DATA WAREHOUSE E BUSINESS INTELLIGENCE L’IT A SUPPORTO DEL MARKETING

Di Riccardo Peggi e Valeria Tonella

In collaborazione con

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Indice dei contenuti

Premessa..........................................................................................................................4

1. Business Intelligence e Data Warehouse ...................................................................5

1.1. Vantaggi della Business Intelligence ................................................................7

2. Lo scenario internazionale ..........................................................................................8

2.1. L’offerta internazionale....................................................................................10

2.2. Cenni alla situazione in Europa ......................................................................12

3. La situazione in Italia ................................................................................................13

4. I risultati della ricerca ................................................................................................17

5. Consigli utili ...............................................................................................................26

Glossario.........................................................................................................................27

Indice delle figure

Figura 1 – Architettura di una piattaforma di Business Intelligence .................................7

Figura 2 – Trend di mercato della Business Intelligence..................................................9

Figura 3 – Quote di mercato dei produttori di Data Warehouse.....................................12

Figura 4 – Evoluzione del ruolo dell’IT per le aziende italiane .......................................14

Figura 5 – Il mercato Data Warehouse e Business Intelligence in Italia ........................15

Figura 6 – Gli operatori dell’offerta in Italia.....................................................................16

Figura 7 – Prodotti su cui si basano gli applicativi di Business Intelligence e Data Warehouse ..............................................................................................................17

Figura 8 – Presenza di Business Intelligence e Data Warehouse .................................18

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Figura 9 – Business Intelligence e Data Warehouse in base al fattore chiave di successo..................................................................................................................19

Figura 10 – Articolazione del sistema di Reporting ........................................................20

Figura 11 – Utilizzo di funzioni di Data Mining................................................................21

Figura 12 – Vantaggi della Business Intelligence e del Data Warehouse......................22

Figura 13 – Strategicità della disponibilità di dati aggregati e organizzati......................23

Figura 14 – Difficoltà nella realizzazione del progetto....................................................24

Figura 15 – Freni all’investimento...................................................................................25

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Premessa

Per non essere escluse dalla crescente competitività che caratterizza l’ambiente economico, le organizzazioni devono rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato. Al giorno d’oggi è fondamentale comprendere e gestire in maniera quanto più rapida e precisa la grande mole di dati che vengono raccolte grazie ad applicazioni come il CRM e l’ERP.

Gli ultimi anni hanno visto un rallentamento degli investimenti in tutto il comparto IT. In questo contesto generale, le aziende si sono confermate particolarmente attente nella gestione delle loro spese e nella allocazione delle loro risorse. Nel comparto IT, in particolare, si registra una ridefinizione del focus degli investimenti, che oggi sono rivolti soprattutto a quelle applicazioni che permettono di migliorare la tempistica e la qualità degli output decisionali.

In questo ambito le aspettative sulle nuove tecnologie si sono spostate verso un focus qualitativo: vengono valutate un supporto nelle operazioni di estrapolazione, monitoraggio e analisi dei numerosi dati che affollano i repository aziendali. Si cerca quindi un asset che permetta di dare espressione a una massa di dati, che – se non opportunamente trattati – altro non sono che informazioni solamente potenziali.

Questo cambiamento dell’obiettivo è da rintracciare nella necessità da parte delle medie e grandi aziende della gestione analitica dei dati, in quanto, oramai, la raccolta è un’operazione completamente automatizzata.

Le risposte tecnologiche ai nuovi interrogativi sono soluzioni di Business Intelligence, tra le quali riveste un ruolo particolarmente rilevante il Data Warehouse.

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1. Business Intelligence e Data Warehouse1

La “Business Intelligence” comprende tutti i processi, le tecnologie e i tool grazie ai quali è possibile trasformare i dati in informazioni necessarie per creare conoscenza e quindi piani d’azione. La Business Intelligence è composta dal Data Warehousing e dalla Business Analytics. Quest’ultima area si riferisce agli strumenti che forniscono funzionalità di interrogazione, OLAP, Data Mining o Reporting per l’utilizzatore finale (detti anche Decision Support Tool).

L’applicazione fondamentale della Business Intelligence è considerato il Data Warehouse in quanto riesce a racchiudere in un unico magazzino tutti i dati aziendali.

Il Data Warehouse identifica altresì un’applicazione che integra dati provenienti da varie fonti (con lo scopo ultimo di facilitare l’analisi e il Reporting dei trend del business) e il processo che ne deriva.

Sinteticamente si può dire che il Data Warehouse viene considerato una raccolta di dati a supporto dei processi decisionali che si presenta:

• Integrata: in quanto è il “deposito” in cui confluiscono tutti i dati aziendali di qualsiasi natura;

• Orientata al soggetto: perché i dati devono essere utilizzati dagli utenti;

• Non volatile: i dati non possono essere modificati dall’utente, e quindi di sola lettura;

• Dipendente dal tempo: i dati memorizzati sono sempre accompagnati a riferimenti temporali. Ciò permette di accedere a dati compresi in un intervallo di tempo più esteso rispetto a un sistema operazionale2.

1 Dal Data Warehouse si distingue parzialmente il Data Mart, che, strutturalmente identico al

primo, se ne differenzia per il fatto di contenere un minore volume di dati, i quali, peraltro, sono riferiti a una specifica unità di business o a una singola area aziendale e non l’impresa intesa.

2 Si definiscono operazionali i sistemi orientati ad ottimizzare le operazioni che quotidianamente sono necessarie alla gestione di un’azienda, come l’inserimento di un nuovo

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Per riempire di dati i Data Warehouse sono necessari gli ETL (Extract-Transform-Load), la cui scelta è un’altra decisione importante in sede di implementazione della Business Intelligence.

Con il termine Business Analytics si intendono tutte le tecnologie e le metodologie necessarie alla gestione e all’utilizzo in maniera strategica del bagaglio di dati aziendali disponibili.

I principali strumenti di cui la Business Analytics si compone sono:

• OLAP (OnLine Analytical Processing): indica un metodo di accesso e analisi altamente flessibile ai dati. I dati vengono accorpati e/o incrociati con differenti modalità in modo da ottenere risposte rapide ed esaurienti alle esigenze dell’utente;

• Data Mining: soluzioni che permettono di scoprire le informazioni che si celano all’interno dei grandi volumi di dati. Le tecniche attraverso cui il Data Mining viene realizzato si basano su metodologie statistiche e matematiche e si distinguono in: alberi decisionali (o decision tree), cluster analysis, reti neurali e regole di associazione e sequential pattern;

• Reporting: consente di rappresentare graficamente le informazioni analizzate con gli strumenti precedentemente presentati.

Questi tre strumenti identificano, nel complesso, le tecniche e le soluzioni dette di Front end, ovvero di accesso alle informazioni immagazzinate nel Data Warehouse (Figura 1).

ordine o di una fattura ecc. Di conseguenza, i dati operazionali sono quelli memorizzati a seguito dei processi gestionali.

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Figura 1 – Architettura di una piattaforma di Business Intelligence

Fonte: Università di Bologna

1.1. Vantaggi della Business Intelligence

Rapidità di accesso ai dati e di acquisizione delle conoscenze, semplicità d’uso, possibilità di accesso ai dati in ogni momento, compatibilità con i sistemi esistenti e facilità nell’aggiornamento della piattaforma di sviluppo sono, dal punto di vista tecnico, i requisiti richiesti ad una soluzione di Business Intelligence.

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I vantaggi competitivi della Business Intelligence dipendono delle caratteristiche sopra indicate, dalle quali è possibile evincere le motivazioni aziendali che spingono ad adottare questa soluzione:

• Capacità di rispondere just-in-time ai cambiamenti del mercato, in particolar modo della domanda;

• Maggior orientamento verso la soddisfazione del cliente grazie ai dati raccolti tramite sistemi di CRM e organizzati nei Data Warehouse;

• Riduzione del tempo necessario alla raccolta delle informazioni e di conseguenza dei costi operativi.

2. Lo scenario internazionale

Alle applicazioni di Business Intelligence sono state dedicate significative quote di budget da parte delle aziende anche nei periodi di crisi di tutta la Net Economy. Ora che gli investimenti hanno visto una ripresa, si presume che la spesa per Data Warehouse, OLAP, sistemi di Data Mining e Reporting sarà superiore a quella destinata alle applicazioni di ERP e CRM (applicazioni largamente già utilizzate in azienda).

Gli investimenti degli anni passati in soluzioni di ERP e CRM hanno dotato le aziende di sistemi in grado di immagazzinare innumerevoli quantità di dati. Quindi uno dei principali fattori critici per il successo aziendale è diventata la gestione ordinata e funzionale dei dati aziendali. Tecnologicamente i tool di Business Intelligence rappresentano la risposta a questa nuova esigenza.

Infatti, segmentare e curare i clienti, analizzare e razionalizzare gli approvvigionamenti, tagliare i costi sono diventati una priorità nella maggior parte delle imprese.

Nonostante l’importanza della Business Intelligence, è presente tra vari analisti internazionali la convinzione che le aziende non ne ottimizzino l’uso.

La mancanza di piani di sviluppo complessivi a livello globale è considerata la principale causa della sotto-utilizzazione della Business Intelligence: non poter lavorare su una

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base univoca di elementi mette a repentaglio l’efficacia e l’efficienza del processo di decision-making.

Anche la ricerca di soluzioni in grado di garantire massime prestazioni, a scapito della flessibilità, può rappresentare un limite alle potenzialità strategiche dei sistemi di Business Intelligence.

Nonostante tutto ciò, si ritiene che il mercato della Business Intelligence diventerà più consistente, sia grazie al miglioramento dell’offerta (perfezionamento delle applicazioni in termini di usabilità, funzionalità, integrabilità ecc), sia grazie ad una maggior familiarità delle aziende con i concetti e le soluzioni tecnologiche in questione.

Figura 2 – Trend di mercato della Business Intelligence

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Mili

ardi

di d

olla

ri

2002 2003 2004 2005 2006

Fonte: MATE su rielaborazioni fonti varie

Il mercato della Business Intelligence valeva 4 miliardi di dollari a fine 20033, mentre si prevede che nel 2006 raggiungerà gli 8 miliardi4.

3 Fonte: META Group. 4 Rielaborazioni MATE su fonti varie. Ad aprile 2004 Gartner rileva come per il 2003 il mercato

della BI ha registrato una crescita del 5,5% contro una previsione di -1,2%, mentre META Group prevede una crescita costante per i prossimi anni dal 10 al 15%.

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2.1. L’offerta internazionale

Il mercato della BI è un mercato molto affollato. Numerosi sono i player presenti, anche se alcune acquisizioni sono state realizzate nel 2003 (Business Object ha acquisito Crystal Decision, mentre Hyperion Solutions ha incorporato Brio Software5) e altre sono previste dagli analisti per l’anno in corso.

Il mercato è caratterizzato dalla presenza di grandi vendor che offrono soluzioni complete per la grande azienda (SAP, Oracle, Microsoft, PeopleSoft) e da specialisti di medie dimensioni (ad es. Business Objects e MicroStrategy). Altri vendor, tra gli specialisti, come Hyperion e Cognos, stanno spostando la loro offerta verso il business performance management (BPM).

A livello generale si assiste ad una convergenza dell’offerta da parte degli operatori, che tendono a integrare i diversi segmenti di prodotto (come per esempio BI suite, BI platform, reporting) oltre ad una innovazione di prodotto che riguarda soprattutto il reporting, nuove tecniche di visualizzazione e strumenti di analisi più sofisticati. E sicuramente nel corso del 2004 l’integrazione dei prodotti esistenti sarà tra i focus strategici prevalenti nel settore.

Il leader di questo mercato rimane Cognos6, che migliora la sua posizione rispetto al primo semestre 2003 grazie ad una strategia di mercato superiore rispetto a quella dei concorrenti, seguito da vicino da Business Objects. Tra i leader Meta Group annovera anche SAP, mentre secondo Gartner anche Information Builders ha posizione di rilievo.

Da notare alcuni spostamenti significativi: MicroStrategy ha riacquistato credibilità sul mercato, grazie a buone performance dei prodotti a livello generale; Microsoft ha completato l’offerta di BI con un prodotto per il reporting, posizionandosi come player a pieno titolo anche in questo mercato.

5 Come si nota dalla Errore. L'origine riferimento non è stata trovata., queste nuove

acquisizioni non sempre hanno portato a miglioramenti nella posizione di mercato delle società acquirenti.

6 Indicato come leader sia da METASprectrum di META Group, sia da Gartner Research nel Magic Quadrant, entrambi di aprile 2004.

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Fonte Gartner Research (Aprile 2004)

Infine, per quanto riguarda la situazione di mercato nell’ambito delle infrastrutture di Data Warehouse, come si può osservare dalla seguente figura emerge la netta leadership di Oracle.

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Figura 3 – Quote di mercato dei produttori di Data Warehouse

IBM DB2 (non mainframe)

6%

Microsoft Analysis Services

3%

IBM DB2 UDB (MF/AS/400)

8%Oracle 8i/9i

51%

Microsoft SQL Server16%

IBM Legacy (IMS, VSAM, ecc)

2%

IBM Informix Extended Parallel

Server1%

IBM Informix Dynamic Server

1%

IBM Red Brick2%

Sybase Adaptive Server IQ

2%

Computer Associates Ingres

1%SAS Institute SAS

DBMS1%

Sybase Adaptive Server Enterprise

2%

NCR Teradata4%

Fonte: The Data Warehousing Institute (TDWI) and Giga Information Group

2.2. Cenni alla situazione in Europa

La situazione internazionale si rispecchia perfettamente in quella europea. Le aziende stanno affrontando cambiamenti complessi e si aspettano dalla tecnologia (e dalla Business Intelligence) un aiuto per il mantenimento della competitività.

Secondo le stime di IDC il mercato della Business Intelligence in Europa Occidentale raggiungerà i 2,5 miliardi di dollari nel 2006, con una crescita media annua del 14,9%. Saranno in particolare i tool per Data Warehouse e per query e Reporting ad essere richiesti con sempre maggiore frequenza.

Inoltre la soluzione di Business Intelligence attualmente più diffusa in Europa Occidentale è Business Objects, che detiene il 14,7% del mercato.

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3. La situazione in Italia

Anche in Italia le previsioni di investimento nelle soluzioni di Data Warehouse e Business Intelligence sono positive.

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Figura 4 – Evoluzione del ruolo dell’IT per le aziende italiane

Ruolo IT nel passato Ruolo IT nel futuro

Migliorare l’efficienza dei processi Migliorare il processo decisionale

Acquisire e distribuire i dati aziendali Creare una conoscenza diffusa in azienda

Elaborare le transazioni del cliente Creare un legame di intimità col cliente

Supporto agli operativi Trasformare i dipendenti in “operatori della conoscenza”

Diffondere le informazioni tra i diversi livelli decisionali

Diffondere le informazioni abbattendo i livelli gerarchici

Ridurre i costi Incrementare i profitti

Fonte: Siseco

Dopo l’eCommerce e il CRM, che fino al 2000 hanno beneficiato delle maggiori parti dei budget, oggi sono l’ottimizzazione della gestione e l’analisi dei dati aziendali ad essere oggetto privilegiato degli investimenti. Questa visione è condivisa dal 35% dei key player7 intervistati da MATE.

Come si evince dalla Figura 4, l’analisi e la razionalizzazione dei dati aziendali e di conseguenza le soluzioni di Business Intelligence e Data Warehouse, sono alcune delle priorità legate all’IT. Questo provoca un particolare interessamento da parte delle aziende che si rispecchia sul livello degli investimenti. Nel 2003 la crescita del mercato del Data Warehouse è stata più contenuta rispetto all’anno precedente, ma comunque ragguardevole (pari al 9%) e superiore al tasso di crescita complessivo del mercato del

7 Vale a dire software house che per fatturato, per specializzazione o per competenze distintive

sono riconosciute tra le più significative del settore.

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software e dei servizi. Il fatturato per la vendita di soluzioni e servizi di Business Intelligence ha superato i 430 milioni di euro.

Figura 5 – Il mercato Data Warehouse e Business Intelligence in Italia

144,4

67,8

209,7

98,0

243,1

111,5

274,2

125,2

296,7

135,5

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

Mili

oni d

i eur

o

1999 2000 2001 2002 2003

Servizi Software

Fonte: NetConsulting

La scelta dei fornitori e della loro offerta sta diventando sempre più selettiva, elemento che svela come la Business Intelligence stia assumendo un ruolo sempre più importante nel processo di integrazione della catena del valore dell’informazione. Anche il costo sta passando in secondo piano. La scelta viene infatti presa sulla base di un mix di elementi, tra cui funzionalità del prodotto, know how tecnologico e approccio settoriale dell’azienda fornitrice, capacità dei vendor di far percepire i miglioramenti e possibilità di instaurare una relazione stabile e continuativa con loro.

I vendor presenti in Italia

Tutti i maggiori operatori dell’offerta internazionale sono operativi anche sul mercato italiano. La tabella di seguito riporta le modalità di presidio del mercato nazionale che, come si vede, è nella totalità dei casi quella di una filiale italiana.

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Figura 6 – Gli operatori dell’offerta in Italia

Società Tipologia di presenza in Italia

Ascential Ascential Italia

Business Objects Business Objects Italia

Cognos Cognos Italia

Computer Associates Computer Associates Italia

Hyperion Hyperion Italia

Hummingbird Hummingbird Italia

IBM IBM Italia

Microsoft Microsoft Italia

MicroStrategy MicroStrategy Italia

Oracle Oracle Italia

SAP SAP Italia

SAS SAS Italia

SPSS SPSS Italia

Teradata Teradata Italia

Fonte: MATE

I prodotti maggiormente impiegati a livello nazionale, secondo un’indagine di MATE sulle software-house italiane sono riportati in Figura 7. Come si vede, Oracle ha il primo posto, sebbene si tratti di un operatore non focalizzato, mentre Business Objects, leader a livello europeo, copre la seconda posizione tra gli applicativi che le software house italiane personalizzano per la propria clientela.

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Figura 7 – Prodotti su cui si basano gli applicativi di Business Intelligence e Data Warehouse

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

Oracle

Business Objects

Microsoft

SAP

Ascential

Microstrategy

Computer Associates

SAS

Cognos

Hyperion Solutions

SPSS

Altro

Fonte: MATE

4. I risultati della ricerca

Da una ricerca effettuata da MATE8 risulta che in Italia la percentuale di aziende dotate (o che si stanno dotando o che prevedono di farlo a breve) di soluzioni di Business Intelligence e di Data Warehouse è pari al 26,3% del totale di quelle intervistate.

Da notare come a fronte di un livello di diffusione ragguardevole, esiste ancora un quota superiore al 6% di aziende che non conosce neppure il significato delle espressioni “Business Intelligence” e “Data Warehouse”.

8 Il campione è rappresentato da circa 400 aziende medio – grandi (con numero di addetti

compreso tra 50 e 1000) rappresentative per dimensione, settore e area geografica la realtà nazionale.

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Figura 8 – Presenza di Business Intelligence e Data Warehouse

No67,5%

sì/in realizzazione/p

revisto26,3%

Non conosce il significato del termine

6,2%

Fonte: MATE

Analizzando i dati in base al settore di appartenenza, non si registrano particolari differenze tra le aziende appartenenti ai comparti industria, commercio e servizi.

Se invece si scorpora il dato per dimensione aziendale, si evince che esiste una correlazione positiva tra numero di addetti e infrastrutture per il Data Warehouse/dispositivi per la Business Intelligence. Infatti nelle aziende con più di 200 addetti il dato sale al 42%.

Una valutazione interessante può essere fatta segmentando il campione sulla base della propensione all’investimento in innovazione tecnologica, distinguendo tra innovatori (aziende che affermano di essere orientate alla sperimentazione e all’utilizzo di nuove tecnologie), prudenti (aziende che fanno proprie le innovazioni tecnologie in ambito IT solo quando si sono dimostrate adatte alla soluzione di specifici problemi dell’azienda) e follower (aziende che adottano una tecnologia IT solo quando questa è diventata di uso comune).

In questo caso si registra una omogeneità nella presenza di Data Warehouse e Business Intelligence, a differenza di altre applicazioni dove gli innovatori avevano percentuali di utilizzo superiori alla media.

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Se si considerano i fattori chiave di successo, vale a dire le criticità per la determinazione del loro successo, si nota come chi considera l’innovazione il suo punto di forza si doti maggiormente di soluzione di Business Intelligence.

Un risultato in contrasto con le aspettative è apparsa la scarsa adozione di queste soluzioni da parte delle imprese per le quali risultano più critiche l’informazione e le risorse umane.

Figura 9 – Business Intelligence e Data Warehouse in base al fattore chiave di successo

80 90 100 110 120

Innovazione

Risorse finanziarie

Tecnologia

Commerciale

Risorse umane

Informazione

Fonte: MATE Numero indice: media Italia=100

Analizzando le tecnologie adottate dalle aziende, dal survey di MATE risulta che la preferenza ricade soprattutto sui software ad hoc legati al gestionale in uso (18%). Considerando invece soluzioni di Business Intelligence e Data Warehouse “commerciali” la più utilizzata è quella prodotta da Microsoft (17%), seguita da quella di SAP (14%).

Quanto al sistema di Reporting, nell’81% dei casi esso è articolato in base alla funzione aziendale, mentre nel 30,5% dei casi è articolato per livello gerarchico9. 9 La somma è diversa da 100, in quanto in alcune realtà il reporting è ibrido.

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Figura 10 – Articolazione del sistema di Reporting

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

In base allafunzione aziendale

Per livellogerarchico

Fonte: MATE Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o

Data Warehouse

Solo l’8,6% delle aziende che si sono dotate di sistemi di Business Intelligence hanno implementato o prevedono di implementare a breve soluzioni di Data Mining, mentre un 3,8% ritiene che la lettura dei dati attraverso sistemi di Data Mining non sia rilevante per la propria attività aziendale.

Da notare come il 20,9% delle aziende che dispongono di sistemi di supporto al trattamento dell’informazione e al processo decisionale non conoscono neppure il significato dell’espressione “Data Mining”.

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Figura 11 – Utilizzo di funzioni di Data Mining

No, non è rilevante

3,8%

Sì8,6%

Non conosce significato del

termine20,9%

No66,7%

Fonte: MATE Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o

Data Warehouse

Riguardo ai potenziali vantaggi che si possono ottenere attraverso una soluzione di Business Intelligence è emersa l’aspirazione a una migliore comprensione dei dati aziendali. Il punteggio medio ottenuto è stato di 4,2310.

Oltre a questo sono stati segnalati: la possibilità di avere una visione d’insieme del comportamento dell’azienda (4,04); disporre di un supporto informativo efficace nelle attività di previsione (3,91); di migliorare il servizio al cliente (3,77); di guadagnare velocità nel processo decisionale (3,74); di segmentare mercato e clienti in base ai dati comportamentali – legati alle transazioni (3,21).

10 La votazione prevedeva una scala da 1 a 5 dove 1 rappresenta il minimo e 5 il punteggio

massimo.

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Figura 12 – Vantaggi della Business Intelligence e del Data Warehouse

1 2 3 4 5

Comprensione dati

Visione comportamento azienda

Supporto nelle previsioni

Miglioramento customer service

Velocità processo decisionale

Segmentazione mkt/clienti

Fonte: MATE Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o

Data Warehouse

Con lo stesso metodo valutativo è stato richiesto quanto fosse strategica la possibilità di disporre di dati aggregati e organizzati.

Quasi il 65% di queste imprese ha assegnato il punteggio massimo (5) all’affermazione, un ulteriore 20% circa ha invece assegnato un punteggio “4”. Il punteggio medio è stato di 4,44.

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Figura 13 – Strategicità della disponibilità di dati aggregati e organizzati

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

Molto strategica

Abbastanzastrategica

Né strategica nénon strategica

Poco strategica

Per nientestrategica

Fonte: MATE Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o

Data Warehouse

Per quanto riguarda, invece, il fronte delle maggiori difficoltà incontrate, è emerso che la complessità del progetto (punteggio medio=3,12) e la lunghezza eccessiva dei tempi di realizzazione (2,94) sono state le risposte con punteggio più elevato.

Seguono, nell’ordine: le difficoltà nel misurare il ritorno dell’investimento (2,55), le resistenze culturali (2,54), i costi superiori al previsto (2,46), la necessità di training sull’utilizzo delle applicazioni (2,2) e l’avere ottenuto risultati al di sotto delle aspettative (1,96).

Da notare come i valori dei vantaggi siano notevolmente superiori a quelli delle difficoltà di implementazione, che in un solo caso raggiungono il valore medio di 3,12. Questo conferma ulteriormente l’importanza attribuita dalle aziende alla Business Intelligence e al Data Warehouse, e come l’offerta sia già ad un buon livello di servizio.

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Figura 14 – Difficoltà nella realizzazione del progetto

1 2 3 4 5

Complessità progetto

Tempi lunghi

Difficoltà misurare ROI

Resistenze culturali

Costi > previsto

Training

Risultati < aspettative

Fonte: MATE Base: Aziende che hanno sviluppato (o prevedono di farlo) un progetto di Business Intelligence o

Data Warehouse

Se si analizzano le aziende che non hanno investito in queste soluzioni emerge che la maggior parte di esse non percepisce il valore che può derivare dall’uso di applicazioni di BI. Dalla Figura 15 si evince inoltre che una fetta rilevante del campione non ha ancora preso in considerazione l’investimento.

Questo fa capire come ci sia ancora scarsa maturità e consapevolezza del valore strategico dell’informazione, che invece è chiaro a chi ha già investito (Figura 12).

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Figura 15 – Freni all’investimento

0% 10% 20% 30% 40% 50%

Non trova valore

Non ha preso in considerazione

Costi elevati

Difficile misurare ROI

Resistenze culturali

Tecnologia immatura

Progetto complesso

Tempi lunghi

Altro

Fonte: MATE Base: Aziende che non hanno ancora sviluppato un progetto di Business Intelligence o Data

Warehouse ma ne conoscono il significato

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5. Consigli utili

Per un’azienda che intende investire in un progetto di Business Intelligence alcune avvertenze sono fondamentali per implementare con successo il progetto:

• Individuare e comprendere i processi decisionali e i flussi di informazione che caratterizzano la propria organizzazione.

• Se si parte in maniera sperimentale coinvolgendo inizialmente una o due aree funzionali dell’azienda, ricordarsi che ogni scelta in merito deve comunque essere ispirata a un progetto complessivo.

• Il Data Warehouse è il cuore della Business Intelligence. Essere molto accorti nella sua implementazione.

In particolare, i momenti chiave sono:

! L’analisi delle fonti di dati;

! L’analisi dei requisiti di cui si vuole dotare il sistema in funzione delle caratteristiche e del ruolo degli utilizzatori finali;

! La progettazione logica;

! La progettazione fisica;

! La scelta dei tool di ETL.

• Nella scelta del fornitore considerare il trade off tra funzionalità e integrabilità tra i tool scelti, oltre il livello di affidabilità dello stesso.

• Cercare di superare subito le barriere culturali e organizzative interne che si potrebbero verificare con la realizzazione del progetto.

Documento reperibile, assieme ad altre monografie, nella sezione Dossier del sito www.sanpaoloimprese.com

Documento pubblicato su licenza di MATE - IT RESEARCH AND CONSULTING Copyright MATE - IT RESEARCH AND CONSULTING

Fonte: Osservatorio Net Economy - Commercio Elettronico Italia - MATE

Glossario

Business Analytics

Tutte le tecnologie e le metodologie necessarie alla gestione e all’utilizzo in maniera strategica del bagaglio di dati aziendali disponibili.

Business Intelligence

Tutti i processi, le tecnologie e i tool grazie ai quali è possibile trasformare i dati in informazioni necessarie per creare conoscenza e quindi piani d’azione.

Data Warehouse È il “deposito” dove vengono raccolte tutte le informazioni provenienti da varie fonti .

Data Mining Soluzioni per scoprire le informazioni che si celano all’interno di grandi volumi di dati.

ETL Extract-Transform-Load. Tool necessari per riempire i Data Warehouse.

OLAP OnLine Analytical Processing. Metodo di successo e analisi flessibile ai dati.

Reporting Soluzione per la rappresentazione grafica delle informazioni analizzate.