Home / Università / La Business Intelligence come driver di innovazione aziendale

La Business Intelligence come driver di innovazione aziendale

La ricerca Qlik e SDA Bocconi ha messo in evidenza l’influenza della BI sulle performance di vendita e la necessità per i dipendenti delle aziende di acquisire nuove competenze in ambito di analisi dei dati

Qlik e SDA Bocconi School of Management hanno presentato i risultati di un progetto di ricerca sul ruolo della Business Intelligence (BI) come promotore di innovazione aziendale.

Partendo dalla considerazione che in molte aziende italiane le competenze in ambito analitico sono ancora ridotte, lo studio si è focalizzato sul sistema del Sales Performance Management (SPM) perché, oltre a essere di generale interesse per tutte le aziende di ogni settore e dimensione, è un buon comparto aziendale sul quale applicare le innovazioni della BI.

Il progetto ha voluto porre l’attenzione su diversi aspetti, tra i quali emergono l’impiego e l’analisi di nuove tipologie di dati che prima non venivano considerati come quelli raccolti dai social, quelli dei competitor e quelli qualitativi presenti sulla rete di vendita. Anche l’evoluzione dei sistemi di BI/Analytics – che diventano sempre più creativi, self-service e collaborativi – ha contribuito notevolmente nel riconoscere alla BI un ruolo di promotore del miglioramento delle attività decisionali in azienda.

Lo studio ha evidenziato che l’uso della BI è strategico in ciascuna delle tre fasi che compongono il Sales Performance Management:

1.     Il processo di definizione degli obiettivi di vendita e di pianificazione delle vendite, dove gli Analytics possono sofisticare la previsione strategica delle vendite a medio termine e il ciclo previsionale a breve termine.

2.     Il processo di controllo e misurazione dei risultati, area in cui le tecnologie di BI tradizionali sono già ampiamente utilizzate ma che può trarre nuovi benefici dalle nuove tecniche di visualizzazione e navigazione grafica dei dati per ottenere una migliore intepretazione sugli indici di performance.

3.     Il processo di analisi delle «cause delle cause», area in cui spesso le tecnologie tradizionali hanno mostrato alcuni limiti superati dalle nuove funzionalità associative, di navigazione libera nei dati, di story-telling e visualizzazione delle tecnologie più moderne che opportunamente combinate e implementate consentono di analizzare i dati non strutturati supportando l’analista o il decisore nello svolgimento del proprio pensiero cognitivo di analisi e di interpretazione.

“Negli ultimi anni, il comparto della BI sta vivendo un momento di forte innovazione, soprattutto sul fronte delle soluzioni software, dei database e dell’hardware. Un’innovazione che comprende anche la necessità per alcune figure in azienda – e in particolar modo per chi deve prendere le decisioni – di sviluppare nuove competenze nell’ambito dell’analisi dei dati attraverso le tecnologie di Business Intelligence”, ha dichiarato Rosagrazia Bombini, VP & Managing Director per l’Italia di Qlik. “Senza dubbio la costruzione di una cultura analitica in Italia è una sfida per tutti e il nostro impegno in questo senso è volto a mettere le aziende nelle condizioni di scoprire l’intera storia dei propri dati attraverso strumenti intuitivi, facilitando le decisioni di business e, dando una spinta alle performance di vendita”.

Lo studio si è svolto in due fasi: un’analisi approfondita di due casi aziendali per studiare la relazione tra BI e SPM in realtà aziendali complesse, e un focus group con i referenti IT e marketing di un panel di aziende selezionate, che comprende ABB,
Amadori,
Alessi,
Bolton Group Services, Carrefour, Coop Lombardia, Ermenegildo Zegna, Gruppo Ilva,
Luxottica,
Salumificio Fratelli Beretta e Unicredit.

Ad esempio, nel caso di Alessi, conosciuta come un’esponente di punta delle “Fabbriche del design italiano”, l’elemento chiave della strategia è il prodotto, del quale è fondamentale comprenderne appieno il ciclo di vita. Ecco uno degli obiettivi primari del sistema di BI di Alessi.

I dati degli ultimi 10 anni permettono di fare analisi molto sofisticate e previsioni di vendita accurate basandosi su precedenti storici. Grazie ai dati è possibile scoprire tutte le informazioni necessarie sui prodotti e sul loro ciclo di vita e determinare i budget e le previsioni di vendita dei nuovi prodotti. Alessi, per analizzare i dati disponibili si affida a QlikView, riuscendo così a coniugare le esigenze di flessibilità, velocità e affidabilità.

Potrebbe interessarti

Guarda anche

Big data e deep learning alla base dello studio delle macchine matematiche

Un gruppo italiano di ricercatori ha messo a punto una nuova teoria che apre la …

Lascia un commento

Oppure