Il Self-Service ha rivoluzionato il mondo della BI e degli Analytics: quali sono le caratteristiche che una moderna piattaforma di Business Intelligence dovrebbe avere?

La business intelligence è oggi sempre più accessibile: spazia dai sistemi enterprise di information management, presidiati dal settore IT, a soluzioni molto più semplici in cui linee di business (LOB) e singoli utenti possono definire autonomamente i set di dati da analizzare, ricavare report e dashboard con caratteristiche grafiche semplici ma intuitive.
Questa “doppia polarità” della BI sta registrando un’accelerazione tale che nel 2016 si sono consolidate le così dette “soluzioni moderne”, ovvero soluzioni che permettono ad utenti non qualificati di eseguire in modo autonomo interi processi analitici: dall’accesso ai dati, alla loro preparazione, all’analisi vera e propria, nonché alla possibilità di condividere in modo collaborativo i relativi risultati.
Il fatto è che i sistemi tradizionali supportano situazioni stabili e approfondimenti molto accurati, ma non la necessità di rapida, agile e autonoma esplorazione e “prototipazione” di scenari, che oggi è fortemente sentita in sempre più settori economici.

Quali sono le caratteristiche più ricercate di questo nuovo modo di analizzare dati?

1) BI Platform Administration: funzioni che permettono lo scalare della piattaforma di BI, ottimizzare le performance, assicurare alta disponibilità del dato e disaster recovery.

2) Data Source Connectivity: funzioni che permettono all’utente di accedere a varie piattaforme di storage con dati strutturati e non, on premise o nel cloud.

3) Security e User Administration.

4) Cloud BI: funzioni di Platform e BI “come servizio” per sviluppare, utilizzare e gestire soluzioni analitiche in cloud, basate su dati cloud, ma anche on-premise.

5) Governance e Metadata Management: strumenti per amministrare in modo centralizzato metadata object come dimensioni, gerarchie, misure, KPI, layout di report, ecc.

6) Self-Contained Extraction, transformation and Loading (ETL) e Data Storage: funzioni per accedere, elaborare e caricare dati in un layer storage nella stessa piattaforma BI.

7) Self-Service Data Preparation: possibilità per gli utenti di importare dati da diverse fonti, e creare modelli analitici definendo misure, gruppi e gerarchie.

8) Mobile Exploration and Authoring: possibilità di sviluppare ed erogare contenuti modificabili o esplorabili su device mobili, sfruttando le funzioni touchscreen, camera, localizzazione, query in linguaggio naturale.

9) Embedded Advanced Analytics: possibilità per gli utenti di accedere facilmente a funzioni di advanced analytics native della piattaforma o importabili e integrabili da soluzioni di terze parti.

10) Analytics Dashboards: possibilità di creare dashboard e contenuti altamente interattivi con funzioni di visual exploration e analitiche geospaziali.

11) Interactive Visual Exploration: permette l’esplorazione di dati e loro elaborazioni attraverso modelli grafici ben oltre le classiche torte e istogrammi, includendo mappe, animazioni, grafici a dispersione e così via.

12) Embedding Analytic Content: possibilità di integrare contenuti analitici, visualizzazioni e applicazioni in un processo di business, applicazione o portale.

13) Publishing Analytic Content: possibilità per gli utenti di pubblicare contenuti analitici e di distribuirli in vari modi, con supporto per search, storytelling, scheduling e alert.

14) Collaboration e Social BI: possibilità per gli utenti di condividere e discutere contenuti analitici e decisioni attraverso conversazioni, chat e annotazioni.

Una delle piattaforme più conosciute e apprezzate sul mercato, che risponde a tutte le caratteristiche elencate in precedenza, è Qlik, che quest’anno festeggia per la decima volta consecutiva, la presenza fra le aziende Leader della BI del Magic Quadrant di Gartner.