Componenti essenziali di un sistema di Business Intelligence

150 milioni di e-mail inviate, 20,8 milioni di messaggi WhatsApp, 2,78 milioni di visualizzazioni su YouTube, 2,4 milioni di query di ricerca: questi numeri non riguardano un anno, un mese o una settimana. Questi numeri specificano l'azione che avviene su Internet in un minuto! Questa esplosione di dati che accade intorno a noi presenta molteplici strade e opportunità per le aziende di personalizzare i propri prodotti e servizi in base alle esigenze e alle preferenze degli utenti. Di conseguenza, ogni azienda o impresa produce una porzione di dati che di solito viene raccolta e immagazzinata e spesso trattata come una risorsa inestimabile per la propria strategia aziendale o per esigenze di marketing.

Ma a cosa servono i dati se non ci sono modi e mezzi per estrarre informazioni, tendenze e modelli preziosi? Senza un'adeguata business intelligence e analisi, i dati serviranno solo a creare molta confusione e non avranno alcun senso per le parti interessate. Ciò accade perché la maggior parte di loro ha una conoscenza inadeguata su come estrarre informazioni utili e significative da questi dati accumulati. Pertanto, a causa della mancanza di esperienza e competenza, spesso non riescono a prendere decisioni fruttuose per il miglioramento della loro azienda. Per risolvere questo problema, molte aziende stanno adottando analisi avanzate e business intelligence per colmare con successo il divario tra l'azienda ei suoi dati grezzi.

L'importanza della business intelligence

La business intelligence mirata è un modo infallibile per aiutare l'azienda a decidere cosa funzionerà meglio per la propria attività. Sta rapidamente emergendo come un modo efficace attraverso il quale un'azienda può prendere le decisioni giuste e andare oltre i suoi concorrenti. Ora, le aziende stanno enfatizzando la business intelligence che viene estratta da dati grezzi da programmi informatici specializzati e stanno educando i propri dipendenti su come abituare e diffondere le informazioni che stanno ottenendo da questi dati strutturati.

Utilizzando la business intelligence, le aziende possono fare il loro budget e provare a esplorare nuove opportunità di business che possono aumentare la loro crescita. Ma è anche vero che la BI non è solo un semplice strumento di analisi dei dati aziendali. Viene anche utilizzato da manager e analisti per identificare processi aziendali incompetenti che necessitano di una rivalutazione e di una riconsiderazione. Ciò deriva dalla perdita di ricavi e migliora l'efficienza aziendale. Il mercato offre una gamma di strumenti BI tra cui Oracle BI, MSBI, Qlikview, Tableau e IBM.

Un'azienda può utilizzare uno qualsiasi di questi strumenti e vedere i cambiamenti nelle proprie attività sfruttando la potenza degli insight di riferimento. Se utilizzato nel modo giusto, un buon sistema di BI può apportare alcuni cambiamenti sorprendentemente positivi alle fortune di un'azienda e farle godere di un migliore coinvolgimento degli utenti e di conversioni di vendita più elevate. Ma è altrettanto vero che un'implementazione inetta può produrre scarsi risultati per un'organizzazione. Quindi, un'organizzazione dovrebbe fornire alcuni sforzi faticosi per effettuare una valutazione adeguata del sistema di Business Intelligence in grado di soddisfare con successo tutte le loro esigenze.

Componenti essenziali di un sistema di BI

Per iniziare con i fondamenti, abbiamo compilato un elenco di componenti essenziali che vanno a creare un sistema BI robusto e affidabile.

1. Archiviazione dati:

In questa era digitale, il volume dei dati generati ha superato tutte le stime. Una pletora di statistiche ha affermato che le attività quotidiane generano circa 2,5 quintilioni di byte di dati. Un altro fattore importante è che oltre il 90% dei dati disponibili in questi giorni è stato generato solo negli ultimi due anni. Un'azienda deve sapere come utilizzare meticolosamente questi dati grezzi accumulati.

I dati che di solito provengono da più sistemi OLTP e da altre fonti diverse devono essere accumulati in un database che può quindi essere passato attraverso strumenti di analisi e visualizzazione. L'obiettivo del data warehousing è quello di aggregare tutti i dati strutturati da una o più risorse in modo che possano essere confrontati e analizzati per la business intelligence quando necessario. Il magazzino deve essere immagazzinato in modo sicuro in modo che possa essere recuperato facilmente e gestito senza intoppi.

Oracle, Microsoft, IBM e SAP e Amazon AWS si iscrivono come leader nei sistemi di gestione dei database. Il principale vantaggio dell'utilizzo di un data warehouse è la capacità di analizzare i dati da più risorse. Ecco perché un data warehouse viene impiegato per svolgere il lavoro analitico per l'enorme volume e la veridicità dei dati dell'azienda.

2. Big data:

In questa era caratterizzata dalla concorrenza, le aziende devono prendere le decisioni giuste al momento giusto. I problemi aziendali critici possono essere evitati utilizzando efficacemente la business intelligence e esaminando i dati disponibili. La presenza di dati su larga scala estratti da più fonti come siti di social media, siti Web, sondaggi, segnali RFID e GPS è ciò che riguarda i Big Data. Sebbene il mercato sia pieno di numerosi strumenti orientati alle tecnologie di database, questi non sono in grado di far fronte all'elevato volume o velocità solitamente associati ai big data. È qui che intervengono strumenti di analisi specializzati come R e Hadoop per fornire approfondimenti qualitativi. L'analisi dei Big Data ha cambiato la percezione delle aziende e ha avuto un impatto senza precedenti sulle loro operazioni aziendali quotidiane. Alcuni dei vantaggi che si possono ottenere da Big Data Analytics includono:

• Riduzione dei costi: le tecnologie Big Data come Hadoop e l'analisi basata su cloud hanno notevolmente ridotto i costi dell'infrastruttura IT. Investendo in queste tecnologie, un'azienda lungimirante può facilmente superare i vantaggi maturati rispetto ai costi sostenuti. Utilizzando queste tecnologie, ora è possibile archiviare e analizzare facilmente volumi maggiori di dati strutturati e non strutturati a un costo minimo rispetto alle tecniche convenzionali.
• Efficienza migliorata: Hadoop è molto più efficace in quanto fornisce alle aziende come utilizzare rapidamente i dati e fornisce anche una visione analitica. In effetti, questo è molto più veloce dei vecchi strumenti ETL tradizionali che richiedevano molto tempo e, quindi, avevano bisogno di tempo per caricare i dati dall'origine al sistema BI di destinazione. Questi moderni strumenti di analisi aziendale aumentano l'efficienza di un'azienda e la aiutano a prendere rapidamente una decisione basata sui dati.

Considerando la crescente influenza dell'ecosistema online e spostando le preferenze degli utenti su dispositivi mobili e web, l'analisi dei big data non è più un'opzione, ma un driver di successo mission-critical. Questo strumento efficace li aiuta a prendere decisioni aziendali adeguate. Costi inferiori, scalabilità, forte supporto IT e eccezionale vantaggio competitivo hanno reso i big data una delle tecnologie più apprezzate di questa era.

3. Raschiamento web:

Con il web scraping, il processo di estrazione dei dati mirati diventa più semplice. Di conseguenza, le fasi successive di elaborazione e analisi significative e generazione della BI diventano più fluide e molto più efficienti. Con la sua capacità di eseguire la scansione sia di dati non strutturati che di contenuti dei social media, puoi creare un'ampia rete nel guidare l'efficacia dei tuoi sistemi BI.

Puoi ascoltare ciò che le persone dicono sul tuo marchio, perfezionare la gestione della tua reputazione, migliorare la tua personalità online e ideare e implementare campagne di marketing strategico che comportano una maggiore probabilità di conversioni di successo per la tua attività. Diverse applicazioni possono emergere dal web scraping - servizi di aggregazione, servizi di annunci, siti di confronto, marketer, team finanziari e analisti aziendali - tutti trovano estremamente efficace utilizzare la proposta di valore del web scraping e del data mining per aggiungere il vantaggio necessario alla loro attività .

4. Dashboard di business intelligence:

Un dashboard è fondamentalmente una visualizzazione visiva delle informazioni più importanti e rilevanti che possono essere visualizzate in uno sguardo riepilogativo. Tutte le informazioni prerequisite vengono unite e disposte su un'unica schermata in modo che gli utenti possano monitorarle e leggerle a colpo d'occhio. Alcune delle caratteristiche chiave che definiscono un dashboard BI efficace sono le seguenti:

• Tutti i dati e le visualizzazioni si adattano allo schermo di un singolo computer. Quindi, non è necessario scorrerli.
• Visualizza gli indicatori di performance più importanti che devono essere monitorati regolarmente.
• I dashboard sono molto facili da capire e da usare perché hanno un linguaggio di progettazione più semplice.
• I dati visualizzati possono essere aggiornati automaticamente senza alcun intervento manuale. Ma è anche vero che la frequenza dell'aggiornamento varierà da organizzazione a organizzazione.

5. Rapporti di business intelligence:

Il reporting nella business intelligence indica la presentazione dei dati agli utenti finali in modo tale che possano facilmente comprenderli e analizzarli a vantaggio delle loro attività. Solitamente, un report presenta testo e numeri in una tabella e inoltre è ottimizzato per la stampa e supporta altri formati di documento come PDF. In ogni soluzione di business intelligence, il reporting gioca un ruolo cruciale perché aiuta le aziende a dare un senso significativo ai dati raccolti.

Questo viene fatto al fine di migliorare la sua competitività sul mercato. Sul mercato sono disponibili vari strumenti di business intelligence e reportistica open source. Al giorno d'oggi, la business intelligence è diventata una componente intrinseca di un'azienda se vogliono incidere saldamente il proprio nome in questa era competitiva. Coloro che vogliono estrarre il massimo dalla BI devono essere consapevoli e avere una conoscenza pratica di questi componenti fondamentali di un buon sistema di BI.