La reportistica aziendale è sempre stata una componente strategica per l'organizzazione di un'impresa. Questo tipo di documentazione raccoglie tutte le informazioni relative alle attività più rilevanti per il business.
La reportistica aziendale è sempre stata una componente strategica per l’organizzazione di un’impresa. Questo tipo di documentazione raccoglie tutte le informazioni relative alle attività più rilevanti per il business. Oggi, grazie all’evoluzione delle tecnologie digitali, generare rapporti è diventato un corollario di qualsiasi sistema informativo.
La reportistica aziendale, infatti, riguarda qualsiasi tipo di servizio gestito, a livello di back end e di front end. Dalla gestione del log che raccontano ai responsabili IT l’andamento di applicazioni, macchine e dispositivi alla produzione di report generati dai sistemi di Business Intelligence, dal monitoraggio delle pipeline di vendita al controllo di produzione, la reportistica aziendale oggi è un asset importante per qualsiasi tipo di organizzazione operante in qualsiasi settore. Il che non significa che sia facile o scontata.
Avere i dati non basta. Bisogna anche saperli interpretare
Per garantire una reportistica aziendale funzionale al business oltre alla coerenza e al consolidamento dei dati è necessario predisporre anche una velocità di accesso allineata alle esigenze degli utenti (che su quelle estrazioni devono elaborare le loro strategie operative in linea con il time to market del business). A fare la differenza sono gli strumenti utilizzati per l’analisi dei dati e le metodologie di sviluppo.
Una combinazione sinottica di tabelle e grafici, infatti, di per sé non è sufficiente a supportare gli utenti nella valutazione di tutti gli aspetti chiave che possono offrire un supporto adeguato al processo decisionale. Oggi servono nuove funzionalità non solo più dinamiche, ma anche più agili. Nell’era della personalizzazione di massa, la domanda degli utenti è sempre più quella di poter configurare le interrogazioni a seconda delle loro esigenze puntuali e specifiche. Il che, per i gestori dei dati, comporta una rinnovata capacità di gestione della miriade di flussi di dati.
Reportistica aziendale: ieri oggi e domani
Certo è che la reportistica non è nata con l’informatica. Già 5mila anni fa la civiltà mesopotamica aveva bisogno di registrare informazioni relative alla coltivazione, alla produzione e alla vendita, presentandole in una forma che rendesse facile dare un senso e trarre profitto da quei dati.
Nel tempo, comprendere e gestire le risorse per agevolare il commercio ha portato l’umanità a elaborare sistemi di calcolo sempre più sofisticati. La necessità di generare rapporti in modo tempestivo ha portato all’uso di dispositivi meccanici di calcolo, successivamente seguiti da calcolatori elettronici.
Sono in pochi a ricordarsi che uno dei primi linguaggi di programmazione di alto livello, il COBOL (Common Business-Oriented Language), era stato creato appositamente per computare report!
Poi è arrivato il World Wide Web e la necessità di gestire non solo i dati su una scala di petabyte, ma anche di rendere accessibili questi dati a miliardi di dispositivi in tutto il mondo ha cambiato le istanze della reportistica aziendale. Da documenti a consuntivo statici, stampati su carta e consegnati con cadenza trimestrale i report sono diventati un punto di riferimento del sistema decisionale. Anche se ancora la maggior parte delle organizzazioni si affida ai fogli Excel, la velocità dei mercati e di un business sempre più supportato dal digitale sta portando le aziende a trasformare i rapporti aziendali in strumenti dinamici, interattivi e, soprattutto, disponibili a richiesta in tempo reale.
Nuove chiavi di lettura (e di rappresentazione)
I ricercatori del Politecnico di Milano confermano come, nel 2017, 10 aziende su 10 in Italia utilizzasse analitiche di tipo descrittivo, facenti riferimento alla situazione attuale o passata dei processi aziendali e/o delle aree funzionali. Più di 7 aziende su 10 ha fatto uso di analitiche predittive mentre solo il 33% ha utilizzato analitiche prescrittive, che propongono ai decisori aziendali soluzioni operative/strategiche in base alle analisi svolte. Solo l’11% delle grandi aziende italiane, infine, ha fatto uso di analitiche automatiche, ovvero quelle che, a seconda del risultato delle analisi svolte, implementano autonomamente l’azione proposta.
Quello che sta cambiando, è il livello di aspettativa degli utenti che alla reportistica aziendale non chiedono solo informazioni quantitative e temporali. Chiedono soluzioni che li aiutino a velocizzare l’estrapolazione delle informazioni più strategiche a supporto del proprio lavoro. Che si tratti di analisi territoriali, comparazioni anagrafiche, valutazioni economico-finanziarie, parametrizzazione dei sistemi produttivi e distributivi, sistemi di pianificazione o prospetti dei carichi di lavoro gli utenti hanno bisogno di considerare le evolutive.
Dalla simulazione alla predittività, grazie allo sviluppo dell’intelligenza artificiale, del machine learning e del deep learning, gli algoritmi che perfezionano le analisi chiamano in causa una nuova scienza dei dati a supporto del Big Data management. Per questo, analisti, sviluppatori e utenti lavorano insieme per risolvere chiavi di visualizzazione non solo più sofisticate ma anche più interattive.
L’iperconvergenza dei flussi di dati e intelligence
La nuova chiave delle aziende data driven è di impostare un sistema di analisi del dato abilitato a gestire la maggiore quantità di dati possibile in maniera integrata che utilizza i dati delle vendite, dalle analisi, dai social, dalle iniziative di marketing e via dicendo. Gestire gli andamenti, i flussi e le visualizzazioni di pagina oggi è possibile grazie a nuovi strumenti di gestione della reportistica aziendale integrati a diversi moduli gestionali, a diversi database e a diverse piattaforme, in un’ottica di convergenza tra dimensione B2B e dimensione B2C.
Utilizzando strumenti matematici, statistici e informatici, infatti, è possibile estrarre nuova conoscenza dai dati. Questa pratica è comunemente chiamata data mining: si tratta di un processo altamente specializzato che consentono agli analisti e agli stakeholder aziendali di esplorare il mondo dei dati per cercare risposte sempre più puntuali. Avere le risorse interne per gestire questo tipo di sviluppo per un’azienda è molto difficile. Ecco perché è importante rivolgersi a un partner competente che non solo conosca molto bene i sistemi gestionali usati in azienda ma anche il tipo di problematiche che vanno gestite per impostare algoritmi davvero efficaci, che nascondano la complessità dello sviluppo per offrire cruscotti di consultazione davvero dinamici, interattivi e realmente personalizzabili e accessibili da qualsiasi dispositivo e qualsiasi piattaforma.
