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ESPERIENZE
SELF SERVICE BUSINESS INTELLIGENCE CON POWERPIVOT IL MERCATO ITALIANO È ANCORA PRUDENTE NEI CONFRONTI DI QUESTA TECNOLOGIA, MA VI SONO TUTTI I PRESUPPOSTI AFFINCHÉ SI SVILUPPI IN MODO CONSISTENTE
Challengers
Leaders
Figura 1 - Magic Quadrant For Business Intelligence Platform (Fonte Gartner - Gennaio 2010)
TESTO - Alessandro Cobelli
ABILITY TO EXECUTE
Oracle Microsoft
QlikTech
IBM SAS
Tibco Software (Spotfire) SAP MicroStrategy Information Builders
Tableau
Board International Targit
arcplan Panorama Software
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Actuate
NicheVoiceCom playersnews 03.2010
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Visionaries
COMPLETENESS OF VISION
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a alcuni anni il termine Business Intelligence (normalmente abbreviato 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 informazione, non solo numerica, alla visualizzazione di grafici e tabelle, sintetiche e aggregate, fino ad arrivare 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 piccolo sistema di analisi che ha obiettivi poco ambiziosi per testare la tecnologia 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 informazioni 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 presenza di dati sporchi, di incoerenze nella gestione delle diverse entità o, peggio, la presenza di informazioni di vitale importanza non opportunamente strutturate, facendo sorgere così la necessità di rivedere e formalizzare 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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Figura 3 - Esempio di Tabella creata con PowerPivot
Sales by Channel 20081
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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
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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 siano allineati con le esigenze di reportistica aziendale delineate nel Data Warehouse. Se è quindi vero che la creazione del Data Warehouse è spesso 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 produzione 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, piuttosto che come un vero incontro con le proprie possibilità e desideri aziendali, riducendo la qualità dei dati e, di conseguenza, la loro efficacia.
Creare Business Intelligence significa, quindi, 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. 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 differenti 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 spendere due parole per vedere quali sono le ultime novità del mercato e come queste si integrino nello scenario della 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’introduzione delle stesse tecnologie nelle aziende medio piccole che, con progetti dal respiro ovviamente più ridotto, hanno cominciato a beneficiare degli strumenti di reportistica 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 kickoff perché siano finanziabili. Dunque, siccome la creazione del Data Warehouse è un processo comunque complesso, in questi progetti 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 VoiceCom news 03.2010
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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 (gratuitamente) 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 inesperti di Business Intelligence, che hanno la possibilità di lavorare intuitivamente su dati provenienti da varie fonti, analizzarli e condividerli. 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 fondamentali 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 maggiore 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.
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 disposizione 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 Warehouse 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 definitivamente 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 caricate 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 foglio Excel mantenendone comunque le dimensioni entro poche centinaia di MB, in modo da poterne effettuare l’analisi su normali computer desktop o portatili. Ovviamente, non tutti gli utenti hanno la necessità di gestire centinaia di milioni di righe di dati, ma essere coscienti che il limite dello strumento è così alto farà sicuramente dormire sonni tranquilli a tutti. Una volta che i dati sono stati caricati in PowerPivot, l’analisi è molto semplice perché si basa sulle note tabelle Pivot, uno strumento che permette di incrociare liberamente su righe e colonne qualunque attributo delle nostre tabelle, delegando il compito di fare i calcoli ed aggregare le informazioni al motore 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.
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Tutto questo sembra davvero affascinante, 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 richiedono una inevitabile fase di apprendimento. 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 modello abbandona questi schemi propri di Excel per introdurre tabelle, relazioni, 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. Possiamo, ad esempio, aggiungere alle informazioni di vendita consolidate i dati previsionali di budget che manteniamo su un foglio Excel, insieme con consuntivi e analisi preparate per fare simulazioni avanzate. PowerPivot 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 chiederemo consiglio all’esperto di PowerPivot 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’obiettivo principale da perseguire. La presenza della Self Service BI, però, dona maggiore potenza di analisi ai singoli e permette di creare molto rapidamente analisi estemporanee 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 effettuare 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 predisporre delle interfacce semplici e comode per permettere l’accesso ai dati. I prossimi anni saranno sicuramente affascinanti per chi, come noi, si occupa 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 accettazione della tecnologia, ma si cominciano a vedere le prime aziende che progettano di integrarla nei propri uffici per ottenere una Business Intelligence 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, market manager, imprenditori, commerciali ed analisti potranno finalmente realizzare proiezioni ed analisi senza la necessità di aspettare la disponibilità di esperti informatici.
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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