Differenziarsi dai concorrenti attraverso l'innovazione nella Business Intelligence

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1 Thought Leadership Paper ideato da Forrester Consulting per conto di SAP Differenziarsi dai concorrenti attraverso l'innovazione nella Business Intelligence Utilizzo ottimale di strumenti nuovi ed esistenti per big data, analisi e BI Maggio 2013

2 Sommario Le opinioni dei responsabili d azienda... 2 Le informazioni: fattore di differenziazione nella capacità competitiva... 4 La mancanza di agilità: ostacolo alla realizzazione di una BI efficace... 5 L'equilibrio tra controllo e agilità: essenziale per creare una BI solida... 8 Le tecnologie innovative: un aiuto per ottenere il massimo valore dalla BI CONCLUSIONI Appendice A: Metodologia Appendice B: Note finali , Forrester Research, Inc. Tutti i diritti riservati. È severamente proibita la riproduzione non autorizzata. Le informazioni si basano sulle migliori risorse disponibili. Le opinioni riflettono il giudizio al momento della redazione e sono soggette a cambiamenti. Forrester, Technographics, Forrester Wave, RoleView, TechRadar e Total Economic Impact sono marchi di Forrester Research, Inc. Tutti gli altri marchi sono proprietà delle rispettive società. Per ulteriori informazioni, visitare il sito [1-M0XFQR] Informazioni su Forrester Consulting Forrester Consulting offre servizi di consulenza indipendenti e obiettivi basati sulla ricerca e destinati ai leader che desiderano affermarsi con successo all'interno delle loro organizzazioni. I servizi di Forrester Consulting, che possono variare da brevi sessioni di strategia a progetti personalizzati, mettono direttamente in comunicazione il cliente con esperti di ricerche di mercato, in grado di applicare le loro competenze agli specifici problemi aziendali. Per ulteriori informazioni, visitare Pagina 1

3 Le opinioni dei responsabili d azienda Lo spostamento verso l'economia digitale ha dato origine a un ambiente economico globale ricco di sfide, a cicli produttivi sempre più brevi e a cambiamenti di vasta portata che influenzano lo scenario competitivo. Le aziende devono sapersi adattare a questo nuovo mondo, se vogliono sopravvivere. È, inoltre, chiaro che i dati sono diventati una risorsa aziendale fondamentale, e non solo per quelle aziende le cui attività principali si basano sulla vendita di contenuti. Esiste un aspetto ancora più importante: alcuni Solo il 17% delle organizzazioni considera gli ambienti di BI estremamente maturi e meno di una su cinque ritiene che i propri progetti di BI siano stati di grande successo. In genere le aziende utilizzano solo il 10% dei dati per le analisi e i processi decisionali. segnali indicano che i nuovi modi di sfruttare i dati a livello tattico e strategico stanno aumentando il divario tra le organizzazioni leader di mercato e le altre aziende. Trarre il massimo valore dai dati di un'azienda non è automatico. I dati hanno ben poco valore senza le tecnologie che ne facilitano la conversione in informazioni significative, fornite in modo tempestivo e con un personale esperto che le sappia utilizzare come base per i processi decisionali. Molte organizzazioni sono frenate da processi, infrastrutture tecnologiche e strumenti di Business Intelligence obsoleti rispetto agli obiettivi che dovrebbero raggiungere. Esistono però anche aziende che stanno sfruttando le innovazioni più recenti nella tecnologia della BI, come la visualizzazione interattiva e l'analisi dei big data, per raggiungere i propri obiettivi. Nel febbraio 2013 SAP ha commissionato a Forrester Consulting uno studio su come le innovazioni nella BI, nell'analisi e nei big data stanno aiutando le aziende a raggiungere risultati di business importanti. Uno degli obiettivi principali dello studio era di identificare i fattori che differenziano le aziende leader dalle altre per l adozione e l utilizzo delle tecnologie innovative nella BI, nell'analisi e nei big data. Forrester ha condotto delle analisi approfondite, coinvolgendo a livello internazionale 330 responsabili nella BI e ha individuato una forte correlazione tra il successo delle aziende e l'adozione di strumenti innovativi per la BI, l'analisi e i big data. In questo documento viene spiegato cosa distingue le società leader dalle altre quando si tratta di sfruttare le tecnologie innovative nella BI e nell'analisi e quali passi bisogna compiere per rimanere un'azienda leader o per diventarlo. Principali risultati Lo studio svolto da Forrester ha evidenziato i seguenti risultati: La maggior parte delle organizzazioni considera i dati una risorsa strategica fondamentale. Le società riconoscono che i dati sono cruciali per la gestione efficiente ed efficace di un azienda e molti considerano le informazioni come un fattore di differenziazione dai concorrenti. Tuttavia, mentre la maggior parte degli intervistati ritiene di dare un'importanza centrale ai dati, solo metà di essa li utilizza a supporto dei processi decisionali ed è chiaro che alle aziende rimane un grande potenziale per raggiungere nuovi benefici. Esiste una correlazione tra la maturità della BI e ottimi risultati aziendali. Sebbene le relazioni tra causa ed effetto siano difficili da dimostrare, il presente studio nonché l'ulteriore ricerca e altre analisi indipendenti condotte da Forrester hanno rilevato una correlazione tra la maggiore maturità della BI e le migliori prestazioni aziendali, dimostrate con la crescita annua del business. Le aziende con i risultati migliori (cioè con una crescita annua del 15% o superiore) hanno riportato i maggiori successi nella BI (Figura 1). Pagina 2

4 Le nuove funzionalità di BI permettono alle aziende di affrontare nuove sfide con sicurezza. Le tecnologie come l'analisi predittiva e le tecniche dei big data permettono alle società di utilizzare in modo ottimale crescenti ed eterogenei volumi di dati, spesso in tempo reale, per trarre il massimo vantaggio. Le tecnologie di visualizzazione dei dati e le soluzioni di self-service rendono ulteriormente efficace il processo decisionale, facilitando la lettura dei modelli e fornendo un facile ai responsabili delle decisioni. Le aziende leader sono più portate a utilizzare le tecnologie innovative. Sebbene anche in questo caso non sia appropriato speculare sulla relazione tra causa e effetto, i dati dimostrano che le società con i risultati migliori utilizzano maggiormente le tecnologie innovative come l'analisi predittiva, i big data, la visualizzazione dei dati interattiva e il cloud computing. Queste aziende sono, inoltre, più propense a dotare gli utenti finali di strumenti self-service. Gli ambienti di BI agili sono essenziali e richiedono basi solide. Le esigenze aziendali e i requisiti normativi sono oggi in rapida evoluzione e richiedono una tecnologia in grado di stare al passo. Le organizzazioni riconoscono sempre di più l'importanza di avere ambienti agili come prerequisito per garantire la disponibilità dei dati giusti alle persone giuste nel momento giusto. Un rapporto di lavoro positivo e costruttivo tra l'area business dell'azienda e l'it aiuta a trovare il corretto equilibrio i controlli e la flessibilità. Figura 1 Il successo della BI equivale spesso al successo dell'azienda "Indicare il grado di successo delle iniziative di BI tipiche della propria azienda." Crescita del business del 15% o superiore Crescita negativa del business o fino al +4% Prevalentemente di molto successo 9% 35% Prevalentemente di successo 40% 46% In parte di successo 19% 37% In parte fallimentare Prevalentemente fallimentare Non so 3% 4% 1% 2% 5% Base: 131 responsabili di decisioni sulla BI (79 con crescita del business da negativa a +4%; 52 con crescita del business del 15% o superiore) Fonte: studio condotto da Forrester Consulting per conto di SAP, aprile 2013 Pagina 3

5 Le informazioni: fattore di differenziazione nella capacità competitiva Il costante cambiamento è la "nuova normalità" in un mondo in cui le difficili condizioni economiche si aggiungono alla pressione di un ambiente sempre più complesso e competitivo. Per la maggior parte delle aziende rimanere legate allo status quo non è un'opzione. Se proprio serviva un monito, è bastato vedere la serie di brand noti che negli ultimi anni ha vissuto una crisi o è finita in amministrazione controllata. I responsabili delle decisioni, dai dirigenti agli operativi, devono reagire trovando nuovi modelli per migliorare i risultati aziendali attraverso l aumento dei profitti, l'espansione della quota di mercato e la conquista o il mantenimento della leadership rispetto ai concorrenti. Per molti, i concorrenti potrebbero rivelarsi società che in passato non lo erano o perché non erano ancora nate o perché lavoravano in settori differenti. Per poter rispondere a queste pressioni competitive, ai responsabili non bastano i dati: hanno bisogno di dati che vadano oltre i numeri legati alle prestazioni aziendali. Come potrebbero altrimenti seguire gli andamenti della linea di produzione, i livelli dell inventario o la gestione della supply chain in un specifico momento? Con quanto anticipo riescono a capire che qualcosa non va come dovrebbe, anche in ambiti non finanziari, ma che potrebbero influire sui risultati della società, come la percezione del marchio, il comportamento dei clienti e altri aspetti che non compaiono nella contabilità generale? La distribuzione affidabile e sicura dei dati giusti alle persone giuste richiede in genere una strategia per la gestione delle informazioni all interno dell azienda. Lo sviluppo e l'implementazione di una strategia di questo tipo non sono un compito semplice, in particolare quando si tende a oltrepassare i limiti dell'organizzazione. D'altro canto, una strategia per la diffusione efficace delle informazioni offre numerosi vantaggi. Che si tratti di risolvere vecchi problemi o di identificare nuovi flussi di reddito, dotare i responsabili delle decisioni e gli esperti di settore degli strumenti adeguati e dell'accesso ai dati utili sta diventando sempre più un requisito essenziale. In questo e in altri studi, Forrester ha rilevato che le società che riconoscono il valore dei dati in loro possesso: Ottengono numerosi vantaggi. Quando nell analisi è stato chiesto in che modo le aziende utilizzano le informazioni, il 75% degli intervistati ha risposto di trattare le informazioni come una risorsa strategica e il 70% ha dichiarato di assumere le decisioni sulla base dei dati. Queste organizzazioni ottengono vantaggi tangibili e intangibili, come la possibilità di assumere decisioni aziendali più consapevoli, controllare i risultati dei processi e aumentare la soddisfazione dei clienti. Allo stesso tempo, è anche chiaro che esiste ancora molto potenziale da sfruttare per realizzare altri vantaggi (Figura 2). Realizzano risultati tangibili. I business case per avviare la BI possono essere difficili da creare. Mentre i vantaggi intangibili sono enormi, per supportare l'argomentazione occorrono dati concreti. Sebbene le relazioni tra causa ed effetto siano difficili da dimostrare, in un recente studio di Forrester, è stata individuata una correlazione tra una maggiore spesa nella BI (11,9% contro 9,5% delle spese totali per l'it) e la maggiore crescita aziendale nell'arco degli anni (oltre il 15% di aumento del business). Anche questa ricerca indipendente supporta i risultati di Forrester: le aziende che adottano le decisioni sulla base dei dati registrano dei risultati e una produttività del 5-6% superiori rispetto a quanto ci si attenderebbe considerando i loro investimenti e l'utilizzo dell'it. 1 Pagina 4

6 Possono sfruttare le informazioni per migliorare i processi aziendali esistenti o identificare nuovi modelli di business. Un utilizzo efficace dei dati permette alle aziende di ottimizzare lo sviluppo dei prodotti, le comunicazioni di marketing e i processi per mantenere o guadagnare un vantaggio competitivo. Anche le aziende a rischio di disintermediazione possono trarre benefici attraverso l'individuazione di nuovi flussi di valore basati sui dati. Sta, inoltre, emergendo una nuova tendenza basata a oggi su episodi : le società utilizzano sempre più spesso i dati come valuta di scambio nelle negoziazioni dei prezzi. Il rischio potenziale è elevato come nel periodo in cui le aziende cominciavano a sviluppare i primi passi nell online: come già abbiamo assistito con l'avvento dell'ebusiness, l'agilità delle informazioni può potenzialmente trasformare il panorama economico, tutti tentano di sfruttare il vantaggio di essere tra i primi a ottenere flussi di dati di valore (first-mover advantage). Figura 2 Il trattamento dei dati come risorsa strategica: i vantaggi aziendali che ne derivano "L'implementazione della BI ha consentito alla nostra organizzazione di ottenere i seguenti vantaggi aziendali". Assunzione di decisioni aziendali più consapevoli Miglioramento della coerenza e della qualità dei dati Miglioramento della pianificazione aziendale Monitoraggio delle prestazioni dei processi Garanzia della conformità e riduzione dei rischi Aumento dell'interazione con il cliente e della sua soddisfazione Aumento e ottimizzazione delle prestazioni dei processi 59% 55% 55% 49% 48% 48% 48% Base: 330 responsabili di decisioni sulla BI che hanno affermato che la propria azienda è basata sui dati o utilizza le informazioni come risorsa strategica Fonte: studio condotto da Forrester Consulting per conto di SAP, aprile 2013 La mancanza di agilità: ostacolo alla realizzazione di una BI efficace Per capire come procedono le attività e i processi, la BI è fondamentale. Il successo completo della BI non è, però, ancora alla portata della maggior parte delle organizzazioni: mentre il 46% degli intervistati ha definito le proprie iniziative di BI prevalentemente di successo, solo il 19% le giudica prevalentemente di molto successo. Che cosa significa? In passato creare ambienti di BI scalabili, affidabili e con funzionalità complete rappresentava una sfida; oggi i moderni strumenti e le nuove tecniche hanno ampiamente permesso di risolvere questi problemi. L'agilità e la flessibilità, tuttavia, pongono un'altra questione. Solo il 25% degli intervistati ha definito il proprio ambiente di BI molto agile. La causa più probabile sono le tecnologie e le architetture di BI delle generazioni precedenti, che sembrano avere un grave effetto collaterale: un costante arretrato di richieste aziendali. È il classico problema della coda "first in, first out" (FIFO), dove le nuove richieste di BI arrivano a una frequenza superiore di quella con cui vengono gestite e risolte. Ecco alcuni motivi alla base di questa situazione: Pagina 5

7 Il volume architettonico della BI rimane piuttosto complesso. In una normale azienda di grandi dimensioni con numerosi rami di attività presenti in più aree geografiche, il numero di componenti che deve essere messo insieme per creare soluzioni di BI complete end-to-end raggiunge talvolta alcune dozzine. Raramente tutti i componenti sono forniti dallo stesso fornitore, e anche in questo caso è possibile che alcuni di questi componenti siano stati acquisiti recentemente e non siano stati integrati perfettamente. I problemi dell'integrazione iniziano con l'estrazione, l'integrazione, l'unione e l'aggregazione dei dati provenienti da numerose, se non migliaia, fonti di dati. Inoltre, anche se la creazione di un data warehouse aziendale fa parte della strategia, è un'idea che non viene mai realizzata completamente. Un ultimo aspetto, ma non meno importante, è che raramente un unico tool di BI è in grado di soddisfare tutte le esigenze. Ne deriva che l'it deve gestire il supporto e l'integrazione di più piattaforme: il 49% degli intervistati ha dichiarato che i propri ambienti di BI si basano su oltre 10 piattaforme differenti, inclusi i sistemi di gestione dei database (DBMSes); i sistemi per l estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL); i sistemi di BI e di gestione dell'anagrafica (Master Data Management). L'implementazione della BI richiede l'utilizzo di procedure ottimali e la capacità di sfruttare le esperienze passate. L'utilizzo di procedure ottimizzate e l'apprendimento dagli errori passati rappresentano un contributo al successo delle implementazioni di BI molto più significativo di quanto lo siano la tecnologia e l'architettura da sole, per numerosi motivi. Innanzitutto, l'architettura e le implementazioni di BI end-to-end richiedono sforzi di integrazione strettamente coordinati per riunire i molteplici componenti come il sourcing dei dati, l'integrazione, la modellazione, la metrica, le query, i report, i dashboard, i portali e le notifiche. In secondo luogo, non è facile definire i requisiti futuri in ambito BI in quanto il clima imprenditoriale e normativo può cambiare in modo significativo e in poco tempo. Infine, non sarà mai facile raggiungere un accordo sui dati fondamentali e sulle loro definizioni. Questo è il motivo per cui creare strategie, processi e applicazioni di BI di successo richiede anni di esperienza, e, talvolta richiede anche di imparare da implementazioni fallite. Gli obiettivi della strategia di business e quelli dell'it non sono sempre allineati. Gli utenti aziendali tendono a concentrarsi sulla soddisfazione dei propri clienti, come la conclusione di un affare o il lancio di un prodotto. Gli obiettivi dell'it, invece, riguardano in genere l'aspetto più tecnico, spesso diverso dagli obiettivi fissati dalle divisioni d business. La standardizzazione e la razionalizzazione degli strumenti e delle piattaforme aiutano sicuramente a mitigare i rischi operativi e creare solide fondamenta per il futuro. Tuttavia questi obiettivi possono diventare dei vincoli se non sono allineati con le esigenze aziendali. Le strutture di supporto della BI esistenti spesso non soddisfano più le esigenze dell azienda. Persino le organizzazioni che hanno creato centri di competenza di BI ritengono che, in molti casi, questi centri non siano più adatti allo scopo per i quali erano nati. Generalmente incentrati sull'it o per un progetto specifico, questi centri utilizzano spesso metodologie adatte ai requisiti di reporting normativi e fiscali, ma non sono adatti alle esigenze in continua evoluzione dei responsabili delle decisioni di oggi. Associato alla velocità di business e alle pressioni competitive in continua crescita, il disallineamento degli obiettivi tra l'it e le divisioni di business determina una sottovalutazione degli standard aziendali nell'interesse del semplice completamento dell'attività. Ad esempio, solo un terzo degli intervistati ha affermato che gli utenti aziendali attenderebbe lo sviluppo di applicazioni aziendali nuove o aggiornate. I restanti due terzi ha affermato che i propri utenti aziendali si creano da soli le applicazioni, utilizzando fogli di calcolo o altri strumenti basati sempre su PC (Figura 3). Le risposte dello studio di Forrester hanno anche indicato che il 40% degli ambienti di BI sono gestiti o dall'area business o dall'it, con scarso coordinamento. Pagina 6

8 Figura 3 Gli utenti aziendali cercano alternative personali quando l'it non riesce a stare al passo "Indicare come si comportano gli utenti aziendali rispetto allo sviluppo delle applicazioni di BI (report, dashboard). Dati in %". Creano le proprie applicazioni utilizzando fogli di calcolo e altre applicazioni per PC 38% Attendono che siano pronte le applicazioni aziendali nuove o aggiornate 34% Creano le proprie applicazioni per risolvere le esigenze nell'immediato, successivamente passano alle applicazioni aziendali quando sono pronte 25% Base: 330 responsabili di decisioni sulla BI (le risposte "Non so" e "Altro" non sono incluse) Fonte: studio condotto da Forrester Consulting per conto di SAP, aprile 2013 E innegabile il fatto che i requisiti della BI cambino più rapidamente di quanto riesca a fare l IT. Anche quando è progettata e distribuita rispettando tutte le regole, un'applicazione di BI può diventare obsoleta lo stesso giorno in cui viene implementata. Persino poche settimane per la progettazione, la creazione e l'implementazione di un'applicazione di BI potrebbero essere troppe. Che si tratti di una fusione o un'acquisizione inattesa, della minaccia di un nuovo concorrente, di una nuova struttura di gestione o di nuovi requisiti di reporting normativi, le motivazioni che riducono la durata di vita di un'applicazione di BI a giorni o settimane anziché a mesi o anni sono numerose. Per questo motivo è essenziale disporre di un ambiente di BI che sia agile in tutti i sensi: sviluppo di software, organizzazione e tecnologie. Potrebbe esserci anche una stretta relazione con il successo aziendale: sebbene non sia appropriato speculare sulla causa e sull'effetto, vale la pena notare che le società con i risultati di business migliori (crescita del 15% o superiore) hanno riportato una maggiore presenza di ambienti di BI altamente agili (Figura 4). Figura 4 Le organizzazioni con i risultati di business migliori dispongono degli ambienti di BI più agili "Indicare il livello di agilità, flessibilità e adattabilità dell'ambiente di BI della sua azienda". Percentuale Crescita del 15% o superiore Crescita negativa o fino al 4% media Altamente agile 13% 42% 25% Agile in parte 38% 53% 53% In parte rigido 13% 23% 16% Altamente rigido Non so 2% 6% 4% 5% 3% 4% Base: 131 responsabili di decisioni sulla BI (79 con crescita del business da negativa a +4%; 52 con crescita del 15% o superiore) Fonte: studio condotto da Forrester Consulting per conto di SAP, aprile 2013 Pagina 7

9 L'equilibrio tra controllo e agilità: essenziale per creare una BI solida Pur essendo fervidi sostenitori di una BI agile, dobbiamo sottolineare che per "agile" non si intende un ambiente "libero a tutti", dove chiunque dotato di un budget e di competenze tecniche può procurarsi o creare soluzioni di BI personali. A parte i rischi e i costi potenziali, questo tipo di approccio rafforza la presenza di dati isolati e ne crea di nuovi, l'opposto di quanto occorre fornire ai responsabili delle decisioni che necessitano sempre di più di una visione del lavoro a 360 gradi e in tempo reale. D'altro canto, un'architettura di BI completamente centralizzata, sebbene offra vantaggi ovvi, spesso diventa un ambiente pigro e poco reattivo. Tutte le nuove richieste passano attraverso un flusso interminabile di comitati direttivi, processi di approvazione e altri ostacoli burocratici. Inoltre, un approccio centralizzato eccessivamente rigido porta esattamente alla situazione che tenta di tenere sotto controllo: il ritorno degli utenti aziendali ai fogli di calcolo o l'acquisto di soluzioni di BI personali da differenti fornitori di IT. Spesso i reparti IT mancano dei finanziamenti adeguati per il supporto su scala aziendale e incorrono, quindi, continuamente in debiti tecnici. Tuttavia questo non deve essere uno svantaggio: con un adeguato finanziamento della strategia di business e degli investimenti di IT in strumenti e architetture nuovi e più agili, è possibile trovare la giusta combinazione di governance, proprietà, gestione, controlli, mitigazione dei rischi e agilità dell'area business e dell'it. Le caratteristiche principali di un ambiente di distribuzione di BI sono : Garanzia di un adeguato equilibrio tra controllo e agilità. Che si tratti del controllo o dell'agilità, il troppo o il troppo poco possono condurre facilmente al disastro. Lo squilibrio tra controllo e flessibilità potrebbe generare situazioni inefficienti come la dittatura o l'anarchia, mentre la giusta combinazione di questi due aspetti produrrà il risultato ottimale: la democrazia (Figura 5). Considerazione e risoluzione dei rischi relativi all'agilità. Le organizzazioni non possono diventare più flessibili senza mitigare i rischi e al giusto costo. Verifica della corrispondenza tra la natura delle informazioni e delle decisioni Le decisioni critiche per il business, come la valutazione della quantità di prodotto da ordinare o la scelta di un componente per il motore, devono essere assunte sulla base di informazioni attendibili e convalidabili. Le decisioni meno importanti o non critiche per le attività quotidiane possono essere assunte sulla base di fonti che non sempre sono da convalidare. Inoltre, le organizzazioni combinano sempre più spesso i dati interni con fonti esterne, senza essere a conoscenza dei controlli di qualità dei dati forniti dalle terze parti. Ciò significa che non è sempre possibile utilizzare l'attendibilità delle informazioni come criterio principale su cui basare o meno le decisioni; in futuro la valutazione rischio-beneficio sarà ugualmente importante. Crescita del centro di competenza di BI (BICC, BI competency center) in un centro di soluzioni di BI (BISC, BI solutions center) agile. Il ruolo di un centro di soluzioni di BI va oltre quello di un centro BICC tradizionale, come indicato nella definizione di Forrester: Un centro BISC è una "struttura organizzativa fisica o virtuale, interfunzionale e permanente, liberamente associata ai concetti di flessibilità e agilità, responsabile della governance e dei processi necessari a fornire o ad ageolare la distribuzione di soluzioni di BI di successo, nonché fornitore istituzionale, protettore e forum per le procedure ottimali di BI" (Figura 6). Pagina 8

10 Separazione fra preparazione dei dati e loro utilizzo. Il prerequisito è la buona volontà da parte dell'area business di assumere la proprietà dei dati. Con la presenza di questo requisito, tutti possono concentrarsi su ciò che fanno meglio: ai professionisti IT compete la gestione della preparazione dei dati, come l'integrazione dei dati, i metadati e il data warehousing, mentre i professionisti dell'area business possono concentrarsi sui propri report, le query ad hoc e i dashboard, utilizzando gli strumenti che sono stati scelti insieme all'it o che risultano conformi agli standard aziendali. Figura 5 Equilibrio tra controllo e agilità della BI Fonte: "Build An Agile BI Organization", Forrester Research, Inc., 25 gennaio 2013 Figura 6 Centro di eccellenza di BI con separazione fra la preparazione dei dati e il loro utilizzo Fonte: "Build An Agile BI Organization", Forrester Research, Inc., 25 gennaio 2013 Pagina 9

11 Le tecnologie innovative: un aiuto per ottenere il massimo valore dalla BI Negli ultimi mesi sono state sviluppate nuove tecnologie e tecniche con l obiettivo di dotare le organizzazioni dell'agilità e della flessibilità necessarie ad assumere le decisioni nei tempi giusti, sulla base di informazioni complete relative alle prestazioni dell'azienda, alle transazioni con i clienti, La BI non è una tecnologia; per noi è una capacità aziendale. Non si possono modificare le prestazioni e cambiare solo leggermente i nuovi requisiti. Abbiamo bisogno di una tecnologia che si adatti all'istante ai nuovi requisiti". (Capo della BI, azienda di beni di consumo, USA) alle nuove tendenze di mercato e via di seguito. Alcuni di questi strumenti sono stati, inoltre, progettati per fornire le informazioni ai diretti interessati esattamente nel momento in cui servono. Per correttezza diciamo che non tutte queste tecnologie, o i principi alla loro base, sono nuovissime. In effetti, alcune di queste tecnologie sono disponibili da anni, sia per l'elaborazione di grandi volumi di dati in parallelo, sia per la visualizzazione dei dati. La novità consiste in una combinazione di innovazione del software per rendere gli strumenti sia più potenti, che più semplici da utilizzare, e di miglioramenti nell'hardware che rendono disponibile una potenza di elaborazione ad alte prestazioni a prezzi competitivi. Le innovazioni fondamentali sono cinque (Figura 7): Figura 7 Cinque innovazioni fondamentali Cinque innovazioni fondamentali Strumenti self-service Visualizzazione interattiva Analisi predittiva Analisi dei big data Modelli di distribuzione basati sul cloud Fonte: Forrester Research, Inc. Strumenti self-service. La funzione di questi strumenti è di aiutare le aziende a lavorare sul principio organizzativo della separazione fra la preparazione dei dati e il loro utilizzo. Permettendo ai professionisti dell'area business di scrivere i propri report o le proprie query o di realizzare i propri dashboard, si evita che siano gli specialisti di BI a crearli, evitando così un ciclo dispendioso in termini di tempo che, anche quando condotto in modo corretto, porta in genere ad altri problemi. Gli strumenti self-service non permettono solo ai professionisti di BI e del business di evitare questo "Alcuni problemi legati all'utilizzo di tecnologie e approcci di BI tradizionali riguardano il fatto che nel passaggio tra gli utenti e l'it si perdono alcune informazioni. Più si dota un'attività di tecnologie di BI self-service, meno perdite si registrano in questo passaggio" (responsabile IT, industria chimica, Australia) ciclo frustrante e apparentemente interminabile, ma permettono ai professionisti dell'area business di porre le domande giuste e non quelle che i professioni di BI o IT immaginano di potersi sentir rivolgere. Pagina 10

12 Visualizzazione interattiva. La visualizzazione dei dati in una forma o nell'altra è disponibile da anni e nessuno dubita che sia molto più semplice e più pratico estrarre i dati più importanti quando sono presentati in una mappa termica o vedere le tendenze e rilevare i modelli quando sono mostrati in un grafico o in una carta geografica. Tuttavia, anche il quadro più complesso può raccontare solo una parte della storia. A meno che non sia possibile analizzare a fondo i dati sottostanti "I nostri dati sono troppo complessi per dei database relazionali; sono troppo ampi. Una transazione per noi è un singolo evento per la prova di un farmaco. Si pensi alla quantità di attributi di ciascuna transazione: altezza e peso del paziente, età, sesso, tipo di sangue, colore degli occhi e dei capelli, storia clinica (che a sua volta può avere centinaia di attributi), genoma, stile di vita. In pratica migliaia di attributi. I soliti strumenti OLAP, che sono in grado di analizzare un numero massimo di elementi contemporaneamente, qui non sono utili. Occorrono funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati " (dirigente IT, azienda farmaceutica, USA). "Dobbiamo comprendere meglio le motivazioni che spingono i nostri clienti ad acquistare di nuovo i nostri prodotti. La nostra velocità di conversione online è troppo lenta" (responsabile senior della divisione marketing, istituto di assicurazione europeo). Attenzione: non tutti gli strumenti di analisi dei big data sono adatti a "livello aziendale" e molti restano sperimentali e poco sviluppati. direttamente dalla visualizzazione, il loro valore sarà limitato se l'utente dovrà utilizzare altri strumenti o interfacce per ottenere il dettaglio necessario a raggiungere una comprensione e una visione più profonda. Analogamente, gli utenti potrebbero voler passare agevolmente tra le diverse visualizzazioni, dal momento che non è sempre ovvio, ad esempio, quale tipo di grafico rappresenterebbe al meglio un particolare insieme di dati. Esistono, inoltre, società che richiedono strumenti avanzati di visualizzazione delle informazioni, resi necessari dalla complessità dei dati. Tutte queste esigenze vengono sempre più spesso soddisfatte con nuovi strumenti e aggiornamenti, che mettono a disposizione degli esperti di settore le funzionalità necessarie. Analisi predittiva. La capacità di prevedere ciò che potrebbe accadere, o che è probabile che accada, sta diventando un valore sempre più essenziale nei moderni ambienti competitivi e in costante evoluzione. Ad esempio, in settori come i servizi pubblici di fornitura di beni o servizi, la manifattura o l'estrazione, i costi di gestione e i tempi di inattività possono essere ridotti grazie alla capacità di prevedere la durata delle attrezzature. Le aziende dei beni di consumo possono migliorare l'efficacia delle proprie campagne di marketing utilizzando l'analisi predittiva, ad esempio i tassi di abbandono in qualsiasi settore possono essere ridotti adottando le misure adeguate una volta identificati i clienti più a rischio. I risultati sui pazienti possono essere migliorati prevedendo quale farmaco sarà probabilmente più efficace o quale avrà effetti indesiderati. L'elenco dei potenziali casi di utilizzo è interminabile ed è giusto prevedere che le organizzazioni che scelgono di non utilizzare queste tecniche prima o poi si troveranno in una situazione di svantaggio rispetto ai propri concorrenti. Analisi dei big data. Di quest'area di tecnologia se ne è parlato più delle altre negli ultimi 18 mesi. Innanzitutto c'è una discussione in corso sulla definizione, che si scelgano le tre V (volume, varietà, velocità) o si aggiunga la quarta V (variabilità) o via di seguito; queste discussioni sono, in ultima analisi, meno importanti del valore che le tecniche di analisi dei big data possono portare a un'azienda. Queste tecniche includono l'elaborazione in Insieme di competenze, tecniche e tecnologie per la gestione dei dati su vasta scala agile e accessibile (definizione di Forrester) parallelo di grandi volumi di dati, i sistemi di gestione dei database specifici per la BI (DBMS) come quelli in formato a colonne o in-memory; l'analisi dei dati non strutturati (ad esempio, l'estrazione delle entità semantiche, l'elaborazione dei linguaggi naturali o simili); l'analisi dei dati in streaming a bassa latenza. In passato queste tecnologie erano troppo costose per la maggior parte delle organizzazioni. Con lo sviluppo di soluzioni dal prezzo più competitivo la situazione è cambiata. Queste soluzioni possono risolvere molte esigenze di gestione e di analisi dei dati, che sono esterni alle capacità degli ambienti di BI Pagina 11

13 tradizionali. Le soluzioni di big data non sostituiscono queste soluzioni, ma si stanno integrando sempre di più nel panorama di BI, dal momento che un volume sempre maggiore di dati rilevanti per i responsabili del business risiederà all'esterno dei sistemi di BI e di reporting. Per amor del vero, occorre dire che ci sono state anche numerose polemiche sulle tecnologie dei big data, che, se scelti con saggezza, possono tuttavia portare benefici immensi. Modelli di distribuzione basati sul cloud. Questi modelli includono una serie di tecniche e tecnologie differenti, alcune delle quali sono più sicure e mature di altre. Queste tecniche e tecnologie condividono il principio di liberare le risorse aziendali per concentrarle su attività di tipo mission-critical, nonché di fornire potenzialmente una flessibilità e un'agilità superiori per affrontare i cambiamenti dei requisiti, e la riduzione delle spese in conto capitale. Il cloud computing include: Servizi gestiti da provider di terze parti Hosting di applicazioni da provider di terze parti Cloud pubblico Cloud privato Le organizzazioni leader fanno un maggiore uso di tecnologie di BI innovative. In questo studio non abbiamo esplorato solo l'adozione di nuove tecnologie di BI, ma abbiamo anche sondato la relazione tra la maturità della BI e l'utilizzo delle tecnologie di BI innovative descritte nelle sezioni precedenti. Abbiamo, inoltre, verificato se c'era una relazione tra i risultati aziendali (espressi in termini di tasso annuale di crescita del business) e la distribuzione di tali tecnologie. Abbiamo rilevato quanto segue: La maturità della BI e l'uso di tecnologie di BI innovative sono correlati. Le aziende che ritengono gli ambienti di BI maturi o molto maturi hanno con più probabilità distribuito strumenti di visualizzazione dei dati interattivi e utilizzano più spesso l'analisi predittiva, nonché le tecnologie di analisi dei big data. In queste organizzazioni gli strumenti di self-service si sono, inoltre, diffusi in modo estensivo, e gli utenti aziendali probabilmente realizzano personalmente tra il 75% e il 100% dei report e dei dashboard. Esiste, infine, una maggiore apertura verso l'adozione di modelli di distribuzione della BI alternativi, come i servizi e le applicazioni gestiti da terze parti, nonché il cloud (pubblico e privato). Le organizzazioni con prestazioni migliori fanno un maggiore uso di tecnologie di BI innovative e di modelli di distribuzione della BI. Le aziende i cui profitti crescono a un tasso del 15% o superiore utilizzano con molta più probabilità l'analisi predittiva, hanno distribuito soluzioni di visualizzazione interattive dei dati e utilizzano tecniche di analisi dei big data. Sono, inoltre, più aperte all'utilizzo di modelli di distribuzione basati sul cloud (Figura 8). E più probabile che le organizzazioni che hanno scelto l'analisi dei big data abbiano i propri progetti in produzione, anziché nella fase di sviluppo del prototipo. Il maggiore utilizzo di strumenti di BI self-service è correlato a di business migliori. Mettere gli strumenti di BI giusti a disposizione dei professionisti dell'area business direttamente interessati permette di risparmiare tempo e di risolvere il problema della perdita dei dati, come riportato nella sezione precedente. Dai risultati dell analisi è emerso che quasi tutte le organizzazioni hanno scelto di assegnare la creazione di report e di dashboard agli utenti finali. Esistono, tuttavia, delle notevoli differenze tra le aziende quando si parla di livello di adozione. Le aziende con i risultati migliori hanno adottato più diffusamente gli strumenti di BI self-service (Figura 9). Pagina 12

14 Figura 8 Le organizzazioni con i risultati migliori fanno un maggiore uso di tecnologie di BI innovative e di modelli di distribuzione della BI. La nostra organizzazione... Crescita del 15% o superiore Crescita negativa o fino al 4% Ospita ambienti di BI e EIM off-premise (ad esempio, cloud pubblico o privato, servizi gestiti, hosting di applicazioni) Usa vari tipi di tecnologie di analisi dei big data (ad esempio, DW basato su MPP, in-memory, elaborazione del linguaggio naturale, analisi dei dati in streaming a bassa latenza) 77% 82% 98% 96% Distribuisce soluzioni di visualizzazione dei dati (non statici) interattiva come parte dell'ambiente di BI 46% 87% "Indicare che percentuale delle applicazioni BI (report, dashboard) viene creata e distribuita direttamente dagli utenti aziendali". 41% 75% Base: 131 responsabili di decisioni sulla BI (79 con crescita del business da negativa a+ 4%; 52 con crescita del 15% o superiore) Fonte: studio condotto da Forrester Consulting per conto di SAP, aprile 2013 Figura 9 Il maggiore utilizzo di strumenti di BI self-service è correlato a risultati aziendali superiori "Indicare che percentuale delle applicazioni BI (report, dashboard) viene creata e distribuita direttamente dagli utenti aziendali". Crescita del 15% o superiore Crescita negativa o fino al 4% Da 90% a 100% Da 75% a 89% Da 50% a 74% Da 25% a 49% Da 10% a 24% Meno del 10% Non so 2% 4% 4% 6% 8% 8% 9% 17% 19% 23% 23% 24% 25% 28% Base: 131 responsabili di decisioni sulla BI (79 con crescita del business da negativa a +4%; 52 con crescita del 15% o superiore) Fonte: studio condotto da Forrester Consulting per conto di SAP, aprile 2013 Pagina 13

15 CONCLUSIONI In molte organizzazioni si sta allargando il divario tra la disponibilità dei dati per i professionisti dell'area business, sia da fonti interne che esterne, e la capacità di questi di trasformare i dati grezzi in informazioni da un lato, e l'utilizzo e l'analisi per supportare le decisioni aziendali dall'altro. Una delle principali cause di questo divario è che le organizzazioni e gli ambienti tecnologici di BI tradizionali forniscono risposte troppo poco flessibili alle esigenze aziendali in tempi adeguati. Ciò porta in molti casi a progetti di BI inadatti, che generano mera frustrazione. Per superare queste limitazioni, e sfruttare al meglio le tecnologie di BI nuove ed esistenti, Forrester consiglia quanto segue: Assicurarsi che la relazione tra l'it e il business sia equilibrata e che gli obiettivi, le priorità, i ruoli e le responsabilità siano allineati. Molte organizzazioni non sono ancora in grado di sfruttare al meglio le distribuzioni di BI esistenti e pianificate. Per colmare il divario, è essenziale che tra l'it e il business si crei una relazione costruttiva. Dal punto di vista dell'it, provare a identificare le rapide conquiste che sono allineate alle priorità della strategia di business; dal punto di vista dell'area business, invitare il reparto IT a sedersi al tavolo e spiegare, in termini di business, il motivo per cui è necessario soddisfare le esigenze dell'area business. Dividere e conquistare. Assegnare all'it la preparazione dei dati e le applicazioni di BI mission-critical. Consentire al business di affrontare autonomamente la maggior parte dei requisiti di BI, specialmente per le applicazioni non mission-critical. Quest'ultima indicazione è il punto in cui le tecnologie di BI innovative giocano un ruolo fondamentale. Più sono allineati gli obiettivi e le responsabilità tra il business e l'it, più semplice risulterà giustificare qualsiasi investimento per trarre vantaggio dagli strumenti e tecnologie più innovativi. Creare un centro di soluzioni BI agile (noto anche come centro di eccellenza di BI, centro di competenze di BI) con il compito di provare le tecnologie innovative. Se si dispone già di un centro di eccellenza di BI, esaminare se offre la flessibilità e l'agilità necessarie per utilizzare al meglio la BI. Ciò comporta assicurarsi la partecipazione sia dei professionisti dell'area business che di quelli dell'it, la separazione della preparazione dei dati dal loro utilizzo e la distribuzione ai responsabili delle decisioni aziendali di strumenti self-service, nonché del supporto tecnico. Ultimo aspetto, ma non meno importante, dare spazio alla sperimentazione. Che avvenga attraverso strutture formali o la collaborazione con i professionisti di BI dell'area business, è necessario sperimentare le novità, valutare il potenziale offerto dalle nuove tecnologie. Evitare di rimanere bloccati in valutazioni e progetti pilota che si protraggono per molto tempo. In molti casi, i vantaggi offerti da una data tecnologia non sono sempre chiari. Ecco perché è importante assumere un approccio pratico per determinare il potenziale valore di una data tecnologia. E nel momento che se ne comprende l'inefficacia, passare rapidamente a un diverso caso di utilizzo o a uno strumento o una tecnica differente. Un cliente di Forrester, un importante istituto bancario americano, sperimenta ogni mese con successo migliaia di campagne marketing differenti basate su una diversa segmentazione della clientela e su differenti strutture di prezzo. Le innovative tecnologie di analisi consentono alla banca di sviluppare questi test a una tale velocità che risulta più facile provare tutte le possibilità e vedere quali campagne funzionano, che perdere tempo a scegliere prima quelle adatte. Classificare i progetti in base alle tecnologie innovative. Non tutti i requisiti sono ugualmente idonei per le nuove soluzioni tecnologiche. Occorre definire tutti gli scenari per un utilizzo della BI che risponda ai requisiti normativi e aziendali. Si devono, ad esempio, assumere decisioni operative, tattiche o strategiche? È necessario osservare i dati in tempo reale o i dati che si ottengono a fine mese sono sufficienti? Con che frequenza cambiano i requisiti? In che misura gli enti esterni (di controllo e i partner) controllano i processi di BI dell'azienda? Le informazioni devono assolutamente essere accurate al 100% (anche a costo di attendere più tempo prima di passare alla produzione) oppure una risposta tempestiva mediamente accurata è sufficiente? Risulta, quindi, fondamentale abbinare i diversi casi di utilizzo alla scelta degli strumenti e tecnologie di BI innovativi per avere lo strumento più adatto per ciascun scenario di utilizzo sulla base di un modello rischio-beneficio. Pagina 14

16 Utilizzare al meglio la tecnologia per aiutare i professionisti dell'area business ad assumere decisioni migliori più rapidamente. Una piattaforma tecnologica solida e dei meccanismi di governance chiari sono ovviamente dei prerequisiti per mitigare il rischio e prevenire situazioni del tipo "garbage in, garbage out". Supponendo che questi presupposti siano disponibili, le società dovrebbero concentrarsi su come sfruttare nel modo più efficace i dati a loro disposizione. Ciò significa a sua volta aumentare i portafogli tecnologici esistenti con strumenti che facilitino la situazione, sia che si tratti di analisi dei big data, di visualizzazione avanzata o di analisi predittiva. Infine, va sempre ribadita l'importanza di consentire ai responsabili dell'area business di creare le proprie ricerche e analisi dei dati. Dopotutto sono questi i professionisti che conoscono le leve che agiscono sul business. Forrester consiglia di rendere gli utenti aziendali responsabili dell'80% di tutte le distribuzioni di BI. Sebbene tale percentuale possa essere inferiore in situazioni altamente strutturate o regolamentate (ad esempio, nelle procedure di GMP farmaceutiche regolamentate dalla Food and Drug Administration non sono consentiti report personalizzati), Forrester rileva che quando gli utenti aziendali non sono responsabili della maggior parte delle distribuzioni di BI, la coda di richieste di BI diventa sempre più lunga fino a diventare ingestibile in tempi rapidi. Pagina 15

17 Appendice A: Metodologia Nel febbraio 2013 SAP ha commissionato a Forrester Consulting uno studio su come le innovazioni nella BI, nell'analisi e nei big data stanno aiutando le aziende a raggiungere il successo. Forrester ha condotto dei sondaggi approfonditi coinvolgendo a livello internazionale 330 responsabili nella BI e ha individuato una forte correlazione tra il successo delle aziende e l'adozione di strumenti innovativi per la BI, l'analisi e i big data. Il sondaggio è stato condotto online in Nord America, in America Latina, in Europa e in Asia nel marzo Forrester ha, inoltre, condotto interviste a utenti di BI per analizzare l'argomento in profondità. Appendice B: Note finali 1 Sulla base delle risposte fornite da 460 utenti di BI al nostro ultimo sondaggio, abbiamo scoperto che esiste una correlazione tra una maggiore spesa nella BI (11,9% contro 9,5% delle spese totali per l'it) e la maggiore crescita aziendale nell'arco degli anni (oltre il 15% ). Fonte: Forrsights Strategy Spotlight: Business Intelligence And Big Data, Q4 2012, Forrester Research, Inc. Analizzando i dati relativi alle pratiche aziendali e agli investimenti nell'it di 179 grandi società quotate, i ricercatori hanno recentemente scoperto che le società che adottano una procedura decisionale basata sui dati registrano dei risultati e una produttività superiori del 5-6% rispetto a quanto ci si aspetterebbe considerando i loro investimenti e l'utilizzo dell'it. Fonte: Erik Brynjolfsson, Lorin M. Hitt e Heekyung Hellen Kim, "Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?" Social Science Research Network, 22 aprile 2011 (http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id= ). Pagina 16

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