Business intelligence e predictive intelligence

Il concetto di Business Intelligence (BI) è nato da Gartner Group nel 1996. Essa è definita come l’applicazione di un insieme di metodologie e tecnologie, come ad esempio J2EE, DOTNET, Web Services, XML, data warehouse, OLAP, Data Mining, tecnologie di rappresentazione ecc, per migliorare l’efficacia del funzionamento aziendale, come supporto per la gestione e le decisioni e per ottenere vantaggi competitivi. La Business Intelligence non è una nuova tecnologia: è invece un insieme di soluzioni integrate per le aziende in cui il business è sicuramente il fattore principe che guida l’innovazione tecnologica. Trovare la chiave per identificare e risolvere i problemi è quindi da sempre la grande sfida di un’applicazione di BI per creare un impatto nella realtà.

Il termine Business Intelligence (BI) ha due significati diversi legati all’uso del termine intelligenza. Nel significato primario, meno frequente, è intesa come la capacità umana applicata negli affari e/o nelle attività. L’intelligenza “del business” è un nuovo campo della ricerca dell’applicazione delle facoltà cognitive umane e tecnologiche di intelligenza artificiale al supporto per la gestione e le decisioni su diversi problemi di business. Il secondo significato, riguarda l’intelligenza come informazione apprezzata per il suo valore e rilevanza. Si tratta di informazioni specifiche, conoscenze e tecnologie efficaci nella gestione di attività organizzative ed individuali. Pertanto, in questo senso, la business intelligence è una vasta categoria di applicazioni e tecnologie per raccogliere, fornire accesso ai dati ed analizzarli, con lo scopo di aiutare gli utenti aziendali a prendere decisioni migliori.

Nel business, i modelli predittivi sfruttano gli schemi trovati nei dati storici e transazionali per identificare rischi ed opportunità. I modelli catturano le relazioni tra fattori per permettere valutazioni di rischio, potenziale ed effettivo, associato a particolari serie di condizioni al fine di guidare le decisioni da prendere per portare a termine un’azione specifica. Questo è usato nelle scienze attuariali, nei servizi finanziari e assicurativi, nelle telecomunicazioni, nella vendita al dettaglio, nel settore farmaceutico e del benessere della persona ed in tanti altri settori. Ancora oggi viene raramente utilizzato nel settore manifatturiero e nella gestione della catena di fornitura. Con le nostre nuove condizioni operative, siamo in grado di affermare che il Big data e l’analisi predittiva saranno i nuovi pilastri per i managers del rischio per identificare, valutare, ridurre e gestire rischio globale per il futuro.

 

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