Business Intelligence secondo DMBI





La gestione dei dati operazionali (riveniente dalla gestione corrente del business) è spesso disorganica. La reportistica che ne deriva difficilmente dimostra contenuti informativi utili a supportare decisioni strategiche.

  • Realizzati in tempi diversi, lentamente ed a fatica.
  • Spesso sono frutto di aggregazione di diverse realtà che si sono «sommate» nel tempo.
  • Completamente distrutti ad ogni cambio dell’organizzazione di vendita.


L’approccio alla BI, attraverso una riclassificazione delle informazioni a livello data warehouse, consente lo sviluppo di una reportistica utile a inferire tendenze e attitudini dei consumatori, conseguentemente a sviluppare azioni idonee a influenzarne il comportamento d’acquisto.

Allo stesso modo possono beneficiarne i processi gestionali interni (logistica, pricing, etc.).



Un esempio: distribuzione geografica e target di vendita

La BI premette di sviluppare un vero e proprio DSS (Decision Support System) che diventa una sorta di «cruscotto» di controllo quotidiano del business a tutti i livelli (aziendale/pos).

Un esempio può essere l’applicazione di routine OLAP, tecniche software per l'analisi interattiva e veloce di grandi quantità di dati, per la produzione di report di vendita capaci di sincronizzare temporalmente canali e target di budget secondo i mercati e le aree geografiche servite.



Un esempio: analisi di forecasting

La BI non è solo uno strumento di natura descrittiva. L’enorme mole di dati di business immagazzinati secondo l’approccio del data warehouse possono essere sfruttati per sviluppare previsioni a breve termine cosi come individuare trend di medio-lungo periodo.

La tabella sotto mostra una proiezione su base mensile del margine lordo aziendale (primo margine sul costo del venduto). A fianco una previsione dei margini suddivisi per linee di prodotto e singole referenza.