La Business Intelligence non fallisce perché mancano i dati.
Non fallisce perché le piattaforme sono immature.
E non fallisce nemmeno perché le aziende non investono abbastanza.
La Business Intelligence fallisce per come viene introdotta in azienda.
Da anni il mercato racconta la BI come una questione tecnologica, scegliere lo strumento giusto, comprare la licenza giusta, collegare le fonti dati giuste. Ma i numeri raccontano altro. Secondo le analisi di Gartner, la stragrande maggioranza dei progetti di BI e big data non arriva mai a produrre valore reale. Non perché la tecnologia non funzioni, ma perché non entra mai davvero nei processi decisionali.
Il problema è a monte.
La BI viene spesso introdotta come un progetto IT, quando in realtà è uno strumento operativo e direzionale. Viene calata dall’alto o delegata a pochi specialisti, senza un disegno chiaro su chi la userà, per decidere cosa, e in quali momenti. Il risultato è che la piattaforma esiste, ma resta ai margini del lavoro quotidiano.
C’è poi un altro equivoco strutturale.
È un approccio rovesciato. In logistica e nei trasporti le decisioni sono continue, operative e a impatto immediato. Se la BI non è pensata per supportarle fin da subito, viene percepita come un esercizio teorico, non come uno strumento di lavoro.
Infine, c’è il fattore umano.
La BI introduce trasparenza, confrontabilità, responsabilità. Non tutte le organizzazioni sono pronte. Senza un approccio chiaro, senza sponsorship reale e senza un impianto che semplifichi invece di complicare, la resistenza interna diventa inevitabile. E quando la BI incontra resistenza, perde priorità, slitta, si spegne.
I motivi per cui i progetti vengono abbandonati
Quando si passa dalla teoria alla pratica, i problemi diventano sempre gli stessi. Cambiano le aziende, cambiano i settori, ma il copione è sorprendentemente stabile.
Il primo segnale è quello delle licenze vuote.
La piattaforma di Business Intelligence viene acquistata, spesso con un investimento significativo, ma resta inutilizzata. Non perché non sia potente, ma perché è complessa.
Richiede competenze che internamente non ci sono o non sono dedicate. A quel punto si fa ricorso a consulenti esterni. Il progetto va avanti a colpi di giornate uomo, i costi crescono e il valore arriva sempre dopo. Troppo dopo. Quando la BI diventa più costosa delle decisioni che dovrebbe supportare, il progetto viene messo in discussione e poi fermato.
Il secondo blocco è il dato, o meglio, il percorso per arrivarci.
I progetti partono, ma si arenano quando bisogna recuperare, pulire e rendere coerenti le informazioni. I dati sono sparsi tra gestionali, file Excel, sistemi legacy. Ogni reparto ha i suoi numeri, le sue definizioni, le sue logiche. Inizia una negoziazione infinita su quale dato sia “quello giusto”. Spesso emergono resistenze interne, non per cattiva fede, ma per paura di perdere controllo o per semplice sovraccarico operativo. Il risultato è che il dato non arriva mai in una forma utilizzabile, e senza dato la BI si ferma.
C’è poi il tema della sponsorship interna, forse il più sottovalutato.
Molti progetti di BI nascono senza un vero sponsor nel management. Nessuno è responsabile del risultato finale. Alla prima difficoltà, il progetto perde priorità rispetto alle urgenze operative. Le persone coinvolte cambiano, il focus si sposta, la BI resta “in lavorazione”. Senza una guida chiara e una volontà esplicita di usarla per decidere, la BI rimane un’iniziativa accessoria.
Infine c’è il fattore tempo, quello che spesso dà il colpo di grazia.
Con una BI generalista servono mesi, a volte anni, per arrivare a qualcosa di concreto. Nel frattempo il mercato cambia, i clienti cambiano, i volumi cambiano, le persone in azienda cambiano. Quando il progetto è pronto, le domande a cui dovrebbe rispondere non sono più le stesse. La BI arriva tardi, e una BI che arriva tardi viene percepita come inutile.
È così che molti progetti non falliscono ufficialmente.
Semplicemente si spengono. Restano lì, tecnicamente esistenti, ma fuori dai processi decisionali. E quando questo accade, il fallimento è già avvenuto, anche se nessuno lo dichiara.
Nel prossimo paragrafo chiudiamo il cerchio e spieghiamo perché, partendo proprio da questi fallimenti ricorrenti, abbiamo scelto di progettare B-AI Semplice in modo radicalmente diverso.
Partire dal fallimento per costruire una BI che funzioni davvero
In GEP abbiamo smesso presto di chiederci quale fosse la piattaforma di Business Intelligence “migliore”.
La domanda giusta quindi è come si evita che un progetto di BI faccia la fine che fanno quasi tutti.
La risposta non è stata aggiungere complessità, ma toglierla.
Se i progetti falliscono perché nessuno sa usarli, allora la BI deve essere utilizzabile da subito.
Se falliscono perché i KPI non sono chiari, allora i KPI vanno definiti prima del progetto, non dopo.
Se falliscono perché i dati non tornano, allora il dato va validato prima di essere analizzato.
Da questa logica nasce B-AI Semplice.
Non come una BI generalista da configurare, ma come una BI verticale pensata per logistica e trasporti. Il data warehouse non è da costruire, è già strutturato sui processi reali. Le dashboard non sono un foglio bianco, ma cruscotti con KPI già impostati per i ruoli operativi, gestionali e direzionali. I sistemi di ETL non servono solo a importare dati, ma a verificarli, normalizzarli e renderli affidabili prima che entrino nei report.
Come citato precedentemente, un altro punto chiave è il tempo.
Una BI che impiega mesi per arrivare in produzione arriva sempre tardi. Per questo B-AI Semplice è progettata per ridurre drasticamente il time-to-value, con un onboarding guidato che accompagna l’azienda passo dopo passo fino a dashboard realmente utilizzabili, senza dipendere da competenze IT interne o da consulenze infinite.
Il risultato non è una BI “più potente”.
È una BI che entra nei processi decisionali, viene usata ogni giorno e smette di essere un progetto per diventare uno strumento di lavoro.
In un mercato in cui la maggior parte dei progetti di Business Intelligence fallisce, la vera differenza non la fa la tecnologia più sofisticata, ma un approccio che nasce dall’esperienza dei fallimenti e li rimuove prima che si ripetano.
