In un mondo digitale in rapida evoluzione, il ruolo della business intelligence (BI) vive un momento di ridefinizione.

Mentre la BI tradizionale si limitava ai dati strutturati e alle capacità di ricerca aziendale, il panorama attuale la vede espandersi fino a comprendere una vasta gamma di risorse digitali. Questo cambiamento è particolarmente significativo se si considera che entro il 2025 si prevede che la creazione di dati supererà l'incredibile cifra di 180 zettabyte a livello globale, numero che evidenzia l'immenso potenziale dei dati non strutturati nelle strategie di BI. A titolo di confronto, si tratta di circa il 50% in più dei dati globali creati nel 2023.

 

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Il ruolo dell'analista di dati AI nella moderna BI

Questa trasformazione è guidata da un'intuizione chiave: un processo decisionale efficace non si basa solo sui dati, ma su un'analisi integrata di diverse fonti di informazioni. Una notevole incarnazione di questo cambiamento è il ruolo di AI Data Analyst, una sintesi di Intelligenza Artificiale e analisi dei dati che sta rivoluzionando l'approccio del settore ai dati. Grazie alla capacità dell'AI di automatizzare attività di routine come la preparazione dei dati - che secondo le stime consuma il 45% del tempo dei data scientist - gli analyst possono ora concentrarsi su interpretazioni dei dati più strategiche e complesse. In SDG abbiamo recentemente supportato uno dei nostri clienti a trasformare il processo di reporting dei dati, che richiedeva molto tempo, in un modello efficiente e potenziato dall'AI per la raccolta di business intelligence. 

 

Use Case reale: Fashion Industry 

Il cliente, un brand globale di Moda che disegna, produce e commercializza abbigliamento da donna e da uomo, era alla ricerca di una soluzione per migliorare i propri processi di business intelligence e raccolta di insight. SDG sta attualmente sfruttando l'AI sotto forma di Natural Language Modeling (NLM) per sviluppare modelli in grado di comprendere, interpretare e generare linguaggio con l’obiettivo di aiutare le aziende a rispondere a domande su temi di importanza critica. Il modello di linguaggio naturale può essere integrato con altre tecnologie e strumenti di analisi dei dati, come i sistemi di raccomandazione, l'analisi predittiva e gli strumenti di visualizzazione dei dati, per offrire ai dipendenti approfondimenti aziendali.

 

 

La BI come Advanced Analytical Ecosystem 

La BI attuale supera il suo ruolo originario di semplice estrazione di insight da dati strutturati, evolvendosi in un sofisticato ecosistema di supporto alle decisioni. Questa visione allargata non comprende solo i dati interni ed esterni, ma integra anche le tendenze dei social media, gli archivi storici, i feed in tempo reale e, sempre più spesso, i dati dell'Internet of Things (IoT). Queste inclusioni ampliano la portata della BI, trasformandola in uno strumento che non solo interpreta i dati, ma prevede anche scenari e tendenze future. Lo abbiamo visto nell'integrazione di strumenti di Advanced Analytics - modellazione predittiva, apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale - all'interno delle piattaforme di BI.  

Questo paradigma di BI avanzata non solo aiuta a prendere decisioni, ma svolge anche un ruolo cruciale nella gestione del rischio e nella conformità alle normative. Sfruttando un'analisi completa dei dati, le aziende possono identificare più rapidamente i rischi potenziali e aderire più efficacemente ai requisiti normativi in evoluzione. Inoltre, questo approccio di BI avanzata consente alle aziende di mantenere un vantaggio competitivo, ottimizzando continuamente le operazioni e le strategie sulla base di intuizioni e previsioni in tempo reale derivate da un ecosistema di dati diversificato.

 


Un futuro data-driven per le aziende globali

In sintesi, la BI oggi si è trasformata in un sistema di supporto decisionale dinamico e sfaccettato. La sua capacità di incorporare diverse fonti di dati, unita a funzionalità analitiche avanzate, consente alle aziende di ottenere una comprensione più approfondita del proprio ambiente operativo, di prevedere le tendenze future e di adattare le strategie con un'agilità e una precisione senza precedenti.

 


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