La B.I. è sempre più utilizzata in qualsiasi realtà organizzativa, piccola, media o grande. Grazie a tecnologie NLP, Natural Language Processing, la Business Intelligence sta diventando ancora più intelligente, riuscendo a rispondere con analisi corrette alle interrogazioni degli utenti fatte in linguaggio naturale, evitando errori interpretativi.
Con il Natural Language Processing, potremo dire addio all’inserimento di codici nelle query per chiarire le ambiguità su ciò che si vuole analizzare e le informazioni che si vogliono ottenere. L’introduzione di questa funzionalità risulta ad oggi necessaria poiché i tool di B.I. stanno sempre meno diventando uno strumento appannaggio degli operatori specificamente IT e sempre più pane quotidiano dei manager delle diverse LOB aziendali.
Esistono infatti soluzioni di B.I. ( disponibili anche in cloud) e definite “self service” che vengono già utilizzate nell’ambito della comunicazione, del marketing, dell’HR e così via, utilizzate direttamente dai manager e dalle figure operative dei rispettivi uffici. Questi tool coesistono nelle organizzazioni con soluzioni definite, da Gartner per esempio, “IT – managed”, che sono meno flessibili e veloci, più costose e complesse da utilizzare, ma più puntuali e specifiche nella qualità dei dati e delle informazioni restituite.
Volendo offrire soluzioni ibride di B.I., che sempre Gartner definisce Bimodal IT, che mantengano la facilità di utilizzo dei tool “self service” e la sicurezza, la scalabilità e la qualità di quelli “IT – managed”, si sta facendo largo una B.I. comprensiva di strumenti NLP in grado di restituire anche a coloro che non masticano il linguaggio di programmazione informazioni di dettaglio molto specifiche, senza incappare in errori causati da fraintendimenti “linguistici” durante le interrogazioni.
Volendo offrire soluzioni ibride di B.I., che sempre Gartner definisce Bimodal IT, che mantengano la facilità di utilizzo dei tool “self service” e la sicurezza, la scalabilità e la qualità di quelli “IT – managed”, si sta facendo largo una B.I. comprensiva di strumenti NLP in grado di restituire anche a coloro che non masticano il linguaggio di programmazione informazioni di dettaglio molto specifiche, senza incappare in errori causati da fraintendimenti “linguistici” durante le interrogazioni.
Questa tendenza a integrare B.I. e machine learning non si limita all’interpretazione dei significati sottostanti le parole, ma si applica anche all’interactive data visualization. In sostanza gli utenti saranno in grado di interrogare i tool di B.I. anche su immagini prodotte per l’analisi dei dati, come i grafici a torta, senza che l’utente ripeta le parole chiave dell’interrogazione. Volendo fare un esempio concreto, potremmo chiedere al tool di dividere i dipendenti di un’azienda per grado di scolarizzazione e, ricevendo un grafico a torta con segmenti colorati che ne indicano le differenze per grado, porre successivamente domande come: “cosa rappresenta la sezione blu?”.
Un grande passo avanti e un reale aiuto per gli utenti che necessitano di analisi di B.I., che sono appunto sempre più eterogenei nelle loro professionalità perché, per prendere decisioni strategiche, le aziende necessitano sempre più di analisi fatte su dati provenienti da reparti diversi e quindi da fonti spesso non strutturate.
La B.I. si sta arricchendo continuamente di nuove funzionalità, oltre all’NLP e all’interactive data visualization, come chat e strumenti di condivisione delle interrogazioni e delle informazioni ottenute tra colleghi o reparti aziendali diversi in cloud, anche da mobile, report animati o mappe interattive per facilitare l’interpretazione delle analisi e integrazioni con strumenti in cloud di data migration per velocizzare il flusso dei dati tra le fonti e/o tool di B.I.