Business Intelligence & Data Warehousing

Il nostro Team di Project Managers e risorse certificate, con più di venti anni di esperienza nel settore è in grado di erogare servizi consulenziali qualificati tesi alla realizzazione di progetti di Business Intelligence.

Operiamo con competenza sulla tecnologia leader di mercato, Microsoft Power BI, che è rappresentata da una famiglia di strumenti per produrre, con logica no-code, dashboard dinamici e di intuitiva fruizione, sia da PC e Web, che dai dispositivi mobili.

Ma a cosa serve la Business Intelligence?

Non basta possedere grandi quantità di dati se essi non vengono analizzati attraverso la Business Intelligence, ovvero il processo di raccolta, validazione, analisi ed estrazione.

I risultati del processo di Business Intelligence rappresentano un fondamentale supporto all’assunzione di decisioni strategiche.

I manager delle aziende possono così individuare e modificare le strategie e i processi aziendali, confortati da indicatori forniti in tempo reale, che contribuiscono a orientare le scelte, basate su elementi certi e misurati.

L’attività di Business Intelligence consiste dunque nella raccolta, pulizia ed elaborazione con tecniche di data analysis ed estrazione dei dati così elaborati.

Si tratta di un lavoro estremamente specialistico, svolto da figure professionali altamente qualificate.

Fase 1 -  Data Understanding: La prima fase consiste nella comprensione ed individuazione delle sorgenti dati presenti o di futura adozione, con lo scopo di disegnare uno scenario che permetta di prelevare le informazioni necessarie al processo e farle successivamente iteragire.

Fase 2 -  Data Ingestion: Nella seconda fase si effettua il prelevamento e la normalizzazione dei dati. Questi sono infatti disomogenei perché composti da elementi creati con logiche differenti e presenti in sistemi non dialoganti tra loro. Inoltre possono essere presenti informazioni non utili a fornire i successivi output. La pulizia riguarda appunto l’individuazione dei dati più significativi rispetto agli obiettivi dell’analisi e la loro validazione, cioè la verifica di congruità per effettuare le successive aggregazioni di dati con finalità di Business Intelligence.

Fase 3 - Data Modelling: La terza fase delle operazioni è quella dell’analisi e modellazione dei dati. Il processo di Data Analytics è complesso, ma può rivelare tendenze, statistiche e altri elementi di valutazione. I principali modelli di data analysis sono:

_Descriptive Analytics che offre dati riferiti a situazioni attuali o precedenti, in genere forniti attraverso report e grafici con i principali KPI - Key Perfomance Indicators, o indicatori di prestazione, richiesti dai manager;

_Predictive Analytics nel caso in cui i dati vengono analizzati per fornire risposte relative alle tendenze nel futuro e si avvalgono di strumenti matematici come il forecasting, la regressione e l’applicazione di modelli predittivi;

_Prescriptive Analytics con analisi che elaborano report e propongono ai decision maker azioni strategiche data driven;

_Automated Analytics è infine la più innovativa forma di analisi dei dati che, grazie a tecniche di machine learning, effettua automaticamente azioni sulla base di tendenze storiche apprese.

Fase 4 - Data Visualization o Presentation: La quarta fase prevede il rilascio delle informazioni, sotto forma di Dashboard interattivi, piuttosto che grafici dinamici, piuttosto che ancora reportistica tradizionale. L'attenzione che va posta in questa ultima fase non è solo rivolta alla consistenza stessa dei dati, ma anche e soprattutto alla user-interface, quale modalità di accesso dell'utente alle informazioni. La Data Presentation sfrutta tutte le tecnologie messe a disposizione, quali ad esempio il PC tradizionale, il Web o i dispositivi mobili attraverso Apps e browser di tablet e smartphone.