente utilizzato da grandi aziende che gestiscono alti volumi – diventa una fonte primaria di dati per la business intelligence, risultando una base di partenza affidabile di dati selezionati per generare insight, confronti nel tempo e analisi multidimensionali.
Drill-Down
Con il termine drill-down si fa riferimento ad una funzionalità di esplorazione che permette all'utente di esplodere una dashboard interattiva, aggregando o disaggregando i dati (+ o -) all’interno della stessa visualizzazione.
In particolare, con il drill-down l’utente fa clic su un pulsante + o – per espandere o comprimere una sezione di un report e mostrare dati di dettaglio. Così facendo, l’utente rimane nello stesso report e contesto visivo, passando da dati aggregati a dati più granulari, “esplodendoli” all’interno dello stesso grafico o tabella.
Drill-Through
Con il termine drill-through si fa riferimento ad una funzionalità di esplorazione che permette all'utente di aprire una pagina o report separato che approfondisce dettagliando il contesto richiesto.
In particolare, con il drill-through l’utente fa clic su un collegamento relativo a un valore di riepilogo e apre in questo modo un report separato, contenente i dati dettaglio, che vengono recuperati solo quando il dettaglio è in esecuzione (motivo per il quale i report drill-through richiedono un numero di risorse minore rispetto ai report drill-down). In questo modo, si naviga da una visualizzazione di riepilogo a una pagina di report dettagliata, filtrata in base a un contesto specifico, migliorando l'interattività dei report, supportando l'analisi mirata e consentendo di esplorare più dati correlati a un elemento selezionato.
ETL/ELT
La Business Intelligence individua delle fonti dalle quale estrarre i dati d’interesse. L’estrazione deve garantire dati coerenti, affidabili e pronti per le fasi di analisi e visualizzazione, nonché di storicizzare le informazioni per analisi nel tempo. A tale fine, si possono utilizzare due approcci:
Durante la raccolta, vengono utilizzati meccanismi di controllo della qualità del dato (data quality) e intercettati valori mancanti o anomali, incongruenze tra fonti o dati fuori scala rispetto agli standard attesi. In questo modo, eventuali problemi vengono individuati a monte, prima che influenzino report, dashboard o modelli di forecasting.
Forecasting
Il forecasting (dall'inglese "to forecast", lett. prevedere) si riferisce alla previsione di scenari futuri. È un processo basato sull'analisi dei dati storici (esperienza passata), che vengono analizzati e modellati al fine di individuare pattern e tendenze (conoscenza), per poi elaborare stime future. Esperienza e conoscenza diventano la base del modello statistico utilizzato per elaborare la stima futura e per consentire, nella Business Intelligence, un processo decisionale proattivo e informato per la programmazione e la pianificazione strategica.
Insight
Insight (dall'inglese "in" e "sight" vista, visione) significa letteralmente "capacità di vedere dall'interno" una situazione, ovvero averne una percezione netta e immediata. In ambito aziendale e nella Business Intelligence, si riferisce a metriche che offrono una comprensione profonda dei fatti aziendali, quale frutto di un'analisi approfondita.
Si parla di insight azionabili, che indicano perché qualcosa è accaduto e quali azioni intraprendere per migliorare o risolvere un problema, di insight tattiche, che indicano come risolve un problema immediato, e di insight strategiche, che suggeriscono in modo significativo la direzione futura (ad esempio, dove competere, come differenziarsi o come allocare risorse nel medio-lungo periodo).
Machine Learning (ML)
Il machine learning (in italiano lett. apprendimento automatico) è una tecnologia d’intelligenza artificiale che consente ai sistemi informatici di analizzare i dati e migliorare autonomamente le prestazioni nel tempo. Si basa su algoritmi statistici e modelli matematici che vengono dapprima “addestrati” su grandi quantità di dati e, successivamente, “inferenziano” nuovi dati.
Ciò deriva dalla capacità del sistema di riconoscere pattern e modelli di dati, quindi formulare previsioni basate sull’esperienza appresa dai dati storici e prendere decisioni senza intervento umano o istruzioni esplicite pre-codificate.
Il Machine Learning, applicato alla Business Intelligence, permette di estrarre informazioni più approfondite da pattern di dati complessi e non immediatamente evidenti nei set di dati, e utilizza queste informazioni per prevederne il comportamento futuro (cosa accadrà), elaborando analisi predditive.
Natural Language Processing (NLP)
Il Natural Language Processing (NLP, in italiano lett. elaborazione del linguaggio naturale) è un campo dell’informatica e dell’intelligenza artificiale che utilizza il machine learning per permette ai sistemi di interpretare e comunicare con linguaggio umano.
L’NLP consente ai computer di estrarre significato da testi scritti o parlati, riconoscere entità, classificare contenuti, analizzare sentimenti, interagire con gli utenti e automatizzare attività che coinvolgono la comunicazione naturale. Grazie a queste tecnologie, è possibile sviluppare applicazioni come chatbot, sistemi di traduzione automatica, assistenti virtuali, motori di ricerca intelligenti e strumenti di analisi semantica.
Nella Business Intelligence, l’NLP consente di interrogare i sistemi usando il linguaggio naturale e ottenere risposte automatiche, estraendo da grandi quantità di dati insight azionabili.
OLAP
OLAP è l’acronimo di Online Analytical Processing (in italiano lett. elaborazione analitica online) ed è una tecnologia che permette l’analisi multidimensionale di grandi quantità di dati.
Organizza i dati storici in “cubi” con più dimensioni per analisi complesse, fornendo risposte molto più rapide rispetto ai database transazionali OLTP (Online Transactional Processing), ottimizzati invece per gestire i dati grezzi legati alle transazioni giornaliere, brevi e simultanee (tipiche dei sistemi gestionali: ERP, CRM, e-commerce scrivono i dati in database OLTP).
OLAP consente di effettuare query complesse esplorando i dati da diverse prospettive (per esempio, i dati di vendita possono essere analizzati per periodo, area geografica, prodotto o cliente), modificando il livello di dettaglio e selezionando porzioni specifiche del dataset, così da ottenere sia viste sintetiche sia analisi approfondite e mirate. Grazie a funzionalità di drill-down, drill-up e slicing, gli utenti possono passare rapidamente da una visione sintetica al dettaglio operativo.
Mentre i sistemi OLTP rimangono la sorgente primaria dei dati di business, OLAP supera i limiti di struttura di questi sistemi che possono risultare lenti quando si tratta di fare reportistica complessa su grandi quantità di dati, offrendo la velocità necessaria per la Business Intelligence.
Report dinamico
Un report aziendale è un documento che raccoglie, organizza e analizza dati relativi alle performance aziendali, per monitorare andamenti, individuare criticità e supportare il processo decisionale. La visualizzazione dei dati è supportata dall’utilizzo di KPI (Key Performance Indicator, lett. “indicatore chiave di prestazione”), metriche sintetiche che misurano l’efficacia di attività, processi o progetti rispetto agli obiettivi definiti.
I report possono essere statici o dinamici. Nella Business Intelligence, il reporting avviene tramite viste dinamiche (dashboard), che offrono strumenti di analisi interattivi, che si aggiornano in tempo reale e consentono agli utenti di navigare, esplorare le metriche, filtrare i dati, personalizzare le viste e manipolare le visualizzazioni, per approfondire istantaneamente.
Soluzioni e servizi per la massima produttività aziendale
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