Perché le piccole aziende non usano la BI?
Cominciamo a raccontarvi nel dettaglio le cose che abbiamo annunciato nella live di presentazione della nuova versione di Elly
Bentornati alla nostra newsletter settimanale, che oggi raggiunge quota numero 53 e continua ad approfondire i temi trattati durante il lancio della nuova versione di Elly della scorsa settimana. Ma come sempre mettiamo prima un po’ di musica e partiamo!
[Hey avete visto il webinar, vero? È sempre disponibile sul nostro sito]
Is you a believer?
I get a unicorn out of a zebra
I wear my uniform like a tuxedo
This dragon don't hold his breath, don't need no breather
Anzi, ri-partiamo dalle basi, dalla definizione stessa di Business Intelligence, che in fin dei conti è un termine tecnico per addetti ai lavori, poiché magari non tutti hanno ben chiaro che cosa significhi.
La Business Intelligence è l’insieme degli strumenti e dei processi per analizzare i propri dati e trasformarli in informazioni utili a prendere decisioni aziendali, un concetto con radici storiche profonde.
La sua origine può essere fatta risalire al 1865, quando Richard Devens menzionò pratiche simili nel suo libro "Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes". Tuttavia, il termine "Business Intelligence" come lo conosciamo oggi fu coniato nel 1958, quando un ricercatore IBM pubblicò un articolo intitolato "A Business Intelligence System". Questo lavoro pionieristico delineava un sistema per la raccolta e l'analisi dei dati aziendali, gettando le basi per lo sviluppo di questa disciplina nei decenni successivi.
Con il tempo questa materia è diventata sempre più complessa, evolvendosi insieme ai database, e la crescente complessità ha richiesto sempre di più una competenza tecnica specifica. Infatti sono molte le figure professionali che oggi fanno parte di questo mondo:
Data Analyst: si occupa di analizzare i dati e creare report
Data Scientist: applica metodi statistici avanzati e machine learning ai dati
BI Developer: sviluppa e mantiene le soluzioni di Business Intelligence
Data Engineer: gestisce l'infrastruttura dati e i processi ETL
BI Architect: progetta l'architettura complessiva dei sistemi di BI
Queste figure richiedono competenze specifiche e una formazione approfondita, rendendo l'adozione della Business Intelligence tradizionale spesso difficile per le piccole e medie imprese, che non hanno i budget necessari a formare un team interno o a rivolgersi a costosi consulenti.
Anche dal punto di vista degli strumenti, come PowerBI, Tableau o Qlik è chiara una progettazione di base rivolta per lo più alle medie e grandi aziende. Infatti il costo principale di queste piattaforme è solo in parte da attribuire alle licenze software in sé, il grosso della spesa è formare e mantenere le figure professionali che sono richieste per gestirle.
Proprio per questo molte aziende hanno preferito investire i loro sforzi e i loro budget nell'approfondire Microsoft Excel, che non è una piattaforma di Business Intelligence, ma permette una prima analisi dati in maniera piuttosto immediata. Excel è uno strumento potente e versatile, apprezzato per la sua accessibilità e familiarità, ma presenta limiti significativi quando si tratta di gestire grandi volumi di dati, automatizzare processi complessi o fornire analisi in tempo reale.
Tuttavia mentre Excel è ottimo in calcoli rapidi e visualizzazioni di base, fatica con l'integrazione di dati da fonti multiple, la gestione di dati in continua evoluzione e l'implementazione di modelli analitici avanzati. Inoltre, la collaborazione in tempo reale e la sicurezza dei dati possono diventare problematiche man mano che i fogli di calcolo crescono in complessità.
Nonostante questi limiti, Excel rimane uno strumento valido per molte attività quotidiane e può essere un ottimo punto di partenza per le piccole imprese.
Quando abbiamo deciso di lanciarci in questo mondo abbiamo cercato di estrapolare i problemi fondamentali che le piccole aziende hanno nell’approcciare una cultura data-driven e una piattaforma di Business Intelligence che li aiutasse nel compito.
Andando al nocciolo della questione abbiamo ridotto a tre i problemi principali:
Mettere insieme i dati è un lavoro davvero difficile, specie nelle piccole aziende.
Gli strumenti di Business Intelligence richiedono troppa competenza tecnica per essere utilizzati.
L’intermediazione nella preparazione dei dati comporta tempi di accesso alle informazioni troppo lunghi.
Ci siamo quindi concentrati su risolvere esattamente questi tre problemi, cosa che ci ha portato alla nuova versione di Elly in ormai quasi quattro anni di sviluppo.
La difficoltà di raccogliere i dati l’abbiamo affrontata concentrandoci sulla creazione di un framework di importatori che ci permettesse di sviluppare velocemente delle integrazioni con i principali software utilizzati dalle piccole aziende, come ad esempio Fatture in Cloud, Reviso (oggi Contabilità in Cloud), eSOLVER, Zucchetti Mago, Google Analytics, Danea Easyfatt, MyFoglio, HubSpot, GetResponse, Spoki, Magento, Pipedrive, ActiveCampaign, Shopify, OndaVision, JForma. Senza ovviamente dimenticare i principali database in commercio, un sistema di integrazione API REST e i sempreverdi CSV e Excel, in modo da coprire anche tutte le soluzioni fatte in casa di cui le PMI fanno largamente uso.
Appena i dati vengono portati in un unico contenitore, possiamo utilizzare l’intelligenza artificiale come intermediario tra chi in azienda ha l’onere di dover prendere decisioni e gli strumenti tecnici, utilizzando il linguaggio naturale. Abbiamo speso davvero tanto tempo nella creazione di un sistema che ci permettesse di convertire una domanda di business in una query su un database, questo già due anni prima che ChatGPT semplificasse questa tipologia di compiti.
Se ho bisogno di estrapolare informazioni dai dati che ho in azienda, posso chiedere a Elly:
quali sono i prodotti più venduti? Chi sono i nostri migliori clienti? Quanto è stato il margine sul prodotto X a Napoli nell’ultimo trimestre?
Quella che abbiamo appena descritto è la funzionalità che chiamiamo motore di Q&A, che in questa nuova versione permette di mantenere una vera e propria conversazione con Elly, in modo da arrivare insieme all’informazione necessaria anche in passaggi successivi, tornando indietro, aggiungendo dettagli, rimuovendo elementi, finché non si ottiene quello che serve. Da lì in poi estarrre insight, rappresentare i dati e creare una bozza di dashboard di monitoraggio e un attimo, ma ve lo racconteremo nel dettaglio la prossima settimana.
Infine abbiamo lavorato sul tempo. Il tempo necessario ad accedere a questi dati e trasformali in informazioni utili a prendere decisioni. Le piattaforma di BI di solito richiedono una fase di analisi e modellazione da parte di un esperto, da cui poi è possibile fare report e dashboard. Con Elly questa fase non c’è, è la piattaforma stessa a modellare i dati sulla base delle domande, ottimizzare i flussi e permettere un accesso istantaneo al proprio patrimonio informativo aziendale. Senza intermediari, diretti al cuore del problema, partendo dalle domande di business e lasciando alla macchina l’onere della traduzione in linguaggi tecnici.
Fino ad oggi vi abbiamo sempre invitato a contattarci per una demo live sui vostri dati, cosa che potete sempre fare, siamo a vostra completa disposizione. Ma con la nuova versione di Elly avete la possibilità di registrarvi, creare il vostro spazio e partendo con una licenza basic da quindici euro al mese potete in autonomia cominciare a esplorare la possibilità di diventare una data-driven company: noi saremo lì a supportarvi appena ne avrete bisogno.
Non ci sono più scuse, giusto un po’ di coraggio per affrontare la paura del cambiamento, facendosi aiutare dalla tecnologia e rinunciando, almeno per una volta, a giustificarsi con il solito “tanto si è sempre fatto così”.
Vi aspettiamo!