Quando un'azienda vuole una dashboard, la domanda arriva quasi sempre in questa forma: Power BI o Looker Studio? È una domanda legittima, ma arriva troppo presto. Prima di scegliere uno strumento conviene capire quante fonti hai, quanto sono affidabili i dati, chi userà le viste e chi le manterrà. Questa guida non confronta prodotti. Ti dà una matrice per decidere, un conto per non sottovalutare il lavoro nascosto, cinque domande da farti e i segnali che il problema sta nei dati e non nello strumento.
Lo strumento è una scelta del progetto, non il punto di partenza
Uno strumento di dashboard è un contenitore. Quello che decide se il risultato funziona è ciò che ci metti dentro: fonti, definizioni, viste. Per questo lo strumento va scelto dopo aver chiarito queste cose, non prima. Chi parte dallo strumento si ritrova a costruire in fretta e a correggere dopo.
Il lavoro nascosto si vede con un conto. Un esempio con numeri di fantasia. Un team e-commerce decide di costruire da solo la propria dashboard con uno strumento da configurare. La costruzione richiede 5 settimane a 8 ore a settimana: 40 ore. Poi la manutenzione: controllare che gli aggiornamenti siano andati a buon fine, sistemare i collegamenti che si rompono, riconciliare i numeri con il gestionale e spiegare perché due report non coincidono. Diciamo 3 ore a settimana per 50 settimane: 150 ore. Totale del primo anno: 190 ore. A un costo interno di 40 euro l'ora sono 7.600 euro di tempo di persone, che nessuno ha messo a budget.
Questo non è un argomento contro gli strumenti da configurare. Se la manutenzione fosse di 1 ora a settimana, il conto sarebbe 40 + 50 = 90 ore, cioè 3.600 euro, e potrebbe essere un'ottima scelta. Il punto è che il costo vero è il tempo, e va stimato prima: quante ore servono, di chi, e che cosa non si fa in quelle ore.
Una matrice per decidere
La tabella mette a confronto sei aspetti. Per ciascuno trovi quando uno strumento da configurare è sufficiente e quando il su misura diventa la scelta più sensata.
| Aspetto | Basta uno strumento da configurare quando | Conviene il su misura quando |
|---|---|---|
| Numero di fonti | Hai una o due fonti con collegamenti già disponibili | Le fonti sono molte, interne o prive di un collegamento pronto |
| Qualità dei dati | I dati sono già puliti e coerenti tra una fonte e l'altra | Ci sono codici diversi, duplicati e correzioni manuali: prima va costruito un modello dei dati |
| Competenze interne | Qualcuno ha tempo e competenza per costruire e mantenere | Nessuno ha tempo, o l'unica persona che sa farlo è un punto di rottura |
| Definizioni dei KPI | Sono semplici e condivise da tutti | Sono complesse, diverse tra reparti e vanno fissate e documentate |
| Viste per ruoli diversi | Un solo ruolo legge i dati, o più ruoli con viste simili | Ruoli con decisioni diverse, che vogliono livelli di dettaglio e accessi diversi |
| Evoluzione | I bisogni cambiano poco nel tempo | Arrivano nuove fonti e nuove domande, e il sistema deve crescere con l'azienda |
Come leggerla: se la maggior parte delle righe cade nella colonna centrale, parti da uno strumento da configurare e non complicarti la vita. Se la maggioranza cade nella colonna di destra, il su misura ti risparmia lavoro. Se sei a metà, la domanda utile è quale riga pesa di più nella tua azienda.
Il su misura ha anche dei costi suoi, e vanno detti. Richiede più decisioni all'inizio, un lavoro di ascolto e una consegna ben fatta, e per una necessità semplice è sproporzionato.
Le cinque domande da farsi prima di decidere
Rispondi per iscritto, meglio se insieme a chi userà i dati. Sono il modello di partenza di qualunque progetto.
- Chi leggerà la vista e per quale decisione? Se non sai rispondere, il problema è prima della dashboard.
- Da quali fonti arrivano i numeri e chi ne è responsabile? Elenca ogni fonte, anche i fogli di calcolo.
- Le definizioni dei KPI sono scritte? Cosa significa "vendite", cosa si sottrae, quale periodo si usa.
- Chi manterrà il sistema tra un anno? Una dashboard senza responsabile smette di essere aggiornata.
- Cosa succede quando cambia una fonte? Un nuovo canale, un sistema sostituito, un campo rinominato: chi se ne accorge e chi corregge?
Quando il problema non è lo strumento ma i dati
Molte volte si cambia strumento sperando di risolvere un problema che sta altrove. Questi segnali dicono di guardare prima ai dati.
| Segnale | Cosa può significare | Cosa controllare |
|---|---|---|
| Due report danno numeri diversi per la stessa vendita | Definizioni diverse o fonti non allineate | Scrivi la definizione e confronta le righe d'ordine una per una |
| Qualcuno corregge i numeri a mano prima di ogni riunione | Regole che esistono solo nella testa di una persona | Elenca le correzioni: ognuna è una regola mancante |
| Non riesci a collegare una fonte a un'altra | Manca un identificativo comune, come un codice prodotto uguale | Verifica che ogni fonte usi lo stesso codice per lo stesso oggetto |
| Nessuno si fida della dashboard | Errori passati mai spiegati | Scegli un numero e ricostruiscilo dalla fonte, davanti a chi dubita |
| I dati arrivano incompleti o in ritardo | Acquisizione irregolare | Controlla quando e come arriva ogni fonte |
Se ti riconosci in questa tabella, un nuovo strumento porterà lo stesso problema in una veste nuova. Conviene sistemare prima l'integrazione, come spiega la guida su cosa serve prima di costruire una dashboard.
Come si imposta un progetto su misura
Un progetto su misura segue quattro fasi. Non c'è una durata standard: dipende dal caso e viene definita dopo la valutazione.
- Ascolto. Si parte da chi usa i dati: quali decisioni prende, quali domande si pone, cosa oggi non riesce a vedere.
- Dati. Si guardano le fonti, la loro qualità e le definizioni dei KPI. Si costruisce il collegamento tra le fonti e un modello dei dati su cui appoggiare le viste.
- Viste. Si costruiscono le dashboard per ruolo, a partire dalle domande, e si verificano con le persone che le useranno.
- Passaggio. Si consegna con la documentazione e si chiarisce chi mantiene cosa, in modo che il sistema non dipenda da una sola persona.
Lo strumento si sceglie lungo questo percorso, quando si sa cosa deve contenere e chi lo userà. A volte la risposta è uno strumento di mercato ben configurato, altre volte è altro.
Dove si colloca Opalca Lab
Opalca Lab offre consulenza e sviluppo su misura: integrazione di fonti dati, connettori API e database personalizzati, dashboard personalizzate, data visualization e data modeling. Non c'è un listino standard: ogni progetto viene valutato sul caso. Tra i casi: Turnover, agenzia specializzata in vendita su Amazon, ha dashboard di reportistica Amazon personalizzate realizzate con Opalca Lab. Fairflai, team multidisciplinare di esperti di intelligenza artificiale, lavora con il framework AI Readiness Assessment e ha reportistica personalizzata e una roadmap su misura realizzate con Opalca Lab.
Stai valutando come impostare la tua reportistica? Raccontaci la situazione, oppure contattaci.
Per approfondire
- Integrazione dati: cosa serve prima di costruire una dashboard
- Data visualization: dalla tabella alla decisione
Domande frequenti
Power BI o Looker Studio: quale scegliere?
Non c'è una risposta valida per tutti, e dipende da fonti, competenze e ruoli che leggeranno i dati. Prima rispondi alle cinque domande di questa guida: spesso la scelta dello strumento diventa un dettaglio.
Quando basta uno strumento da configurare?
Quando hai poche fonti già pulite, definizioni semplici, un solo ruolo che legge i dati e qualcuno con il tempo di mantenere il sistema.
Quando conviene il su misura?
Quando le fonti sono molte, i dati richiedono lavoro di allineamento, ruoli diversi hanno bisogno di viste diverse e il sistema deve evolvere nel tempo.
Come stimo il costo di fare da soli?
Conta le ore di costruzione e le ore settimanali di manutenzione, moltiplicale per il costo interno orario e aggiungi ciò che non si fa in quel tempo. Il conto di questa guida mostra come.
Un progetto su misura quanto dura?
Non c'è una durata standard. Dipende da numero di fonti, qualità dei dati e viste richieste, e si definisce dopo aver valutato il caso.