Gli analisti prevedono che, anche per i prossimi anni, gli acquirenti di Bi punteranno sulle tradizionali tecnologie di query e reporting. Tuttavia, le aziende iniziano ad allargare gli orizzonti di utilizzo di queste soluzioni, nell’ottica della gestione proattiva del business.
Gli analisti prevedono che, anche per i prossimi anni, gli acquirenti di Bi punteranno sulle tradizionali tecnologie di query e reporting. Tuttavia, le aziende iniziano ad allargare gli orizzonti di utilizzo di queste soluzioni, nell’ottica della gestione proattiva del business.
Il mercato della Business intelligence sembra immune dalla generalizzata contrazione dei budget It. Si tratta, per contro, di un’area in costante crescita, soprattutto per quanto attiene alle applicazioni di tipo tradizionale, riconducibili all’analisi del dato consolidato. Nella definizione che ne dà Idc, le soluzioni di intelligenza diffusa sono rappresentate da tutti gli strumenti che permettono di effettuare analisi avanzate sui dati, ivi compresi i tool di query, reporting e analisi, il data mining e le soluzioni prepacchettizzate di gestione e trasformazione dei dati come data mart e data warehouse. Le esigenze degli utenti, tuttavia, si fanno sempre più critiche. I progetti di Bi odierni superano l’approccio tipicamente dipartimentale che aveva caratterizzato gli ultimi anni ed evolvono verso un’ottica di tipo enterprise, pur se con un’implementazione "a gradini", incrementale, basata sulla soluzione di esigenze specifiche. L’idea è di superare la Business intelligence di prima maniera, che proponeva la disamina di dati consolidati di sintesi, per abbracciare l’ottica del real time. Per fare questo, risulta fondamentale l’integrazione di questo tipo di tecnologie all’interno dell’infrastruttura It, in un’ottica di Enterprise data integration. Quest’area delle applicazioni analitiche, che fa da ponte tra gli strumenti di Bi "pura" e gli altri applicativi aziendali, rimanda dalla distribuzione, alla gestione, all’utilizzo e all’archiviazione dei dati. Le soluzioni di integrazione dei dati comprendono, oltre alle applicazioni di Etl (Extraction, transformation and loading), anche le funzionalità di gestione dei metadati, ovvero degli aggregati di dati definiti sulla base di specifiche esigenze di analisi, la loro replicazione e sincronizzazione. Molti analisti prevedono che, anche in questo ambito, ci sarà un forte incremento della domanda, trainato dall’esigenza di affrontare gli accadimenti di business in un’ottica sempre più proattiva.
I centri di competenza
Un processo di data integration corretto presuppone la centralizzazione della gestione dei dati, un loro aggiornamento continuo, la gestione e la manutenzione delle informazioni provenienti dall’esterno dell’azienda e l’omogeneizzazione dell’accesso ai dati, sia strutturati che non. "La tecnologia – tiene a sottolineare Franco Turconi, partner Financial Services di Accenture – tende, da un lato, verso l’estremizzazione delle funzionalità delle soluzioni di intelligenza distribuita, nell’ottica dell’accesso ai dati in tempo reale e per applicazioni di tipo mission critical. Dall’altro si assiste al tentativo, da parte degli utenti, di creare all’interno delle aziende un business intelligence network, con l’idea di fare del decision making di carattere collaborativo, condividendo basi dati sempre più eterogenee e specialistiche, sintesi e opinioni, sfruttando tecnologie sempre più affinate ma anche nuove metodologie e approcci organizzativi. Il tutto combinato in una serie di progetti innovativi". Il passaggio da progetti di Bi di tipo tradizionale a queste nuove forme di intelligenza diffusa ha ingenerato spesso, in passato, grosse inefficienze. Proprio per questo motivo, molti clienti sembrano aver recepito la necessità, nelle fasi di implementazione, di plasmare i modelli organizzativi sulla base delle nuove modalità di creazione del valore all’interno dell’organizzazione.
"C’è una forte attenzione alla riduzione dei costi di struttura – conclude Turconi -, che porta alla riorganizzazione degli skill di Bi in quelli che Gartner definisce Business intelligence competence center. Si tratta di team che fanno capo a un centro creato allo scopo, o che confluiscono nelle attività di marketing operativo o strategico, che hanno l’obiettivo di raccogliere tutte le risorse, gli skill e le azioni su iniziative di Bi a livello aziendale. È una sorta di repository che permette di minimizzare i costi ed evitare la proliferazione di applicativi e tecnologie eterogenee".
