Come evolve la Business Intelligence : Intervista a Luca Rodolfi

La Business Intelligence sta vivendo un momento di ricambio generazionale, con soluzioni cloud , nuove tecnologie ( database non relazionali o no-sql ) , l’ovvio impatto dei nuovi device come i tablet, richieste di analisi real-time e il focus sulla business analytics sponsorizzato dai big vendor.

Proviamo a vedere cosa ne pensa di questi argomenti un esperto di Business Intelligence nel suo classico significato : Luca Rodolfi

Chi è Luca Rodolfi ?

Luca Rodolfi

Mi chiamo Luca Rodolfi e dal 1996 mi occupo di Business Intelligence (BI).

Le esperienze lavorative maturate mi hanno consentito di sviluppare numerose e diverse competenze sia in ambiti progettuali e tecnologici. Tra le diverse collaborazioni rilevanti sono quelle con Bicon3 srl (società specializzata a tutto campo nell’ambito della BI) e con il Ce.Ri.S.Ma.S(Centro di Ricerche e Studi in Management Sanitario dell’università Cattolica di Milano) che mi impegnano in attività progettuali sul campo.

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Domande sulla Business Intelligence

– cosa può guadagnare una piccola realtà con l’utilizzo della BI ?

Sicuramente più efficienza e maggiore consapevolezza della propria capacità di stare nel mercato, se per piccola realtà intendiamo “veramente” piccola (1-5 milioni di euro di fatturato) dotarsi di una soluzione (anche semplificata) di BI significa avere la possibilità di indagare i proprio “numeri” con la consapevolezza di poter apportare “aggiustamenti” per tempo, direi una bella differenza che attendere indicazioni dal commercialista o, peggio ancora, dalla banca…

 – BI e PMI : quale soluzione per avere un progetto di BI a costi contenuti

 sicuramente eliminare qualunque volo pindarico e puntare sul concreto: un sistema snello in grado di raccogliere i dati, normalizzarli e adattarli alle proprie analisi e su sistema di reporting user oriented, cercando sul mercato gli skill necessari, in ogni caso dedicando le risorse disponibili alla consulenza “di livello” piuttosto che a sostenere costi di licenze software e hardware, oggi il mercato offre molte possibilità, ma l’esperienza di un professionista BI (o di un team ridottissimo e molto esperto) può fare la differenza sulla qualità del risultato.

 – Excel è più una opportunità o più un problema ? come vedi il fatto che spesso gli strumenti di query e reporting come BO e Cognos vengano usati per estrarre i dati e importarli in Excel ?

Personalmente Excel è una grande opportunità! il problema è l’uso che spesso se ne fa, sia per mancanza di formazione (Excel è considerato a torto uno strumento semplice che chiunque può usare) sia perché contribuisce involontariamente alla generazione di una certa entropia, come specialista BI uno dei punti peggiori quando si ha a che fare con Excel è il disordine degli utenti, la moltitudine di copie degli stessi file, l’incapacità di utilizzare correttamente le formule, tutte cose che relegano ingiustamente Excel ad un sistema di produttività personale e nulla più, anche se per molti utenti è la vera ancora di salvezza quando è necessario produrre reports e analisi.

Diciamo che l’utente si sente a suo agio con Excel, sentendosi sicuro: quando viene implementato un sistema di BI la prima domanda è “ma posso salvare in excel?” a mio avviso bisognerebbe mettere in atto una vera e propria strategia non per sostituire Excel, ma per affiancarlo agli strumenti di BI mostrando (e dimostrando) agli utenti il valore aggiunto che questi strumenti possono dare…

 – è più importante ( come ROI x il cliente ) la BI classica o la business analytics

 Sarò all’antica, ma preferisco la BI classica, molto spesso i requisiti degli utenti sono semplici, anche se rilevanti nei contenuti, secondo me un report o un ambito di analisi ben costruito secondo i desiderata dell’utente vale 1000 analytics…

 – bi domani : cloud, mobile, big data, realtime : cosa sarà più importante e perché

 Bella domanda! io metterei al primo posto Cloud e Mobile a parimerito (se per mobile intendiamo i tablet e non gli smartphone) e solo dopo il resto (come i bigdata) il motivo principale è proprio dovuto al fatto che il mondo sta letteralmente cambiando spinto da queste nuove frontiere, semplicemente alcune cose come le conosciamo oggi non esisteranno più domani sostituite dalle nuove tendenze… forse sono un visionario ma è probabile che lo storage come lo conosciamo oggi semplicemente non sarà più economicamente sensato averlo in casa nel proprio “ced” e allora con l’avanzare di queste nuove prospettive la BI deve adeguarsi in una sorta di metanoia autopoietica… (:D)

 – nuovi database no-sql, datavault etc : è la fine del vecchio caro star-schema ?

 forse più che la fine è un pezzo che si aggiunge, uno strumento in più nella borsa di “dottor BI”: dipendentemente dalle necessità l’esperto sarà in grado di “pescare” l’attrezzo giusto per il progetto che deve affrontare, esisterà sempre un buon motivo per risolvere la progettazione di un modello dimensionale basato sul vecchio star-schema…

 – le soluzioni dei big vendor sono pensate solo per chi ha budget importanti ?

 difficile rispondere di No, dipende però dalla fascia e da cosa è un budget importante, se per me importante equivale (ipotizziamo) a 100.000 euro, per il cliente invece a 25.000 euro e per IBM 500.000 capiamo subito che prima ancora di fare valutazioni è necessario mettere a fattore comune la propria idea di budget importante, dalla mia esperienza quando si muovono i big vendor si muovono anche interessi di rilievo, forse in un mondo ideale i big vendor non dovrebbero “importunare” piccole realtà che fatturano meno di 10 milioni di euro e lasciare lo sviluppo dei sistemi di BI agli esperti sul campo rappresentativi di piccole e specializzate aziende di consulenza, ma la necessità di avere clienti è tale che sul mercato si vede di tutto!

 – BI fatta in casa : ha senso creare il proprio dwh con un team di sviluppo interno ?

 secondo me no (a meno che non ci siano in azienda risorse con esperienze sul campo relative alla BI) il rischio di pensare che un DWH sia una serie di tabelloni su cui fare query è troppo alto e il pericolo di avere una cosa non affidabile sempre incombente, meglio allora predisporre un team interno chiedendo l’aiuto di uno specialista del campo.

 – 3 fattori per il successo di un progetto di BI

 chiarezza dei requisiti dell’utente : cosa vuole dal progetto di BI

rapidità di sviluppo, in modalità incrementale : senza scomodare discipline come Agile BI o simili, innescare un sistema a spirale di continui rilasci in modo che sia sempre possibile per il cliente vedere l’avanzamento

un team focalizzato : a meno che non si stia creando un dwh worldwide di un’azienda Fortune 500 pensare ad un team piccolo e multidisciplinare.

Ringrazio Luca per la disponibilità e spero con questa intervista di aver dato un’altra interessante opinione sulla BI.

Se qualcuno avesse dubbi o vorrebbe avere delle risposte vi invito a porre le domande nei commenti … sarete ascoltati

 

 

 

 

Business Intelligence : Progetti Vincenti … come continuarli ?

Nel precedente articolo “Progetti di BI vincenti come iniziare” avevamo visto 11 step per iniziare bene un progetto di Business Intelligence, è però importante condividere il fatto che un progetto di BI vincente lo si riconosce dal fatto che la fine di uno step è l’inizio di una nuova fase, infatti tipicamente quando gli utenti sono contenti e apprezzano le potenzialità di quanto fatto è l’inizio di una serie di richieste per andare oltre , non possiamo però dormire sugli allori pensando che abbiamo lavorato bene e quindi tanto prima o poi i clienti chiederanno qualcosa di nuovo e soprattutto dobbiamo pensare che utenti che non chiedono e si adeguano a quanto hanno determinano la “morte” del progetto, il famoso mito che “tanto quando il cliente cambia ERP etc bisognerà rifare l’ETL e ci sarà da lavorare” sta crollando anche perchè ormai gli ERP si portano dietro la loro parte di BI.

Quindi cosa fare per dare longevità al progetto di BI e renderlo uno dei punti forti dei sistemi informativi del cliente ?

Automatizzare il reporting

Tipicamente i clienti hanno sempre dei report che vogliono aggiornare ogni giorno, ogni mese etc, magari report che devono essere inviati a N persone con dati differenti ( pensiamo ad una forza vendita ) , quindi possiamo far vedere all’utente quanto tempo potrebbe risparmiare schedulando il reporting e facendo in modo che sia automatizzato ( in modo da non avere prompt nel reporting schedulato )

Budget/Target

Diffidate da datamart dove non viene richiesto di inserire un budget/target o quanto meno la possibilità di calcolare dei KPI, se l’utente vuole monitorare le performance confrontandole con un obbiettivo allora avrà una urgenza da soddisfare, bisogna poi far capire che con un DWH ben modellato possiamo inserire e controllare budget a granularità anche fine ( tipo per ogni cliente o famiglia prodotti ) oltre che a diverse versioni o focus ( es: revisioni di estimate, target su prodotti focus ) in pratica far capire all’utente che non sempre avere un target vuol dire doverlo calcolare/caricare per ogni singola referenza possiamo lavorare al livello che meglio si associa alle possibilità dell’utente

Integrare dati dell’utente

Quei dannati file excel che hanno sempre qualche informazione che sui sistemi non esiste devono per forza essere caricati nel DWH, bisogna saper illustrare quali vantaggi potremmo creare se si potesse fare delle analis anche con quei dati

Mash-up dei datamart

Avere N datamart chiusi nei loro mondi può essere un primo passo, ma dobbiamo liberare la potenza generata dall’incrocio di tali dati, incrociare i dati dell’ordinato con i dati dei crediti potrebbe veramente dare dei quadri di lettura differenti, infatti sapere che il cliente X ha raddoppiato l’ordinato rispetto all’anno precedente ed è ora nella top 10 dei ns clienti più grandi ci può rendere felice, ma se potessimo aggiungere anche il fatto che in realtà non sti sta pagando da 6 mesi allora il quadro cambia totalmente … possiamo essere contenti che un cliente che non ci sta pagando stia ordinando molto ? quale esposizione ci genera ? e via dicendo gli esempi possono essere infiniti il limite potrebbe essere solo la ns fantasia , sicuramente potremmo trovare tantissimi indicatori importanti che nascono dall’unione dei dati di differenti datamart e la cui lettura di insieme può stravolgere quanto avevamo appreso leggendo i dati dei singoli datamart

Arricchimenti derivati

I dati che si possono integrare nel ns DWH per arricchire quanto già presente non vengono solo da “mondi esterni” ( file excel, altri datamart etc ) ma assumono grande importanza anche quelli derivati dai dati del datamart stesso, ad esempio in un classico datamart delle vendite potremmo “arricchire” la dimensione dei clienti o dei prodotti con dati tipo la classe di strategicità del cliente ( analisi ABC, grafico di Pareto, regola dell’80-20 etc ) , con il suo trend ( nuovo cliente,  cliente stabile, cliente con ordinato in crescita )  etc, già semplicemente questi attributi potrebbero regalare nuovi tipi di analisi o semplificare di molto quelle richieste dagli utenti ( es: qual’e’ il fatturato dei nuovi clienti vs quello fatto l’anno scorso da clienti persi ? quanti clienti sono in crescita e come si suddivido come classe di importanza ? qual’e’ la percentuale di fatturato data dai nuovi prodotti, dai prodotti in forte crescita etc etc ) …

Riassunto

In generale le parole chiavi per rendere un progetto vincente nel tempo, e proteggersi da cambi di idea del cliente che potrebbe “buttare” il ns progetto per adottare quello integrato nel nuovo ERP, potrebbero essere

Integrare : inserire sempre nuovi dati da ogni fonte (anche gli open data potrebbero tornare utili )

Incrociare : analisi incrociate tra diversi datamart

Customizzare: è il cliente che necessita delle analisi e di quelle che servono a lui, più sono tagliate su misura e più apprezzerà

Fate in modo che quanto fatto non sia replicabile da una sw house per quanto grande con le loro soluzioni generiche

 

 

 

 

 

 

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