Business Analytics e Business Intelligence, quali sono le differenze e come agiscono
Il termine Business Analytics (BA) si riferisce al processo di analisi dei dati in azienda volto ad anticipare trend e risultati, prevedere rischi e opportunità. Guardiamo insieme quali sono le differenze con la Business Intelligence e come questi approcci agiscono sul processo decisionale in azienda.
Cos’è la Business Analytics?
Come detto, la Business Analytics è quel processo che utilizza software e tecnologie per analizzare i dati e fornire previsioni su cosa accadrà – Analisi Predittiva – o cosa potrebbe accadere se si adottassero determinate strategie o comportamenti – Analisi Prescrittiva.
La BA è talvolta chiamata anche Advanced Analytics.
Quali sono le differenze tra Business Analytics e Business Intelligence
La Business Intelligence si occupa di raccogliere, archiviare e analizzare i dati delle operazioni aziendali. Fornisce metriche aziendali, complete e in tempo reale, per migliorare il processo decisionale (Scopri le Demo Real Time Data | Perché preferire la Modern BI al classico Reporting).
La Business Intelligence è incentrata sull’Analisi Descrittiva (cosa e come), rendendo disponibile una visione dei dati storici e attuali. La Business Analytics, invece, si focalizza sul perché qualcosa accade e fornisce previsioni grazie all’Analisi Predittiva, al Data Mining e all’apprendimento automatico.
Correlazione vs Causalità
Nell’indagare il perché di un dato fenomeno, la Business Analytics si interroga su quali siano le relazioni di causalità tra due o più metriche. Questa è la parte più sfidante dell’Advanced Analytics poiché, in molti casi, correlazione non implica causalità.
Alla base di una correlazione, infatti, possono esserci diverse motivazioni. Certo, può essere presente una relazione di causalità, ma le metriche in oggetto possono anche dipendere da un’altra variabile (A e B sono correlate perché dipendono da C) o può esserci una reazione a catena tra diverse variabili.
La Data Visualization è un’ottimo strumento per individuare la natura della relazione nell’andamento di due variabili. La rappresentazione grafica dei dati consente, infatti, di effettuare comparazioni e individuare prontamente eventuali relazioni di causa-effetto.
Come Business Analytics e Business Intelligence agiscono sul processo decisionale in azienda
La linea di confine tra Business Analytics e Intelligence non è così netta come si crede. Il loro utilizzo nella risoluzione dei problemi di business, sia nel breve sia nel lungo periodo, è fortemente integrato.
La Business Intelligence consente di misurare, secondo regole e indicatori predefiniti, se una strategia è stata vincente. Fornisce quindi gli strumenti per prendere decisioni sull’eventuale aggiustamento della strategia. La BA invece cerca di comprendere le ragioni per cui la strategia è stata vincente o meno e di ipotizzare evoluzioni o scenari futuri.
Con la BI si ha una visione aggregata delle informazioni, misurando dati organizzati sulla base di metriche e KPI definiti.
La Business Analytics, invece, prima di effettuare aggregazioni analizza nel dettaglio i dati, applica formule statistiche e solo dopo trova correlazioni e modelli in grado di realizzare delle previsioni.
Esempi pratici di Business Analytics e Business Intelligence per settore
Il modo più semplice per comprendere i due approcci è sicuramente quello di fare riferimento a casi pratici. Sarà evidente come la loro integrazione concorra a migliorare il processo decisionale in azienda.
Risorse Umane: quali sono le migliori strategie di recruiting?
Coinvolgimento dei dipendenti, costi di formazione, gestione della performance, costo per assunzione, tasso di conversione, ecc. sono tutti KPI che gli HR Manager devono considerare per trovare il processo di recruiting migliore.
Una volta individuate queste metriche grazie alla Business Intelligence, sarà possibile approfondire l’indagine grazie alla Business Analytics per comprendere il perché determinati fenomeni accadano e come è opportuno intervenire per migliorare il processo.
Se grazie alla BI rileviamo che il tasso di conversione del processo di assunzione è basso, possiamo applicare un approccio di BA per individuare eventuali relazioni di causalità con altre variabili. Potrebbe emergere, ad esempio, una relazione di causa-effetto con le performance delle campagne di advertising per la raccolta di candidature. Utile indicazione per attuare dei miglioramenti alla strategia, investendo in modo consapevole il budget a disposizione.
Procurement: è possibile migliorare il processo di consegna delle forniture?
Dopo aver individuato anche in questo caso le metriche di riferimento, ossia i KPI di approvvigionamento grazie alla Business Intelligence, è possibile approfondire l’analisi dei processi aziendali per stabilire le performance migliori (BA). Un esempio pratico di Business Analytics per l’approvvigionamento consente di riconoscere modelli in set di dati complessi, determinando i fattori di prezzo statisticamente significativi e raggruppando i dati in base a tali fattori. I cluster risultanti rappresenteranno un insieme di acquisti senza differenze significative di costo e quindi riveleranno le differenze reali nelle prestazioni del fornitore.
Un altro esempio valido riguarda le attività di negoziazione del Procurement. Il primo passo per una negoziazione di successo è avere a disposizione tutte le informazioni sugli acquisti fatti nel passato. I prezzi sono però influenzati da molteplici fattori e fluttuano nel corso dell’anno. Per questo, è necessario usare un algoritmo di analisi avanzata per raggruppare gli acquisti storici in cluster statisticamente significativi. A questo punto, inserendo a sistema la descrizione del prossimo acquisto, sarà semplice individuare un elenco di fornitori in linea e un benchmark di prezzo. Avremo così a disposizione tutte le conoscenze necessarie per affrontare al meglio la negoziazione.
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Un altro esempio pratico di Business Analytics per settore riguarda la Pianificazione e il controllo aziendale. Leggi il nostro articolo per scoprire gli strumenti a disposizione del Direttore Commerciale.
Qual è il miglior software per integrare Business Analytics e Business Intelligence?
In Atlantic Technologies ci occupiamo di analisi dei dati da oltre 25 anni. Abbiamo sperimentato e valutato diverse soluzioni sul mercato. Dal 2014 siamo partner in Italia per Tableau Software, soluzione leader di Modern Business Intelligence. Lo scorso anno, l’azienda è entrata a far parte dell’ecosistema SF (Scopri Tableau CRM).
Perché abbiamo scelto Tableau?
La piattaforma end-to-end di Business Intelligence e Business Analytics ha rivoluzionato l’analisi dei dati grazie alle avanzate funzionalità di Data Visualization. La soluzione consente di creare dashboard interattive in modo facile e veloce, diventando il punto di riferimento per le analisi Self-service. Con Tableau, infatti, è possibile combinare dati provenienti dalle fonti più disparate in modo semplice e senza l’utilizzo di codice.
Grazie a Tableau Forecasting si possono realizzare, inoltre, previsioni basate sui dati storici. La tecnica utilizzata è nota come Livellamento Esponenziale (Exponential Smoothing) secondo cui i risultati recenti hanno più peso rispetto a quelli precedenti.
