Acquisteresti un’automobile, sapendo che per utilizzarla dovresti necessariamente costruire le strade che ti portino dove vorresti?
Non so voi, ma io non ho idea di come si costruisca una strada, non ne ho le competenze, né i mezzi. Non credo proprio di potercela fare da solo e, se devo dirla tutta, non ho voglia di mettermi a costruire strade.
Eppure, nel mondo dell’analisi dei dati, le aziende ogni giorno comprano e pagano strumenti di Business Intelligence e Analytics (le automobili) senza avere “strade” a disposizione per utilizzarli. Al massimo hanno a disposizione qualche sentiero impervio.
Non credo siano pienamente consapevoli di questa dinamica, ma il paragone è davvero calzante.
Come scegliere la giusta soluzione di Business Intelligence per il proprio settore
Un imprenditore o manager di qualsiasi settore merceologico, non è un esperto di analisi dei dati, o un progettista di data warehouse o di algoritmi predittivi.
Sarà esperto nel proprio settore e attività, quindi se vuole godere dei vantaggi di strumenti di analisi dei dati a supporto delle decisioni di business deve necessariamente avere “strade” a disposizione per raggiungere gli obiettivi.
Quindi le alternative sono poche:
- impara a costruire “strade”, vale a dire che si imbarca in un progetto di self-service BI: arriverà tardi, scomodo e poco lontano con tanta fatica;
- si fa costruire una “strada privata”, ovvero chiama dei professionisti per farsi realizzare un progetto specifico tagliato sulle proprie esigenze: costa parecchio ma può garantire il risultato;
- sfrutta le “strade pubbliche”, ovvero i modelli di analisi adatti alla propria esigenza, pagandone solo in parte la costruzione attraverso le tasse e i pedaggi: costa decisamente meno di un progetto specifico e può garantire un risultato simile.
Risulta evidente che per percorrere la terza via deve esistere qualcuno nel mercato che abbia deciso di investire per costruire i modelli di analisi (le strade pubbliche).
Possono esistere modelli di analisi su tematiche di business molto generalizzate, per esempio “L’analisi del Credito”, L’analisi del Venduto”, “L’analisi del Parco Clienti”. In questo caso l’applicazione è molto trasversale nei diversi settori merceologici, perché tutti vendono qualcosa a qualcuno e devono gestire il pagamento da parte dei clienti.
Questa tipologia di modelli ha un’applicazione molto ampia, che spesso va a scapito della specificità dell’esigenza del singolo fruitore: in questo caso sono di supporto le funzionalità di configurazione dei modelli, che permettono di calare nello specifico un modello generico, senza imbarcarsi in un progetto da zero.
Modelli di analisi dei dati aziendali: il valore dei KPI
Considerando i settori merceologici specifici è possibile invece costruire modelli di analisi molto più centrati sull’esigenza: focalizzando l’attenzione su un singolo tema si possono indagare KPI specifici per aziende, tipici di un determinato mercato e ciò permette di dare un valore aggiunto maggiore rispetto a un modello generico, a scapito della applicabilità generale del modello.
Abbiamo già trattato il tema dell’analisi delle KPI nella ristorazione, per il quale è certamente possibile concentrarsi su temi molto specifici. La stessa dinamica si può riscontrare nel mondo degli Hotel, oppure dei Centri Sportivi, così come in ambiti industriali e dei servizi come il settore dei Noleggi e delle Manutenzioni.
Proprio in quest’ultimo ambito si può esplorare quanto un modello di analisi particolare permetta di misurare in modo efficace questa dinamica con KPI aziendali e aggregazioni specifiche.
Alcuni esempi:
- andamento delle richieste di intervento nel tempo, aggregate per tipologia, o urgenza, o in base al prodotto / servizio;
- tempi puntuali e medi di risposta o risoluzione per le diverse casistiche;
- frequenza nel tempo degli “incidenti” che causano un’assistenza;
- analisi degli ordini di lavoro che sono conseguenza di questi episodi;
Questa riflessione rende evidente quanto sia efficace, nonché conveniente, affidarsi a un fornitore che disponga di esperienza e/o investire in un software di business intelligence per l’analisi dei dati che offra modelli relativi al settore di riferimento. Le alternative sarebbero investimenti molto più onerosi, oppure il “fai da te” con forti dubbi sui risultati.
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