"E' un dato per certi versi scontato" dichiara Rodolfi.
"Le grandi realtà sono quelle che per prime, generalmente, sentono l'esigenza di gestire i dati a loro disposizione, per ottimizzare il proprio business.
Spesso, sono anche quelle che, oltre ad avere le risorse economiche necessarie da investire, hanno una mole rilevante di informazioni da utilizzare.
Ma non sempre è così: esistono aziende di media o anche di piccola dimensione che, per la particolarità del proprio lavoro, si trovano a disporre di enormi quantità di dati, ma che non sono in grado di gestire.
Pensiamo, ad esempio, al mondo del trasporto locale e a quanto potrebbe essere utile avere a disposizione dei dati relativi ai guasti: si potrebbe, grazie a un sistema di BI prevedere le rotture, ottimizzando gli interventi di manutenzione".
Perché aumentare il budget proprio in questo settore? "La spiegazione che ci possiamo dare è quella che le aziende si sono finalmente accorte del vantaggio competitivo raggiunto dai propri concorrenti che, per primi, hanno adottato processi decisionali che tengono conto dell'analisi dei dati.
Nel 2016 la Business Intelligence inizierà a contagiare anche le PMI.
E' innegabile il vantaggio di chi imposta processi decisionali sulla base dell'analisi dei dati", continua il manager.
Personalizzazione dei servizi, ovvero "smart BI"
Come in tanti settori, non sempre una soluzione che si rivela la migliore per una realtà è applicabile, con lo stesso successo, ad una altra.
"Noi crediamo che un approccio "Smart BI" sia quello da preferire in tutte le situazioni in cui si ha la necessità di procedere per fasi di progetto e in cui la delivery rapida è prioritaria rispetto alla definizione di un'architettura enterprise.
Spesso la scelta della SMART BI rappresenta la fase iniziale di un più ampio progetto di Business Intelligence, consente di "toccare con mano" le funzionalità che soluzioni avanzate di analisi e reporting possono fornire e permettono di testare le competenze del nostro team di BI".
Questo approccio è totalmente orientato all'utente finale in una modalità definita "agile", in cui si predilige la costruzione delle informazioni collaborando a "quattro mani" (cliente e consulente), rispetto alle attività tipiche di una rigorosa definizione di una struttura BI estesa.
No al fai-da-te
Le aziende spesso pensano di avere al proprio interno le competenze necessarie per cimentarsi con la BI.
Nella maggior parte dei casi però non è così: concetti convenzionali ed obsoleti spesso ostacolano la corretta valutazione delle potenzialità dei dati a disposizione.
Un recente studio di Gartner stima che entro il 2017 le figure deputate a compiti di analisi dei dati all'interno delle aziende avrà a disposizione a strumenti self-service per gestire i dati.
Quali saranno i vantaggi? Ma, soprattutto, le aziende sono pronte a fare proprio questo nuovo approccio? Secondo Gartner, la risposta è negativa: fino alla fine del 2016, infatti, meno del 10% delle iniziative BI self-service saranno soddisfacenti, ovvero in grado di evitare incoerenze potenzialmente dannose per il business.
"Mai dimenticare che i dati rappresentano senza dubbio un'enorme opportunità, ma anche un altissimo fattore di rischio, se non vengono utilizzati correttamente.
Un esempio? Decisioni prese sull'onda delle emozioni perché "i dati dicono che dobbiamo muoverci così", rappresentano un pericolo, reale e concreto, di compiere scelte avventate, con effetti potenzialmente devastanti sul business", conclude Rodolfi.
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