Business intelligence is continually evolving according to business needs and technology, so each year, we identify current trends to keep users up-to-date on innovations. Realize that artificial intelligence and machine learning will continue to grow, and businesses can integrate the insights from AI into a broader BI strategy. As companies strive to be more data-driven, efforts to share data, and collaborate will increase. Data visualization will be even more essential to work together across teams and departments. This article is just an introduction to the world of business intelligence. BI offers capabilities for near real-time sales tracking, allows users to discover insights into customer behavior, forecast profits, and more. Diverse industries like retail, insurance, and oil have adopted BI and more are joining each year. BI platforms adapt to new technology and the innovation of its users. Stay up-to-date with all of the trends and changes in business intelligence as we list the top 10 current trends in BI.
Cos’è la business intelligence? La tua guida alla BI e al perché è importante
La business intelligence (BI) combina business analytics, data mining, visualizzazione dei dati, strumenti e infrastrutture per i dati, nonché le best practice per permettere alle organizzazioni di prendere più decisioni basate sui dati. In pratica, sai di aver acquisito la business intelligence moderna quando hai una vista completa dei dati della tua organizzazione e li usi per stimolare il cambiamento, eliminare le inefficienze e attuare un rapido adattamento ai cambiamenti di mercato e forniture.
È importante notare che si tratta di una definizione della BI davvero moderna (e che la storia di questo neologismo è stata contrastata). Il concetto di business intelligence tradizionale, come propriamente detta, è nato per la prima volta negli anni ’60, per indicare un sistema di condivisione delle informazioni nelle organizzazioni. Prima di arrivare a rappresentare un’offerta specifica dei team di BI con soluzioni per i servizi dipendenti dall’IT, si è ulteriormente sviluppato negli anni ’80, parallelamente ai modelli informatici per il processo decisionale e alla trasformazione dei dati in informazioni. Le soluzioni di BI moderna danno priorità ad analisi self-service flessibili, dati controllati su piattaforme affidabili, business user più efficienti e velocità di informazione.
Alcuni esempi di business intelligence
Più che indicare una "cosa" specifica, business intelligence è un termine onnicomprensivo che riguarda i processi e i metodi per raccogliere, memorizzare e analizzare i dati tratti dalle operazioni o attività aziendali con l’obiettivo di migliorare le prestazioni. Tutti questi elementi vanno a creare una vista completa dell’azienda, aiutando le persone a prendere decisioni migliori e concretizzabili.
- Data mining: uso di database, statistiche e apprendimento automatico per svelare i trend in ampi set di dati.
- Elaborazione di report: condivisione delle analisi dei dati con i soggetti interessati, affinché possano trarre conclusioni e prendere decisioni.
- Metriche e benchmarking delle prestazioni: confronto dei dati sulle prestazioni attuali con i dati storici, per monitorare le prestazioni rispetto agli obiettivi. Di solito, si esegue usando dashboard personalizzate.
- Analisi descrittiva: utilizzo di analisi dei dati preliminari per comprendere cosa è accaduto.
- Esecuzione delle query: interrogazione dei dati con specifiche domande, per cui la BI estrae le risposte dai set di dati.
- Analisi statistica: partendo dai risultati dell’analisi descrittiva, ulteriore esplorazione dei dati usando le statistiche, per esempio in relazione a come e perché si sia verificato un determinato trend.
- Visualizzazione dei dati: trasformazione dell’analisi dei dati in rappresentazioni visive, come grafici, diagrammi e istogrammi, per una fruizione dei dati più facile.
- Analisi visiva: esplorazione dei dati attraverso le rappresentazioni visive, per comunicare informazioni al volo e seguire il flusso dell’analisi.
- Preparazione dei dati: compilazione di diverse origini dati, identificandone dimensioni e misurazioni e preparandole per l’analisi dei dati.
How business intelligence works
Businesses and organizations have questions and goals. To answer these questions and track performance against these goals, they gather the necessary data, analyze it, and determine which actions to take to reach their goals.
On the technical side, raw data is collected from the business’s activity. Data is processed and then stored in data warehouses. Once it’s stored, users can then access the data, starting the analysis process to answer business questions.
How BI, data analytics, and business analytics work together
The difference between traditional BI and modern BI
Historically, business intelligence tools were based on a traditional business intelligence model. This was a top-down approach where business intelligence was driven by the IT organization and most, if not all, analytics questions were answered through static reports. This meant that if someone had a follow-up question about the report they received, their request would go to the bottom of the reporting queue and they would have to start the process over again. This led to slow, frustrating reporting cycles and people weren’t able to leverage current data to make decisions. Traditional business intelligence is still a common approach for regular reporting and answering static queries. However, modern business intelligence is interactive and approachable. While IT departments are still an important part of managing access to data, multiple levels of users can customize dashboards and create reports on little notice. With the proper software, users are empowered to visualize data and answer their own questions.
Quelles différences entre Business Intelligence et Data Science ?
La Business Intelligence est un ensemble de technologies, d’applications, de processus utilisées pour l’analyse de données métier. Elle permet de convertir des données brutes en informations pertinentes, utilisables pour aiguiller la prise de décision.
La Data Science, ou science des données, consiste de son côté à extraire des informations et des connaissance à partir des données en utilisant différentes méthodes scientifiques, algorithmes et processus. Il s’agit donc d’une combinaison entre divers outils mathématiques, algorithmes, statistiques et techniques de Machine Learning permettant de trouver des tendances historiques cachées dans les données pour comprendre les tendances actuelles et futures.
Ces deux domaines sont donc similaires, mais présentent aussi des différences notables. La Data Science utilise des outils statistiques et mathématiques pour découvrir des tendances dans les données, tandis que la Business Intelligence est un ensemble de technologies, d’applications et de processus utilisées par les entreprises pour l’analyse de données métier.
La Data Science se focalise sur le futur, la BI sur le passé et le présent. La science des données permet de traiter à la fois les données structurées et non-structurées, tandis que la Business Intelligence se concentre principalement sur les données structurées.
Par ailleurs, la Data Science est nettement plus flexible que la BI qui nécessite de planifier et de délimiter les sources de données. La méthode est scientifique dans le premier cas, analytique dans le second cas.
La différence et la similitude entre la BI et l’IA
La BI et l’IA sont distinctes, mais complémentaires. Dans l’IA, le terme « intelligence » fait référence à l’intelligence informatique. Dans la BI, il fait référence à la prise de décision commerciale plus intelligente que l’analyse et la visualisation des données peuvent produire. La BI peut aider les entreprises à mettre de l’ordre dans les quantités massives de données qu’elles collectent. Mais des visualisations et des tableaux de bord soignés ne suffisent pas toujours.
L’IA peut permettre aux outils de BI de produire des informations claires et utiles à partir des données qu’ils analysent. Un système alimenté par l’IA peut clarifier l’importance de chaque point de données à un niveau granulaire. En outre, il peut aider les opérateurs humains à comprendre comment ces données peuvent se traduire par de véritables décisions commerciales. En adoptant la confluence de l’IA et de la BI, les entreprises peuvent synthétiser de grandes quantités de données en plans d’action cohérents.
Quelles sont leurs différences ?
L’IA et la BI ont toutes deux des applications commerciales essentielles, qui se chevauchent dans certains cas. Cependant, il existe des différences importantes entre ces technologies que les entreprises doivent saisir.
La BI vise à rationaliser le processus de collecte, de rapport et d’analyse des données. L’utilisation de la BI permet aux entreprises d’améliorer la qualité des données qu’elles recueillent et la cohérence avec laquelle elles les recueillent.
La modélisation de l’intelligence humaine est l’un des principaux objectifs de l’intelligence artificielle. Contrairement à la BI, l’IA peut permettre aux ordinateurs de prendre eux-mêmes des décisions commerciales. Par exemple, les chatbots peuvent, sans intervention humaine, répondre aux questions des clients. Au-delà de la simple clarification d’une image confuse, l’IA peut fournir aux opérateurs humains des prescriptions et agir sur ces prescriptions de manière autonome.
Authorship:
https://www.tableau.com/it-it/learn/articles/business-intelligence
https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence
https://www.lebigdata.fr/business-intelligence-definition