L’importanza dell’uso del dato per prendere decisioni in azienda è ormai nota e fondamentale, ma esiste un modo per passare dalla decisione all’azione. Nasce il concetto di piattaforma di Active Intelligence.
Il modello di BI passiva: perché è superato
Uno dei maggiori ostacoli che le aziende incontrano nel raccogliere e rendere omogenei e confrontabili i dati che servono per prendere decisioni è rappresentato dalla separazione che si è creata fra due aree essenziali: quella della data integration e quella della business analytics. Questa divisione crea una mancanza di allineamento tra i team delle due aree, ed è spesso uno dei motivi che generano gli “investimenti IT ombra” in seno alle funzioni aziendali e in modo non coordinato con la funzione IT, e che portano a sfide e difficoltà nella governance dei dati.
Questo modello a due diversi compartimenti porta a un approccio passivo ai dati e all’analisi, ciò che viene spesso definito BI passiva, che tratta i dati come storici e statici, elaborati in batch, da pochi sistemi transazionali. Un approccio passivo alla BI è anche troppo concentrato nel dirci che cosa è successo in passato, informandoci a posteriori, e non agisce in modo efficace e tempestivo, quando conta di più, cioè nel momento in cui serve l’informazione più aggiornata e più “arricchita” possibile per decidere.
Soprattutto manca dell’ “ultimo miglio”. Cioè di rendere evidenti i fenomeni che vengono posti in risalto dalla business analytics (gli “insights”) e di facilitare decisioni ed azioni basati su di essi, abbattendo gli ostacoli affinché ciò avvenga e possibilmente automatizzando alcune delle azioni, sia verso l’organizzazione (es. produzione, logistica, forza vendite, etc) che verso altri sistemi (ERP, CRM, verticali, etc). Aggiungiamo a questo che la natura basata su SQL della maggior parte dei moderni strumenti di visualizzazione esclude sistematicamente le informazioni chiave con ogni domanda posta o in altri termini ad ogni query fatta. Crea una visione a tunnel, opposta alla visione periferica garantita dal motore associativo, che permette di vedere tutti i valori associati o meno ad una certa selezione. Inoltre, il modello passivo di BI non consente di ottenere esperienze basate sui dati integrate direttamente nei processi decisionali e nelle applicazioni.
Le mancanze della BI passiva: verso un approccio di Active Intelligence
Il risultato è che in genere l’IT dispone di più dati di quanti il business ritenga realmente accessibili, lasciando ad una piccola intersezione tra l’IT e il business il compito di guidare la trasformazione e rendendo più difficile per l’IT dimostrare il valore che fornisce all’organizzazione.
Troppo spesso le strategie sui dati (data strategies) sono orientate all’integrazione delle sorgenti dati in un sistema target, piuttosto che a generare valore aziendale da esso, spesso sperando che il valore venga scoperto più avanti nel processo. («intanto facciamo un dwh»). Al contrario, l’azienda sta cercando talvolta disperatamente di rispondere a domande strategiche a cui non è possibile rispondere con i dati esistenti, lasciando enormi punti ciechi per il business che cerca risposte. Nella migliore delle ipotesi, il risultato non è ottimale né per il Business né per l’IT, peggio ancora crea attrito e sfiducia tra i due team.
Si tratta, quindi, di un modello limitato ed inadeguato, soprattutto se confrontato con la realtà odierna costituita da molte fonti dati, ognuna con un “battito” cioè con un tempo di aggiornamento diverso, alcune delle quali in tempo reale, che vanno considerate su larga scala, e con architetture che possono variare dall’essere on-premise o basate su cloud oppure ancora ibride. Questo contesto fa emergere la necessità di un nuovo approccio ai dati e al loro utilizzo, affiancato dallo sviluppo di una cultura basata sui dati come driver dell’azienda verso l’innovazione.
Un nuovo modello di BI: cosa fa l’Active Intelligence
In questo scenario diviene essenziale unire queste due aree – la data integration e la business analytics – in un’unica pipeline di dati analitici end-to-end (“end-to-end streaming data pipeline”). In questo modo, l’integrazione, la distribuzione dei dati e l’accesso alle informazioni in modo governato si semplificano, massimizzandone il valore per gli utenti di business e quindi per l’azienda. Si passa così all’adozione di una piattaforma di Active Intelligence: un vero e proprio percorso verso il ROI.
Un passaggio di modello di BI di questa portata cambia radicalmente l’approccio che un’azienda ha nei confronti dell’uso dei dati. Innanzitutto, si estende il ciclo di vita dei dati oltre il tradizionale paradigma “da fonte a destinazione”. Si include ora l’intero ciclo di vita dei dati analitici, generando nuovi insights attraverso gli analytics e la collaborazione fra utenti lungo tutto il processo, e infine integrandoli e incorporandoli nei processi aziendali. Ultimo, ma non per importanza, si attivano azioni immediate nel momento in cui si devono prendere decisioni, in contrapposizione agli interventi a posteriori legati al vecchio modello.
Una piattaforma di Active Intelligence, dunque, ha lo scopo di unificare questi due mondi (data integration e business analytics), liberando i dati dai loro silos, e mettendoli a disposizione in tempo reale. In questo modo tutti gli attori coinvolti possono trovarli semplicemente accedendo ad un catalogo, arricchendoli e creando azioni e risposte automatiche, a partire da essi.
I vantaggi di una piattaforma di Active Intelligence
Una piattaforma di Active Intelligence aiuta gli utenti nel comprendere fenomeni e scoprire insights che possono essere consumati ovunque, grazie ad un sistema che permette di automatizzare azioni a valle della BI, stabilendo una pipeline affidabile per l’analisi dei dati end-to-end.
Permette di superare la “dashboard fatigue” (fatica della comprensione di una dashboard ma anche la “stanchezza” che comporta l’analizzare i dati in modo ripetitivo tramite una dashboard). La piattaforma spinge all’azione, grazie anche al fatto che le informazioni vengono “spinte” verso l’utente attraverso alert e messaggi su su diversi canali (email, Microsoft Teams…). Queste informazioni vengono però condivise solo quando serve e grazie al supporto di trigger, impostati manualmente ma anche generati grazie al motore di AI/ML (“Cognitive Engine”) che lavora di concerto con il motore associativo (“Associative Engine”) di Qlik.
Questa è la visione che abilita l’Active Intelligence, una prospettiva nuova e fresca che riflette le realtà odierne in cui i dati devono essere posseduti sia dall’IT che dal business, sono vivi, in continua evoluzione e devono essere utilizzati in tempo reale e spingere a fare o fare direttamente delle azioni a beneficio del business. Tutto ciò deve avvenire su scala cloud in modo cross fra cloud dei vendors e cloud privati e anche in architetture ibride nel caso parte delle fonti dati sia on-premise, con dati strutturati e non strutturati e tuttavia completamente governati end-to-end.
