La sinergia critica tra data warehousing e business intelligence nel 2023

introduzione

Il diluvio di dati del 2023

Nell’anno 2023 ci troviamo in un’era straordinaria caratterizzata da un’impennata di dati senza precedenti. Per mettere tutto ciò in prospettiva, immaginiamo i dati come la nuova frontiera, simile alla corsa all’oro del passato. Secondo le proiezioni di IDC, il volume complessivo di dati globali è destinato a raggiungere l’incredibile cifra di 175 zettabyte entro il 2025, un notevole aumento rispetto ai 59 zettabyte registrati nel 2020.

Questa ondata di dati presenta una dicotomia tra opportunità e sfide per le imprese. Da un lato, offre la promessa di preziose informazioni e il potenziale per migliorare i processi decisionali. D’altro canto, introduce complessità associate alla gestione e all’estrazione di informazioni significative da questo diluvio di dati. Mentre le aziende sono alle prese con questo afflusso di dati, la necessità di soluzioni dati robuste diventa fondamentale. Questo ci porta alla complessità del data warehousing e al ruolo indispensabile della business intelligence nel dare un senso a questa miniera di dati.

La complessità del data warehousing e della business intelligence

Con l’aumento esponenziale dei volumi di dati, la complessità dell’alloggiamento dei dati in strutture ottimizzate per l’analisi, note come data warehousing, è aumentata notevolmente. Allo stesso tempo, ricavare business intelligence fruibile estraendo informazioni da questi dati archiviati richiede sofisticate capacità di analisi. Man mano che la scala e l'eterogeneità dei dati crescono nelle aziende, l'interazione tra data warehousing avanzato e BI si intensifica.

Questa guida completa si concentrerà sulla spiegazione dei concetti chiave del data warehousing e della business intelligence insieme alla loro cruciale interdipendenza.

Comprendere il data warehouse

Il data warehousing si riferisce al processo di aggregazione di dati disparati provenienti da fonti distribuite in un repository centralizzato ottimizzato per reporting, analisi e approfondimenti sui dati. Il data warehouse integra i dati provenienti da tutta l'azienda in una struttura coerente e unificata. Questi dati consolidati vengono quindi utilizzati per alimentare business intelligence, analisi, visualizzazioni e applicazioni di apprendimento automatico.

Lo scopo generale del data warehousing è migliorare l’accessibilità dei dati, garantire la coerenza tra i report e facilitare l’analisi, guidando in definitiva il processo decisionale basato sui dati. Con una “unica fonte di verità”, le aziende possono abbattere i silos di dati e acquisire una visione olistica.

L'evoluzione del data warehouse

Sebbene il data warehousing sia emerso per la prima volta negli anni '80, i primi data warehouse dovevano affrontare sfide quali latenza elevata, manutenzione complessa e scalabilità limitata. Queste soluzioni faticavano a gestire e analizzare gli ingenti volumi di dati di cui le aziende avevano bisogno per il processo decisionale strategico. Ciò ha spinto l’innovazione verso paradigmi di data warehousing più capaci che potrebbero sfruttare in modo efficiente set di dati esponenzialmente più grandi all’interno di un’organizzazione. I limiti delle implementazioni iniziali hanno stimolato lo sviluppo di soluzioni di data warehousing robuste e pronte per il futuro, in grado di tenere il passo con le crescenti esigenze di dati aziendali.

L’aumento vertiginoso dell’adozione del data warehousing negli ultimi anni in tutti i settori non è una coincidenza. Come spiega l’autore Paulraj Ponniah in Data Warehousing Fundamentals: A Comprehensive Guide for IT Professionals, “Il data warehousing non è più puramente un’idea nuova solo per la ricerca e la sperimentazione. È diventato un fenomeno mainstream... in ogni settore, dalle catene di negozi al dettaglio alle istituzioni finanziarie, dalle imprese manifatturiere ai dipartimenti governativi, dalle compagnie aeree alle società di servizi pubblici, il data warehousing sta rivoluzionando il modo in cui le persone eseguono analisi aziendali e prendono decisioni strategiche.

Le sfide affrontate dalle aziende senza data warehousing

Oggi, le aziende che hanno implementato i data warehouse stanno ottenendo enormi vantaggi che migliorano direttamente i risultati economici. Incorporando tecnologie basate sul web, queste organizzazioni possono aumentare il potenziale per una maggiore e più semplice fornitura di informazioni vitali ai decisori a livello aziendale. Mentre le pressioni competitive e i volumi di dati accelerano in modo esponenziale, i principi e i casi d'uso del libro preveggente di Ponniah spiegano perché una solida strategia di data warehousing ha un valore inestimabile per le aziende che cercano di fornire alle persone intelligenza utilizzabile e promuovere il successo.

Per le aziende senza un data warehouse integrato, il reporting e l'analisi comportano una complessa estrazione di dati da fonti disgiunte seguita da una complessa riconciliazione manuale. Ciò porta a discrepanze nei dati, insight ritardati e all’assenza di una verità unificata sui dati aziendali. Altre sfide includono la duplicazione dei dati tra sistemi, la noiosa creazione di report, la mancanza di sicurezza dei dati e la frustrazione dovuta all’incapacità di rispondere a domande strategiche utilizzando le risorse di dati esistenti.

Il fattore di scalabilità nel data warehousing moderno

A differenza dei tradizionali data warehouse on-premise con scalabilità limitata, i moderni data warehouse basati su cloud possono aumentare o diminuire in base alle mutevoli esigenze di dati e prestazioni. Piattaforme leader come Google BigQuery offrono architetture serverless che gestiscono carichi di lavoro espandibili automatizzando al tempo stesso le attività amministrative utilizzando l'ottimizzazione basata sul machine learning. Questa scalabilità elastica garantisce efficienza in termini di costi e allo stesso tempo rende le capacità di analisi e dati dell'azienda a prova di futuro.

Il potere della business intelligence

La business intelligence si riferisce alle tecnologie, agli strumenti e ai processi utilizzati dalle aziende per raccogliere, archiviare, analizzare e visualizzare i dati per ricavare informazioni aziendali utilizzabili che guidano la pianificazione strategica e migliorano l'efficienza. La BI comprende tutto, dalla gestione dei dati all'analisi avanzata fino ai dashboard di informazioni visualizzate presentate ai decisori aziendali.

Perché la Business Intelligence è importante nel 2023

Nel 2023, la business intelligence è diventata una risorsa inestimabile in tutti i settori, dalle vendite al servizio clienti, alle risorse umane e oltre. Con i rapidi cambiamenti nella tecnologia e nel comportamento degli utenti, la BI consente alle aziende di reagire in base a segnali guidati dai dati piuttosto che solo all’intuizione. La BI moderna consente inoltre una più ampia democratizzazione dell’analisi per informare sia il processo decisionale strategico che quello quotidiano.

Il ruolo dei dati nella business intelligence

Fondamentalmente, la business intelligence ruota attorno alla raccolta, archiviazione e analisi di set di dati per scoprire modelli, correlazioni e segnali nascosti. Dati puliti, coerenti e completi sono il carburante che alimenta la BI e consente la derivazione di intelligence utilizzabile. Solide strategie di data warehousing diventano quindi la base per una business intelligence di grande impatto.

I vantaggi di una business intelligence efficace

Se supportata da dati ben integrati, la business intelligence offre numerosi vantaggi chiave:

• Individuazione dei risparmi sui costi e miglioramento dell’efficienza operativa
• Generazione di nuove opportunità di guadagno
• Comprendere le esigenze e il comportamento del cliente
• Ottimizzazione delle strategie di prezzo
• Prevedere i cambiamenti della domanda
• Benchmarking delle prestazioni rispetto ai concorrenti
• Consentire ai dipendenti di prendere decisioni basate sui dati

L'intersezione tra data warehousing e business intelligence

Come il data warehousing potenzia la business intelligence

1. Accessibilità e coerenza dei dati: integrando dati frammentati, il data warehousing crea una struttura unificata a cui gli strumenti di BI possono accedere senza problemi per scoprire correlazioni tra diverse funzioni come vendite, finanza, marketing, ecc.
2. Elaborazione dei dati in tempo reale: i moderni data warehouse inseriscono sia dati in batch che in streaming in tempo reale, consentendo analisi aggiornate al minuto da parte delle piattaforme BI.
3. Scalabilità per esigenze di dati crescenti: l'infrastruttura scalabile dei data warehouse basati su cloud consente di adattare la capacità in base all'espansione dei carichi di lavoro di BI e analisi.

L'impatto del data warehouse integrato e della BI sulle operazioni

Fornendo intelligence basata sui dati in tutti i processi, il data warehousing integrato e la BI favoriscono miglioramenti operativi misurabili, tra cui:

• Aumento dell’efficienza della catena di fornitura e della logistica
• Costi ridotti grazie all'analisi predittiva
• Abbattere i silos funzionali
• Eliminazione dei processi inutili attraverso l'analisi
• Ottimizzazione del controllo qualità della produzione
• Migliorare la gestione dell'inventario

Migliorare l'esperienza del cliente attraverso informazioni basate sui dati

Dal marketing alle vendite fino all'assistenza, la BI basata sui dati informa il processo decisionale lungo l'intero ciclo di vita del cliente:

• Microsegmentare la clientela per promozioni personalizzate
• Prevedere le esigenze e le preferenze emergenti dei clienti
• Monitoraggio dell'efficacia della campagna nel funnel di vendita
• Valutazione della soddisfazione e dell'esperienza del cliente in tempo reale
• Analizzare le interazioni del servizio per migliorare le risoluzioni
• Costruire profili e percorsi dei clienti a 360 gradi

Garantire la sicurezza dei dati e la conformità alle normative

Con l’aumento dei volumi di dati, la sicurezza e la conformità diventano fondamentali. I moderni data warehouse integrano meccanismi robusti tra cui:

• Controlli di accesso granulari con autorizzazioni basate sui ruoli
• Crittografia dei dati in transito e a riposo
• Anonimizzazione dei campi dati sensibili
• Mascheramento dei dati per limitare l'esposizione
• Registri di controllo completi delle attività per la tracciabilità
• Strumenti per verificare la conformità normativa

Data warehousing e BI nei mercati di e-commerce come Amazon, Walmart, Shopify, ecc.

Secondo un sondaggio pubblicato su Statista, oltre un quarto degli acquirenti online intervistati in 40 paesi ha effettuato il suo acquisto transfrontaliero più recente tramite Amazon. Al secondo posto Alibaba/AliExpress, dove il 17% degli utenti di eCommerce hanno effettuato il loro ultimo ordine dall’estero. Con la rapida globalizzazione, da lì in poi non potrà che aumentare.

Inutile dire che, come la maggior parte dei settori, il data warehousing e la business intelligence svolgono un ruolo cruciale nel successo dei mercati di e-commerce come Amazon, Walmart e Shopify. Queste piattaforme generano enormi volumi di dati ogni giorno e sfruttare questi dati è fondamentale affinché i venditori possano avere successo e crescere in questo panorama altamente competitivo.

Perché i venditori devono sfruttare il data warehousing e la BI

Come accennato in precedenza, l’unica cosa che non manca alle aziende sono i dati. È ovunque ed è abbondante. Tuttavia, ecco il problema: la facile accessibilità a questo tesoro di informazioni spesso rappresenta un ostacolo significativo, soprattutto per i venditori che navigano nel complesso mondo delle piattaforme di e-commerce.

I venditori spesso navigano attraverso un labirinto di dati disponibili al pubblico e di mercato, integrati da input provenienti da molteplici soluzioni di terze parti. Questi frammenti di informazioni vengono quindi analizzati in diverse soluzioni, subordinate ai vincoli della funzionalità di esportazione. Questo approccio sconnesso si traduce in una versione poco brillante dell'analisi basata sui dati, che semplicemente non sarà all'altezza nell'arena competitiva dell'e-commerce di oggi.

Allora, qual è la soluzione? Bene, l'importante è avere un sistema semplificato e unificato per l'accesso ai dati e l'estrazione della business intelligence. Questa non è solo una comodità; è una necessità assoluta per una serie di ragioni convincenti.

1. Processo decisionale basato sui dati:

• Vantaggio competitivo: vendendo nel settore del mercato dell'e-commerce in rapida saturazione, ogni decisione conta. Gli insight sui dati forniscono un vantaggio competitivo consentendo alle aziende di stare al passo con le tendenze del mercato, le preferenze dei consumatori e le strategie della concorrenza.
• Riduzione delle congetture: invece di fare affidamento sull’intuizione o sulle congetture, il processo decisionale basato sui dati si basa su prove concrete. La presentazione di questi dati consente ai venditori di riconoscere modelli e modificare la propria strategia per ridurre al minimo il rischio di commettere errori costosi.
• Pubblicità e marketing ottimizzati: analizzando i dati dei clienti, i venditori possono determinare quali canali sono più efficaci e allocare le risorse di conseguenza, garantendo un maggiore ritorno sull'investimento.
• Gestione dell'inventario: i dati sulle vendite in tempo reale consentono alle aziende di adeguare i livelli di inventario, riducendo le scorte in eccesso e minimizzando il rischio di esaurimento delle scorte.

2. Efficienza:

• Operazioni semplificate: gli approfondimenti basati sui dati aiutano a identificare i colli di bottiglia e le inefficienze nella catena di fornitura, nell'evasione degli ordini e nel servizio clienti. Questa razionalizzazione delle operazioni riduce i costi e migliora l’efficienza complessiva.
• Ottimizzazione dei prezzi: una combinazione di profitti e perdite e dati sui prezzi della concorrenza consente ai venditori di impostare prezzi migliori, adattare le strategie di prezzo in tempo reale e massimizzare i margini di profitto rimanendo competitivi.
• Marketing mirato: i dati dettagliati sui clienti consentono alle aziende di indirizzare i propri sforzi di marketing in modo più preciso, riducendo la spesa pubblicitaria sprecata e aumentando la probabilità di conversione.

3. Mitigazione del rischio:

• Rilevamento delle anomalie: avere tutti i dati del venditore in un unico posto, disposti in modo efficiente, consente al venditore di rilevare modelli insoliti o anomalie, aiutando a identificare e prevenire attività errate o potenzialmente fraudolente prima che causino perdite finanziarie significative. (Oppure puoi utilizzare DataHawk Insights per il rilevamento automatico delle anomalie)
• Cambiamenti del mercato: monitorando le tendenze del mercato e il comportamento dei consumatori, i venditori sul mercato possono adattarsi rapidamente ai cambiamenti della domanda o delle condizioni di mercato, riducendo il rischio di scorte eccessive o insufficienti di prodotti.

4. Scalabilità e adattabilità:

• Scalabilità dell'infrastruttura: man mano che i venditori fanno crescere la propria attività su Amazon, Walmart o qualsiasi altro mercato di e-commerce, la capacità di scalare l'infrastruttura dati diventa più cruciale. I data warehouse possono ospitare volumi di dati crescenti, garantendo che le aziende possano tenere il passo con la crescita.
• Adattamento ai cambiamenti del mercato: il panorama dell'eCommerce è in continua evoluzione. Le aziende che riescono ad adattare le proprie strategie in base alle mutevoli condizioni del mercato, alle preferenze dei consumatori e alle dinamiche competitive, senza dover aspettare, hanno maggiori probabilità di prosperare.

Conclusione

I moderni volumi di dati travolgerebbero le aziende senza l’ordine e la struttura imposti attraverso strategie di data warehousing che trasformano i dati sparsi in repository unificati e pronti per l’analisi. Allo stesso modo, ricavare business intelligence fruibile non sarebbe possibile senza questo asset di dati curato e riunito tramite il data warehousing. Le due capacità si alimentano a vicenda in modo sinergico.

Con la complessità dei dati e le dinamiche aziendali in accelerazione, gli investimenti in un solido data warehousing basato su cloud stanno emergendo come una priorità mission-critical per le aziende di tutti i settori. L’immagazzinamento e la gestione affidabile dei dati sosterranno la competitività.

Affinché le aziende possano superare l’incertezza e prosperare nell’era digitale, l’implementazione di sistemi di dati a prova di futuro deve diventare una priorità di leadership. Con il cloud come abilitatore, il data warehousing integrato e l’intelligence conferiscono un vantaggio analitico che non può essere ignorato. Il viaggio per diventare imprese data-first deve iniziare ora.

Non mancano software e strumenti che consentano alle aziende di sfruttare il data warehousing e la business intelligence. Per stare al passo con i tempi e sfruttare tutto il potenziale dei propri dati, le aziende spesso si rivolgono a software specializzati su misura per i rispettivi settori.

Per i venditori sui mercati di e-commerce come Amazon, Walmart, Shopify e altri, per non suonare a voce alta, DataHawk si distingue come la soluzione migliore della categoria per tutte le loro esigenze e sfide. Andando oltre la semplice connessione dei data warehouse con gli strumenti BI di tua scelta, DataHawk porta l'arricchimento dei dati a un livello superiore. Si integra perfettamente con il tuo strumento di BI preferito, creando dashboard personalizzate in base ai tuoi requisiti specifici.

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