Business Intelligence: quali saranno i trend per il 2023?

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Giunti al termine del 2022, sappiamo per certo che la rilevanza e diffusione della Business Intelligence non sono destinate a fermarsi. Non c’è in realtà nulla di nuovo in questo assessment, poiché siamo di fronte a un fenomeno visibile già da qualche anno grazie alla disponibilità di strumenti ormai sempre più accessibili e user-friendly e amplificato da una produzione di dati progressivamente più massiccia. La centralità della BI è, peraltro, confermata anche dal valore del settore, stimato in miliardi di dollari.

Tale trend è destinato a crescere in vista degli oltre 180 zettabyte di dati mondiali provenienti da oltre 41 miliardi di dispositivi connessi previsti entro il 2025. Quando si parla di cifre di questa portata, riferite a dati che influenzano enormemente i processi decisionali, la loro gestione corretta non è più un semplice auspicio ma diventa invece un’esigenza.

Ed è proprio attraverso la Business Intelligence che i dati possono essere raccolti, analizzati, presentati e integrati offrendo informazioni e insight preziosi per la crescita delle organizzazioni.

Vediamo quindi quali sono le tendenze che sarà opportuno non perdere di vista nel 2023.

BI: un settore in crescita che non accenna a fermarsi

Lo sviluppo della BI nell’ultimo decennio è stato rivoluzionario, arrivando a collocare il dato al centro della discussione. Metodi di analisi recenti ma ormai piuttosto consolidati, come la Business Intelligence in Cloud, la Self-Service BI e il Real-Time Analytics favoriscono quella che alcuni definiscono la “democratizzazione dei dati” e ne permettono oggi la fruibilità anche da parte di chi non dispone di un background iper-tecnico.

Considerato questo punto di partenza, è facile immaginare che l’inclusività nel suo senso più lato giocherà un ruolo rilevante nella Business Intelligence anche nell’anno che sta per cominciare.

La maggior parte delle aziende non si sta più chiedendo come sfruttare il potenziale dei dati: è al contrario già attivamente impegnata ad analizzare dati di tutte le tipologie e provenienti da varie fonti per ottenere informazioni pertinenti alla propria area di business. Tale cambiamento di mindset avrà di conseguenza un peso nelle tecnologie sempre più verticali che si svilupperanno nel prossimo futuro.

Ecco le principali.

Dall’analisi predittiva all’analisi prescrittiva

L’analisi predittiva è ormai sfruttata da un numero sempre maggiore di segmenti industriali per comprendere il comportamento del cliente, individuare le opportunità di business e incrementare la redditività d’impresa.

A partire dal 2023 ci si attende invece un’attenzione crescente nei confronti dell’analisi prescrittiva, che offre approfondimenti e informazioni utili su step, milestone e decisioni necessarie al raggiungimento di determinati obiettivi, oltre a proporre azioni e misure automatizzate a seconda dello scenario. Tale approccio permetterà alle organizzazioni di comprendere le conseguenze delle loro strategie aziendali, e quindi di modellare il processo decisionale per un outcome ottimale.

Attenzione alla sicurezza

L’aspetto della sicurezza sarà considerato sempre più centrale nell’ecosistema della Business Intelligence, specialmente visto l’impressionante numero di violazioni registrate nel 2021 (l’Identity Theft Resource Center ha stimato addirittura un incremento dei breach del 17% rispetto al 2020). Questa tendenza è già pienamente percepibile nell’analisi proattiva destinata alle reti neurali, capaci di individuare potenziali anomalie prima ancora che il problema vero e proprio si verifichi.

L’obiettivo a medio-lungo termine sarà, in ogni caso, quello di poter allertare gli amministratori di sistema in merito a possibili violazioni e comportamenti illeciti sulla base di fattori come il contesto, l’analisi predittiva e quella di pattern storici.

Un’intelligenza artificiale sempre più etica

Il concetto dell’etica applicato dalla Business Intelligence – e, più nello specifico, all’Artificial Intelligence – si lega indistricabilmente alla questione del rafforzamento della sicurezza del sistema. Oltre a garantire la tutela della privacy degli utenti – un obiettivo fondamentale in uno scenario normativo internazionale che tende ora a sanzionare severamente le violazioni – l’AI del prossimo futuro dovrà seguire linee guida etiche basate su concetti come trasparenza, libertà e autonomia, sostenibilità, giustizia ed equità.

Almeno per il momento, sappiamo comunque per certo che la maggior parte degli sviluppi dell’Intelligenza Artificiale nella Business Intelligence resterà di natura “offensiva”: iper-automazione, ingegneria dei sistemi, analisi dei big data e assistenti virtuali continueranno a essere progettati tenendo a mente obiettivi quali l’efficienza, la produttività e la redditività.

Business Intelligence mobile: sempre più user-friendly, sempre più sofisticata

Ad oggi, la Business Intelligence mobile altro non è che un’estensione endpoint delle applicazioni di BI. Tuttavia, considerato che il 90% dell’utilizzo dei device mobile avviene sulle App, i fornitori di BI non potranno più trascurare l’ubiquità e la pervasività degli smartphone. Dovranno invece adeguarsi, progettando App mobile-first che sappiano tenere il passo delle esigenze e dei comportamenti degli utenti.

L’infrastruttura di Business Intelligence resterà per il momento intatta, e le app mobile o web saranno realizzate su un sistema proprietario. A livello di end user, però, i risultati saranno sempre più interattivi, immersivi, ottimizzati e user-friendly.

 

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Big Data Analytics e Business Intelligence: i confini sfumano

Nel 2023 ci si aspetta di veder sfumare progressivamente i confini tra Big Data Analytics e Business Intelligence.

L’analisi dei Big Data ha inizialmente preso piede come un settore a sé stante, con l’elaborazione di dati esterni non strutturati, mentre la BI in senso tradizionale si riferisce all’elaborazione di informazioni aziendali interne all’impresa. Ma dal momento che i dati aziendali si riversano ormai da tempo al di fuori dei confini strettamente “corporate”, raggiungendo social media e Internet of Things, la Business Intelligence attuale già si trova a elaborare Big Data di più tipologie e provenienti da fonti diverse, che vengono utilizzati per prendere decisioni strategiche.

Ci troviamo quindi di fronte a una vera e propria convergenza tra Big Data Analytics e Business Intelligence per ricavare (e comunicare) informazioni utili al processo decisionale in real time. Questa tendenza è destinata a confermarsi anche nel prossimo futuro, con un’ascesa ancora più massiccia dell’Analytics-as-a-Service (AaaS), la soluzione che molte aziende considerano più conveniente ed efficace per analizzare gli grandi moli di dati disponibili.

Business Intelligence collaborativa

Infine, uno dei trend a cui sarà necessario prestare attenzione nel 2023 è quello della cosiddetta Business Intelligence collaborativa.

Di cosa si tratta? In termini pratici, della coesistenza tra macchina e uomo.

Se, fino ad alcuni anni fa, si temeva che nel corso del tempo i robot avrebbero finito per sostituire totalmente le persone all’interno di fabbriche e aziende, oggi sappiamo che possono invece affiancare il personale umano quasi fossero colleghi o subalterni, concentrandosi su compiti ripetitivi o pericolosi e svolgendoli in modo più “smart” e sicuro.

Il framework tecnologico in evoluzione basato sulla sinergia tra Internet delle Cose, Intelligenza Artificiale e Analytics permetterà alle organizzazioni di sfruttare il potenziale della BI con maggiore chiarezza e precisione. In questo contesto, la produzione collaborativa, il processo decisionale in tempo reale, la manutenzione remota e predittiva, l’ottimizzazione e la simulazione saranno considerati fattori differenzianti sempre più cruciali.

D’altro canto, il personale umano potrà concentrare le proprie competenze su attività di livello più alto, come la strategia, la progettazione e la gestione.

 

La Business Intelligence del futuro per una visione olistica del dato

In conclusione, tutte le tendenze di Business Intelligence previste per il prossimo futuro hanno l’obiettivo di creare aziende più efficienti, più consapevoli del loro mercato di riferimento e più redditizie.

I vantaggi derivanti dalla reale comprensione dei dati, dalla distribuzione fluida di informazioni tra i diversi comparti aziendali e dalla garanzia di privacy e sicurezza dei dati saranno tangibili, e offriranno alle imprese un concreto vantaggio competitivo rispetto ai competitor.

Le organizzazioni che comprendono l’importanza del dato sapranno investire non solo in tecnologie, ma anche nella formazione delle loro risorse interne, in modo che tutti gli operatori siano correttamente educati alla corretta gestione e fruizione dei dati. In tal modo la qualità comprensiva dell’impresa subirà un’impennata, la governance dei dati sarà più rigorosa, e le decisioni strategiche più precise e contestualizzate grazie a una visione olistica della pipeline dei dati nel loro complesso.

 

 

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Andrea Bergonzi 150x150

Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.