A cura di Dario Valsecchi, Senior Consultant di Axiante
Diventare un’azienda data driven è l’obiettivo di ogni impresa. Anzi potremmo affermare che è un dictat poiché le sfide complesse e i cambiamenti sempre più numerosi e repentini che caratterizzano praticamente tutti i mercati, possono essere vinti se le decisioni vengono guidate dai dati, estraendo il massimo valore possibile dalla mole crescente di informazioni che ogni organizzazione ormai raccoglie e detiene.
Questo approccio è da tempo stato implementato soprattutto nelle aziende di grandi dimensioni e in certi settori. Tuttavia sono tuttora moltissime le realtà che, soprattutto nel nostro Paese, stanno avviando questa evoluzione. In questa direzione, l’adozione di strumenti di business intelligence di terze parti si rivela un fattore abilitante perché anche quando interessa una sola funzione aziendale è in grado di dimostrare all’intera organizzazione i vantaggi che possono arrivare dall’analisi delle informazioni contribuendo a diffondere una cultura aziendale del dato.
In quest’ambito Power BI – la soluzione di business intelligence sviluppata da Microsoft, costituita da una raccolta di software, app e connettori che trasformano le fonti dati in informazioni fruibili e interattive – è fra le più utilizzate. Ciò grazie alla facilità d’uso garantita da un’interfaccia intuitiva e user-friendly che consente anche a utenti con poca dimestichezza tecnologica di creare report e dashboard, di esplorare i dati, di applicare filtri, scaricare report in tempo reale e altro. Anche l’estrema integrabilità con gli altri software di Microsoft, fra i più diffusi, facilita la scelta di questa soluzione.
Oltre alla facilità di utilizzo e all’integrazione con le altre soluzioni Microsoft, Power BI è anche scalabile, aspetto non certo trascurabile. Le imprese possono infatti iniziare utilizzando il pacchetto gratuito per passare ad altre versioni, come Microsoft Power BI Pro e Power BI Premium, con funzionalità più avanzate a fronte di un canone mensile. Non è inusuale che alcune aree aziendali che necessitano di analisi in tempo rapido, come il controllo di gestione, inizino a utilizzare Power BI a titolo gratuito per poi apprezzarne talmente l’efficacia da fare un upscalling della soluzione e contagiare altri dipartimenti a utilizzarla.
Nel dettaglio, Power BI permette all’organizzazione di lavorare con facilità con dati provenienti da fonti diverse, di ordinare e correggere i dati, di creare dei modelli con cui generare report e analisi utilizzando anche una vasta gamma di visualizzazioni e di analizzare i dati grazie ad aggregazioni, filtri ed estrazioni.
Sempre più frequentemente il software di BI di Microsoft viene utilizzato anche per creare report e dashboard interattivi e viene integrato con soluzioni di AI e di machine learning per generare automaticamente analisi e individuare trend o anomalie. Con queste avanzate funzionalità le organizzazioni possono ottenere insight ancora più mirati e prendere decisioni ancora più informate.
Ovviamente ciò a condizione che i dati siano coerenti fra loro. Una pre-requisito di Power BI, come di tutte le soluzioni di business intelligence, è infatti che, attingendo a enne fonti, i dati siano stati armonizzati fra loro. Quando a contrario le informazioni utilizzate non sono uniformi, complete e aggiornate – o lo sono state ma in maniera errata -, le analisi non possono essere ovviamente precise.
Anche in quest’ambito Power BI viene in aiuto delle aziende grazie ad alcune applicazioni di gestione della qualità dei dati: dalla profilazione alla convalida, dal monitoraggio alla governance mediante strumenti per la gestione delle regole inerenti alla data quality.
Uno degli obiettivi di Axiante nei progetti di BI è proprio quello di far comprendere alle aziende l’importanza del data quality management nel determinare l’efficacia delle attività business intelligence e come strutturarsi per poter contare su dati affidabili e come mantenerli tali nel tempo. Dati non coerenti, non aggiornati, non completi non solo rallentano l’operatività dei team aziendali ma portano soprattutto a valutazioni e decisioni errate, indipendentemente dalla soluzione di BI che si è adottato.
