Business Intelligence vs analisi predittiva: quali sono le differenze?

Business Intelligence Vs Analisi Predittiva 891x594

Può talvolta accadere che i termini “Business Intelligence” e “Analisi Predittiva” vengano considerati sinonimi, o quasi.

In realtà, essi incarnano concetti e obiettivi molto diversi e andrebbero dunque interpretati come complementari e sinergici l’uno all’altro: per comprendere tali differenze, è innanzitutto importante fare un passo indietro e ripartire dalle definizioni.

Che cos’è la Business Intelligence

Quando si parla di Business Intelligence si fa riferimento a un termine-cappello sotto al quale sono racchiuse le diverse attività finalizzate a un più efficace decision-making aziendale, oltre che alla possibilità di intraprendere azioni informate che implementino processi aziendali efficienti.

Attraverso la Business Intelligence, è possibile raccogliere dati aggiornati in merito all’organizzazione, presentarli in un formato di facile interpretazione e in modalità tempestive che possono influenzare positivamente il business.

Con l’ausilio di tali processi, che comportano l’impiego di tecniche come il Data Mining, la Data Visualization, gli strumenti e le infrastrutture per i dati e tutta una serie di best practice, si potrà beneficiare del vantaggio dato da una visione completa dell’impresa allo “stato attuale delle cose”.

In tal modo, risulterà più semplice prendere decisioni strategiche che eliminano le inefficienze, adattano l’offerta al mercato e stimolano il cambiamento positivo.

Che cos’è l’analisi predittiva

L’analisi predittiva è un processo che rientra in modo più ampio nel concetto di Business Analytics: quest’ultimo impiega tecnologie e software (in primis analisi statistica e modellazione predittiva) per analizzare i dati dell’organizzazione e offrire previsioni in merito ai possibili scenari futuri o a ciò che potrebbe succedere laddove venissero adottate determinate strategie o comportamenti.

Ecco quindi che, attraverso l’analisi predittiva, è possibile utilizzare i dati per individuare le probabilità dei risultati futuri impiegando come base i risultati storici, e comprendendo come questi si siano generati per valutare in modo più specifico cosa accadrà domani.

Un altro termine che viene talvolta impiegato al posto di Predictive Analytics è “Advanced Analytics”.

Partendo dunque dal presupposto che la raccolta, l’interpretazione e la trasformazione dei dati per il decision-making sono processi vitali che garantiscono un vantaggio competitivo a qualunque organizzazione, Business Intelligence e analisi predittiva devono essere considerate soluzioni complementari e ugualmente importanti nella realizzazione di piani d’azione data-based che possano definire prospettive future positive per l’azienda.

Quali sono quindi le differenze tra Business Intelligence e analisi predittiva?

È probabile che, se hai letto l’articolo fino a questo punto, tu abbia già intuito la differenza fondamentale che intercorre tra Business Intelligence e analisi predittiva. Essenzialmente si tratta delle domande a cui questi approccio rispondono: la prima si concentra infatti sull’analisi descrittiva dei dati, mentre la seconda è focalizzata sulla predizione degli eventi futuri sulla base delle informazioni già acquisite.

In termini pratici, questo significa che la Business Intelligence fornisce un riepilogo dettagliato di informazioni storiche e attuali che offrono una panoramica completa sia degli eventi passati che di quelli ancora in corso. Risponde alle domande “cosa” e “come” e permette di individuare ciò che non funziona e modificarlo di conseguenza.

Al contrario, la Predictive Analytics si concentra sull’analisi dei dati passati con l’obiettivo di determinare i probabili risultati futuri. Se l’analisi predittiva dovesse rispondere a una domanda, questa sarebbe “perché”, dal momento che analizzando i dati e realizzando previsioni ragionate su quanto succederà le organizzazioni possono adottare le strategie necessarie a vedersi garantito un risultato positivo in futuro.

Gli obiettivi sono quindi molto diversi e, non a caso, questi complessi sistemi di strategie e strumenti si basano sull’analisi di dati differenti. Peraltro, l’analisi predittiva utilizza anche modelli di Machine Learning per estrapolare insights, scoprire possibili rapporti di correlazione e causalità tra diverse metriche e approfondire le cause di determinati fenomeni.

Business Intelligence vs analisi predittiva: quale scegliere?

In conclusione, la scelta tra Business Intelligence e analisi predittiva è essenzialmente dipendente dalla tipologia di informazioni che l’organizzazione ha maggior interesse a ottenere.

Va da sé che soltanto la sinergica collaborazione tra queste due soluzioni è in grado di fornire un quadro completo che permette di osservare e ottimizzare il presente e, allo stesso tempo, di prepararsi strategicamente al futuro: proprio per questa ragione, è piuttosto comune che le soluzioni di BI includano automaticamente anche i dati provenienti da soluzioni di Predictive Analytics.

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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 terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science 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 terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.