Le migliori tecniche di Business Intelligence per semplificare l’Elaborazione Dati

Le migliori tecniche di Business Intelligence per semplificare l'Elaborazione Dati

Le tecniche di Business Intelligence aiutano a comprendere le tendenze e ad identificare pattern partendo dai Big Data.

Nel mondo digitale di oggi, le aziende generano Big Data quotidianamente.

I recenti progressi in campo tecnologico hanno aperto alle aziende la possibilità di archiviare ed elaborare in modo efficace i Big Data per prendere decisioni e sfruttare insights completamente data-driven.

Sfortunatamente rimane ancora un grosso abisso tra l’archiviazione dei dati ed il loro effettivo utilizzo.

Molte aziende, dalle più piccole a quelle più grandi, raccolgono enormi quantità di dati, ma ne utilizzano solo una minuscola parte per prendere decisioni di business.

Al fine di mitigare questo gap tra i dati, viene implementata la Business Intelligence.

Con l’aumentare della necessità di elaborazione dei dati in real-time, le tecniche di Business Intelligence sono esplose, rendendo i dati e gli analytics non più accessibili ai soli analisti.

Mentre la tecnologia legata alla Business Intelligence aiuta i decision-makers ad analizzare i dati e prendere decisioni informate, le tecniche di BI guidano le iniziative.

Aiutano gli analisti a comprendere le tendenze e ad identificare pattern nelle montagne di Big Data che le aziende creano.

La necessità di una maggiore “dispersione” del processo decisionale e la crescente domanda di Business Intelligence hanno aperto la porta ad una grande quantità di tecniche di BI.

In questo articolo vi elenchiamo quelle  che secondo noi sono le migliori tecniche di Business Intelligence che possono aiutare le aziende ad ottenere il massimo dai Big Data.

Le migliori tecniche di Business Intelligence

OLAP

L’Online Analytical Processing – o OLAP – è un’importante tecnica di Business Intelligence, utilizzata per risolvere problemi analitici di diverse dimensioni.

Uno dei principali vantaggi dell’utilizzo di OLAP è che la sua natura multidimensionale consente agli utenti di esaminare i problemi relativi ai dati da punti di vista diversi.

In tal modo, possono persino identificare i problemi nascosti nel processo.

L’OLAP viene utilizzato principalmente per completare attività come il budget, l’analisi dei dati su CRM e le previsioni finanziarie.

Data Visualization

I dati sono spesso archiviati sotto forma di numeri che vengono messi insieme come una matrice.

Interpretare quella matrice per prendere decisioni aziendali diventa così un’attività fondamentale.

Un qualunque impiegato, o anche un analista, può osservare l’evoluzione dei dati quando vengono archiviati come set.

Per districare il nodo, viene utilizzata la visualizzazione dei dati o Data Visualization.

La Data Visualization aiuta i professionisti a guardare i dati da più di una dimensione ed a prendere decisioni informate.

La visualizzazione dei dati nei grafici diventa quindi un modo facile e conveniente per comprenderne l’andamento.

Data Mining

Per Data Mining si intende quel processo atto ad analizzare grandi quantità di dati per scoprire pattern o regole significative al loro interno attraverso mezzi automatici o semi-automatici.

In un Data Warehouse aziendale, la quantità di dati archiviati è enorme.

Trovare i dati effettivi che potrebbero guidare le decisioni aziendali diventa così un compito piuttosto critico.

Pertanto, gli analisti utilizzano tecniche di Data Mining per svelare i pattern e le relazioni nascosti tra i dati.

La scoperta di informazioni – o Knowledge Discovery – abbraccia l’intero processo di utilizzo del database, assieme a qualsiasi selezione, elaborazione o sotto-campionamento richiesti, e ci permette di scegliere il modo corretto per trasformare i dati in insights utili.

Reporting

Il Reporting nella Business Intelligence rappresenta l’intero processo di progettazione, pianificazione e generazione delle prestazioni.

Aiuta le aziende a raccogliere e presentare efficacemente le informazioni per sostenere la gestione, la pianificazione ed il processo decisionale.

I leader aziendali possono visualizzare i report ad intervalli giornalieri, settimanali o mensili in base alle loro esigenze.

Analytics

Gli Analytics nella Business Intelligence definiscono lo studio dei dati per estrarne decisioni efficaci e capirne le tendenze.

L’analisi dati all’interno delle aziende consente ad analisti e leader aziendali di comprendere a fondo i dati in loro possesso e trarne valore. 

Gli Analytics vengono utilizzati da diverse tipologie di business, dal marketing ai call center.

Questi ultimi, ad esempio, sfruttano l’analisi vocale per monitorare i sentimenti dei clienti e migliorare il modo in cui vengono presentate le risposte alle loro richieste.

Multi-Cloud

Dopo lo scoppio della pandemia ed il conseguente lockdown, le aziende di tutto il mondo hanno iniziato a spostare la loro routine lavorativa in modalità cloud.

L’ascesa della tecnologia cloud ha avuto un forte impatto su molte aziende.

Tuttavia, anche dopo la revoca delle restrizioni, le aziende hanno preferito lavorare ancora sul cloud per via della sua accessibilità e del facile utilizzo.

Anche molte iniziative di Ricerca e Sviluppo vengono sempre di più spostate sul cloud, soprattutto grazie ai suoi costi ridotti.

ETL

La Extraction – Transaction – Loading o ETL è una tecnica di Business Intelligence unica che si occupa dell’intera routine di Data Processing.

Estrae i dati dallo storage, li trasforma nel processore e li carica nel sistema di Business Intelligence.

Viene principalmente utilizzata come strumento di transazione che trasforma i dati provenienti da fonti eterogenei in Data Warehouses.

L’ETL modera anche i dati per soddisfare le esigenze dell’azienda, migliorandone il livello di qualità caricandoli nei Database o nei già citati Data Warehouses.

Statistical Analysis

L’Analisi Statistica – o Statistical Analysis – utilizza tecniche matematiche per creare il significato e l’affidabilità delle relazioni osservate.

Coglie anche il cambiamento di comportamento nelle persone visibile nei dati attraverso la sua analisi della distribuzione e gli intervalli di confidenza.

Dopo il Data Mining, gli analisti effettuano Analisi Statistiche per ideare ed ottenere risposte efficaci dai propri dati.

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