The new Business Intelligence

Mettere al centro gli obiettivi di fatturato con l’utilizzo di strumenti di advanced analytics e lo sviluppo di modelli predittivi basati sull’efficienza 

The new Business Intelligence
Mettere al centro gli obiettivi di fatturato con l’utilizzo di strumenti di advanced analytics e lo sviluppo di modelli predittivi basati sull’efficienza

Nell’era della data driven economy, il termine Advanced Analytics necessita di essere ridefinito

Nell’era della data driven economy, il termine Advanced Analytics necessita di essere ridefinito

Gartner presenta una prima generica definizione, con la quale descrive come un termine con il quale si identificano diverse iniziative di Business Intelligence e le loro applicazioni. In particolare, attraverso il ricorso a questo termine si fa riferimento all’analisi statistica e matematica dei dati, al loro raggruppamento in cluster e segmenti, in un’ottica sostanzialmente predittiva. Per questo motivo sulle Analytics si concentra l’interesse crescente di chi trova nell’analisi dei dati uno strumento per migliorare il proprio business, qualunque sia la sua job description.
Accanto a questa prima definizione puntuale, ne nascono altre, tutte diverse, volte ad indicare le altrettanto diverse sfaccettature che Analytics sta assumendo, in particolare all’interno del mondo delle imprese. Così ecco arrivare le Business Analytics, le Customer Analytics, le Predictive Analytics, o ancora le Embedded Analytics. Tra tutte queste distinzioni, una in particolare ha attirato l’attenzione dei più diversi profili aziendali: ile Advanced Analytics.

Un processo evolutivo complesso ed estensivo

Un processo evolutivo complesso ed estensivo

Le piattaforme di Advanced Analytics rappresentano la terza fase del percorso evolutivo della Business Intelligence, cominciato nei primi anni Novanta del secolo scorso quando ogni strumento era pensato per un obiettivo specifico, reporting, query, creazione di dashboard, prediction, visual discovery. Solo con gli anni Duemila che si comincia a lavorare in logica di suite. Oggi facciamo riferimento a ambienti aperti, che supportano tutti gli strumenti di Business Intelligence e girano su un’unica architettura metadata-driven. Un’evoluzione resa possibile anche dai miglioramenti avvenuti in termini di rapporto prezzo/prestazioni delle componenti hardware che supportano queste piattaforme, dunque CPU, memorie, dischi, reti.

Intelligenza Artificiale

Differenze strutturali che permettono la distinzione tra Weak AI e Strong AI

Intelligenza Artificiale

Differenze strutturali che permettono la distinzione tra Weak AI e Strong AI

Innovazione e integrazione

Innovazione e integrazione

Gli odierni ambienti di Business Intelligence sono in grado di supportare tutte le tipologie di Intelligence utilizzando le stesse architetture hardware e software, gli stessi servizi e le medesime interfacce grafiche. Un approccio integrato che non solo rende più semplice per gli utenti imparare a utilizzare tutte le funzioni, ma anche effettuare azioni che comprendano funzioni diversificate, anche complesse.

Un’ulteriore caratteristica chiave delle piattaforme di Advanced Analytics è quella di nascere per le cosiddette “modern platform”, dunque il web, il mobile e il cloud. Questo significa che si garantisce un supporto multi-tenant in un unico deployment centralizzato in cloud, con evidente vantaggi per gli amministratori che possono pubblicare i loro aggiornamenti e le nuove funzionalità su una master copy, per poi propagarla a ciascun tenant.

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