Business intelligence per PMI: da dove iniziare davvero

Tre cause ricorrenti: si parte da troppi indicatori, si coinvolge solo l'IT senza un referente di business che dica quali decisioni deve supportare il dato, e si sottovaluta la bonifica delle anagrafiche. Il risultato è una dashboard elegante che nessuno apre dopo il secondo mese. Il rimedio è banale ma raro: un solo processo, un solo owner, una data di rilascio corta.

Fatturato per periodo e variazione anno su anno, margine di contribuzione per prodotto, marginalità per cliente, ordinato vs consegnato, tempo medio di evasione, giacenza media e indice di rotazione, scaduto clienti per fascia, ordini per commerciale, tasso di conversione preventivi, costo medio per commessa. Con questi dieci indicatori la direzione copre vendite, magazzino e cassa senza aprire un solo foglio Excel.

Il gestionale ERP resta la fonte primaria: fatture, ordini, anagrafiche, movimenti di magazzino. Subito dopo il CRM, per collegare i preventivi al venduto, e la contabilità per lo scaduto. E-commerce, marketing e presenze arrivano nella seconda fase. Ogni sorgente aggiunta aumenta il costo di integrazione più della resa informativa: meglio due sorgenti pulite che cinque approssimative.

Sotto i 15 utenti, con KPI standard e nessuna logica proprietaria, una piattaforma come Power BI è la scelta più rapida. Sopra i 30-40 utenti, con formule di marginalità o di calcolo commesse specifiche dell'azienda, o quando i dati vanno esposti anche ai clienti finali, la soluzione su misura si ripaga in 24-36 mesi perché elimina il costo per utente.

Data Discovery 2-3 settimane, primo rilascio in produzione 4-8 settimane, estensione al secondo processo dopo il terzo mese di uso reale. Investimento tipico per una PMI manifatturiera o di servizi tra 6.000 e 18.000 € per il primo perimetro, più 15-20% annuo di evoluzione. Chi propone tutto e subito sta vendendo un progetto, non un risultato.

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