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Il più importante asset di molte imprese sono le persone e riuscire a trasformare il loro potenziale collettivo in un vantaggio competitivo è un obiettivo ambizioso ma possibile.
Per trasformare i lavoratori in “macchine per la risoluzione dei problemi” è, però, necessario “armarli di dati” e mettere a loro disposizione le analisi che li stimoleranno, sfideranno e ispireranno a prendere decisioni informate e basate sui dati.
Oggi, invece, alcune importanti funzioni aziendali (per esempio le risorse umane) si trovano a generare e gestire molti dati senza riuscire a trarne informazioni utili da mettere al servizio dell’intera azienda a causa della mancanza di strumenti efficaci con cui analizzare in autonomia i propri dati. Ciò che la maggior parte degli analisti delle risorse umane ha a disposizione sono enormi e inefficaci file Excel, adatti forse per calcoli finanziari, ma inutili per eseguire altri tipi di analisi.
Gli strumenti di analisi e reportistica più avanzati sono tipicamente gestiti dall’IT e restano ancora ad esclusivo appannaggio di specialisti e data scientist che, peraltro, non conoscono i requisiti aziendali bene come i responsabili delle linee di business.
Per fare un passo in avanti verso un modello di azienda “data driven” in grado di sfruttare pienamente il valore di business dei dati servono soluzioni in grado di bilanciare la facilità d’uso con avanzate capacità di analytics. Questo approccio si chiama Self-service Business Intelligence (Self BI).
Cosa non è Self BI
Self BI significa adottare un approccio differente all’analytics che riduce la distanza tra i problemi aziendali e la loro soluzione, aiutando le persone e le imprese a diventare più “data driven”.
Il ruolo delle soluzioni di self service BI è, però, spesso frainteso.
L’obiettivo delle soluzioni di Self BI non è necessariamente quello di sostituire le piattaforme di Business Intelligence ma, piuttosto, di completarle per ottenere analisi che è possibile gestire nei tempi richiesti dal business.
Self BI è una piattaforma che consente ad ogni profilo, tecnico e non, di accedere, filtrare e combinare dati da più fonti, di eseguire analisi avanzate e di condividere risultati con l’intera azienda.
Self BI non è neppure uno strumento di nicchia per analisi predittive che richiedono una profonda conoscenza di statistica, R o GIS, ma una piattaforma intuitiva a disposizione degli utenti di ogni livello di abilità
Non è neanche un approccio che aumenta la confusione o il rischio di generare situazioni di Shadow IT, perché si basa su piattaforme che rispettano la governance dei dati, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedere ai dati di loro competenza.
I vantaggi della piattaforma analitica self service
La piattaforma analitica self-service consente agli utenti aziendali di accedere direttamente ai dati, senza la necessità di dipendere da esperti IT o analisti dati, con benefici trasversali nell’operatività dell’organizzazione.
Ciò implica una serie di vantaggi, fra cui:
- Autonomia decisionale. Con l’adozione della piattaforma analitica self-service, gli utenti aziendali possono esplorare i dati in modo autonomo e creare rapidamente visualizzazioni e rapporti personalizzati.
- Minore tempo di attesa. La piattaforma analitica self-service elimina la necessità di richiedere report o analisi ai reparti IT, il che significa che vengono ridotti i tempi di attesa e accelerato il processo decisionale.
- Personalizzazione delle analisi. Una piattaforma self-service, inoltre, permette agli utenti di personalizzare le proprie analisi in base alle esigenze specifiche. È possibile selezionare i dati rilevanti, creare dashboard intuitive e applicare filtri per concentrarsi sui dettagli più significativi.
- Accesso semplificato ai dati. L’integrazione di una piattaforma self-service semplifica e velocizza l’accesso ai dati aziendali. Gli utenti, per esempio, possono connettersi a varie fonti di dati, integrarle e unificarle in un unico ambiente di analisi.
- Cultura data driven. C’è anche un aspetto umano da considerare: una piattaforma analitica self-service promuove la collaborazione tra i vari dipartimenti. Gli utenti possono condividere facilmente report, dashboard e analisi con i colleghi e i collaboratori, abilitando una cultura data driven all’interno dell’azienda.
Una scelta che offre infinite possibilità
Ciò che offre questo approccio è la flessibilità di riunire tutti i dati e creare analisi sofisticate slegandosi dalla consulenza di professionisti specializzati e senza richiedere la conoscenza di SQL, Python, R o altri linguaggi di programmazione.
La Self BI fornisce un’esperienza di analytics unificata end-to-end che consente a tutti i lavoratori di muoversi rapidamente e facilmente all’interno delle attività di analisi, dalla scoperta delle risorse disponibili in qualsiasi parte dell’azienda alla connessione, preparazione e “blending” dei dati.
Consente di sviluppare rapidamente modelli analitici avanzati in un ambiente in cui l’uso di codice è assente o intuitivo, sfruttando soluzioni di data visualization per tenere sempre sotto controllo come i dati cambiano nel flusso di lavoro.
Una volta creato un modello, questo può essere inserito in produzione in tempo reale, monitorato e gestito e i processi possono essere automatizzati e riutilizzati.
Cosa è Self BI
In sintesi, la Self-service Business Intelligence consente di:
- Superare le semplici query per accedere ad attività complete di analytics in modo rapido, indipendente e semplice;
- Accedere, connettere, preparare e combinare volumi di dati provenienti da più origini, quali data warehouse, applicazioni cloud e fogli di calcolo, indipendentemente dalla dimensione o dal formato dei dati e senza necessità di scrivere codice;
- Creare il set di dati ottimale per alimentare analisi predittive, statistiche, spaziali attraverso una piattaforma unificata;
- Automatizzare in tempo reale gli aggiornamenti delle analisi al variare dei dati,garantendo che i decisori lavorino sempre con le informazioni più recenti;
- Condividere i risultati di un’attività di analisi tra differenti dipartimenti aziendali e aree geografiche, offrendo la possibilità di effettuare personalizzazioni senza coinvolgere l’analista che l’ha creata;
- Fornire ai decisori approfondimenti nel formato che desiderano: report, presentazioni o approfondimenti visuali tramite soluzioni leader di mercato come Tableau.
