La Bi operazionale consente di velocizzare il ciclo di vita decisionale di breve periodo. Gli executive potranno, così, agire in tempo reale
La Bi operazionale è l’area dell’intelligenza diffusa che sta trainando il mercato. Ha come scopo quello di ottimizzare il ciclo decisionale tattico, che abbraccia orizzonti temporali molto brevi. Ottimizzare il ciclo decisionale (ovvero il tempo che intercorre tra il verificarsi di un certo evento che ha ripercussioni per il business e il momento in cui si prende una decisione sulla base di questo accadimento) significa, in genere, ridurre la sua durata temporale, ovvero controllare quella che è definita la latenza (i cui elementi sono descritti nel box in basso) di una soluzione di intelligenza diffusa. Proprio questo, infatti, è un elemento fondamentale nella valutazione della bontà di una piattaforma di Bi. Altro punto non trascurabile è l’integrazione dei dati di business provenienti dalle fonti più disparate (vendite, ordini, clienti, fornitori, prodotti o inventari), che incide sul processo di latenza migliorando l’accessibilità delle applicazioni di Business intelligence da parte del suo utente. La componente operazionale dell’intelligenza diffusa è pensata per supportare gli utenti meno tecnici, tipicamente gli executive, che saranno in grado di formulare domande semplici (del tipo: cosa succede ai margini se cambio il mix di prodotto?) e di ottenere, in risposta, dati sintetici e grafici che, immediatamente, forniscano una vista chiara del fenomeno analizzato.
La “ripulitura” dei dati
Un sistema di acquisizione dati flessibile è il requisito principale di un siffatto sistema: la Bi operazionale, infatti, fa uso dei record relativi alle transazioni, accanto a una moltitudine di altre informazioni, strutturate o meno, che provengono dall’interno o dall’esterno dell’organizzazione. Per ottimizzare l’efficacia di questi strumenti, si renderà necessario definire dei livelli di qualità cui i dati debbano sottostare. Questo implica isolare chiaramente i processi d’integrazione (sulle principali metodologie si veda il box in basso) e definire regole e procedure di profilazione, validazione, riconciliazione, estrazione, ripulitura, trasformazione, aggregazione e reimmissione dei dati. Se l’obiettivo per l’azienda è quello di ridurre la latenza, ovviamente il tradizionale aggiornamento in batch (tipicamente notturno) dei dati non potrà più considerarsi sufficiente e dovrà, necessariamente, essere rimpiazzato da un sistema di alimentazione semi-automatico.
