Data visualization e business intelligence (BI) sono i solidi mattoni su cui è possibile costruire una seria strategia e raggiungere lo status di impresa data driven. Come sempre la parte più difficile è la raccolta del Dato e i processi per restituirgli valore e trasparenza, al fine di renderlo utile e fruibile ai decision maker dell’azienda. Come ben sappiamo i big data, o wide data, arrivano ormai da svariate fonti, interne ed esterne e nei formati più disparati. Occorre quindi aggregarli, processarli e renderli “comprensibili” anche a quanti non sono data scientist o data visualization expert. La data visualization si occupa di questa parte del processo di traduzione visiva, al fine di evidenziare in modo immediato, grazie al supporto grafico, eventuali rapporti, correlazioni, trend, disomogeneità o valori fuori controllo (outliers).
Data visualization: comprendere per decidere
Utilizzando gli strumenti di data visualization è quindi possibile comunicare in modo molto più diretto e influente le tendenze in atto, le eventuali anomalie o la ripetizione di schemi. Per quanti sono rimasti ancorati ai classici “grafici a torta”, precisiamo subito che la data visualization è molto di più, è anni luce avanti rispetto a questo ormai tradizionale elemento di Excel a cui tutti restiamo affezionati. Grazie agli elementi interattivi è possibile applicare filtri direttamente su tabelle, mappe termiche, grafici, interagendo nativamente con i dati, anche nel caso in cui si tratti di milioni di informazioni. In questo modo è possibile avere riscontri immediati direttamente dagli insights accelerando le decisioni e ottimizzando i processi. La data visualization è in grado di gestire anche dati non strutturati, restituendo in modo grafico, facilmente comprensibile e soprattutto condivisibile, tutta la complessità dei big data.
La data visualization offre ai decision maker strumenti altamente performanti, flessibili alle loro quotidiane esigenze, permettendo loro di accedere in modo autonomo alle informazioni nel momento in cui ne hanno bisogno, anche senza l’intervento di un esperto al loro fianco. Grazie ai continui aggiornamenti in questo campo, si arriva addirittura a parlare di self-service data analysis, punta di diamante della “reportistica”; si tratta di un fortissimo acceleratore per la comunicazione e l’analisi interna del dato, che finalmente permette di migliorare la condivisione delle informazioni di ogni settore.
“Entro il 2022, più della metà dei principali nuovi sistemi aziendali integrerà un’intelligenza continua che utilizza dati di contesto in tempo reale per migliorare le decisioni” – Gartner – Identifies Top 10 Data and Analytics Technology Trends for 2019
Data visualization + BI: la formula vincente
Parlando di business intelligence, all’interno del percorso di presentazione dei dati, sarebbe più opportuno in questo caso riferirsi a tecnologie di data discovery, ovvero di quegli strumenti utili a raccogliere i dati provenienti dai vari database aziendali. Basti pensare che nel 2013 erano disponibili sul mercato 162 tipologie differenti di database e che alla fine del 2019 questo numero era più che raddoppiato, arrivando a 342 soluzioni diverse (DB Engines). È quindi necessario adottare piattaforme di BI altamente flessibili e ovviamente figure professionali in grado di sfruttarne tutte le potenzialità.
Ma ecco alcuni validi motivi per introdurre in azienda strumenti di BI e data discovery:
- Creano un reale vantaggio competitivo. Permettono di recuperare efficienza sfruttando la migliore gestione del dato, ottimizzando i processi di analisi e diminuendo non solo il numero di operazioni ancora manuali ma anche la percentuale di errore insiti in essi.
- Sono user friendly. L’adozione di interfacce e dashboard più comprensibili anche grazie al supporto della data visualization, consente agli utenti meno esperti (ma sempre adeguatamente formati) di poter accedere ai dati con maggiore autonomia e senza il supporto di esperti.
- Migliorano il tracciamento dei KPI. Poter verificare con maggiore frequenza, se non addirittura in tempo reale, quanto avviene in tutti i settori dell’azienda permette di adottare strumenti di monitoraggio più funzionali, migliorando di fatto tutti i processi produttivi, distributivi e di controllo finanziario.
- Accelerano il PoC (Proof of Concept). Il rilascio di prototipi di produzione o servizi viene avvantaggiato da una più flessibile e facilitata gestione del dato. Il time to market e quindi la competitività ne traggono un sensibile beneficio.
In sintesi: trasmettere le informazioni alla persona giusta al momento giusto in questo particolare momento economico e di mercato può davvero fare la differenza. Ma ancora più importante è poter trasmettere il “dato giusto”, frutto combinato di sintesi e analisi. Data visualization e business intelligence possono far emergere quelle opportunità altrimenti invisibili nel mosaico di dati disponibili in ogni azienda.
