Le 3 fasi dell’attività di Business Intelligence

Come anticipato nell’articolo precedente, l’attività di Business Intelligence consiste nella raccolta, pulizia, elaborazione con tecniche di data analysis ed estrazione dei dati così elaborati.
Vediamo nel dettaglio le attività che compongono le tre fasi dell’attività

La raccolta dei dati

La prima fase dell’attività di Business Intelligence effettua la selezione delle grandi banche dati, composte da:

• Big Data demografici, relativi alla popolazione, presenti in genere su banche dati gestite da istituzioni pubbliche
• Big Data sociografici, che forniscono elementi sulla composizione delle famiglie, il reddito, i consumi e altre caratteristiche del vivere
• Big Data psicografici, relativi agli interessi, le abitudini e le passioni

Si tratta quindi di grandi raccolte di dati, il cui accesso è spesso oneroso, come nel caso di quelle in possesso delle grandi società che gestiscono i Social Media o il commercio elettronico. Il BI Analyst, professionista che governa l’intero processo, svolge in questa prima fase la delicata funzione di scelta tra le banche dati disponibili, per individuare quelle che, incrociate tra loro, possono fornire i dati di maggiore interesse per il business che è chiamato a sviluppare.

Tra i database dai quali estrarre i dati da analizzare, sono spesso presenti le banche dati composte da Small Data.
Cosa sono?
Si tratta dei dati raccolti nei database aziendali, delle informazioni sui clienti gestite dal software CRM e dalla profilazione dei contatti.

Pulizia, validazione e integrazione dei dati

Nella seconda fase del processo di Business Intelligence si effettua la normalizzazione dei dati. Le raccolte di Big Data sono infatti disomogenee perché composte da elementi numerici, immagini, video e documenti di testo. Inoltre nei grandi database possono essere inserite informazioni non direttamente utili a fornire report relativi a specifiche forme di business.

La pulizia riguarda appunto l’individuazione dei dati più significativi rispetto agli obiettivi dell’analisi e la loro validazione, cioè la verifica rispetto alle modalità di raccolta e aggregazione, per inserirli nel software di Data Analysis. È questa la fase della normalizzazione dei vari database per integrarli in un solo data warehouse, una sorta di database evoluto, in grado di effettuare aggregazioni di dati con finalità di Business Intelligence.

Elaborazione, aggregazione e analisi dei dati

La terza fase delle operazioni di Business Intelligence è quella dell’analisi dei dati. Il processo di Data Analytics è complesso, ma può rivelare tendenze, statistiche e altri elementi di valutazione per far crescere un business. Ecco i principali modelli di data analysis effettuati dai software di Data Management:

Descriptive Analytics

Questa analisi offre dati riferiti a situazioni attuali o precedenti, relativi al mercato. Questi elementi vengono in genere forniti attraverso report e grafici e riguardano i principali KPI, o indicatori di prestazione, richiesti dai manager

Predictive Analytics

In questo caso i dati vengono analizzati da tool programmati per fornire risposte relative alle tendenze del mercato nel futuro e si avvalgono di strumenti matematici come il forecasting, la regressione e l’applicazione di modelli predittivi

Prescriptive Analytics

Si tratta di analisi dei Big Data che elaborano report e propongono ai decision maker azioni strategiche data driven

Automated Analytics

Ecco la più innovativa forma di analisi dei dati che, grazie a tecniche di machine learning, effettua automaticamente azioni di email marketing. (Continua…)

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