La business intelligence ha bisogno della spinta dell’intelligence decisionale

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La business intelligence ora ha bisogno di intelligence decisionale.

La BI è l’uso dei dati per informare le decisioni. L’intelligenza decisionale, invece, è l’uso dell’analisi aumentata e dell’apprendimento automatico per far emergere automaticamente informazioni che portano a decisioni e azioni.

Per decenni, la BI è stata utilizzata per creare report e dashboard che hanno consentito alle organizzazioni di prendere decisioni più intelligenti di quanto avrebbero fatto utilizzando solo l’istinto sviluppato attraverso l’esperienza.

Le piattaforme BI – da Cognos e BusinessObjects un paio di decenni fa ai moderni Microsoft Power BI, Qlik e Tableau – sono state mezzi fondamentali per aiutare le organizzazioni a competere con i loro colleghi utilizzando i dati per prendere decisioni informate e persino ottenere vantaggi.

Aiutano i team di dati a creare modelli che prevedono risultati futuri e promuovono l'esplorazione e l'analisi self-service da parte degli utenti aziendali, consentendo loro di prendere decisioni nel momento in cui stimolano la crescita della propria organizzazione.

Ma la BI ha dei limiti, secondo Wayne Eckerson, fondatore e consulente principale di Eckerson Group, che ha parlato durante un recente webinar ospitato dal fornitore di analisi Sisu.

"La promessa della BI era quella di trasformare i dati in informazioni e azioni, e questo ci aiuta a raggiungere questo obiettivo", ha affermato. "Ma nel corso degli anni abbiamo scoperto che questo non ci porta fino in fondo. Non fa l'ultimo miglio per passare dai dati agli insight e all'azione. Non c'è niente di sbagliato nella BI, ma ha funzionalità integrate limitazioni."

Eckerson ha osservato che le limitazioni della BI includono quanto segue:

I limiti della BI, nel frattempo, vengono messi in luce dalla crescita esponenziale della quantità di dati che le organizzazioni ora raccolgono e dalla crescente complessità di tali dati man mano che provengono da un numero crescente di fonti.

Il risultato delle limitazioni della BI è un collo di bottiglia nel processo decisionale. I dati sono troppo grandi da gestire per gli esseri umani e la loro complessità va oltre la portata degli utenti self-service.

Proprio come il modo in cui i team dati creavano report e dashboard era un processo lento prima dell'avvento dell'analisi self-service - con i consumatori di dati che aspettavano settimane o addirittura mesi affinché i team dati completassero un determinato progetto - i team dati sono ancora una volta sopraffatti da domande su dati, e i progetti sono nuovamente in fase di stallo.

Alcune settimane o un paio di mesi per produrre un report o una dashboard potevano essere sufficienti dieci o due anni fa. Ora che molti colleghi di un'organizzazione sono guidati dai dati come loro, non è più così. Inoltre, le condizioni economiche in rapido cambiamento dovute a eventi mondiali come la pandemia e la guerra in Ucraina richiedono alle organizzazioni di agire e reagire rapidamente.

"Risolvere il collo di bottiglia, oltre alla qualità dei dati, è il problema più grande che il settore dell'analisi deve affrontare", ha affermato Eckerson. "Gli utenti aziendali non riescono a ottenere le informazioni di cui hanno bisogno per agire."

E né l’assunzione di più analisti e data scientist né lo sviluppo di migliori strumenti di analisi self-service sono il modo per allentare il collo di bottiglia, ha continuato.

Con l’aumento del volume e della complessità dei dati, non ci saranno mai abbastanza operatori dati per tenere il passo né abbastanza soldi per pagarli. L’aggiunta di più utenti e tecnologie self-service richiede una costosa formazione sull’alfabetizzazione dei dati e una rigorosa governance dei dati per controllare il potenziale caos.

I data team necessitano invece di una tecnologia che li renda più efficienti. Quella tecnologia è l’intelligenza decisionale.

"Le piattaforme di decision intelligence sono come assumere un esercito di analisti di dati senza spendere soldi extra, se non per una licenza software", ha affermato Eckerson.

Joel McKelvey, vicepresidente del marketing di prodotto presso Sisu – un fornitore che, come Pyramid Analytics e Tellius, è specializzato in strumenti di decision intelligence – ha osservato allo stesso modo che la BI ha bisogno di capacità di decision intelligence per migliorare l’efficienza e soddisfare le moderne esigenze delle organizzazioni.

"La BI ha avuto un successo incredibile", ha affermato. "Ma i dati sono cresciuti - e la loro complessità è cresciuta - oltre la nostra capacità di servirli a chiunque in azienda. Non penso che la BI sia negativa, ma l'implementazione di uno strumento di reporting e dashboarding ha ormai superato. Ciò di cui abbiamo bisogno ora è uno strumento che automatizzi gran parte di ciò che fa la BI."