data warehouse e business intelligence

DATA WAREHOUSE E BUSINESS INTELLIGENCE
L’IT A SUPPORTO DEL MARKETING
Di Riccardo Peggi e Valeria Tonella
In collaborazione con
Indice dei contenuti
Premessa..........................................................................................................................4
1. Business Intelligence e Data Warehouse ...................................................................5
1.1. Vantaggi della Business Intelligence ................................................................7
2. Lo scenario internazionale ..........................................................................................8
2.1. L’offerta internazionale....................................................................................10
2.2. Cenni alla situazione in Europa ......................................................................12
3. La situazione in Italia ................................................................................................13
4. I risultati della ricerca ................................................................................................17
5. Consigli utili ...............................................................................................................26
Glossario.........................................................................................................................27
Indice delle figure
Figura 1 – Architettura di una piattaforma di Business Intelligence .................................7
Figura 2 – Trend di mercato della Business Intelligence..................................................9
Figura 3 – Quote di mercato dei produttori di Data Warehouse.....................................12
Figura 4 – Evoluzione del ruolo dell’IT per le aziende italiane .......................................14
Figura 5 – Il mercato Data Warehouse e Business Intelligence in Italia ........................15
Figura 6 – Gli operatori dell’offerta in Italia.....................................................................16
Figura 7 – Prodotti su cui si basano gli applicativi di Business Intelligence e Data
Warehouse ..............................................................................................................17
Figura 8 – Presenza di Business Intelligence e Data Warehouse .................................18
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Figura 9 – Business Intelligence e Data Warehouse in base al fattore chiave di
successo..................................................................................................................19
Figura 10 – Articolazione del sistema di Reporting ........................................................20
Figura 11 – Utilizzo di funzioni di Data Mining................................................................21
Figura 12 – Vantaggi della Business Intelligence e del Data Warehouse......................22
Figura 13 – Strategicità della disponibilità di dati aggregati e organizzati......................23
Figura 14 – Difficoltà nella realizzazione del progetto....................................................24
Figura 15 – Freni all’investimento...................................................................................25
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Premessa
Per non essere escluse dalla crescente competitività che caratterizza l’ambiente
economico, le organizzazioni devono rispondere rapidamente ai cambiamenti del
mercato. Al giorno d’oggi è fondamentale comprendere e gestire in maniera quanto più
rapida e precisa la grande mole di dati che vengono raccolte grazie ad applicazioni
come il CRM e l’ERP.
Gli ultimi anni hanno visto un rallentamento degli investimenti in tutto il comparto IT. In
questo contesto generale, le aziende si sono confermate particolarmente attente nella
gestione delle loro spese e nella allocazione delle loro risorse. Nel comparto IT, in
particolare, si registra una ridefinizione del focus degli investimenti, che oggi sono rivolti
soprattutto a quelle applicazioni che permettono di migliorare la tempistica e la qualità
degli output decisionali.
In questo ambito le aspettative sulle nuove tecnologie si sono spostate verso un focus
qualitativo: vengono valutate un supporto nelle operazioni di estrapolazione,
monitoraggio e analisi dei numerosi dati che affollano i repository aziendali. Si cerca
quindi un asset che permetta di dare espressione a una massa di dati, che – se non
opportunamente trattati – altro non sono che informazioni solamente potenziali.
Questo cambiamento dell’obiettivo è da rintracciare nella necessità da parte delle medie
e grandi aziende della gestione analitica dei dati, in quanto, oramai, la raccolta è
un’operazione completamente automatizzata.
Le risposte tecnologiche ai nuovi interrogativi sono soluzioni di Business Intelligence, tra
le quali riveste un ruolo particolarmente rilevante il Data Warehouse.
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1. Business Intelligence e Data Warehouse1
La “Business Intelligence” comprende tutti i processi, le tecnologie e i tool grazie ai quali
è possibile trasformare i dati in informazioni necessarie per creare conoscenza e quindi
piani d’azione. La Business Intelligence è composta dal Data Warehousing e dalla
Business Analytics. Quest’ultima area si riferisce agli strumenti che forniscono
funzionalità di interrogazione, OLAP, Data Mining o Reporting per l’utilizzatore finale
(detti anche Decision Support Tool).
L’applicazione fondamentale della Business Intelligence è considerato il Data
Warehouse in quanto riesce a racchiudere in un unico magazzino tutti i dati aziendali.
Il Data Warehouse identifica altresì un’applicazione che integra dati provenienti da varie
fonti (con lo scopo ultimo di facilitare l’analisi e il Reporting dei trend del business) e il
processo che ne deriva.
Sinteticamente si può dire che il Data Warehouse viene considerato una raccolta di dati
a supporto dei processi decisionali che si presenta:
•
Integrata: in quanto è il “deposito” in cui confluiscono tutti i dati aziendali di qualsiasi
natura;
•
Orientata al soggetto: perché i dati devono essere utilizzati dagli utenti;
•
Non volatile: i dati non possono essere modificati dall’utente, e quindi di sola lettura;
•
Dipendente dal tempo: i dati memorizzati sono sempre accompagnati a riferimenti
temporali. Ciò permette di accedere a dati compresi in un intervallo di tempo più
esteso rispetto a un sistema operazionale2.
1
Dal Data Warehouse si distingue parzialmente il Data Mart, che, strutturalmente identico al
primo, se ne differenzia per il fatto di contenere un minore volume di dati, i quali, peraltro,
sono riferiti a una specifica unità di business o a una singola area aziendale e non l’impresa
intesa.
2
Si definiscono operazionali i sistemi orientati ad ottimizzare le operazioni che
quotidianamente sono necessarie alla gestione di un’azienda, come l’inserimento di un nuovo
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Per riempire di dati i Data Warehouse sono necessari gli ETL (Extract-Transform-Load),
la cui scelta è un’altra decisione importante in sede di implementazione della Business
Intelligence.
Con il termine Business Analytics si intendono tutte le tecnologie e le metodologie
necessarie alla gestione e all’utilizzo in maniera strategica del bagaglio di dati aziendali
disponibili.
I principali strumenti di cui la Business Analytics si compone sono:
•
OLAP (OnLine Analytical Processing): indica un metodo di accesso e analisi
altamente flessibile ai dati. I dati vengono accorpati e/o incrociati con differenti
modalità in modo da ottenere risposte rapide ed esaurienti alle esigenze dell’utente;
•
Data Mining: soluzioni che permettono di scoprire le informazioni che si celano
all’interno dei grandi volumi di dati. Le tecniche attraverso cui il Data Mining viene
realizzato si basano su metodologie statistiche e matematiche e si distinguono in:
alberi decisionali (o decision tree), cluster analysis, reti neurali e regole di
associazione e sequential pattern;
•
Reporting: consente di rappresentare graficamente le informazioni analizzate con gli
strumenti precedentemente presentati.
Questi tre strumenti identificano, nel complesso, le tecniche e le soluzioni dette di Front
end, ovvero di accesso alle informazioni immagazzinate nel Data Warehouse (Figura 1).
ordine o di una fattura ecc. Di conseguenza, i dati operazionali sono quelli memorizzati a
seguito dei processi gestionali.
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Figura 1 – Architettura di una piattaforma di Business Intelligence
Fonte: Università di Bologna
1.1. Vantaggi della Business Intelligence
Rapidità di accesso ai dati e di acquisizione delle conoscenze, semplicità d’uso,
possibilità di accesso ai dati in ogni momento, compatibilità con i sistemi esistenti e
facilità nell’aggiornamento della piattaforma di sviluppo sono, dal punto di vista tecnico, i
requisiti richiesti ad una soluzione di Business Intelligence.
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I vantaggi competitivi della Business Intelligence dipendono delle caratteristiche sopra
indicate, dalle quali è possibile evincere le motivazioni aziendali che spingono ad
adottare questa soluzione:
•
Capacità di rispondere just-in-time ai cambiamenti del mercato, in particolar modo
della domanda;
•
Maggior orientamento verso la soddisfazione del cliente grazie ai dati raccolti
tramite sistemi di CRM e organizzati nei Data Warehouse;
•
Riduzione del tempo necessario alla raccolta delle informazioni e di conseguenza
dei costi operativi.
2. Lo scenario internazionale
Alle applicazioni di Business Intelligence sono state dedicate significative quote di
budget da parte delle aziende anche nei periodi di crisi di tutta la Net Economy. Ora che
gli investimenti hanno visto una ripresa, si presume che la spesa per Data Warehouse,
OLAP, sistemi di Data Mining e Reporting sarà superiore a quella destinata alle
applicazioni di ERP e CRM (applicazioni largamente già utilizzate in azienda).
Gli investimenti degli anni passati in soluzioni di ERP e CRM hanno dotato le aziende di
sistemi in grado di immagazzinare innumerevoli quantità di dati. Quindi uno dei principali
fattori critici per il successo aziendale è diventata la gestione ordinata e funzionale dei
dati aziendali. Tecnologicamente i tool di Business Intelligence rappresentano la
risposta a questa nuova esigenza.
Infatti, segmentare e curare i clienti, analizzare e razionalizzare gli approvvigionamenti,
tagliare i costi sono diventati una priorità nella maggior parte delle imprese.
Nonostante l’importanza della Business Intelligence, è presente tra vari analisti
internazionali la convinzione che le aziende non ne ottimizzino l’uso.
La mancanza di piani di sviluppo complessivi a livello globale è considerata la principale
causa della sotto-utilizzazione della Business Intelligence: non poter lavorare su una
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base univoca di elementi mette a repentaglio l’efficacia e l’efficienza del processo di
decision-making.
Anche la ricerca di soluzioni in grado di garantire massime prestazioni, a scapito della
flessibilità, può rappresentare un limite alle potenzialità strategiche dei sistemi di
Business Intelligence.
Nonostante tutto ciò, si ritiene che il mercato della Business Intelligence diventerà più
consistente, sia grazie al miglioramento dell’offerta (perfezionamento delle applicazioni
in termini di usabilità, funzionalità, integrabilità ecc), sia grazie ad una maggior familiarità
delle aziende con i concetti e le soluzioni tecnologiche in questione.
Figura 2 – Trend di mercato della Business Intelligence
9
8
7
Miliardi di dollari
6
5
4
3
2
1
0
2002
2003
2004
2005
2006
Fonte: MATE su rielaborazioni fonti varie
Il mercato della Business Intelligence valeva 4 miliardi di dollari a fine 20033, mentre si
prevede che nel 2006 raggiungerà gli 8 miliardi4.
3
Fonte: META Group.
4
Rielaborazioni MATE su fonti varie. Ad aprile 2004 Gartner rileva come per il 2003 il mercato
della BI ha registrato una crescita del 5,5% contro una previsione di -1,2%, mentre META
Group prevede una crescita costante per i prossimi anni dal 10 al 15%.
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2.1. L’offerta internazionale
Il mercato della BI è un mercato molto affollato. Numerosi sono i player presenti, anche
se alcune acquisizioni sono state realizzate nel 2003 (Business Object ha acquisito
Crystal Decision, mentre Hyperion Solutions ha incorporato Brio Software5) e altre sono
previste dagli analisti per l’anno in corso.
Il mercato è caratterizzato dalla presenza di grandi vendor che offrono soluzioni
complete per la grande azienda (SAP, Oracle, Microsoft, PeopleSoft) e da specialisti di
medie dimensioni (ad es. Business Objects e MicroStrategy). Altri vendor, tra gli
specialisti, come Hyperion e Cognos, stanno spostando la loro offerta verso il business
performance management (BPM).
A livello generale si assiste ad una convergenza dell’offerta da parte degli operatori, che
tendono a integrare i diversi segmenti di prodotto (come per esempio BI suite, BI
platform, reporting) oltre ad una innovazione di prodotto che riguarda soprattutto il
reporting, nuove tecniche di visualizzazione e strumenti di analisi più sofisticati. E
sicuramente nel corso del 2004 l’integrazione dei prodotti esistenti sarà tra i focus
strategici prevalenti nel settore.
Il leader di questo mercato rimane Cognos6, che migliora la sua posizione rispetto al
primo semestre 2003 grazie ad una strategia di mercato superiore rispetto a quella dei
concorrenti, seguito da vicino da Business Objects. Tra i leader Meta Group annovera
anche SAP, mentre secondo Gartner anche Information Builders ha posizione di rilievo.
Da notare alcuni spostamenti significativi: MicroStrategy ha riacquistato credibilità sul
mercato, grazie a buone performance dei prodotti a livello generale; Microsoft ha
completato l’offerta di BI con un prodotto per il reporting, posizionandosi come player a
pieno titolo anche in questo mercato.
5
Come si nota dalla Errore. L'origine riferimento non è stata trovata., queste nuove
acquisizioni non sempre hanno portato a miglioramenti nella posizione di mercato delle
società acquirenti.
6
Indicato come leader sia da METASprectrum di META Group, sia da Gartner Research nel
Magic Quadrant, entrambi di aprile 2004.
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Fonte Gartner Research (Aprile 2004)
Infine, per quanto riguarda la situazione di mercato nell’ambito delle infrastrutture di
Data Warehouse, come si può osservare dalla seguente figura emerge la netta
leadership di Oracle.
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Figura 3 – Quote di mercato dei produttori di Data Warehouse
IBM Informix
Sybase Adaptive
Sybase Adaptive
IBM Informix
Server Enterprise
Server IQ
Dynamic Server Extended Parallel
Server
2%
2%
1%
IBM Legacy (IMS,
1%
VSAM, ecc)
Computer
IBM Red Brick
2%
NCR Teradata
Associates Ingres
2%
4%
1%
IBM DB2 (non
mainframe)
6%
IBM DB2 UDB
(MF/AS/400)
8%
Microsoft Analysis
Services
3%
SAS Institute SAS
DBMS
1%
Oracle 8i/9i
51%
Microsoft SQL
Server
16%
Fonte: The Data Warehousing Institute (TDWI) and Giga Information Group
2.2. Cenni alla situazione in Europa
La situazione internazionale si rispecchia perfettamente in quella europea. Le aziende
stanno affrontando cambiamenti complessi e si aspettano dalla tecnologia (e dalla
Business Intelligence) un aiuto per il mantenimento della competitività.
Secondo le stime di IDC il mercato della Business Intelligence in Europa Occidentale
raggiungerà i 2,5 miliardi di dollari nel 2006, con una crescita media annua del 14,9%.
Saranno in particolare i tool per Data Warehouse e per query e Reporting ad essere
richiesti con sempre maggiore frequenza.
Inoltre la soluzione di Business Intelligence attualmente più diffusa in Europa
Occidentale è Business Objects, che detiene il 14,7% del mercato.
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3. La situazione in Italia
Anche in Italia le previsioni di investimento nelle soluzioni di Data Warehouse e
Business Intelligence sono positive.
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Figura 4 – Evoluzione del ruolo dell’IT per le aziende italiane
Ruolo IT nel passato
Ruolo IT nel futuro
Migliorare l’efficienza dei processi
Migliorare il processo decisionale
Acquisire e distribuire i dati aziendali
Creare una conoscenza diffusa in
azienda
Elaborare le transazioni del cliente
Creare un legame di intimità col cliente
Supporto agli operativi
Trasformare i dipendenti in “operatori
della conoscenza”
Diffondere le informazioni tra i diversi
livelli decisionali
Diffondere le informazioni abbattendo i
livelli gerarchici
Ridurre i costi
Incrementare i profitti
Fonte: Siseco
Dopo l’eCommerce e il CRM, che fino al 2000 hanno beneficiato delle maggiori parti dei
budget, oggi sono l’ottimizzazione della gestione e l’analisi dei dati aziendali ad essere
oggetto privilegiato degli investimenti. Questa visione è condivisa dal 35% dei key
player7 intervistati da MATE.
Come si evince dalla Figura 4, l’analisi e la razionalizzazione dei dati aziendali e di
conseguenza le soluzioni di Business Intelligence e Data Warehouse, sono alcune delle
priorità legate all’IT. Questo provoca un particolare interessamento da parte delle
aziende che si rispecchia sul livello degli investimenti. Nel 2003 la crescita del mercato
del Data Warehouse è stata più contenuta rispetto all’anno precedente, ma comunque
ragguardevole (pari al 9%) e superiore al tasso di crescita complessivo del mercato del
7
Vale a dire software house che per fatturato, per specializzazione o per competenze distintive
sono riconosciute tra le più significative del settore.
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software e dei servizi. Il fatturato per la vendita di soluzioni e servizi di Business
Intelligence ha superato i 430 milioni di euro.
Figura 5 – Il mercato Data Warehouse e Business Intelligence in Italia
450
400
135,5
125,2
Milioni di euro
350
111,5
300
98,0
250
200
67,8
150
243,1
274,2
296,7
209,7
100
144,4
50
0
1999
2000
2001
Servizi
2002
2003
Software
Fonte: NetConsulting
La scelta dei fornitori e della loro offerta sta diventando sempre più selettiva, elemento
che svela come la Business Intelligence stia assumendo un ruolo sempre più importante
nel processo di integrazione della catena del valore dell’informazione. Anche il costo sta
passando in secondo piano. La scelta viene infatti presa sulla base di un mix di
elementi, tra cui funzionalità del prodotto, know how tecnologico e approccio settoriale
dell’azienda fornitrice, capacità dei vendor di far percepire i miglioramenti e possibilità di
instaurare una relazione stabile e continuativa con loro.
I vendor presenti in Italia
Tutti i maggiori operatori dell’offerta internazionale sono operativi anche sul mercato
italiano. La tabella di seguito riporta le modalità di presidio del mercato nazionale che,
come si vede, è nella totalità dei casi quella di una filiale italiana.
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Figura 6 – Gli operatori dell’offerta in Italia
Società
Tipologia di presenza in Italia
Ascential
Ascential Italia
Business Objects
Business Objects Italia
Cognos
Cognos Italia
Computer Associates
Computer Associates Italia
Hyperion
Hyperion Italia
Hummingbird
Hummingbird Italia
IBM
IBM Italia
Microsoft
Microsoft Italia
MicroStrategy
MicroStrategy Italia
Oracle
Oracle Italia
SAP
SAP Italia
SAS
SAS Italia
SPSS
SPSS Italia
Teradata
Teradata Italia
Fonte: MATE
I prodotti maggiormente impiegati a livello nazionale, secondo un’indagine di MATE
sulle software-house italiane sono riportati in Figura 7. Come si vede, Oracle ha il primo
posto, sebbene si tratti di un operatore non focalizzato, mentre Business Objects, leader
a livello europeo, copre la seconda posizione tra gli applicativi che le software house
italiane personalizzano per la propria clientela.
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Figura 7 – Prodotti su cui si basano gli applicativi di Business Intelligence e
Data Warehouse
Oracle
Business Objects
Microsoft
SAP
Ascential
Microstrategy
Computer Associates
SAS
Cognos
Hyperion Solutions
SPSS
Altro
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Fonte: MATE
4. I risultati della ricerca
Da una ricerca effettuata da MATE8 risulta che in Italia la percentuale di aziende dotate
(o che si stanno dotando o che prevedono di farlo a breve) di soluzioni di Business
Intelligence e di Data Warehouse è pari al 26,3% del totale di quelle intervistate.
Da notare come a fronte di un livello di diffusione ragguardevole, esiste ancora un quota
superiore al 6% di aziende che non conosce neppure il significato delle espressioni
“Business Intelligence” e “Data Warehouse”.
8
Il campione è rappresentato da circa 400 aziende medio – grandi (con numero di addetti
compreso tra 50 e 1000) rappresentative per dimensione, settore e area geografica la realtà
nazionale.
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Figura 8 – Presenza di Business Intelligence e Data Warehouse
Non conosce
il significato
del termine
6,2%
sì/in
realizzazione/p
revisto
26,3%
No
67,5%
Fonte: MATE
Analizzando i dati in base al settore di appartenenza, non si registrano particolari
differenze tra le aziende appartenenti ai comparti industria, commercio e servizi.
Se invece si scorpora il dato per dimensione aziendale, si evince che esiste una
correlazione positiva tra numero di addetti e infrastrutture per il Data
Warehouse/dispositivi per la Business Intelligence. Infatti nelle aziende con più di 200
addetti il dato sale al 42%.
Una valutazione interessante può essere fatta segmentando il campione sulla base
della propensione all’investimento in innovazione tecnologica, distinguendo tra
innovatori (aziende che affermano di essere orientate alla sperimentazione e all’utilizzo
di nuove tecnologie), prudenti (aziende che fanno proprie le innovazioni tecnologie in
ambito IT solo quando si sono dimostrate adatte alla soluzione di specifici problemi
dell’azienda) e follower (aziende che adottano una tecnologia IT solo quando questa è
diventata di uso comune).
In questo caso si registra una omogeneità nella presenza di Data Warehouse e
Business Intelligence, a differenza di altre applicazioni dove gli innovatori avevano
percentuali di utilizzo superiori alla media.
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Se si considerano i fattori chiave di successo, vale a dire le criticità per la
determinazione del loro successo, si nota come chi considera l’innovazione il suo punto
di forza si doti maggiormente di soluzione di Business Intelligence.
Un risultato in contrasto con le aspettative è apparsa la scarsa adozione di queste
soluzioni da parte delle imprese per le quali risultano più critiche l’informazione e le
risorse umane.
Figura 9 – Business Intelligence e Data Warehouse in base al fattore chiave di
successo
Innovazione
Risorse finanziarie
Tecnologia
Commerciale
Risorse umane
Informazione
80
90
100
110
120
Fonte: MATE
Numero indice: media Italia=100
Analizzando le tecnologie adottate dalle aziende, dal survey di MATE risulta che la
preferenza ricade soprattutto sui software ad hoc legati al gestionale in uso (18%).
Considerando invece soluzioni di Business Intelligence e Data Warehouse
“commerciali” la più utilizzata è quella prodotta da Microsoft (17%), seguita da quella di
SAP (14%).
Quanto al sistema di Reporting, nell’81% dei casi esso è articolato in base alla funzione
aziendale, mentre nel 30,5% dei casi è articolato per livello gerarchico9.
9
La somma è diversa da 100, in quanto in alcune realtà il reporting è ibrido.
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Figura 10 – Articolazione del sistema di Reporting
In base alla
funzione aziendale
Per livello
gerarchico
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%
Fonte: MATE
Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o
Data Warehouse
Solo l’8,6% delle aziende che si sono dotate di sistemi di Business Intelligence hanno
implementato o prevedono di implementare a breve soluzioni di Data Mining, mentre un
3,8% ritiene che la lettura dei dati attraverso sistemi di Data Mining non sia rilevante per
la propria attività aziendale.
Da notare come il 20,9% delle aziende che dispongono di sistemi di supporto al
trattamento dell’informazione e al processo decisionale non conoscono neppure il
significato dell’espressione “Data Mining”.
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Figura 11 – Utilizzo di funzioni di Data Mining
Non conosce
significato del
termine
20,9%
Sì
8,6%
No, non è
rilevante
3,8%
No
66,7%
Fonte: MATE
Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o
Data Warehouse
Riguardo ai potenziali vantaggi che si possono ottenere attraverso una soluzione di
Business Intelligence è emersa l’aspirazione a una migliore comprensione dei dati
aziendali. Il punteggio medio ottenuto è stato di 4,2310.
Oltre a questo sono stati segnalati: la possibilità di avere una visione d’insieme del
comportamento dell’azienda (4,04); disporre di un supporto informativo efficace nelle
attività di previsione (3,91); di migliorare il servizio al cliente (3,77); di guadagnare
velocità nel processo decisionale (3,74); di segmentare mercato e clienti in base ai dati
comportamentali – legati alle transazioni (3,21).
10
La votazione prevedeva una scala da 1 a 5 dove 1 rappresenta il minimo e 5 il punteggio
massimo.
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Figura 12 – Vantaggi della Business Intelligence e del Data Warehouse
Comprensione dati
Visione comportamento azienda
Supporto nelle previsioni
Miglioramento customer service
Velocità processo decisionale
Segmentazione mkt/clienti
1
2
3
4
5
Fonte: MATE
Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o
Data Warehouse
Con lo stesso metodo valutativo è stato richiesto quanto fosse strategica la possibilità di
disporre di dati aggregati e organizzati.
Quasi il 65% di queste imprese ha assegnato il punteggio massimo (5) all’affermazione,
un ulteriore 20% circa ha invece assegnato un punteggio “4”. Il punteggio medio è stato
di 4,44.
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Figura 13 – Strategicità della disponibilità di dati aggregati e organizzati
Molto strategica
Abbastanza
strategica
Né strategica né
non strategica
Poco strategica
Per niente
strategica
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Fonte: MATE
Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o
Data Warehouse
Per quanto riguarda, invece, il fronte delle maggiori difficoltà incontrate, è emerso che la
complessità del progetto (punteggio medio=3,12) e la lunghezza eccessiva dei tempi di
realizzazione (2,94) sono state le risposte con punteggio più elevato.
Seguono, nell’ordine: le difficoltà nel misurare il ritorno dell’investimento (2,55), le
resistenze culturali (2,54), i costi superiori al previsto (2,46), la necessità di training
sull’utilizzo delle applicazioni (2,2) e l’avere ottenuto risultati al di sotto delle aspettative
(1,96).
Da notare come i valori dei vantaggi siano notevolmente superiori a quelli delle difficoltà
di implementazione, che in un solo caso raggiungono il valore medio di 3,12. Questo
conferma ulteriormente l’importanza attribuita dalle aziende alla Business Intelligence e
al Data Warehouse, e come l’offerta sia già ad un buon livello di servizio.
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Figura 14 – Difficoltà nella realizzazione del progetto
Complessità progetto
Tempi lunghi
Difficoltà misurare ROI
Resistenze culturali
Costi > previsto
Training
Risultati < aspettative
1
2
3
4
5
Fonte: MATE
Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o
Data Warehouse
Se si analizzano le aziende che non hanno investito in queste soluzioni emerge che la
maggior parte di esse non percepisce il valore che può derivare dall’uso di applicazioni
di BI. Dalla Figura 15 si evince inoltre che una fetta rilevante del campione non ha
ancora preso in considerazione l’investimento.
Questo fa capire come ci sia ancora scarsa maturità e consapevolezza del valore
strategico dell’informazione, che invece è chiaro a chi ha già investito (Figura 12).
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Figura 15 – Freni all’investimento
Non trova valore
Non ha preso in considerazione
Costi elevati
Difficile misurare ROI
Resistenze culturali
Tecnologia immatura
Progetto complesso
Tempi lunghi
Altro
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Fonte: MATE
Base: Aziende che non hanno ancora sviluppato un progetto di Business Intelligence o Data
Warehouse ma ne conoscono il significato
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5. Consigli utili
Per un’azienda che intende investire in un progetto di Business Intelligence alcune
avvertenze sono fondamentali per implementare con successo il progetto:
•
Individuare e comprendere i processi decisionali e i flussi di informazione che
caratterizzano la propria organizzazione.
•
Se si parte in maniera sperimentale coinvolgendo inizialmente una o due aree
funzionali dell’azienda, ricordarsi che ogni scelta in merito deve comunque essere
ispirata a un progetto complessivo.
•
Il Data Warehouse è il cuore della Business Intelligence. Essere molto accorti nella
sua implementazione.
In particolare, i momenti chiave sono:
!
L’analisi delle fonti di dati;
!
L’analisi dei requisiti di cui si vuole dotare il sistema in funzione delle
caratteristiche e del ruolo degli utilizzatori finali;
!
La progettazione logica;
!
La progettazione fisica;
!
La scelta dei tool di ETL.
•
Nella scelta del fornitore considerare il trade off tra funzionalità e integrabilità tra i tool
scelti, oltre il livello di affidabilità dello stesso.
•
Cercare di superare subito le barriere culturali e organizzative interne che si potrebbero
verificare con la realizzazione del progetto.
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Glossario
Business
Analytics
Tutte le tecnologie e le metodologie necessarie alla gestione e
all’utilizzo in maniera strategica del bagaglio di dati aziendali
disponibili.
Business
Intelligence
Tutti i processi, le tecnologie e i tool grazie ai quali è possibile
trasformare i dati in informazioni necessarie per creare conoscenza
e quindi piani d’azione.
Data Warehouse
È il “deposito” dove vengono raccolte tutte le informazioni
provenienti da varie fonti .
Data Mining
Soluzioni per scoprire le informazioni che si celano all’interno di
grandi volumi di dati.
ETL
Extract-Transform-Load. Tool necessari per riempire i Data
Warehouse.
OLAP
OnLine Analytical Processing. Metodo di successo e analisi flessibile ai
dati.
Reporting
Soluzione per la rappresentazione grafica delle informazioni
analizzate.
Documento reperibile, assieme ad altre monografie, nella sezione Dossier del sito www.sanpaoloimprese.com
Documento pubblicato su licenza di MATE - IT RESEARCH AND CONSULTING
Copyright MATE - IT RESEARCH AND CONSULTING
Fonte: Osservatorio Net Economy - Commercio Elettronico Italia - MATE