I 20 principali strumenti di business intelligence nel 2025: Una panoramica

Che cos'è la Business Intelligence?

Intelligenza aziendale (BI) si riferisce al processo di raccolta, analisi e presentazione dei dati aziendali per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate. Gli strumenti e le tecnologie di BI consentono alle aziende di trasformare i dati grezzi in informazioni significative, fornendo una visione completa delle loro attività. Queste informazioni consentono alle aziende di identificare le tendenze, valutare le prestazioni, prevedere i risultati futuri e ottimizzare i processi decisionali.

Componenti chiave della Business Intelligence:

1. Raccolta dati: Raccolta di dati da varie fonti come database, servizi cloud o fonti esterne.
2. Magazzino dati: Memorizzazione e gestione dei dati raccolti in una posizione centralizzata.
3. Analisi dei dati: Utilizzo di metodi statistici e analitici per interpretare i dati ed estrarre informazioni.
4. Visualizzazione dei dati: Presentazione dei dati in grafici, diagrammi e dashboard per facilitare la comprensione e il processo decisionale.

Come gli strumenti di business intelligence semplificano la trasformazione dei dati?

Strumenti di Business Intelligence (BI) svolgono un ruolo fondamentale nel semplificare la trasformazione dei dati, facilitando la conversione dei dati grezzi in informazioni utili. La trasformazione dei dati comporta la pulizia, la strutturazione e la preparazione dei dati da varie fonti per l'analisi. Gli strumenti di BI automatizzano gran parte di questo processo, facendo risparmiare tempo e riducendo la complessità della gestione di grandi insiemi di dati.

Ecco alcuni modi in cui gli strumenti di BI semplificano la trasformazione dei dati:

1. Integrazione dei dati

• Gli strumenti di BI integrano perfettamente i dati provenienti da più fonti, tra cui database, cloud storage e applicazioni di terze parti. Questa integrazione consente alle aziende di centralizzare i dati in un'unica piattaforma, eliminando la necessità di combinare manualmente i dati provenienti da varie fonti.

Esempio: Strumenti come Power BI E Tableau supportare l'integrazione con database SQL, piattaforme cloud (ad esempio, AWS, Google Cloud) ed Excel, rendendo più facile l'unificazione dei dati.

2. Processo ETL (Estrazione, trasformazione, caricamento)

• La maggior parte degli strumenti di BI sono dotati di Funzionalità ETLche consentono agli utenti di estrarre i dati da più fonti, trasformarli in un formato utilizzabile e caricarli in un data warehouse per l'analisi. Questi strumenti semplificano il processo ETL automatizzando le attività di pulizia e trasformazione dei dati, come la deduplicazione, la normalizzazione e la formattazione dei dati.

Esempio: Talend E Informatica offrono funzionalità ETL complete, consentendo alle aziende di automatizzare le attività ripetitive di trasformazione dei dati con un intervento manuale minimo.

3. Interfacce facili da usare

• Gli strumenti di BI offrono interfacce drag-and-drop che consentono agli utenti non tecnici di pulire, unire e strutturare facilmente i dati senza bisogno di competenze di programmazione avanzate. Gli utenti possono selezionare i campi, applicare trasformazioni (ad esempio, filtri, raggruppamenti) e visualizzare immediatamente i risultati, semplificando il processo di preparazione dei dati.

Esempio: Strumenti come Tableau E Zoho Analytics offrono interfacce intuitive e visive per la manipolazione dei dati, rendendoli accessibili agli utenti aziendali.

4. Pulizia automatica dei dati

• Gli strumenti di BI automatizzano i processi di pulizia dei dati, rilevando e correggendo incongruenze, valori mancanti o errori nel set di dati. In questo modo si garantisce che i dati siano accurati e pronti per l'analisi, senza doverli rivedere e correggere manualmente.

Esempio: Qlik Sense E Sisense identificare automaticamente i problemi di qualità dei dati, offrendo agli utenti suggerimenti per risolverli grazie ad algoritmi integrati.

5. Elaborazione dei dati in tempo reale

• Molti moderni strumenti di BI consentono la trasformazione e l'elaborazione dei dati in tempo reale, un aspetto essenziale per le aziende che necessitano di approfondimenti aggiornati. Questi strumenti trasformano i dati in entrata in tempo reale, consentendo agli utenti di prendere decisioni basate sulle informazioni più recenti.

Esempio: Domo E Cercatore supportano l'ingestione e la trasformazione dei dati in tempo reale, consentendo alle aziende di monitorare e agire sulle tendenze in tempo reale.

6. Preparazione dei dati self-service

• Gli strumenti di BI self-service consentono agli utenti aziendali di eseguire le proprie trasformazioni dei dati senza affidarsi ai team IT. Questi strumenti forniscono modelli e flussi di lavoro precostituiti per guidare gli utenti attraverso il processo di trasformazione, rendendolo accessibile anche a chi ha competenze tecniche limitate.

Esempio: Alteryx offre strumenti di preparazione dei dati self-service che consentono agli utenti di automatizzare i flussi di lavoro dei dati, combinando dati provenienti da fonti diverse e applicando trasformazioni senza bisogno di codificare.

7. Trasformazione avanzata dei dati con AI/ML

• Alcuni strumenti di BI utilizzano intelligenza artificiale (AI) E apprendimento automatico (ML) per consigliare o eseguire automaticamente le trasformazioni, come ad esempio rilevare gli schemi nei dati o suggerire i modi migliori per aggregare i dati per l'analisi. Questo riduce il lavoro manuale e migliora l'accuratezza dei dati trasformati.

Esempio: Microsoft Power BI incorpora intuizioni basate sull'intelligenza artificiale per suggerire le trasformazioni o le aggregazioni più rilevanti, accelerando il processo di preparazione dei dati.

8. Dashboard e rapporti personalizzabili

• Una volta trasformati i dati, gli strumenti di BI consentono agli utenti di creare dashboard e report personalizzabili che visualizzano i dati puliti. In questo modo le aziende possono capire rapidamente le tendenze, i modelli e le intuizioni dei dati trasformati.

Esempio: Cercatore E Tableau offrono ampie possibilità di personalizzazione per la creazione di dashboard che presentano informazioni in formati di facile comprensione.

Quali sono i 20 principali strumenti di Business Intelligence nel 2025?

1. Tableau

Tableau rimane uno dei principali strumenti di BI, rinomato per la sua interfaccia user-friendly, le solide capacità di visualizzazione dei dati e la capacità di integrarsi con diverse fonti di dati. È ampiamente adottato in tutti i settori grazie alla sua facilità d'uso e alle sue analisi avanzate.

Caratteristiche principali:

• Interfaccia drag-and-drop
• Connessioni estese alle fonti di dati
• Analisi guidata dall'intelligenza artificiale (Ask Data e Explain Data)
• Potenti dashboard e reportistica

2. Power BI (Microsoft)

Power BI di Microsoft continua ad affermarsi come una delle piattaforme di BI più complete, offrendo una perfetta integrazione con prodotti Microsoft come Azure, Excel e SharePoint, che la rendono una delle soluzioni preferite a livello aziendale.

Caratteristiche principali:

• Analisi in tempo reale
• Funzionalità AI integrate
• Integrazione nativa con l'ecosistema Microsoft
• Potente modellazione e trasformazione dei dati

3. Qlik Sense

Qlik Sense offre un motore analitico associativo unico che consente agli utenti di esplorare i dati senza query predefinite. Il suo approccio self-service alla BI facilita l'acquisizione di informazioni da parte di utenti non tecnici.

Caratteristiche principali:

• Modello di dati associativo per l'esplorazione
• Approfondimenti guidati dall'intelligenza artificiale (Qlik Insight Advisor)
• Opzioni di distribuzione multi-cloud
• Ampi strumenti di visualizzazione dei dati

4. Looker (Google)

Ora parte di Google Cloud, Looker è uno strumento di BI cloud-native che offre esplorazione dei dati e analisi in tempo reale. Looker eccelle nell'aiutare le aziende a ricavare informazioni dai loro dati su scala.

Caratteristiche principali:

• Analisi dei dati in tempo reale
• Modellazione robusta dei dati
• Integrazione perfetta con Google Cloud
• Strumenti di governance dei dati

5. Sisense

Sisense si distingue per la capacità di gestire dati complessi provenienti da un'ampia varietà di fonti. Conosciuto per le sue capacità analitiche incorporate, è ideale per le aziende che desiderano integrare la BI nelle loro applicazioni esistenti.

Caratteristiche principali:

• Tecnologia in-chip per un'analisi più rapida
• Analisi integrate per applicazioni personalizzate
• Esplorazione dei dati con l'intelligenza artificiale
• Cruscotti interattivi

6. Domo

Domo è una piattaforma di BI basata sul cloud che combina integrazione, visualizzazione e collaborazione dei dati. È adatta alle organizzazioni che necessitano di informazioni in tempo reale sui dati di tutte le unità aziendali.

Caratteristiche principali:

• Piattaforma cloud-nativa
• Design mobile-first
• Collaborazione e avvisi in tempo reale
• Integrazione di AI e ML per approfondimenti predittivi

7. SAP BusinessObjects

SAP BusinessObjects continua ad essere uno strumento potente per il reporting e l'analisi a livello aziendale, offrendo una solida integrazione con i sistemi ERP di SAP e con altri sistemi di analisi. applicazioni aziendali.

Caratteristiche principali:

• Ampie funzionalità di reporting aziendale
• Integrazione con SAP e altri ERP
• Analisi delle query ad hoc
• Reporting e cruscotti avanzati

8. Zoho Analytics

Zoho Analytics è noto per la sua economicità e facilità d'uso e offre una serie di strumenti di BI e analisi dei dati adatti alle piccole e medie imprese.

Caratteristiche principali:

• Interfaccia drag-and-drop
• Miscelazione e integrazione dei dati
• L'assistente Zia con intelligenza artificiale per gli approfondimenti
• Prezzi convenienti

9. MicroStrategia

MicroStrategy è una soluzione completa di BI di livello aziendale, nota per le sue capacità di BI mobile e per le funzioni avanzate di data discovery. La sua attenzione ai big data e alle analisi avanzate la rende un forte concorrente.

Caratteristiche principali:

• Intelligenza mobile con accesso offline
• Supporto avanzato per l'analisi e i big data
• HyperIntelligence per approfondimenti contestuali
• Scalabilità a livello aziendale

10. TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire è uno strumento di analisi avanzata che offre potenti analisi predittive, analisi di geolocalizzazione e analisi in tempo reale, che lo rendono uno dei preferiti dai data scientist e dagli utenti tecnici.

Caratteristiche principali:

• Analisi predittiva e apprendimento automatico
• Analisi geospaziale
• Streaming dei dati in tempo reale
• Scoperta dei dati guidata dall'intelligenza artificiale

11. IBM Cognos Analytics

IBM Cognos è uno strumento di BI di lunga data che combina analisi infuse di intelligenza artificiale con funzionalità di reporting aziendale. La sua attenzione agli approfondimenti automatizzati e allo storytelling lo contraddistingue.

Caratteristiche principali:

• Analisi e reportistica basate sull'intelligenza artificiale
• Strumenti di narrazione dei dati
• Cruscotti interattivi
• Integrazione con IBM Cloud e Watson AI

12. Pinna gialla BI

Yellowfin BI è noto per le sue capacità di analisi e gli strumenti di collaborazione integrati. Consente agli utenti di integrare perfettamente la BI nei loro flussi di lavoro e offre approfondimenti automatici.

Caratteristiche principali:

• Analisi integrata
• Approfondimenti automatizzati sui dati
• Funzionalità di collaborazione con i dati
• Cruscotti personalizzabili

13. Dundas BI

Dundas BI offre una piattaforma di analisi flessibile e personalizzabile, adatta ad aziende di tutte le dimensioni. Il suo punto di forza è l'analisi visiva dei dati e la capacità di integrarsi con i flussi di lavoro esistenti.

Caratteristiche principali:

• Cruscotti completamente personalizzabili
• Analisi dei dati in tempo reale
• Strumenti ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) integrati
• Funzionalità di BI self-service

14. Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud è una soluzione di BI cloud-first che sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per l'analisi avanzata dei dati. Offre potenti visualizzazioni e si integra perfettamente con altri prodotti Oracle.

Caratteristiche principali:

• Analisi guidata dall'intelligenza artificiale
• Strumenti completi per la preparazione dei dati
• Integrazione con Oracle Cloud
• Potenti strumenti di visualizzazione e reporting

15. GoodData

GoodData si concentra sull'analisi incorporata e in tempo reale, il che la rende una scelta popolare per le aziende che vogliono offrire analisi come servizio (AaaS) ai propri clienti.

Caratteristiche principali:

• Analisi integrata
• Approfondimenti sui dati in tempo reale
• Architettura cloud scalabile
• Strumenti di BI personalizzabili

16. ThoughtSpot

ThoughtSpot è una piattaforma analitica alimentata dall'intelligenza artificiale nota per le sue analisi guidate dalla ricerca, che consente agli utenti di ottenere approfondimenti semplicemente digitando delle domande. È altamente scalabile e ideale per le grandi aziende.

Caratteristiche principali:

• Analisi dei dati basata sulla ricerca
• Approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale
• Scalabile per l'uso aziendale
• Funzionalità di analisi in tempo reale

17. Metabase

Metabase è uno strumento di BI open-source facile da usare, che lo rende popolare tra le piccole imprese e le startup. Offre analisi self-service con un'attenzione particolare alla semplicità e alla convenienza.

Caratteristiche principali:

• Piattaforma open-source
• Interfaccia semplice e intuitiva
• Reporting self-service
• Cruscotti interattivi

18. Analisi chiare

Clear Analytics è uno strumento di BI basato su Excel che consente alle aziende di sfruttare l'ambiente familiare di Excel, offrendo al contempo funzionalità più avanzate di reporting e visualizzazione dei dati.

Caratteristiche principali:

• Interfaccia basata su Excel
• Integrazione e miscelazione dei dati
• Reporting self-service
• Visualizzazioni avanzate

19. NODO

KNIME è una piattaforma open-source per l'analisi, la reportistica e l'integrazione dei dati, apprezzata da data scientist e utenti avanzati per la sua flessibilità e le sue capacità avanzate di apprendimento automatico.

Caratteristiche principali:

• Open-source e altamente personalizzabile
• Apprendimento automatico avanzato e data mining
• Integrazione con diverse fonti di dati
• Automazione del flusso di lavoro e trasformazione dei dati

20. Modalità analitiche

Mode Analytics è una piattaforma di dati collaborativa che combina SQL, R e Python in un unico ambiente, rendendola ideale per gli analisti di dati e i data scientist che lavorano su insiemi di dati complessi.

Caratteristiche principali:

• Supporto integrato per SQL, R e Python
• Analisi collaborativa dei dati
• Reporting in tempo reale
• Cruscotti e report personalizzabili

Conclusione

Nel 2025, il panorama degli strumenti di Business Intelligence è diventato più vario, potente e accessibile che mai. Che si tratti di una grande azienda o di una piccola startup, c'è uno strumento di BI adatto alle vostre esigenze, dalle piattaforme avanzate basate sull'intelligenza artificiale alle soluzioni più semplici e accessibili. Poiché le aziende continuano a dare priorità al processo decisionale basato sui dati, questi strumenti svolgeranno un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro dell'analitica, rendendo più facile scoprire intuizioni attuabili e guidare la crescita.

La scelta dello strumento di BI giusto dipende dalle esigenze specifiche dell'azienda, come la scalabilità, l'integrazione, la facilità d'uso e le funzionalità avanzate. Con lo strumento giusto in mano, le aziende possono sbloccare il pieno potenziale dei loro dati, aumentare l'efficienza e rimanere davanti alla concorrenza. Per saperne di più, contattate Carmatec.

Domande frequenti

• Quali sono le caratteristiche principali da ricercare in uno strumento di Business Intelligence (BI) nel 2025?

Nel 2025, le caratteristiche principali di uno strumento di BI includono analisi guidate dall'intelligenza artificiale, elaborazione dei dati in tempo reale, visualizzazioni intuitive dei dati, funzionalità self-service, integrazione con più fonti di dati e distribuzione scalabile basata su cloud. Inoltre, le interfacce di facile utilizzo e le funzionalità di machine learning per l'analisi predittiva stanno diventando essenziali.

• Quali sono gli strumenti di BI più adatti alle grandi imprese nel 2025?

Strumenti come Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, IBM Cognos Analytics e SAP BusinessObjects sono ideali per le grandi aziende grazie alla loro scalabilità, alle solide opzioni di integrazione dei dati e alle capacità di analisi avanzate. Offrono sicurezza di livello aziendale e ampie funzionalità di reporting che soddisfano le esigenze delle grandi organizzazioni.

• Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di strumenti di BI basati sull'intelligenza artificiale?

Gli strumenti di BI basati sull'intelligenza artificiale forniscono approfondimenti automatici, analisi predittive ed elaborazione avanzata dei dati, consentendo un processo decisionale più rapido e accurato. Aiutano le aziende a identificare le tendenze, a prevedere i risultati e a consigliare azioni basate su modelli di dati, riducendo la necessità di analisi manuali dei dati.

• Quali sono gli strumenti di BI migliori per le piccole imprese?

Zoho Analytics, Metabase e Clear Analytics sono particolarmente adatti alle piccole imprese per la loro convenienza, facilità d'uso e capacità di analisi self-service. Questi strumenti offrono interfacce intuitive e visualizzazioni semplificate dei dati, rendendoli accessibili anche agli utenti non tecnici.

• Cosa sono gli embedded analytics e quali strumenti di BI offrono questa funzione?

Per embedded analytics si intende l'integrazione delle funzionalità di BI direttamente in altre applicazioni aziendali, consentendo agli utenti di accedere a informazioni sui dati in tempo reale all'interno dei loro flussi di lavoro esistenti. Strumenti come Sisense, Yellowfin BI e GoodData offrono forti funzionalità di analisi integrate, consentendo alle aziende di potenziare il proprio software o le proprie piattaforme con approfondimenti integrati sui dati.