La Business Intelligence parla la tua lingua e si muove con te

Miriade

è consapevole che la crisi economica che ha visto i primi segnali nel 2008, ha portato ad un totale annullamento dei modelli finanziari e imprenditoriali a cui eravamo abituati da decenni.

Si è assistito ad un rovesciamento di alcune dinamiche, quale l’interazione con il dato: prima ad uso esclusivo di figure molto tecniche o top level, poi improvvisamente democratizzato ad uso e consumo di una fascia di utenti molto più ampia. Perchè?

Il fenomeno nasce sia come reazione ad una serie di aspetti negativi che si sono nel tempo sempre di più aggravati, quali la mancanza di confronto tra analisi di business e situazione operativa e la diffusione di modelli economici che ragionano sul breve periodo e che necessitano di dati più contestualizzati e di facile accesso.

Da qui, l’esigenza di rendere il dato disponibile ovunque: l’utente non è più fisso ad una scrivania, ma si muove, usa diversi dispositivi e molto spesso, deve connettersi da reti non aziendali. Le modalità di consumo e analisi del dato cambiano, e l’utente chiede sempre più una visualizzazione intuitiva che gli permetta di avere informazioni più velocemente e chiaro possibile.

Nuovi utenti, forse un po’ ignoranti (dal punto di vista tecnico), nuove necessità.

Questa nuova fetta di persone ha, forzatamente, messo in discussione i modelli di analisi usati fino ad allora, che erano prevalentemente rivolti a “utenti informati”, conoscitori dello strumento, che fino ad allora avevano estratto determinate informazioni:

The reality is that big data is about new models for data processing. It isn’t some specific type of data, or huge volume of data, or specific technology. It’s about applying new technologies to meet unfulfilled needs that usually can’t be met by the traditional data warehouse architecture. (1)

Bisogni ed utenti nuovi portano anche ad un nuovo consumo dei dati, a nuove domande, oppure a vecchi quesiti, posti in modo nuovo e che porta il dato a essere focalizzato su nuovi cardini, uno di questi è il lettore/visualizzatore e il processo di comprensione del dato viene visto in chiave “evolutiva”:

We are humans, and we are made to see things and made snap decisions. We are in a jungle: what we see are just dried grass, or is that a tiger coming to eat me?” We have to be able to recognize these patterns, to make snap decisions, in order to survive. (2)

La metafora è efficace, perché introduce uno dei punti forti della nuova Business Intelligence, quali la rapidità decisionale, la quasi contemporaneità nei processi di scoperta – analisi e decisione e quella che viene definita come la capacità di “portare i data a livello dell’occhio umano”: un report del 2013 curato da Aberdeen Group rivela che:

At organization that use visual discovery tools, 48% of BI users are able to find the information they need without the help of IT staff”. (3)

Senza l’ausilio della visual discovery, la percentuale scende drasticamente al 23%.

Sempre in accordo con questo studio, gli utenti che utilizzano la visual data discovery sono in grado di trovare informazioni in modo tempestivo il 28% in più dei loro colleghi che non usano le tecniche di visual data discovery e sono spinti ad un atteggiamento più proattivo, inventandosi nuove domande.

Insomma, più che analisi, si può parlare di una scoperta progressiva del dato, o come diceva Edward Tufte, pioniere della data visualization: “We have to see to learn, not to confirm something”.

Fonti:

(1 ) What Big Data is Really Abou t, Mark Madsen, TDWI, January 22, 2013
(2 ) Julie Steele, The art of Data Visualization
(3) 7 Tips to Succeed with Big Data in 2014, Dan Jewett

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