Le aziende manifatturiere operano oggi in un contesto sempre più complesso e competitivo, in cui la rapidità decisionale e l’uso strategico dei dati sono diventati fattori chiave di successo. Molti decisori si trovano però a fare i conti con criticità ereditate da un approccio tradizionale alla Business Intelligence, basato quasi esclusivamente su reporting storico.
Tra i principali limiti riscontrati nelle aziende manifatturiere si evidenziano la frammentazione dei dati e la presenza di silos informativi: informazioni su produzione, qualità e supply chain sono spesso distribuite in sistemi separati e non comunicanti, impedendo una visione unificata. Questo porta a decisioni lente e spesso reattive, poiché l’accesso alle informazioni richiede passaggi complessi come richieste all’IT e la generazione di report statici.
Inoltre, la prevalenza di una reportistica descrittiva limita la capacità di prevedere problemi o opportunità future, lasciando le aziende impreparate di fronte a variazioni della domanda o a guasti imprevisti. Infine, la mancanza di strumenti self-service obbliga manager e analisti con competenze tecniche limitate a dipendere dal supporto IT, con uno scarso sfruttamento del potenziale informativo disponibile.
Queste criticità evidenziano la necessità di un salto di paradigma nella BI: non basta più “fotografare” il passato con report mensili, occorre sfruttare i dati in modo integrato e intelligente per supportare attivamente le decisioni aziendali.
Non a caso, gli analisti di settore sottolineano l’urgenza di evolvere i sistemi di BI.
Gartner, per esempio, rileva che già un terzo delle aziende ha implementato soluzioni di Decision Intelligence e prevede che entro il 2027 il 50% delle decisioni aziendali sarà automatizzato o supportato da agenti AI basati su questi sistemi.¹
In altre parole, l’analisi avanzata e l’intelligenza artificiale diventeranno componenti intrinseche dei processi decisionali.
Passare dal semplice reporting alla Decision Intelligence, insomma, è la risposta concreta ai bisogni di business.
Dalla BI tradizionale alla Decision Intelligence
La Decision Intelligence rappresenta l’approdo più maturo dell’evoluzione della BI, in cui l’attenzione si sposta dal dato al processo decisionale. In sostanza, si passa da una BI puramente descrittiva a un approccio decisionale in cui i sistemi analitici oltre a produrre report, forniscono raccomandazioni, automatizzano decisioni ripetitive e chiudono il cerchio tra insight e azione.
Questo salto è abilitato dall’integrazione pervasiva di algoritmi di AI e machine learning nei processi di analisi dati, nonché dalla modellazione esplicita delle decisioni: le aziende codificano le logiche decisionali (business rules, modelli predittivi, criteri di ottimizzazione) in piattaforme che possono suggerire o eseguire azioni sulla base dei dati in ingresso.
Per le aziende manifatturiere, adottare un paradigma di Decision Intelligence significa ad esempio poter identificare automaticamente un’anomalia in linea di produzione e attivare immediatamente azioni correttive, oppure ricalcolare in tempo reale i piani di produzione e acquisto in base a previsioni di domanda aggiornate. Tutto ciò richiede però infrastrutture dati flessibili e tecnologie analitiche avanzate: prima di tutto, occorre integrare i dati dispersi in molti sistemi . Qui entra in gioco il concetto di data fabric.
Data fabric: un tessuto integrato dei dati aziendali
Il data fabric è un’architettura moderna che integra dati provenienti da fonti eterogenee in azienda e facilita accesso e utilizzo delle informazioni ovunque esse risiedano. Utilizza automazione e metadati attivi per superare la rigidità degli approcci ETL tradizionali, creando un tessuto informativo che collega database, data lake e applicazioni cloud.
In ambito manifatturiero, ciò consente una visione unificata in tempo reale senza duplicare dati. Soluzioni come SAP Data Intelligence e SAP Datasphere permettono di orchestrare e virtualizzare i dati da più sistemi, eliminando i silos e ponendo le basi per analisi avanzate e decisioni intelligenti.
Decision Intelligence: dai dati all’azione
Come anticipato, la Decision Intelligence rappresenta la naturale evoluzione della BI in chiave proattiva. Se il data fabric fornisce l’infrastruttura unificata, la Decision Intelligence ne è l’applicazione strategica: un insieme di metodologie e tecnologie che puntano a migliorare le decisioni combinando dati, analytics avanzata e conoscenza umana. Un sistema di Decision Intelligence non si limita a mostrare cosa sta accadendo tramite dashboard: aiuta soprattutto a determinare cosa fare in risposta a una certa situazione, eventualmente automatizzando la decisione stessa quando appropriato.
In termini pratici, ciò abbraccia campi come la prescriptive analytics (analisi che suggerisce azioni ottimali) e l’orchestrazione di processi decisionali end-to-end. Ad esempio, un algoritmo può analizzare i dati di produzione e qualità per consigliare regolazioni ai macchinari, oppure un agente software può autonomamente riordinare materiali a un fornitore quando le scorte scendono sotto una soglia, il tutto basato su logiche predefinite e modelli predittivi. L’obiettivo è rendere le decisioni più scientifiche, veloci e ripetibili, riducendo al minimo l’intuizione soggettiva e i tempi morti nel passaggio dall’analisi all’azione.
Anche SAP sta muovendo i propri strumenti in direzione di un supporto decisionale più avanzato. Per esempio, troviamo il concetto nella SAP Business Technology Platform: SAP S/4HANA è un abilitatore di funzionalità di embedded analytics e indicatori predittivi che supportano decisioni operative in tempo reale; allo stesso modo, soluzioni come SAP Integrated Business Planning per la supply chain utilizzano algoritmi avanzati per ottimizzare automaticamente piani di produzione e approvvigionamento. Anche i vendor principali del mercato, insomma, puntano sempre più a fornire strumenti di decisione, in cui analytics, AI e automazione lavorano congiuntamente per colmare l’ultimo miglio che separa l’insight dall’azione.
BI aumentata: l’AI a supporto degli insight
La BI aumentata integra AI e machine learning nelle piattaforme tradizionali, per automatizzare attività come pulizia dati, rilevamento di anomalie e generazione di insight tramite linguaggio naturale. Questo permette agli utenti abilitati di ottenere rapidamente spiegazioni e suggerimenti, rendendo la BI proattiva e accessibile anche senza competenze tecniche avanzate. Nelle aziende manifatturiere, la BI aumentata consente per esempio di individuare anomalie e prevedere guasti in tempo reale.
I principali fornitori BI stanno integrando funzionalità avanzate come AI, machine learning e automazione nei loro prodotti. SAP Analytics Cloud (SAC), ad esempio, offre strumenti di smart insights, smart discovery e assistenti digitali che facilitano l’analisi anche per utenti non specialisti. Queste piattaforme vanno oltre il reporting tradizionale, con insight predittivi e prescrittivi che ottimizzano le operazioni e supportano le decisioni aziendali. In SAC è possibile creare facilmente modelli di previsione e visualizzare i risultati in dashboard interattive, per ridurre il lavoro manuale e favorire una maggiore accessibilità ai dati.
Self-service BI: democratizzare l’analisi dei dati
La self-service BI ha già da tempo cambiato il modo in cui le aziende manifatturiere gestiscono i dati e ha eliminato la dipendenza dall’IT e dagli analisti per la reportistica. Oggi i responsabili di linea, stabilimento e logistica possono accedere ai dati e creare report autonomamente tramite interfacce intuitive, per rispondere rapidamente alle esigenze operative. L’adozione di strumenti self-service accelera la presa di decisioni e diffonde la cultura del dato in azienda, oltre a ridurre il carico sull’IT. In questo modo la BI diventa più democratica e accessibile a tutti.
Suite come SAP BusinessObjects BI e SAP Analytics Cloud incarnano questa evoluzione con funzionalità di esplorazione, visualizzazione e analisi self-service, anche per utenti con competenze tecniche limitate. La possibilità di modellare dati, creare dashboard personalizzate e collaborare in tempo reale consente per esempio ai plant manager di analizzare direttamente i dati produttivi, individuare inefficienze e simulare scenari senza intermediari. Per cogliere pienamente i benefici, serve però investire nella formazione e nella governance dei dati, per porre solide basi per una gestione autonoma e affidabile delle informazioni.
Intelligenza artificiale e Decision Intelligence: un legame strutturale
L’evoluzione verso la Decision Intelligence sarebbe praticamente irrealizzabile senza l’integrazione pervasiva di tecniche di intelligenza artificiale. Le due dimensioni sono profondamente interconnesse: l’IA fornisce gli algoritmi e le capacità computazionali che permettono di modellare, automatizzare e ottimizzare i processi decisionali; la Decision Intelligence, a sua volta, offre il framework metodologico e operativo per tradurre queste capacità in decisioni concrete, tracciabili e migliorabili nel tempo.
In particolare, l’IA viene utilizzata per potenziare ogni fase del ciclo decisionale: nella fase descriptive, automatizza la raccolta e la pulizia dei dati; nella fase predictive, genera modelli in grado di stimare risultati futuri; e nella fase prescriptive, suggerisce o esegue azioni ottimali in base a vincoli e obiettivi. L’uso congiunto di AI e Decision Intelligence consente alle aziende di passare da un approccio a supporto decisionale a un approccio di ingegneria della decisione, dove le scelte non sono più solo influenzate dai dati: vengono progettate e automatizzate in modo sistemico. Questa convergenza tra IA e Decision Intelligence segna il superamento definitivo della BI come strumento passivo di reporting, trasformandola in un asset attivo per la gestione adattiva dei processi aziendali.
La Decision Intelligence: dati aziendali finalmente a valore
Oggi, grazie all’integrazione di dati, tecnologie e persone, l’informazione è disponibile quando e dove serve: per le aziende con una buona cultura del dato, i vecchi silos informativi sono solo un brutto ricordo. L’AI non è più una novità interessante con un buon potenziale: si è già evoluta in una presenza concreta che automatizza processi e potenzia le capacità decisionali su tutti i livelli aziendali.
Per chi gestisce dati, è giunto il momento di andare oltre i report standard: le nuove soluzioni BI, come quelle offerte da SAP, permettono di anticipare scenari, coinvolgere più persone nel decision making e rispondere con rapidità alle sfide del mercato. Tuttavia, la tecnologia da sola non basta: il vero salto si compie investendo in competenze e cultura del dato. L’adozione della Decision Intelligence diventa così il percorso concreto per costruire una manifattura più agile, resiliente e pronta alle sfide future, dove l’unione tra intelligenza umana e artificiale fa davvero la differenza.
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Fonte ¹: Gartner.com
