Con il passare del tempo gli utenti di business avranno sempre più bisogno del supporto oggettivo dei dati per prendere decisioni velocemente; disporre di strategie e soluzioni affidabili di data management diventa condizione necessaria affinchè avvenga. In mancanza di ciò, non potrai fare altro che sperare nell’intuito dei tuoi manager.
Definire ed implementare una strategia di Data Management richiede non solo eccellenti competenze tecniche, ma anche una profonda conoscenza dei processi di business. Che la risposta sia un tool di ETL, un data lake, un datawarehouse o una soluzione ibrida, ti aiuteremo a identificare l’approccio di Data Management più adatto alle tue esigenze.
Il mercato della Business Intelligence (BI) è in continua evoluzione: negli ultimi anni abbiamo assistito ad una progressiva crescita di interesse verso tematiche di self-service analytics e data visualization e l’introduzione di funzionalità di AI, ricerca avanzata e storytelling.
Sia che le analisi vengano effettuate dagli utenti all’interno di piattaforme BI specializzate o che vengano embeddate all’interno dei processi decisionali, le aziende continueranno a ricercare soluzioni sempre più semplici, veloci ed affidabili da usare, che permettano loro di sfruttare il potenziale informativo nascosto nei dati aziendali.
Riteniamo che il principale fattore di successo per un progetto di BI sia da ricercare nella corretta comprensione delle esigenze del business e in un approccio agile e pragmatico di introduzione.
Dalla definizione di una strategia di alto livello all’implementazione, dal supporto al training, non importa quale sia il livello di maturità della tua azienda o in quale fase del processo di introduzione ti trovi, in Stratos abbiamo l’esperienza necessaria per aiutarti.
Queste soluzioni sono utilizzabili in aziende di ogni settore e possono fornire un vantaggio competitivo in diversi contesti:
Sales & Marketing
Per comprendere il comportamento di acquisto di clienti e prospects. anticipare possibili abbandoni, intercettare opportunità di up-sell e cross-sell
Supply Chain
Per far luce sui processi operativi, come ad esempio anticipare la domanda o ottimizzare le scorte e la logistica.
Finance
Per identificare i principali driver di costi e ricavi
Workforce
Per aiutare a prevedere e migliorare le performance delle risorse umane
L’utilizzo delle analisi «user driven» porta a dei vantaggi di efficienza, ma solo l’introduzione di quelle «data driven» porta veramente le Aziende a prendere le decisioni corrette basate non solo sul fiuto imprenditoriale e manageriale.
Molte Aziende, pur percependo i vantaggi dell’introduzione degli analytics, sono spaventate dai costi e dalla mancanza di competenze nelle materie matematico/statistiche. Per questo motivo, Stratos Analytics propone un approccio basato su uno studio di fattibilità che permette di «toccare con mano» il ritorno dell’investimento e i vantaggi concreti.
La corretta gestione dei dati è diventata per le aziende un elemento imprescindibile per prendere decisioni basate su informazioni corrette e facilmente accessibili. Fino a oggi, però, buona parte dei progetti di business intelligence non ha prodotto per le aziende i risultati sperati, in quanto spesso ci si limita allo strumento di visualizzazione dei dati, trascurando l’organizzazione e la governance degli stessi.
L’approccio della Networked BI virtualizza l’intero ecosistema della BI di un’azienda, definendo un modello a rete di istanze interconnesse che condividono lo stesso tessuto analitico dei dati.
In questo modo, le aziende possono estendere l’uso della BI tra i vari dipartimenti, le differenti sedi geografiche e i diversi clienti in modalità agile, fornendo agli utenti sia gli strumenti di analisi adatti alle singole esigenze sia gli strumenti di contribuzione dei propri dati al tessuto analitico globale.
Il risultato è una "local execution with global governance" che elimina una volta per tutte la frammentazione in "silos" dei dati e accelera l’adozione della BI da parte di tutta l’organizzazione aziendale.
I benefici
Questo approccio permette la connessione di tutti i dati dell’azienda e dei loro relativi investimenti in un'unica sorgente di dati analitica e convalidata a livello centrale. Sorgente condivisa sia a livello aziendale sia con l’esterno
Le sfide
I dati sono sempre di più un patrimonio critico per le aziende e per il loro business. L’integrazione dei propri dati con quelli provenienti da fonti esterne e da ambienti differenti (big data, social network, ...) deve portare al miglioramento della velocità e dell’efficacia del processo decisionale con conseguente miglioramento dei risultati di business
