L’applicazione di strumenti e tecniche di data intelligence è pressoché imprescindibile per le imprese che intendono crescere e programmare il futuro. Ecco cosa c’è da sapere.


Data intelligence si riferisce all’uso di strumenti e metodi utili per analizzare e trasformare i dati in informazioni da cui è possibile trarre decisioni importanti per la gestione aziendale. Quanto valore abbia oggi lo evidenzia un sondaggio di IDC commissionato da Collibra secondo cui il 67% degli intervistati ritiene che la data intelligence è fondamentale per prendere decisioni informate e ottenere risultati migliori.

Dotarsi di soluzioni e sistemi di data intelligence è essenziale per la crescita di ogni azienda. Le informazioni ottenute dall’analisi dei dati permettono di valutare più attentamente il presente per pianificare meglio il futuro.

Cos’è la data intelligence

Descritta nel complesso, ora è bene definirla più precisamente: data intelligence è la pratica di utilizzare tecniche d’intelligenza artificiale – più nello specifico, machine learning – per analizzare e trasformare enormi set di dati in intuizioni di “dati intelligenti”, impiegabili per ottimizzare servizi e investimenti. L’applicazione di strumenti e tecniche di data intelligence può aiutare i decisori a sviluppare una migliore comprensione delle informazioni raccolte con l’obiettivo di sviluppare processi aziendali più efficaci.

Mediante la data intelligence e gli specifici strumenti e metodi le organizzazioni aziendali possono comprendere meglio le informazioni che raccolgono, archiviano e utilizzano per ottimizzare i propri prodotti e servizi.

IDC ha coniato il termine, affermando che “la data intelligence aiuta le organizzazioni a rispondere ad alcune domande fondamentali sui dati”. Ecco le questioni: dove sono i dati e da dove provengono? Quando si accede ai dati e quando è stato aggiornato l’ultima volta il sistema? Perché si hanno i dati? Perché occorre conservarli (o scartarli)? Come vengono utilizzati o come dovrebbero esserlo?

I cinque componenti principali su cui si concentrano gli esperti di data intelligence sono: dati descrittivi, prescrittivi, diagnostici, decisivi e predittivi. Queste discipline nell’intelligence dei dati si concentrano sulla comprensione dei dati, sulla scoperta di spiegazioni alternative, sulla risoluzione dei problemi e sull’identificazione delle tendenze future per migliorare le decisioni.

Alcuni settori con la maggiore necessità di data intelligence includono sicurezza informatica, finanza, sanità, assicurazioni e forze dell’ordine. Ma, in generale, sono davvero tanti i comparti dove ce n’è bisogno.

Perché la data intelligence è importante?

Gestire un’impresa non è un compito facile. Se si vuole perseguire un’attività e farlo con successo gestire i dati è indispensabile. Occorre, però farlo con strumenti e soluzioni adatte. Qui entra in gioco la data-intelligence, impiegando vari tipi di dati e analizzandoli in modo da far crescere l’attività o gli investimenti. La sua importanza è basata proprio qui: permettere di interagire e analizzare i dati in modo da ottenere dati preziosi per definire un futuro certo all’azienda.

Data intelligence supporta i decisori a prendere decisioni mirate. Il suo obiettivo è questo: rendere le persone di un’organizzazione aziendale, o pubblica, molto più consapevoli e più attrezzate per guidarne la crescita.

Vantaggi della data intelligence

Compresa l’importanza di contare su una strategia basata sulla data intelligence, restano da evidenziare i vantaggi offerti.

Efficienza operativa

La ricerca e la scoperta dei dati collegano le persone ai dati di cui hanno bisogno. Storicamente, un analista trascorreva diverse settimane solo alla ricerca di un set di dati attendibile. Data intelligence permette di svolgere un’adeguata selezione, rilevando le risorse più affidabili per un uso più ampio e accelerando l’efficienza operativa nel processo.

Innovazione accelerata

Data intelligence consente di accelerare le innovazioni facendo un uso intelligente dei dati. Consente di utilizzare le informazioni sui dati per guidare le innovazioni aziendali e sviluppare i propri servizi tenendo conto delle preferenze e dei requisiti dei clienti.

Processo decisionale adattivo

Quando è possibile disporre di informazioni accurate e tempestive, i manager possono prendere decisioni più rapide al momento per stare al passo con la concorrenza. Le aziende possono adattare la propria strategia in tempo reale per anticipare meglio le esigenze e supportare i clienti.

Basi dati più solide

Come devono essere organizzati i dati? Grazie alla data-intelligence è possibile monitorare in modo costante i processi per semplificare le operazioni e supportare più efficamente le principali parti interessate. Inoltre, salvaguardando la qualità, essa fornisce dati affidabili per prendere decisioni mirate.

Data intelligence e analisi aumentata

Data intelligence implica l’applicazione di augmented analytics, che offre un vantaggio alle organizzazioni: permette di scoprire insidie e possibilità operative nascoste, fornendo più rapidamente valore e incrementando l’intelligenza dei dati. Tramite l’“analisi aumentata” vengono utilizzati approcci statistici avanzati per far avanzare l’analisi predittiva e prescrittiva. Le simulazioni avanzate consentono alle aziende di prevedere i potenziali risultati e apportare modifiche alle prescrizioni secondo necessità. Invece di creare ogni volta un’applicazione completa, automatizza l’elaborazione dei dati che può essere completata solo con semplici passaggi. Se necessario, possono essere consigliate ulteriori modifiche in base ai risultati.

Data intelligence e strategie decisionali

Anche se negli ultimi anni si parla molto della necessità di estrarre valore dalla grande mole di dati disponibili (i cosiddetti Big Data) per migliorare le decisioni aziendali, agire in modo proattivo e ottimizzare i risultati, le aziende incontrano spesso problemi legati sia alla trasformazione data-driven sia alle competenze necessarie, nonché alle tecnologie per gestire e analizzare i dati sia al cambiamento culturale necessario per diventare data-driven. A tal fine è necessario formare manager e operatori a decisioni basate sui dati.

Per conciliare al meglio data intelligence e strategie decisionali occorre partire dagli aspetti basilari come le operazioni che si svolgono tradizionalmente in azienda, che spaziano dalla produzione all’amministrazione. Il tracciamento di tutti i processi relativi genera dati. Qui si parla di Business Intelligence, ovvero l’opportunità di estrarre informazioni preziose da questi dati.

Oltre a tali questioni, ci sono poi quelle legate ai software o alle metodologie di data science. Per contare su “dati intelligenti” occorre fare un passo in più. È importante conoscere i linguaggi di programmazione e gli algoritmi, ma è ancora più importante conoscere i dati, in modo da prevedere a quali domande possono rispondere.

«Data Intelligence non è (solo) una questione da data scientist. Le figure aziendali conoscono il proprio processo e, di conseguenza, possono porre le domande giuste. Gli esperti di data science sono in grado di riformulare domande di business utilizzando variabili e algoritmi. La collaborazione tra figure imprenditoriali ed esperti di data science è fondamentale per garantire che le strategie decisionali diventino data driven», spiega Marco Belmondo, Chief Marketing Officer di Datrix.

Per accelerare questo passaggio, gli strumenti di visualizzazione dei dati possono svolgere un ruolo importante. Tali strumenti sono in rapida crescita e si arricchiscono ogni giorno di nuove funzionalità, apportando anche una crescita di competenze che va al di là degli specialisti.

Quindi, per rendere i dati intelligenti sarà sicuramente importante disporre di strumenti adeguati per archiviarli, elaborarli, governarli e analizzarne una quantità sempre più ampia, ma il vero passo da compiere per attuare una strategia decisionale basata sui dati è promuovere un cambiamento culturale che possa contare su un numero sempre maggiore di figure operative abilitate all’approccio data driven.

Oltre agli aspetti culturali, va affrontato anche la questione riguardante l’utilizzo della data intelligence, che può portare, in pratica, a ripensare totalmente alcuni processi. Automatizzare un processo, totalmente o parzialmente, porta a una grande trasformazione delle strategie decisionali basate sui dati. Per essere pronti ad affrontare questa trasformazione, è necessario evolversi sia dal punto di vista tecnologico che da quello della gestione del cambiamento.

Business intelligence e data intelligence

Anche se costituiscono elementi essenziali degli sforzi di qualsiasi organizzazione per migliorare i servizi e le strategie, data intelligence e business intelligence sono due concetti distinti.

Data intelligence si riferisce – è il caso di ribadirlo – a tutti gli strumenti e i metodi analitici utilizzati dalle aziende per comprendere meglio le informazioni che raccolgono per ottimizzare i loro servizi o investimenti. Si concentra sull’analisi e sull’interazione con le informazioni in modo significativo per promuovere un più efficace processo decisionale in futuro. Di questo quadro generale fa parte la La Business Intelligence che, come abbiamo scritto:

“combina business analytics, data mining, visualizzazione dei dati, strumenti e infrastrutture per i dati, nonché buone pratiche per permettere alle organizzazioni di prendere più decisioni basate sui dati”.

A differenza della BI, che si concentra maggiormente sull’organizzazione dei dati e sulla loro presentazione in modo da semplificare la comprensione di informazioni, DI è più interessata all’analisi delle stesse e maggiormente focalizzata sul futuro dell’azienda. Come emerge anche dal report di IDC per Collibra, sembra essere universalmente riconosciuto da parte delle organizzazioni di tutti i settori che la data intelligence sia necessaria per prendere decisioni aziendali informate.

Data intelligence incorpora sia tecniche di intelligenza artificiale e strumenti di machine learning, che consentono alle organizzazioni di analizzare enormi quantità di dati in modo molto rapido e affidabile. Inoltre, aiuta ad accelerare la data analysis, organizzando i dati in modo ordinato e stabilendo modelli più chiari per l’immagazzinamento e l’affinamento di grandi set di dati.