La Business Intelligence spiegata in 3.000 caratteri, spazi inclusi

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Come può un’azienda analizzare ingenti quantità di dati relativi alle funzioni di approvvigionamento, monitorando adeguatamente i costi e i tempi di una fornitura? Come  può monitorare efficacemente i principali flussi finanziari ed effettuare un’analisi puntuale delle performance commerciali e delle vendite? Risposta: attraverso un sistema di Business Intelligence (BI).

Il termine BI venne utilizzato per la prima volta da Hans Peter Luhn (ricercatore tedesco dell’IBM) che la definisce come “un metodo automatico per fornire servizi di consapevolezza per scienziati e ingegneri”.
Nel 1989, Howard Dresder la definisce come “l’abilità di accedere ed analizzare informazioni, ottenendo da queste un migliore processo decisionale”.

Oggi la possiamo definire come l’insieme di tutti i modelli, metodi e processi per raccogliere, conservare e trasformare opportunamente i dati di un’azienda, per poi presentarli in una forma semplice e flessibile, tale che permetta l’utilizzo di questi dati come supporto alle decisioni strategiche aziendali.

Vediamo insieme, anche con il supporto di un grafico, qual’è l’architettura tipica di un sistema di Business Intelligence:

architetturaFASE DI STAGING
Le sorgenti dei dati elementari si trovano in formati differenti e devono essere ripuliti da valori inconsistenti e convertiti secondo un unico standard.

SCRITTURA IN DWH
I dati vengono caricati nel Data wharehouse dell’organizzazione tramite strumenti di ETL (Extract, Transform and Load).

Il DWH, ovvero il grande archivio informatico ha 4 caratteristiche fondamentali:
• Integrato: integra tutti i dati aziendali provenienti da diverse fonti;
• Subject-oriented: è orientato al soggetto e non più alle operazioni;
• Storicizzato: contiene dati che si riferiscono non solo al presente ma anche alla storia dell’azienda
• Non volatile: il dato è caricato in sola lettura e non può essere modificato.

I DWH vengono generalmente articolati su più livelli chiamati Data Mart (DM) che costituiscono un estratto del DWH stesso. Questo per migliorare le performance, garantire una maggiore sicurezza del dato e rendere personalizzati i dati in base alle esigenze (spesso si creano tanti DM quante sono le aree aziendali).
Nella parte di Front End è possibile analizzare i dati con sistemi di Reporting, OLAP, Simulazioni e Data Mining.

In un recente articolo dell’osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano viene evidenziato l’andamento del mercato della BI e dei Big Data, che ha raggiunto nel 2016 circa 900 milioni di Euro in Italia. Questo dato certifica l’attenzione da parte delle aziende ad investire nel settore BI e dei Big Data.

Concludendo possiamo dire quindi che il settore della Business Intelligence sta crescendo negli anni e che le organizzazioni puntano molto alla creazione di un sistema di BI, per analisi predittive, andamento fatturato, dove intervenire per migliorare e incrementare il proprio business.
Nei prossimi articoli verrà presentato un prodotto BI Open Source utilizzato per l’ETL (Pentaho).


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