La Business Intelligence sta diventando un must to have nel panorama italiano. Spesso fraintesa, la BI viene ancora vissuta come un ambiente troppo tecnico, in cui seriosi personaggi, al confine tra il programmatore nerd e l’analista funzionale d’assalto, sparano numeri che dovrebbero fotografare l’andamento delle realtà aziendali che rappresentano.
I leader mondiale della consulenza strategica, sostengono che nel settore delle medie imprese (da 25 a 1.000 dipendenti), chi eccelle nell’analisi dei dati e nella Business Intelligence è in grado di far crescere il porprio business.Parliamo di questo argomento con il team di Myti, realtà bresciana focalizzata nella realizzazione di sistemi esperti e di progetti attraverso l’intelligenza artificiale.
Perché la Data-Driven Strategy è così importante ?
Nella frenesia del mercato globalizzato la Business Intelligence e l’analisi dei dati offrono un supporto inestimabile per la fase di Decision making, specialmente per tutti quei processi aziendali che risultano ripetitivi, ma sensibili.
Stiamo parlando di tutti quei dati che necessitano di presidio continuo, grande precisione e sensibilità, come:
> Budgeting;
> Analisi costi e rendimenti;
> Analisi tempi e metodi.
In tutti questi ambiti, la figura del Data scientist può fornire risposte veloci, che garantiscono tempi brevissimi di risposta sulle criticità.
Inoltre, grazie alle tecniche di Machine learning e Apprendimento predittivo, la Data – Driven Strategy offre capacità previsionali finora impensabili e perfettamente cucite attorno alle esigenze aziendali.
Tutto ciò si traduce in uno strumento di evoluzione dei modelli di business e in un forte vantaggio competitivo.
Quanto può essere trasversale l’applicazione della BI ?
La flessibilità degli strumenti di Business Intelligence permettono applicazioni ad ambiti aziendali anche molto distanti tra loro, fra cui:
> Processo HR
> Selezione personale
> Gestione ferie e malattie
> Posizionamento strategico sul mercato
> Selezione dei fornitori
> Analisi approvvigionamenti
> Economie di scala
Questi sono alcuni tra i molteplici campi a cui la Business Intelligence può fornire supporto e risposte rapide, in gergo tecnico 0 time informations.
Una piattaforma di Business Intelligence correttamente implementata e costantemente utilizzata porta più benefici rispetto al suo impatto economico sul budget aziendale. Questo uno dei motivi che ha portato a definire quello del Data scientist “The sexiest job of the 21st Century”.
Cos’è l’analisi predittiva ?
L’analisi predittiva è un termine che comprende una varietà di tecniche statistiche della modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining per analizzare fatti storici e attuali e fornire predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti. Nel Business, i modelli predittivi ricercano schemi in dati storici e transazionali per identificare rischi e opportunità. I modelli trovano relazioni tra molti fattori che permettono valutazioni del rischio o del rischio potenzialmente associato con un insieme particolari di condizioni, guidando la presa di decisioni[. Questi approcci tecnici forniscono un punteggio di predittività (probabilità) per ogni individuo (Cliente, impiegato, prodotto, SKU, veicolo, componente, macchina…) per determinare, informare o influenzare i processi organizzativi che appartengono ad un gran numero di individui.
Le analisi predittive sono utili alla gestione di un impianto produttivo ?
La manutenzione predittiva è una delle applicazioni più importati nel contesto della cosidetta “Impresa 4.0”.
Avendo a disposizioni grandi quantità di dati raccolti da una rete di sensori connessi installati negli impianti di produzione, consente alle aziende di avere previsioni plausibili su come le condizioni di una macchina o un impianto si svilupperanno nel tempo e quando ne sarà necessari la manutenzione. Lo status degli impianti di produzione sono strettamente connesse alla qualità del prodotto finale.
Per queste ragioni si può stabilire una connessione stretta tra la manutenzione predittiva e la qualità del prodotto. Non solo la disponibilità di queste tecnologie offrono la possibilità di realizzare nuovi modelli di business, consentendo ad esempio a chi produce macchinari ed impianti di trasformare il proprio prodotto in un canone di servizio.
Come si applica l’analisi predittiva nei processi di vendita ?
Quando vogliamo parlare di analisi predittiva nei processi di vendita facciamo riferimento all’utilizzo dei dati, degli algoritmi statistici e delle tecniche di apprendimento automatico che permettono di focalizzare più precisione la probabilità di comportamenti di acquisto nei diversi canali sulla base dell’analisi di dati storici.
Il principale scopo dell’analisi predittiva per i processi di vendita sta nel comprendere quello che accadrà nel futuro per consentire all’azienda di gestire il proprio posizionamento e di essere profittevole sia nel breve che nel medio lungo periodo.
La possibilità di utilizzare dati psicografici che si spingono oltre ala tradizione analisi sociodemografica e comportamentale diventa fondamentale per realizzare una strategia di approccio personalizzato al singolo cliente.
Per maggiori informazioni: www.myti.it
