Come sono cambiati negli ultimi 5 anni BI tools e software analisi dati

Il cambiamento è stato rapido, ma abbiamo individuato 7 trasformazioni chiave che hanno modificato per sempre l’approccio di imprese e enti pubblici verso i BI tools.

Negli ultimi 5 anni, i BI tools sono passati dall’essere semplici cruscotti a diventare dei motori predittivi, intelligenti e collaborativi. A guidare la trasformazione è stato l’impiego diffuso di nuove tecnologie come l’IA, il cloud computing e – in alcune industrie in maniera più incisiva – l’IoT.

Grazie ai nuovi strumenti di business intelligence oggi ogni azienda — grande o piccola — può sfruttare la potenza dei dati per prevedere le tendenze future, lavorare con più efficienza, condividere informazioni in tempo reale.

Il cambiamento è stato rapido, ma abbiamo individuato 7 trasformazioni chiave che hanno modificato per sempre l’approccio di imprese e enti pubblici verso i BI tools.

1. Dall’analisi descrittiva all’analisi predittiva e prescrittiva

I vecchi BI tools si limitavano a fotografare il passato, rispondendo alla domanda: “Che cos’è successo?”, tipica dell’analisi descrittiva. Stava poi ad analisti e manager usare queste informazioni storiche per prendere decisioni future.

Oggi, i software di analisi dati integrano modelli di machine learning e intelligenza artificiale, capaci di fare analisi avanzate, come:

  • prevedere scenari futuri (analisi predittiva)
  • suggerire decisioni concrete (analisi prescrittiva)

Questa evoluzione riduce il ruolo dell’intuito umano nei processi decisionali e aumenta l’affidabilità statistica delle strategie aziendali.

2. La Business Intelligence è diventata democratica

La democratizzazione della BI era già iniziata grazie alle piattaforme di Self Service Analytics e Visual Analytics e Tableau era stata rivoluzionaria, in questo senso.

Oggi, tutti gli utenti e tutte le aziende possono fare BI.

Da un lato, l’adozione massiccia del cloud computing, ha reso i BI tools moderni accessibili anche a PMI, startup, Enti Pubblici locali. Le piattaforme sono ora modulari e scalabili, SaaS, con connessione tramite qualsiasi device via internet.

3. Integrazione con l’IoT: dati in tempo reale da tutti i macchinari

L’Internet of Things (IoT) ha moltiplicato la quantità e la velocità di condivisione dei dati, con un impatto enorme soprattutto in settori come la logistica, il manifatturiero, l’energia, la sanità.

I moderni strumenti di business intelligence possono:

  • ricevere flussi continui di dati da sensori, dispositivi e macchinari;
  • visualizzare i dati in tempo reale generando report automatici;
  • rilevare anomalie e trasmettere alert.

4. L’intelligenza artificiale integrata nei BI tools

L’AI è ormai parte integrante dei migliori software di analisi dati moderni, come Tableau AI. I vantaggi dell’intelligenza artificiale nell’ambito dell’analisi dei dati sono ormai noti ed evidenti, e possiamo riassumerli così:

  1. Trovare facilmente pattern e anomalie nei dati;
  2. Generare automaticamente insights più approfonditi;
  3. Fornire raccomandazioni intelligenti e contestualizzate;
  4. Automatizzare la reportistica e la creazione di dashboard:
  5. Migliorare il data management e la preparazione dei dati.

5. I dati parlano

Con il supporto dei nuovi strumenti di business intelligence, l’analisi dei dati smette di essere una questione tecnica e diventa una strategia narrativa e collaborativa. I nuovi BI tools permettono agli utenti di commentare direttamente nelle dashboard, condividere dati centralizzati e insights in tempo reale e generare automaticamente data storytelling con testo e grafiche.

L’obiettivo è nuovo: far parlare i dati, in modo che tutti capiscano, decidano e agiscano velocemente e consapevolmente.

6. La data governance e il data management al centro

Con l’aumento dell’automazione e della condivisione, la data governance è diventata ancora più importante, per questo i nuovi strumenti di analisi dei dati e BI hanno funzionalità ad hoc per garantire il controllo preciso degli accessi. Nel caso di Tableau, ad esempio, gli accessi ai dati sono personalizzati e basati sui ruoli. Aumenta anche la tracciabilità degli accessi e delle modifiche e con l’essa l’accountability delle risorse che utilizzano i BI tools.

Non solo: l’IA supporta anche gli analisti nel management, nella preparazione e nella pulizia dei dati, con suggerimenti contestualizzati e rilevamento real time di eventuali anomalie.

7. Da software di analisi dati a piattaforme dal valore strategico

Questo è probabilmente il vero cambiamento nei i BI tools moderni. Non sono più software di supporto ai team di analisi dati, ma vere e proprie piattaforme che ricoprono un ruolo strategico per la crescita e l’innovazione delle organizzazioni.

I nuovi strumenti di business intelligence favoriscono l’integrazione e la centralizzazione dei dati provenienti da molteplici fonti: CRM, ERP, IoT, social network, canali di comunicazione, uffici ecc.

Questi dati alimentano direttamente i sistemi di marketing automation, gli strumenti di AI generativa e gli agenti AI autonomi. In questo contesto, ti suggeriamo di approfondire Tableau Next come esempio di piattaforma integrata nel CRM Salesforce Data Cloud, con IA generativa e agentiva.

Il risultato di questa trasformazione? Le organizzazioni hanno una visione d’insieme più ricca, ma anche una visione di dettaglio sempre più granulare. I dati diventano il motore dell’intera strategia di crescita di aziende e Enti.

I rischi per chi usa ancora strumenti di BI obsoleti

Le organizzazioni che continuano a utilizzare BI tools obsoleti o software di analisi dati non aggiornati mettono a repentaglio la propria competitività:

  • mentre i competitor agiscono in anticipo prendendo decisioni fondate sugli insight predittivi, chi non si aggiorna rischia di lavorare a rilento e inseguire i concorrenti;
  • avere la visibilità storica delle performance dell’organizzazione non basta più. Il mercato è diventato sempre più proattivo e rapido, e vince chi riesce ad adattarsi in anticipo ai cambiamenti;
  • restare ancorati a strumenti BI non più adeguati significa quindi perdere opportunità, difficili da individuare senza dati centralizzati e senza il supporto dell’IA;
  • infine, c’è uno dei temi più rilevanti per aziende ed enti oggi: la difficoltà ad attrarre talenti formati, che preferiscono lavorare con strumenti moderni, intelligenti e integrati.

Uno di questi strumenti innovativi è indubbiamente Tableau: la piattaforma oggi è dotata di diversi strumenti Cloud e Intelligenza Artificiale, con integrazioni native con piattaforme quali Salesforce e Snowflake.

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