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SELF SERVICE BUSINESS INTELLIGENCE CON POWERPIVOTIL MERCATO ITALIANO È ANCORA PRUDENTE NEI CONFRONTI DI QUESTA TECNOLOGIA, MA VI SONO TUTTI I PRESUPPOSTI AFFINCHÉ SI SVILUPPI IN MODO CONSISTENTE

TESTO - Alessandro Cobelli

ESPERIENZE

Leaders

Visionaries

Challengers

Niche players

Oracle

IBM

SAS

QlikTech

Tibco Software (Spotfire)

Tableau

Board International

arcplan

Actuate

Panorama Software

Targit

MicroStrategy

Information Builders

SAP

Microsoft

COMPLETENESS OF VISION

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ILIT

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Figura 1 - Magic Quadrant For Business Intelligence Platform(Fonte Gartner - Gennaio 2010)

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Da alcuni anni il termine Business Intelligence (normalmente abbrevia-to in B.I., con pronuncia

all’inglese) è diventato uno degli obiettivi di ogni azienda.

La sua definizione è molto ampia e spazia dalla raccolta di ogni infor-mazione, non solo numerica, alla visualizzazione di grafici e tabelle, sintetiche e aggregate, fino ad arri-vare alla generazione di indicatori di prestazione visualizzati all’interno di veri e propri cruscotti aziendali.

Una volta introdotta in azienda, la BI ha una forza pervasiva enorme.

Si inizia normalmente con un picco-lo sistema di analisi che ha obiettivi poco ambiziosi per testare la tecno-logia e, una volta verificati i vantaggi che derivano dalla sua adozione, si arriva rapidamente all’introduzione di sistemi di BI a tutti i livelli, fino a considerare i dati presenti nella BI come l’unica vera fonte di reportistica aziendale, la sola verità a disposizione di manager e analisti.

Attenzione però, perché la strada che porta ad una buona soluzione di BI non è semplice come vorrebbero far credere molte presentazioni e molti siti web. L’introduzione di un sistema di BI prevede sempre, come

primo passo, la costruzione di un Data Warehouse aziendale, cioè di un sistema che raccolga tutte le in-formazioni sparse nei diversi sistemi informativi e le integri in una visione coerente, aggiornata e corretta della realtà aziendale. Questo passaggio fondamentale, di cui si sottostimano spesso i costi, spesso evidenzia la pre-senza di dati sporchi, di incoerenze nella gestione delle diverse entità o, peggio, la presenza di informazioni di vitale importanza non opportu-namente strutturate, facendo sorgere così la necessità di rivedere e forma-lizzare meglio alcuni passaggi nel flusso dei dati. Vedere in questo un problema è fuorviante, la costruzione

Figura 2 - Esempi di Tabelle create con PowerPivot

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del Data Warehouse è in realtà una grossa opportunità per fare le “pulizie di primavera” nei sistemi aziendali, garantendo che tutti i sottosistemi si-ano allineati con le esigenze di repor-tistica aziendale delineate nel Data Warehouse. Se è quindi vero che la creazione del Data Warehouse è spes-so sottostimata in termini di costi, è d’altra parte vero che si tratta di un momento di aggregazione e revisione aziendale di valore inestimabile.

Quante volte capita di avere, anche in aziende di grandi dimensioni, più reparti che preparano il budget con semplici fogli Excel, la cui struttura è lasciata alla fantasia e all’inventiva di ogni responsabile?

Questi fogli non sono facilmente integrabili e richiedono un lavoro umano (quindi soggetto ancora a interpretazioni ed errori) per la pro-duzione di un vero budget aziendale. Inoltre il lavoro di aggiornamento dei dati è così complesso da portare a considerare l’attività di previsione come una seccatura burocratica, piut-tosto che come un vero incontro con le proprie possibilità e desideri azien-dali, riducendo la qualità dei dati e, di conseguenza, la loro efficacia.

Creare Business Intelligence signifi-ca, quindi, automatizzare i processi di acquisizione dei dati, definire stan-dard che semplifichino la loro condi-visione fra i diversi reparti e rendano consapevole ogni manager del fatto che i suoi dati saranno integrati in una visione più grande, coerente e ra-pida da interrogare, portando enormi benefici a ogni livello.

In fondo, il fatto che il mercato della BI sia in continua crescita nonostante i recenti problemi del mercato, e che questa crescita sia costante negli anni, è un segnale inequivocabile del fatto che, quando funziona, la Business Intelligence fornisce veramente una marcia in più alle aziende e i progressi non si fermano di fronte alla necessità di investire, anche quando i soldi per farlo sono pochi.

Il mercato offre molti sistemi diffe-renti per la creazione di strumenti di Business Intelligence e qui non abbiamo spazio né per proporre un elenco di tutti questi produttori, né di compararli. Vogliamo invece spen-dere due parole per vedere quali sono le ultime novità del mercato e come queste si integrino nello scenario del-la Business Intelligence.

Le prime realtà che hanno introdotto la Business Intelligence sono state, ovviamente, le grandi aziende che, avendo a disposizione la possibilità di fare grossi investimenti, hanno creato dei Data Warehouse aziendali per analizzare i propri dati. Il passaggio successivo, che si è concretizzato in questi ultimi anni, è stato l’in-troduzione delle stesse tecnologie nelle aziende medio piccole che, con progetti dal respiro ovviamente più ridotto, hanno cominciato a beneficiare degli strumenti di repor-tistica evoluta che il mercato ha reso disponibili. In queste aziende non è ovviamente possibile creare grandi progetti della durata di molti anni: i risultati devono essere disponibili e produttivi entro pochi mesi dal kick-off perché siano finanziabili.

Dunque, siccome la creazione del Data Warehouse è un processo co-munque complesso, in questi proget-ti ci si concentra sempre sugli aspetti più cruciali dell’azienda, tralasciando volutamente i dettagli dei singoli uffici perché – semplicemente – non sarebbe economico fare investimenti di larga scala in relazione ai benefici più ridotti che ne deriverebbero. Ovviamente, l’esigenza di analisi

Sales by Channel

20081 20082 20083 20084 Grand Total

Catalog $ 66,766,445.26 $ 84,938,407.52 $ 93,805,021.50 $ 95,283,140.10 $ 340,793,014.38

Online $ 193,044,716.30 $ 237,909,057.64 $ 238,271,595.51 $ 238,847,601.42 $ 908,072,970.86

Reseller $ 127,747,785.81 $ 156,149,441.79 $ 152,659,940.58 $ 156,414,008.56 $ 592,971,176.74

Store $ 455,510,238.58 $ 555,614,643.53 $ 597,420,074.39 $ 616.616,714.69 $ 592,971,176.74

Grand Total

$ 843,069,185.95 $ 1,034,611,550.47 $ 1,082,156,631.98 $ 1,107,161,464.77 $ 4,066,998,833.17

Figura 3 - Esempio di Tabella creata con PowerPivot

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dei singoli reparti che potrebbe non essere completamente soddisfatta dal Data Warehouse aziendale, rimane un’esigenza aperta, e il mercato, lo sappiamo bene, prima o poi cerca di coprire tutte le esigenze.

Stiamo quindi assistendo negli ultimi mesi alla nascita di un nuovo modo di fare Business Intelligence che nasce con il nome di Self Service BI: in altre parole, la Business Intelligence a di-sposizione del singolo, come naturale complemento della più ambiziosa Corporate BI.

Ovviamente, la Self Service BI non può utilizzare strumenti complessi come quelli creati per i Data Wa-rehouse aziendali: è necessario avere software più semplici e meno potenti, ma che incontrino le necessità degli utenti senza costringerli a diventare degli esperti informatici.

Ci sono già sul mercato strumenti per produrre Self Service BI, basti pensare a prodotti come QlikView o Vizubi. Quest’anno abbiamo, poi, visto scendere in campo un colosso come Microsoft che con Power-

Pivot, l’add-in gratuito per Excel, disponibile da metà 2010 sul sito www.powerpivot.com, ha definitiva-mente aperto le porte alla Business Intelligence a disposizione di tutti, rendendo inoltre pubblica la propria roadmap per la BI che prevede Excel come il sistema di analisi d’elezione, SQL Server per il Data Warehouse aziendale e PowerPivot per la Self Service BI. PowerPivot possiede una base dati proprietaria che permette di superare quasi tutti i limiti contro i quali gli utenti si scontravano nel tentativo di analizzare grosse moli di dati con Excel.

Le informazioni non sono più ca-ricate direttamente nei fogli Excel, ma risiedono in un potente database “colonnare” che coniuga l’enorme velocità di accesso con dei sofisticati algoritmi di compressione. Per fare un esempio, possiamo caricare più di 100 milioni di righe di dati in un fo-glio Excel mantenendone comunque le dimensioni entro poche centinaia di MB, in modo da poterne effet-tuare l’analisi su normali computer desktop o portatili.

Ovviamente, non tutti gli utenti han-no la necessità di gestire centinaia di milioni di righe di dati, ma essere co-scienti che il limite dello strumento è così alto farà sicuramente dormire sonni tranquilli a tutti. Una volta che i dati sono stati caricati in PowerPi-vot, l’analisi è molto semplice perché si basa sulle note tabelle Pivot, uno strumento che permette di incrociare liberamente su righe e colonne qua-lunque attributo delle nostre tabelle, delegando il compito di fare i calcoli ed aggregare le informazioni al moto-re sottostante, che risponde in tempi praticamente istantanei. Anche in questo caso un esempio rende meglio di tante parole: le tabella che vedete nelle figure (2 e 3) sono state create con PowerPivot, si basano su circa tre milioni di righe di vendite e sono aggiornate in tempo reale rispetto ai criteri di filtro impostati. Aggiungere un valore, un filtro o un altro campo di separazione ripropone i risultati in meno di mezzo secondo, anche su un comune notebook.

Grazie a SAP le aziende possono ora provare gratuitamente la Business Intelligence on demand

Sap ha recentemente presentato il primo servizio di Business Intelligence on-demand che consente alle aziende italiane, anche alle più piccole, di disporre di uno strumento che consenta (gratui-tamente) di analizzare i propri dati in modo semplice e chiaro,.Collegandosi alle sezione del sito dedicata al servizio denominato “BI for ME” (www.sap.com/italy/business-intelligence), è possibile provare la BI caricando un file in excel e procedendo con l’analisi dei dati, anche complessi, in maniera facile e veloce e con la massima sicurezza. Le caratteristiche di semplicità del servizio, della visualizzazione e dell’esplorazione grafica lo rendono utilizzabile anche da utenti ine-sperti di Business Intelligence, che hanno la possibilità di lavorare intuitivamente su dati provenienti da varie fonti, analizzarli e condi-viderli. La soluzione infatti permette anche di creare report ad–hoc e di distribuirli ad altre persone all’interno o all’esterno dell’azienda in modo sicuro e affidabile.Con il servizio di Business Intelligence on demand, analisi fonda-mentali quali calcolare il tasso di crescita delle vendite, analizzare il comportamento d’acquisto dei clienti o monitorare il livello delle scorte a magazzino, diventano per le aziende operazioni molto semplici ed efficaci.È, questa, una scelta ottimale per le imprese di piccole e medie dimensioni che necessitano di funzionalità di analisi chiare, semplici e interattive, per sviluppare processi decisionali più consapevoli e per diffondere le capacità analitiche ad un numero sempre maggio-re di utenti, senza le difficoltà di un progetto tecnologico lungo e complesso. Sono già numerosi, inoltre, i progetti concreti per singoli settori verticali già realizzati dai Partner di SAP che offrono alle aziende strumenti efficaci ed immediati per fronteggiare le sfide più diverse e affermarsi sull’attuale scena economica.

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Tutto questo sembra davvero affasci-nante, e in effetti lo è, ma bisogna fare attenzione a non lasciarsi trasportare dall’entusiasmo. PowerPivot è uno strumento di analisi, ma non fa tutto da solo.

Esso ci mette a disposizione un potentissimo motore di calcolo e interfacce che permettono di caricare dati da qualsiasi database aziendale, ma, per farlo lavorare al meglio, è necessario imparare il suo linguaggio di programmazione (noto con il nome di DAX) che, pur basandosi sulle formule di Excel e quindi su un linguaggio già noto ai più, possiede delle caratteristiche uniche che ri-chiedono una inevitabile fase di ap-prendimento. Inoltre, il modello dati di PowerPivot è diverso da quello di Excel. Non si parlerà più di fogli, celle e formule di calcolo. Il nuovo model-lo abbandona questi schemi propri di Excel per introdurre tabelle, relazio-ni, misure e colonne calcolate: tutti concetti che permettono di interagire con il database sottostante e creare le proprie formule in modo simile, ma non identico, a quanto avveniva con Excel. Niente di così complicato da non essere alla portata di un normale utente Excel, ma certamente molti nuovi argomenti da imparare per realizzare le proprie analisi.Il vero punto di forza di PowerPivot è la possibilità di integrare con i dati aziendali anche i dati personali. Pos-siamo, ad esempio, aggiungere alle informazioni di vendita consolidate i dati previsionali di budget che man-teniamo su un foglio Excel, insieme con consuntivi e analisi preparate per fare simulazioni avanzate. PowerPi-vot permette di caricare dati da tutti questi sistemi, integrandoli poi in un report unitario e interattivo.

Con l’introduzione della Self Service BI ci aspettiamo di vedere nascere in azienda la figura dell’esperto di PowerPivot. Se prima ci capitava di chiedere consigli all’esperto di Excel per una formula particolarmente complicata o per definire bene il nostro modello di analisi, ora chiede-remo consiglio all’esperto di Power-Pivot perché ci guidi verso il metodo

migliore per caricare dati e generare le formule di calcolo di indicatori e grafici utili per la nostra reportistica.

Attenzione però a non considerare la Self Service BI come la sostituzione della BI aziendale. La creazione del Data Warehouse aziendale rimane un passo importante nella gestione dei propri dati aziendali e l’integrazione di tutte le fonti dati in una visione complessiva continua a essere l’obiet-tivo principale da perseguire.

La presenza della Self Service BI, però, dona maggiore potenza di analisi ai singoli e permette di creare molto rapidamente analisi estempo-ranee o prototipi che consentono di migliorare il dialogo fra gli esperti del dominio e i tecnici informatici preposti alla gestione dei dati.L’evoluzione non si limiterà agli utenti Excel, ma toccherà anche gli amministratori dei database. Non dobbiamo dimenticare che per effet-tuare analisi gli utenti di PowerPivot dovranno avere a disposizione i dati elementari da aggregare e trattare. È quindi importante che i responsabili dei database aziendali siano coscienti dell’evolversi dei metodi di analisi dei propri utenti, così che possano predi-sporre delle interfacce semplici e co-mode per permettere l’accesso ai dati. I prossimi anni saranno sicuramente affascinanti per chi, come noi, si oc-cupa di Data Warehouse aziendali sin dalla loro nascita.

La Self Service BI porta nuova linfa vitale ai sistemi di analisi, apre le porte a tutti gli utenti volenterosi e porterà alla nascita di nuove figure professionali.

Negli Stati Uniti la Self Service BI sta già spopolando, mentre il mercato italiano è ancora in fase di accetta-zione della tecnologia, ma si comin-ciano a vedere le prime aziende che progettano di integrarla nei propri uffici per ottenere una Business In-telligence più aperta e collaborativa. La tecnologia avanza, i manager più attenti la cavalcano, il mercato offre nuove entusiasmanti sfide e il futuro della BI appare più roseo che mai, da

una parte i fornitori hanno spazio per migliorare i loro prodotti, dall’altra, senza dubbio la più importante, mar-ket manager, imprenditori, commer-ciali ed analisti potranno finalmente realizzare proiezioni ed analisi senza la necessità di aspettare la disponibi-lità di esperti informatici.

MARCO RUSSO

Consulenti e formatori di Business Intelligence

ALBERTO FERRARI

Consulenti e formatori di Business Intelligence

Creare Business Intelligence significa automatizzare i processi di acquisizione dei dati, definire standard che semplifichino la loro condivisione fra i diversi reparti e rendano consapevole ogni manager del fatto che i suoi dati saranno integrati in una visione più grande, coerente e rapida da interrogare, portando enormi benefici a ogni livello.

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