Business Intelligence e Business Analytics sono sfruttate dalle aziende per automatizzare e ottimizzare i loro processi, dando l’opportunità al management di tenere sotto controllo le attività aziendali per raggiungere i migliori risultati.
Le aziende che riconoscono i dati come un bene aziendale, ottengono un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza. La qualità del dato, le capacità di esperti e un’organizzazione orientata a prendere decisioni sui dati, sono le basi su cui fondare il proprio successo economico.
È importante considerare i diversi processi di analisi nella prima fase di business intelligence, che ha inizio con lo studio dei dati semplici e prosegue con le seguenti categorie:
- Analisi descrittiva: studio dei dati che riguardano lo stato attuale del caso di studio.
- Approfondimento predittivo: approfondimento dei dati per prevedere e valutare i risultati futuri.
- Indagine prescrittiva: valutazione dei dati che studia prestazioni passate e che consente di creare un report con rischi e successi per gestire situazioni simili in futuro.
- Analisi automatica: analisi dei dati che attiva automaticamente l’azione richiesta, secondo attività già analizzate in precedenza.
Questo processo ha valore in quanto, una volta analizzati i dati, questi possono essere sfruttati per impostare nuove strategie aziendali.
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Ambiti applicativi della business intelligence
Le aree in cui la BI può intervenire sono molteplici, cercando informazioni e creando analisi di dati e contenuti per le attività di valutazione predittiva. Di seguito alcuni esempi:
- Finance – Scegliere modalità di fatturazione più adeguati allo sviluppo del flusso di cassa, anticipare le risposte di blogger, investitori o analisti all’annuncio dei prossimi risultati economici aziendali e la loro valutazione riguardo la tendenza economica delle azioni nella società.
- Marketing – Quali servizi o modalità di vendita influenzeranno la soddisfazione del cliente e la sua brand loyalty; quali sono le principali tendenze sul mercato (per settore e posizione geografica) e quali sono le attività che incideranno maggiormente su profitti e vendite; controllo qualità dei prodotti in base alle recensioni dei clienti; quali sono le strategie di marketing più adatte al raggiungimento degli obiettivi aziendali.
- Assistenza clienti – Identificare il livello di soddisfazione e fedeltà al brand, per settore e tipologie di consumatore (età, sesso, ecc…)
- Gestione dei sistemi IT – Analizzare le performance dei sistemi IT con la continua messa a punto dei parametri di servizi prestabiliti come costi, produzione, commercializzazione del prodotto ecc.
- Analisi dei rischi – Come si può intervenire su possibili problemi, buchi del sistema, truffe o attività illecite seguendo le precedenti esperienze aziendali e analizzando lo storico delle attività; quali previsioni si possono fare su possibili minacce future.
Come già si può intuire dall’importanza della BI a livello aziendale, in questi ultimi anni sono anche aumentate le ricerche di personale competente come:
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- Data Scientist, esperti nell’interpretare, analizzare e gestire i dati.
- Data Engineer, esperti della realizzazione e manutenzione della data pipeline.
- Data Analyst, esperti nella ricerca di informazioni a livello quantitativo per dare supporto soprattutto alle attività di vendita.
L’evoluzione del mercato delle piattaforme di Business Intelligence
Il mercato delle piattaforme di Business Intelligence (BI) sta attraversando una fase di profonda trasformazione, guidata dall’innovazione tecnologica e dalle mutevoli esigenze delle aziende.
L’evoluzione del mercato è caratterizzata da una crescente enfasi sull’analisi in tempo reale, sulla democratizzazione dei dati e sull’integrazione di capacità di intelligenza artificiale e machine learning. Le piattaforme di BI stanno superando il tradizionale ruolo di strumenti per la creazione di report statici, trasformandosi in potenti motori di insight che permettono alle aziende di prendere decisioni data-driven con maggiore rapidità e precisione.
Un altro trend significativo è lo spostamento verso soluzioni cloud-native, che offrono maggiore flessibilità, scalabilità e accessibilità. Questo cambiamento sta ridefinendo il panorama competitivo, con i grandi player tecnologici che stanno investendo pesantemente per rafforzare le loro offerte di BI cloud-based.
Inoltre, si sta assistendo a una crescente domanda di funzionalità di self-service BI, che consentono agli utenti non tecnici di esplorare e analizzare i dati in modo autonomo, riducendo la dipendenza dai reparti IT. Questa democratizzazione dell’accesso ai dati sta portando a una maggiore agilità decisionale all’interno delle organizzazioni.
Infine, l’emergere di tecnologie come l’Internet of Things (IoT) e il 5G sta generando volumi di dati senza precedenti, creando nuove opportunità e sfide per le piattaforme di BI, che devono essere in grado di gestire e analizzare efficacemente questi flussi di dati in continua espansione.
Integrazione con ecosistemi cloud e applicazioni aziendali
L’integrazione delle piattaforme di Business Intelligence con gli ecosistemi cloud e le applicazioni aziendali sta diventando un fattore critico di successo nel panorama tecnologico attuale. Questa tendenza riflette la crescente necessità delle aziende di avere una visione unificata e coerente dei propri dati, indipendentemente dalla loro provenienza o ubicazione.
Le principali piattaforme di BI stanno quindi evolvendo per offrire connettori nativi e API robuste che facilitano l’integrazione con una vasta gamma di servizi cloud e applicazioni aziendali. Ciò include non solo i principali provider di cloud computing come Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform, ma anche sistemi CRM, HR e altre applicazioni specifiche per settore. Basti pensare all’integrazione delle piattaforme di Business Intelligence con gli ERP, in modo da poter prendere decisioni più intelligenti.
Un aspetto particolarmente rilevante di questa integrazione è la capacità di gestire e analizzare dati in tempo reale. Le piattaforme di BI più avanzate stanno implementando tecnologie di streaming data processing che consentono di integrare e analizzare dati provenienti da fonti in continuo aggiornamento, come sensori IoT o feed di social media, fornendo così una visione sempre aggiornata delle performance aziendali.
Un altro aspetto cruciale dell’integrazione è la sicurezza e la governance dei dati. Le piattaforme di BI stanno implementando funzionalità avanzate per garantire che l’accesso ai dati sia conforme alle normative sulla privacy e alle politiche aziendali, anche quando questi dati provengono da fonti diverse e sono distribuiti su cloud ibridi o multi-cloud.
Tendenze future: AI generativa e analisi predittiva nel panorama BI
Il futuro delle piattaforme di Business Intelligence sarà profondamente influenzato dall’integrazione dell’Intelligenza Artificiale generativa e dell’analisi predittiva, portando a una rivoluzione nel modo in cui le aziende interagiscono con i loro dati e prendono decisioni.
L’AI generativa, in particolare, sta emergendo come una tecnologia trasformativa che promette di democratizzare ulteriormente l’accesso ai dati e l’analisi avanzata. Questa tecnologia permetterà agli utenti di interagire con i sistemi di BI attraverso linguaggio naturale, generando automaticamente report, visualizzazioni e insights sulla base di semplici richieste testuali. Ciò renderà l’analisi dei dati accessibile a un pubblico molto più ampio all’interno delle organizzazioni, superando le barriere tecniche che tradizionalmente hanno limitato l’utilizzo delle piattaforme BI.
L’analisi predittiva, d’altra parte, sta diventando sempre più sofisticata grazie all’evoluzione degli algoritmi di machine learning e alla disponibilità di maggiori volumi di dati. Le piattaforme di BI del futuro integreranno modelli predittivi avanzati che non solo forniranno insights sul passato e sul presente, ma saranno in grado di prevedere tendenze future con un alto grado di accuratezza. Questo permetterà alle aziende di passare da un approccio reattivo a uno proattivo nella gestione del business, anticipando problemi e opportunità.
L’impatto di queste tecnologie sarà significativo: secondo quanto riportato da AI4Business, si prevede che l’adozione diffusa dell’IA Generativa potrebbe aggiungere fino a 312 miliardi di euro al PIL annuale italiano nei prossimi 15 anni, rappresentando una potenziale crescita del PIL fino al 18,2%. In particolare, le PMI potrebbero beneficiare di un incremento di 122 miliardi di euro in valore aggiunto.
Un altro trend emergente è l’integrazione di capacità di “decision intelligence” nelle piattaforme BI. Queste funzionalità combineranno analisi predittiva, ottimizzazione e regole di business per suggerire automaticamente le migliori azioni da intraprendere in risposta a determinate situazioni o trend.
Business Intelligence, le 5 soluzioni da considerare nel 2025
Nel panorama in rapida evoluzione della Business Intelligence, cinque soluzioni emergono come particolarmente rilevanti per le aziende che guardano al 2025: Microsoft Power BI, Tableau, Amazon QuickSight, Oracle Analytics Cloud e Google Cloud Looker.
Queste piattaforme si distinguono per la loro capacità di adattarsi alle tendenze future del mercato BI, integrando funzionalità avanzate di AI generativa, analisi predittiva e integrazione cloud. Queste cinque soluzioni rappresentano il futuro della Business Intelligence, offrendo un mix di funzionalità avanzate, scalabilità cloud e facilità d’uso che le rendono adatte a soddisfare le esigenze in evoluzione delle aziende nel 2025 e oltre.
La selezione si basa sull’analisi di report come Gartner Magic Quadrant, G2 Grid e Forrester Wave, e tiene in considerazione le recensioni degli utenti pubblicate da portali come Peer Insights e PeerSpot.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI si conferma come uno dei leader indiscussi nel mercato delle piattaforme di Business Intelligence, grazie alla sua combinazione di facilità d’uso, potenti funzionalità analitiche e profonda integrazione con l’ecosistema Microsoft.
Tra le caratteristiche più apprezzate dagli utenti, secondo le recensioni su Gartner Peer Insights, spiccano l’interfaccia intuitiva e user-friendly, le robuste capacità di visualizzazione dei dati e l’integrazione con altre applicazioni Microsoft, in particolare Excel e la suite Microsoft 365.
La piattaforma eccelle anche nella scalabilità, adattandosi efficacemente alle esigenze di organizzazioni di diverse dimensioni. Un punto di forza significativo è rappresentato da Power Query, lo strumento di preparazione e trasformazione dei dati integrato, che permette agli analisti di pulire e modellare i dati senza necessità di conoscenze di programmazione avanzate.
Inoltre, l’introduzione di Copilot for Power BI nel 2023 ha portato le capacità di AI generativa direttamente nell’esperienza utente, facilitando la creazione di report e dashboard attraverso comandi in linguaggio naturale.
Tuttavia, Power BI non è esente da criticità. Alcuni utenti segnalano difficoltà nella personalizzazione avanzata delle visualizzazioni e limitazioni nelle opzioni di formattazione rispetto a concorrenti come Tableau. La curva di apprendimento per funzionalità più avanzate, come il linguaggio DAX per calcoli complessi, può essere ripida per utenti non tecnici.
Caratteristiche in evidenza
- Integrazione con applicazioni e servizi Microsoft come Excel, Azure e SQL Server.
- Capacità di connessione a numerose fonti dati e aggiornamenti in tempo reale.
- Automazione dei report e dashboard personalizzabili.
- Funzioni di analisi avanzata e intelligenza artificiale.
- Opzioni di pubblicazione e condivisione sia in ambiente cloud che on-premise.
Tableau
Tableau, ora parte di Salesforce, mantiene la sua posizione di leader nel Magic Quadrant di Gartner per le piattaforme di Analytics e Business Intelligence, distinguendosi per le sue potenti capacità di visualizzazione dati e l’approccio intuitivo all’analisi esplorativa.
La piattaforma è rinomata per la sua flessibilità e la capacità di gestire grandi volumi di dati provenienti da fonti diverse, offrendo agli utenti un’ampia gamma di opzioni per creare visualizzazioni interattive e dashboard complesse.
Uno dei principali punti di forza di Tableau è la sua interfaccia drag-and-drop, che permette anche agli utenti meno tecnici di creare rapidamente analisi visive sofisticate. Tableau offre anche robuste capacità di data blending e preparazione dei dati, permettendo agli utenti di combinare e pulire dati da fonti diverse senza necessità di strumenti esterni.
L’integrazione con tecnologie di machine learning e AI, inclusa la recente introduzione di Einstein Discovery, amplia le capacità predittive e prescrittive della piattaforma. Inoltre, Tableau ha fatto passi significativi nell’ambito della governance dei dati e della scalabilità enterprise, rispondendo alle esigenze di organizzazioni di grandi dimensioni.
Tuttavia, Tableau presenta anche alcune sfide. Il costo delle licenze può essere elevato, soprattutto per le implementazioni su larga scala, rendendo la piattaforma meno accessibile per le piccole e medie imprese. La curva di apprendimento per sfruttare appieno le capacità avanzate di Tableau può essere ripida, richiedendo un investimento significativo in formazione e sviluppo delle competenze.
Caratteristiche in evidenza
- Interfaccia drag-and-drop per costruire visualizzazioni personalizzate.
- Compatibilità con molteplici fonti di dati, inclusi file locali e database cloud.
- Funzionalità di mappatura e analisi geografica.
- Supporto per la creazione di dashboard interattivi.
- Versioni disponibili sia in cloud che desktop per flessibilità d’uso.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight, la piattaforma di Business Intelligence nativa del cloud di AWS, si posiziona come un Challenger nel Magic Quadrant di Gartner e tra i leader di PeerSpot per le piattaforme di Analytics e Business Intelligence.
QuickSight si distingue per la sua profonda integrazione con l’ecosistema AWS, offrendo una soluzione scalabile e conveniente per le organizzazioni che già utilizzano i servizi cloud di Amazon. Tra i principali punti di forza di QuickSight vi è la sua architettura serverless, che consente una scalabilità automatica e una gestione semplificata delle risorse.
QuickSight offre una vasta gamma di connettori per fonti dati AWS native, come Amazon Redshift, Amazon S3 e Amazon Athena, oltre a supportare l’integrazione con fonti dati esterne.
Nel 2023, Amazon ha introdotto significative innovazioni nell’ambito dell’AI generativa. Questa funzionalità, denominata Amazon Q, permette agli utenti di generare dashboard, creare nuovi calcoli e produrre riassunti esecutivi utilizzando comandi in linguaggio naturale, migliorando notevolmente l’accessibilità e la velocità di analisi.
Tuttavia, QuickSight presenta anche alcune limitazioni. Le opzioni di deployment sono limitate al cloud AWS, escludendo implementazioni on-premises, ibride o multi-cloud. Questo può rappresentare un ostacolo per organizzazioni con strategie IT diversificate o requisiti di sovranità dei dati specifici. Le capacità di governance di QuickSight dipendono fortemente dall’integrazione con altri prodotti AWS come Amazon DataZone e AWS CloudTrail, che richiedono licenze separate, aumentando potenzialmente la complessità e i costi complessivi.
Caratteristiche in evidenza
- Integrazione con i servizi AWS e supporto per fonti dati in cloud e on-premise.
- Scalable Direct Query per lavorare con dataset di grandi dimensioni.
- Funzionalità di machine learning per insight automatizzati.
- Sistema di pricing basato sull’utilizzo.
- Interfaccia progettata per distribuire report e dashboard rapidamente.
Oracle Analytics Cloud
Oracle Analytics Cloud (OAC) si posiziona come Leader tra gli strumenti di BI di PeerSpot e come Visionario nel Magic Quadrant di Gartner per le piattaforme di Analytics e Business Intelligence.
La piattaforma si distingue per la sua profonda integrazione con l’ecosistema Oracle e con applicazioni enterprise come SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors e SAP Ariba. Tra i punti di forza di OAC, emerge la sua capacità di supportare analisi decisionali avanzate, includendo funzionalità come l’analisi dei fattori chiave, la modellazione what-if e la simulazione.
La piattaforma offre un’esperienza unificata che copre l’intero ciclo di vita dell’analisi, dalla preparazione dei dati alla creazione di dashboard interattivi e report pixel-perfect.
Tuttavia, OAC presenta anche alcune sfide. Le capacità del prodotto sono valutate come nella media rispetto ai concorrenti, senza eccellere particolarmente in nessun caso d’uso specifico. Questo può rappresentare un limite per organizzazioni alla ricerca di soluzioni best-in-class per esigenze analitiche specifiche. Inoltre, essendo una piattaforma cloud-native, OAC offre opzioni limitate per implementazioni on-premises o ibride, che potrebbero essere necessarie per alcune organizzazioni con requisiti specifici di sovranità dei dati o conformità normativa.
Caratteristiche in evidenza
- Analisi aumentata tramite machine learning integrato.
- Integrazione con l’ecosistema Oracle e supporto per fonti dati multiple.
- Funzionalità di preparazione e trasformazione avanzata dei dati.
- Opzioni di deployment flessibili: cloud, on-premise e ibride.
- Strumenti di analisi collaborativa e condivisione sicura.
Google Cloud Looker
Google Cloud Looker si afferma come Leader nel Magic Quadrant di Gartner per le piattaforme di Analytics e Business Intelligence, distinguendosi per il suo approccio innovativo alla modellazione dei dati e all’analisi aziendale.
Looker offre una piattaforma multicloud che combina potenti capacità di visualizzazione e dashboard con un layer semantico basato su codice, LookML, che permette una gestione centralizzata e coerente delle definizioni dei dati.
Tra i principali punti di forza di Looker, emerge la sua architettura moderna e flessibile, che consente query dirette sui database sottostanti senza necessità di estrazioni o cubi pre-aggregati. Questo approccio garantisce dati sempre aggiornati e riduce significativamente i tempi di caricamento e la duplicazione dei dati.
La piattaforma eccelle nella composability, offrendo ampie possibilità di integrazione e personalizzazione attraverso API robuste e un framework di sviluppo aperto. Ciò permette alle organizzazioni di incorporare funzionalità analitiche direttamente nei loro flussi di lavoro e applicazioni, supportando use case di embedded analytics avanzati.
L’introduzione di funzionalità di AI generativa, attraverso l’integrazione con i modelli linguistici di Google, incluso Gemini, promette di rendere l’analisi dei dati ancora più accessibile e potente.
Tuttavia, Looker presenta anche alcune sfide. Il suo approccio code-first alla modellazione dei dati, mentre offre grande flessibilità e potenza, può risultare complesso per utenti non tecnici, richiedendo competenze SQL e di programmazione per sfruttare appieno le capacità della piattaforma.
Caratteristiche in evidenza
- Architettura nativa su Google Cloud, integrata con BigQuery e altre fonti dati.
- Modellazione dei dati tramite LookML per personalizzare query e report.
- Collaborazione nativa con Google Workspace e reportistica condivisibile.
- Supporto per visualizzazioni interattive e personalizzabili.
- Funzionalità per l’analisi in tempo reale e accesso a dashboard tramite API.
