Infografica: Spiegazione di Business Intelligence e Data Warehousing

La business intelligence e il data warehousing sono due aspetti della trasformazione digitale strettamente correlati quando si tratta di come le informazioni vengono archiviate, protette e utilizzate.

In breve, il data warehousing si riferisce ai metodi utilizzati dalle organizzazioni per raccogliere e archiviare le proprie informazioni, assemblandole in "warehouse" di dati.

La business intelligence si riferisce ai metodi utilizzati per analizzare queste informazioni al fine di fornire ai dirigenti dati utilizzabili per il processo decisionale.

Entrambi sono assolutamente cruciali per un'azienda moderna, per la quale l'efficace sfruttamento dei dati è una parte importante delle operazioni e un fattore di differenziazione competitivo chiave in tutti i settori di oggi.

Dai un'occhiata all'infografica:

Come si uniscono Data Warehouse e Business Intelligence

Il data warehousing e la business intelligence, se utilizzati in modo efficace, possono fungere da spina dorsale delle informazioni di un'organizzazione, aiutandoli ad allineare ogni linea di business per facilitare un'operazione realmente basata sui dati.

Cosa intendiamo con questo?

I silos di dati, che si verificano quando i reparti di un'azienda si distaccano l'uno dall'altro in termini di condivisione delle informazioni, sono molto più comuni di quanto si possa immaginare nelle aziende.

È particolarmente comune nelle organizzazioni in cui diversi reparti operano su software legacy che non sono integrati tra loro tramite la pianificazione delle risorse aziendali.

Ciò porta al silo dei dati e, sebbene i reparti possano avere accesso a soluzioni di business intelligence, i dati sono per lo più limitati a questi silos e sono inaccessibili a chiunque altro all'interno dell'organizzazione.

Il rapporto "State of the Customer Journey 2019" ha mostrato che i silos, in particolare, stavano danneggiando i marketer che cercano di sfruttare i dati: il 47% dei marketer ha affermato che le proprie informazioni sono nascoste e di difficile accesso.

Per contrastare ciò, è stato concepito il concetto di data warehouse, in base al quale i flussi di dati provenienti da tutte le fonti all'interno di un'azienda sarebbero diretti a un repository centrale e sarebbero quindi accessibili a chi ne avesse bisogno con facilità.

Cenni su come funzionano Data Warehousing e Business Intelligence

Fonte di dati

La prima parte del data warehousing che deve essere affrontata sono le fonti da cui i dati dovranno essere recuperati e caricati nel magazzino (o nelle sue sottocategorie, "data mart", che ospitano dati per specifiche funzioni aziendali dei dipartimenti).

Ciò comporterà in genere la determinazione di chi sono le parti interessate chiave e il reporting che fanno necessario per incanalare nel data warehouse.

Gran parte di questo sarà autoesplicativo. Ad esempio, report di marketing dal CRM o report contabili dall'ERP. Alcuni saranno meno facili da identificare e potrebbero comportare aspetti più trascurati dei dati che potrebbero essere necessari da segnalare, come le telefonate dei clienti o i record di posta elettronica.

Data Warehouse

Una volta identificati i dati necessari, è il momento di estrarli e caricarli nel data warehouse.

Questo processo è ciò che viene definito "estrai, trasforma, carica" ​​(ETL) ed è un componente cruciale del caricamento dei dati da più origini in un unico repository di dati unificato.

L'ETL è molto importante perché non solo si estraggono le informazioni necessarie nel data warehouse, ma si puliscono anche per garantire la qualità dei dati e la coerenza in tutti i database, indipendentemente da dove o da quale sistema provengono le informazioni.

La premessa di base di ETL è che i dati vengono estratti in quella che viene chiamata "area di sosta", che comprenderà i dati in forma grezza.

I dati non strutturati rappresentano collettivamente l'80-90% o più di tutti i dati e continuano a crescere.

Quindi si trasforma e subisce l'elaborazione dei dati.

Elaborazione dei dati significa acquisire i dati grezzi e garantire che siano pronti per essere utilizzati a fini analitici dagli utenti finali.

L'elaborazione dei dati implica il filtraggio dei dati validi da quelli non validi (inutilizzabili), il filtraggio, la rimozione delle duplicazioni, la convalida e l'esecuzione di aggiustamenti per coerenza (comune nei fogli di calcolo, ad esempio).

Infine arriva la fase di caricamento, in cui i dati appena trasformati vengono inviati dall'area di staging al suo corretto repository all'interno del data warehouse.

Quando i dati vengono caricati, si tratta in genere di un processo completamente automatizzato che viene eseguito in batch su base continua.

Intelligenza aziendale

Una volta che i dati sono nel data warehouse e sono stati elaborati correttamente, sono pronti per essere analizzati dai programmi di business intelligence (BI).

Il software BI prenderà i dati dai magazzini e li analizzerà per approfondimenti, trasformando ulteriormente le informazioni in dati utilizzabili e facili da capire per i responsabili delle decisioni.

In breve, la business intelligence funge da ponte tra il data warehouse e l'utente finale.

Attraverso l'automazione, l'apprendimento automatico e la capacità di analizzare in pochi secondi ciò che richiederebbe settimane a un dipendente umano, gli strumenti di BI sono in grado di eseguire query sui dati e generare report, grafici e altri set di dati utilizzabili.

Mentre oltre la metà di tutte le aziende considera la BI cloud "critica" o "molto importante" per le proprie iniziative in corso e future, Gartner ha rilevato che l'87% delle aziende ha un basso livello di maturità dell'analisi.

Accesso dell'utente finale

Una volta che la soluzione di business intelligence ha utilizzato i dati per generare i report desiderati per gli utenti finali, il sistema deve fornire loro queste informazioni in un modo che sia attuabile.

I primi tre passaggi di questo processo nel suo insieme sono tutti incentrati sull'assicurare che i dati siano archiviati e preparati correttamente per l'uso: si tratta di processi di back-end.

Il passaggio finale è un processo front-end, il modo in cui le informazioni vengono effettivamente utilizzate dalle parti interessate.

La maggior parte degli strumenti di business intelligence leader di mercato, come PowerBI di Microsoft, hanno un'ottima visualizzazione in modo che gli utenti non tecnici possano iniziare ad applicare i dati nel loro processo decisionale senza difficoltà.

Garantire che gli utenti finali ottengano le informazioni di cui hanno bisogno in modo digeribile è un aspetto importante del data warehousing e della business intelligence.

Lo scopo dell'intero processo è quello di ottenere informazioni preziose nelle mani di coloro che ne hanno bisogno ma non sono necessariamente predisposti a sentirsi a proprio agio nel lavorare con set di dati complessi, quindi l'accesso dell'utente finale è una delle considerazioni chiave da fare quando si decide su una soluzione BI.

Linea di fondo

La business intelligence e il data warehousing sono importanti per le organizzazioni moderne.

Questo perché le aziende oggi competono molto di più sulla base della loro capacità di sfruttare i dati di quanto non abbiano mai fatto.

Il 48% delle organizzazioni considera la BI cloud "critica" o "molto importante" per i propri piani di produttività aziendale futuri.

Di conseguenza, la necessità per le aziende di investire in modi che unifichino i propri dati e offrano opportunità per utilizzarli per le proprie iniziative è una considerazione importante da fare.

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