Divisione Ricerche Claudio Demattè. Osservatorio Business Intelligence. Dalla BI Reporting Based alla BI a Supporto delle Decisioni

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1 Divisione Ricerche Claudio Demattè Osservatorio Business Intelligence Dalla BI Reporting Based alla BI a Supporto delle Decisioni

2 Dicembre 2010 Copyright Divisione Ricerche Claudio Demattè SDA Bocconi, School of Management Per informazioni e materiali:

3 Indice L... 5 La Struttura dell Osservatorio... 7 I progetti futuri... 7 Dalla BI Reporting Based alla BI a Supporto delle Decisioni: evidenze empiriche e modelli concettuali... 9 L analisi dei casi aziendali di BI a supporto delle decisioni... 9 Le categorie di benefici emergenti dall impiego delle nuove tecnologie di BI nei processi decisionali Il ruolo delle nuove tecnologie di BI nell adozione della BI e nell esplorazione di processi decisionali più naturali Le possibili linee di azione per il passaggio alle fasi più evolute del BI Maturity Model (assetto di BI Governance): cenni Bibliografia di riferimento Azienda Ospedaliera di Padova ULSS 16 di Padova Istituto Oncologico Veneto L Azienda Il monitoraggio di prenotazioni e pagamenti Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence Banco Popolare Il Gruppo Gli Obiettivi e le strategie Il Risk Management Il processo di valutazione di adeguatezza patrimoniale Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence BCC Vita (BCC Assicurazioni) L Azienda Gli Obiettivi e le strategie Il Processo di Budgeting e monitoring Il ruolo delle nuove tecnologie di Business intelligence COREPLA L Azienda Gli Obiettivi e le strategie Il processo di pianificazione pluriennale Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence... 76

4 4 Edison Il Gruppo Gli Obiettivi e le strategie Il piano di Dispacciamento di energia alla Borsa e ai grossisti Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence Federazione Lombarda delle Banche di Credito Cooperativo L Azienda Gli Obiettivi e le strategie Il Sistema dei Controlli Il Processo di pianificazione delle attività di Internal Auditing Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence Preca Brummel Il Gruppo Gli Obiettivi e le strategie Il processo di definizione del briefing di Collezione Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence RCS Direct Il Gruppo e l azienda Gli Obiettivi e le strategie La gestione delle Campagne abbonamenti Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence Servizi Bancari Associati L Azienda Gli Obiettivi e le strategie Il Controllo di Gestione Il processo di monitoraggio delle performance delle filiali in Banca Cassa di Risparmio di Savigliano Il ruolo delle nuove tecnologie di Business Intelligence ULSS 19 di Adria L Azienda I Processi decisionali supportati da strumenti associativi Partner

5 L L trova le proprie radici nell attività di continua ricerca (dal 1994) e di formazione (dal 1990) svolta dalla SDA Bocconi su questi temi e nell esperienza accumulata dalle imprese italiane nel campo dei sistemi di Business Intelligence, di Business Performance Management e di Datawarehouse. Esso vuole essere il punto di riferimento italiano per chi desidera valutare le dinamiche di diffusione/adozione e le modalità di impiego della BI, siano essi ricercatori, fornitori (vendor, distributori, implementatori) o aziende. Il modello per componenti della BI/BPM, illustrato in Figura 1, mostra gli oggetti di indagine dell Osservatorio: 1. al centro, l individuo che utilizza direttamente i sistemi di BI/BPM, nelle sua doppia veste di persona (con la sua cultura, atteggiamenti, curiosità, capacità analitiche e distorsioni cognitive che influenzano necessariamente il successo dei sistemi di BI/BPM stessi) e di decisore o analista aziendale (con i suoi ruoli, le sue responsabilità, i suoi obiettivi, il suo potere e i suoi compiti aziendali più o meno interessati dai sistemi di BI/BPM); 2. le applicazioni di BI/BPM (di analisi commerciali e di marketing, di supply chain, di budgeting e forecasting, di Performance Measurement, etc.), i tools di BI (reporting, query, OLAP, geo, cruscotti, etc.), le tecniche statistiche, i dati da analizzare (presenti nei vari datawarehouse, datamart, metadati, etc. e i sistemi gestionali in molti casi), quali sistemi a disposizione degli u tenti (persone e decisori/analisti) per svolgere le attività di controllo e di decisione aziendali; 3. i principi, i modelli e i processi di management aziendale, che definiscono il contenuto informativo e le modalità di pianificazione, programmazione, controllo e misurazione dei fenomeni quantitativi d azienda (activity based, value based, cost accounting, performance measurement, ciclo di budget, piano strategico, definizione degli obiettivi strategici e tattici, etc.): essi sono più spesso elementi di input agli elementi della BI Governance (punto 4), ma in molti casi ne sono anche influenzati, creando così reciproche influenze tra i due componenti (spiegata dalla linea tratteggiata grigia); 4. le linee guida di BI/BPM Strategy (piano della BI, valutazione economiche, budget dedicato, architettura, standard, etc.), Organization (unità dedicata alla BI/BPM, Competence Center, posizione, skill, ownership del budget di BI e accountability dei progetti e dei sistemi di BI/BPM, education, etc.), e Management (servizi applicativi di BI/BPM nel Catalogo dei Servizi IT aziendali, misurazione dei risultati, demand management della BI/BPM, BI sourcing, etc.), quali elementi di BI/BPM Governance che interagiscono e possono innovare i modelli e i processi di management, creando condizioni tecnico organizzative nuove per il loro svolgimento più efficiente e/o più efficace.

6 6 Mercato dei SW e HW Vendor per la BI/BPM MANAGEMENT STRATEGY,ORGANIZATION, BI/BPM BI SW TOOLS STRATEGY,ORGANIZATION, MANAGEMENT APPLICAZIONI DI BI/BPM (verticali o di processo) SISTEMI GESTIONALI (ERP e non) TECNICHE QUANTITATIVE PERSONA USER DECISORE ANALISTA PROCESSI DI MANAGEMENT AZIENDALE DATA MANAGEMENT Mercato dei servizi per la BI/BPM (consulenza, implementazione) Figura 1 Il modello per componenti della BI e del BPM. Infine tutti i componenti descritti insistono sul mercato dell offerta di soluzioni software e di servizi connessi alla BI/BPM, con le sue regole, le sue dinamiche competitive, i suoi meccanismi contrattuali e di relazione. Il terzo ciclo di indagine 2010 dell è stato organizzato in Chapter ed ognuno dei quali si è focalizzato su un tema specifico. Chapter ediscovery: nuove forme di Intelligence su Web e Social Web" finalizzato ad analizzare le potenzialità di business offerte dai sistemi di Web Intelligence e le criticità a cui prestare attenzione nella loro implementazione e gestione. Chapter BI Governance finalizzato ad analizzare il ruolo e l impatto degli strumenti del BI Maturity Model dell Osservatorio BI di SDA Bocconi, nella definizione delle strategie riguardanti i sistemi di Business Intelligence e quindi la loro rilevanza nella costruzione di un framework aziendale di BI Governance. Chapter Dalla BI Reporting Based alla BI a Supporto delle Decisioni finalizzato a comprendere quanto la BI di ultima generazione è in grado di supportare il decisore qualsiasi sia il suo processo di analisi, strutturato e predefinito oppure non strutturato e associativo. Il presente lavoro costituisce l output di ricerca del Chapter Dalla BI Reporting Based alla BI a Supporto delle Decisioni.

7 7 La Struttura dell Osservatorio L Osservatorio si compone di un Comitato Scientifico, di una struttura di ricerca e delle aziende aderenti. Il Comitato Scientifico, che guida e coordina le attività dell Osservatorio, è composto da referenti scientifici di SDA Bocconi, da IT partner e da gruppi di manager aziendali che offrono la loro collaborazione in funzione dei temi oggetto di ricerca (CIO, Marketing Manager, CFO, etc.). La struttura di ricerca è costituita da ricercatori di SDA Bocconi con competenze specifiche in organizzazione, sistemi informativi e Amministrazione e Controllo. In particolare il team di ricerca è composto da: Paolo Pasini, Responsabile Scientifico dell Osservatorio; Valentina Ajmone; Massimo Erba; Angela Perego, coordinatore dell Osservatorio. I progetti futuri Le attività dell Osservatorio in futuro saranno focalizzate a: continuare a indagare molti degli aspetti organizzativi, di strategia e di trend indagati, per poter osservare la storia e la dinamica di questi fenomeni; estendere l esperienza di successo dei Focus Group a Supply Chain manager, manager delle Risorse Umane, manager dell innovazione o del business development e manager delle Operations; studiare il mercato italiano e europeo dei prodotti, dei servizi e della capacità progettuale connessi ai sistemi di BI/BPM; creare le condizioni di lavoro e di confronto sulla BI/BPM nei principali paesi europei mediante partnership internazionali con Business School europee. Per informazioni e materiali:

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9 Dalla BI Reporting Based alla BI a Supporto delle Decisioni: evidenze empiriche e modelli concettuali Paolo Pasini L analisi dei casi aziendali di BI a supporto delle decisioni I casi di applicazione delle nuove tecnologie di Business Intelligence (BI) a processi decisionali aziendali studiati nella ricerca, pur non rappresentando un campione significativo a livello statistico, costituiscono una base empirica su cui è possibile sviluppare molte considerazioni circa le modalità di introduzione e di applicazione della BI a processi di analisi e di decisione complessi e ricorrenti. I problemi decisionali studiati nell indagine sono di natura molto diversa e spaziano da problemi più tradizionali di scelta dei segmenti di clienti a cui indirizzare una campagna promozionale a decisioni critiche molto specifiche di core business, quali la decisione ricorrente del miglior piano di dispatching di energia e lettrica verso il sistema elettrico nazionale. Tutte le aziende coinvolte nella presente ricerca qualitativa sono aziende con esperienza nella BI, alcune anche da molti anni, che hanno sperimentato diverse generazioni di tecnologie di BI apparse sul mercato e proposte da vari vendor più o meno focalizzati nello sviluppo di tecnologie di BI. Le aziende della ricerca sono prevalentemente tipiche aziende di mediogrande dimensione italiane. Le aziende indagate e i campi di applicazione delle nuove tecnologie di BI sono le seguenti: 1. Azienda Ospedaliera di Padova ULSS 16 di Padova Istituto Oncologico Veneto: il monitoraggio delle prenotazioni e dei pagamenti e la scelta della miglior allocazione delle risorse finanziarie. 2. Banco Popolare: il Risk management e la valutazione/scelta dell adeguatezza patrimoniale. 3. BCC Vita (BCC Assicurazioni): il processo di budgeting, di monitoraggio e di forecast mensile. 4. Corepla: il processo di pianificazione finanziaria pluriennale. 5. Edison: il piano di dispacciamento di energia alla Borsa elettrica e ai grossisti.

10 10 6. Federazione Lombarda delle Banche di Credito Cooperativo (BCC): il processo di pianificazione delle attività di Internal Auditing (sulla base del calcolo dell indice di Rischio complessivo di ogni BCC). 7. Preca Brummel: il processo di definizione del briefing (e del budget) di collezione e la pianificazione dei lanci di produzione. 8. RCS Direct: il processo di scelta delle campagne marketing (per gli abbonamenti). 9. Servizi Bancari Associati: il processo di monitoraggio delle performance finanziarie delle filiali bancarie e la scelta delle nuove azioni di marketing e di vendita. 10. ULSS 19 di Adria: il monitoraggio dell andamento delle attività di ricovero e la continua pianificazione delle risorse finanziarie. Le categorie di benefici emergenti dall impiego delle nuove tecnologie di BI nei processi decisionali L analisi dei casi studiati ha fatto emergere 7 categorie di benefici derivanti dall introduzione delle nuove tecnologie di BI, sia in contesti di applicazione dove erano presenti precedenti tecnologie di BI, sia in contesti applicativi nuovi, senza esperienza pregressa. Le categorie emerse sono le seguenti: 1. Capacità di risposta a domande complesse di business con informazioni mirate che implicano l analisi trasversale e discrezionale (tramite processi associativi) di molteplici fenomeni aziendali, in molti casi anche fortemente mutevoli. 2. Processo di introduzione modulare ed incrementale delle nuove tecnologie di BI. 3. Progetti di BI time to market e riduzione del time to delivery delle informazioni. 4. Maggiori capacità di tuning e di interventi sulla qualità dei dati dei sistemi transazionali. 5. Impatto sull organizzazione delle funzioni utenti e della funzione SI (ruoli, task, adozione della tecnologia di BI, relazioni tra specialisti e utenti). 6. Possibilità di ottenere nello stesso ambiente di BI un elevata complessità applicativa della BI unita all integrazione di fonti source molto eterogenee. 7. Capacità tecnico prestazionali dell ambiente di BI e semplificazione della progettazione dei modelli dati. Di seguito si riportano i commenti più significativi dai vari casi aziendali descritti successivamente, relativi alle varie categorie di benefici sopra menzionate.

11 11 Capacità di risposta a domande complesse di business con informazioni mirate che implicano l analisi trasversale e discrezionale (tramite processi associativi) di molteplici fenomeni aziendali (ad es. clienti, prodotti, agenti, zone di vendita ecc.), in molti casi anche fortemente mutevoli. Azienda Ospedaliera di Padova, ULSS 16 di Padova, Istituto Oncologico Veneto. Molte erano le domande alle quali era spesso difficile dare soluzioni efficaci e veloci (domande sulla previsione della richiesta di servizi sanitari, sulla pianificazione conseguente delle attività dei dipartimenti sanitari, sulla copertura finanziaria delle prenotazioni esistenti, sulle inefficienze dei processi di erogazione dei servizi etc.). Le tecnologie associative sono risultate adatte agli obiettivi di analisi in quanto principalmente facili e veloci: con l utilizzo si è infatti dimostrata la possibilità di partire da estrazioni grezze e costruire incrementalmente aree di analisi via via più raffinate; è previsto poi lo sviluppo di aree applicative che permettano di condurre analisi trasversali per patologia. Allo stesso tempo la ricchezza informativa costruita si è rivelata elemento critico per superare altre possibili resistenze derivanti dalla presenza di lievi difformità nei valori: nel tempo l uniformità nell interpretazione delle informazioni si è rivelata più importante della precisione puntuale dei dati. Banco Popolare. Lo strumento ha permesso il potenziamento delle attività di a nalisi supportando il tipico percorso associativo degli analisti e dei decisori, l utilizzo di algoritmi di calcolo anche molto complessi e la produzione di flussi di dati che possono poi essere utilizzati in input da altri sistemi. BCC Vita. Con l integrazione dei dati di produzione di BCC Assicurazioni quest unica vista sulle due attività permette di avere una visione globale di come le due Compagnie di riferimento del mondo del Credito Cooperativo si stanno muovendo. Edison. Sul fronte dell utilizzo, l immediata possibilità di effettuare analisi libere e ad hoc a supporto delle simulazioni del Piano di dispacciamento, ha consentito di superare le limitazioni derivanti dalle dimensioni di analisi previste nei modelli dati e nei cubi predefiniti, per cui l Energy Management ora si trova a disporre di un ambiente flessibile e simulativo più coerente con la complessità del problema decisionale e soprattutto più facilmente adattabile al contesto mutevole in cui dover prendere le decisioni di dispacciamento di energia. Preca Brummel. Il processo di creazione del briefing di collezione è un processo molto complesso per la numerosità di informazioni necessarie, per l elevato livello di granularità richiesto, per la trasversalità del processo di analisi e di simulazione che coinvolge praticamente tutte le funzioni aziendali e per l ampiezza dell arco temporale di svolgimento. Gli utenti possono analizzare gli eventi aziendali seguendo i percorsi di analisi per loro più corretti e adeguati: il grado di ap

12 12 profondimento e di aggregazione dei dati e gli elementi di analisi sono scelti liberamente dall utente senza limiti o vincoli imposti dallo strumento. RCS Direct. Molte erano le domande alle quali era spesso difficile dare risposte efficaci e veloci prima dell introduzione delle nuove tecnologie di BI (domande riguardanti l efficacia dei soggetti della comunicazione, l efficacia dello sconto rispetto al gadget nell abbonamento, i profili migliori dei consumatori che rispondono alla campagna e come pagano, l efficacia del canale, gli indici di propensione e di anzianità dei clienti etc.). Il ruolo delle nuove tecnologie di BI si è articolato su più fronti, da un lato consentendo analisi associative e dinamiche sul DB che contiene la storia delle campagne abbonamenti precedenti, e dall altro di conseguenza, generando tempi di reazione e di supporto al marketing degli abbonamenti più veloci, stimolando direttamente la sua curiosità di mercato, ma anche la sua autonomia rispetto alla Funzione IT nel produrre risposte e informazioni. Inoltre le nuove tecnologie di BI visualizzano tutti i dati, anche i dati sporchi (es. duplicati, record di test), e fanno scaturire altre domande alle quali si cerca di dare risposte con ulteriori analisi libere: alla fine si ha un po la sensazione di creare più domande che risposte! Ovviamente sembra più facile avviare progetti e manifestare le potenzialità del nuovo ambiente di BI, dove esistono già report tradizionali che hanno ingabbiato l utente nelle rigidità di navigazione e di incrocio dei dati; d altra parte esso non è fatto per fare reporting massivo, per fare il consolidamento di dati e report, è un sistema di analisi dei dati che ti porta a pensare per mezzo delle diverse visioni del dato, per cui si passa dalla visione passiva del dato all osservazione dei dati e alla scoperta dei fenomeni. Servizi Bancari Associati. arricchendo i contenuti informativi, il Sistema di Reporting si è trasformato in un Sistema di Controllo, migliorandone le performance ed ottenendo maggiore efficienza nelle successive manutenzioni ed evoluzioni del sistema stesso. Rileggendo in modo trasversale tutti i casi, si aggiunge un aspetto emblematico tipico dell utilizzo dei sistemi di BI in Italia, e che sembra essere un potenziale beneficio generato dall introduzione delle nuove tecnologie di BI: generalmente non esiste coincidenza tra chi costruisce o chi interroga il sistema (l analista IT o l analista end user) e chi utilizza l'output informativo finale (il decisore, responsabile della decisioni finale); esistono quindi due tipi di "memoria" (quella dell analista e quella del decisore), da cui si attingono gli stimoli cognitivi, i parametri e gli input per lo svolgimento di 3 fasi critiche dei processi decisionali (come si vedrà anche più avanti): l intelligence dei problemi, la "generazione delle alternative" e la "valutazione/simulazione delle alternative". Da molti anni si auspica che sia la medesima persona a svolgere queste attività, oppure che migliorino i meccanismi di interscambio e di comunicazione (tra decisore e analista), spesso complessi e difficili da gestire: la soluzione ottimale a questo problema, non c è

13 13 dubbio, dovrebbe risiedere nel fatto che chi costruisce (il sistema di BI), chi utilizza e chi decide possano essere la stessa persona, e ciò potrebbe essere facilitato dalla disponibilità di nuovi ambienti di BI più semplici, ergonomici, intuitivi e flessibili. Processo di introduzione modulare ed incrementale delle nuove tecnologie di BI Azienda Ospedaliera di Padova, ULSS 16 di Padova, Istituto Oncologico Veneto. È stato seguito un metodo di introduzione degli strumenti di BI di tipo incrementale: inizialmente un subset di funzionalità standard viene introdotta nelle funzioni di business ed in questo modo l area di analisi viene creata e popolata, creando così un vocabolario comune di analisi e grafici standard portatori, tra l altro, di omogeneità di linguaggio tra le diverse aree; nel tempo, incrementalmente, viene eseguito un raffinamento delle funzionalità agendo sul modello di partenza per realizzare analisi di dettaglio proprie dell area aziendale. Preca Brummel. La flessibilità dello strumento è sicuramente la caratteristica che in questo contesto ha permesso di raggiungere con successo gli obiettivi di supporto al business definiti. Per gli utenti, però, anche la facilità di utilizzo dello strumento e la sua velocità nel recuperare i dati e produrre i report richiesti sono elementi non trascurabili. Ai benefici qui sopra menzionati si aggiunge una riflessione che scaturisce dall osservazione complessiva dei casi indagati circa la possibile riduzione del tempo medio di accumulo di esperienza nella BI di cui le nuove tecnologie di BI possono essere un enabler fondamentale. In altri termini i nuovi ambienti di BI possono essere una risposta a: come appiattire la piramide di esperienza della BI? (Figura 2), Come raggiungere più velocemente la punta della piramide della conoscenza generata dalla BI e ottenere più risultati contemporanei con la stessa tecnologia di BI? (Figura 3). La Figura 2 presenta la piramide di esperienza della BI emersa dalle ricerche condotte sulla diffusione della BI in Italia dalla metà degli anni 90 in poi; essa descrive come la maggior diffusione della BI sia avvenuta partendo dalle funzionalità di base (reporting standard e cruscotti) per poi ampliarsi con l esperienza sull analisi Olap, sulle capacità di Query e di reporting ad hoc, e così via, fino alle più sofisticate funzionalità di modelling, di simulazione, di mining. La diffusione e la stratificazione di queste funzionalità di BI nel tempo ha comportato modifiche di rilievo nelle architetture dei sistemi di BI aziendali, nella necessità di disporre di competenze analitiche sempre più diffuse e maggiori, nonché la comprensione che le funzionalità più sofisticate di BI, benché accrescessero di molto il valore proprio dei sistemi di BI aziendali, non erano per tutti gli utenti della BI, bensì più spesso gestibili da pochi analisti o specialisti di BI portatori di competenze quantitative in parte esclusive. Le nuove tecnologie di BI potrebbero appiattire molto la piramide dell esperienza della BI riducendo la complessità e la stratifica

14 14 zione dell architettura sottostante, riducendo la necessità di sofisticate competenze analitiche ed ampliando il numero dei potenziali utenti in grado di sfruttarle al meglio. Data e Text Mining Modelling, Predictive Simulation Performance Management, Analisi Geografica Query e Reporting ad Hoc ( pull ), Analisi Multidimensionale, OLAP Cruscotti Direzionali, Reporting standard ( push ) SOFISTICAZIONE TECNOLOGICA E STRATIFICAZIONE DELLE FUNZIONALITA DI B.I. NECESSITA DI CULTURA E COMPETENZE ANALITICHE VALORE DEL SISTEMA DI BI/DW RIDUZIONE DEL N DI UTENTII Figura 2 La piramide dell'esperienza della BI La Figura 3 rappresenta invece la piramide della conoscenza generata dalla BI: con le funzionalità di base si mira soprattutto a Capire e a dare un senso al passato e ai risultati aziendali, per poi via via rivolgersi ad Anticipare i problemi e a guidare il business con un maggior orientamento al supporto decisionale, a migliorare i processi aziendali di valore per l azienda, soprattutto dei processi che si interfacciano con il mercato con meccanismi c.d. di closed loop che consentono di utilizzare la maggior ricchezza di informazioni disponibili anche per revisionare i processi operativi aziendali, ed infine, all apice della conoscenza di BI che genera Creatività manageriale, in termini di nuovi prodotti servizi o di cambiamento del Business Model dell azienda. Creatività sul mercato e nei Business Model Nuovi Prodotti e Servizi Migliorare i processi aziendali e le relazioni nella rete del valore Anticipare i problemi e Guidare il Business nel Breve Medio Termine Capire e dare un senso al Business, al passato Figura 3 La piramide della conoscenza generata dalla BI

15 15 La Figura 4 (tratta da Competing on Analytics di Davenport, 2007, Harvard Business School Press) integra le due piramidi sopra commentate in un unico grafico che incrocia il grado di sofisticazione delle attività di Intelligence con i possibili benefici conseguibili in termini di Vantaggi Competitivi. Competitive Advantage Analytics Decision Optimization Predictive Analytics Forecasting Statistical models Alerts Query/drill down Ad hoc reports Standard reports What s the best that can happen? What will happen next? What if these trends continue? Why is this happening? What actions are needed? Where exactly is the problem? How many, how often, where? What happened? Reporting Degree of Intelligence (Fonte: Davenport, 2007) Figura 4 La scala dell'intelligence di Davenport (2007) In conclusione, sembra che i nuovi ambienti di BI possano contribuire sia a ridurre i tempi di esperienza, di familiarizzazione e quindi di diffusione delle funzionalità di BI fino a quelle più sofisticate, e quindi contemporaneamente consentire di creare in tempi inferiori e in modalità più efficaci la conoscenza di BI sedimentata presso gli utilizzatori, che può, in alcuni casi, trasformarsi in vantaggi competitivi reali e duraturi. Progetti di BI time to market e riduzione del time to delivery delle informazioni. Azienda Ospedaliera di Padova, ULSS 16 di Padova, Istituto Oncologico Veneto. La velocità implementativa degli sviluppi su piattaforma associativa permette di agire con un nuovo paradigma operativo che consente anche di commettere errori di progettazione e procedere per tentativi: la base dati associativa risulta così flessibile da poter essere aggiustata nel corso dell implementazione stessa secondo nuove esigenze, anche attraverso la maggior conoscenza che si crea durante l implementazione stessa. Sempre per un motivo legato alla velocità implementativa, risulta più opportuno e conveniente rivolgersi a fornitori esterni che detengono le competenze per sostenere gli sviluppi nel modo più efficiente rispetto alla creazione di competenze interne, che invece vengono sviluppate maggiormente sulle funzionalità utente legate all analisi attraverso le quali è possibile, anche da poche dimensioni a disposizione, creare analisi significative. Le caratteristiche del processo implementativo permettono di fornire risposte im

16 16 mediate agli utenti a fronte dei requisiti espressi, riducendo notevolmente il time to delivery: questo ha permesso di evitare resistenze organizzative da parte degli utenti stessi nei confronti del processo di introduzione e diffusione dei sistemi di BI. BCC Vita. Un elemento critico per il successo del progetto è stata la velocità di realizzazione che ha portato in tempi veramente brevi a disporre di un prototipo funzionante sul quale poi si è lavorato per giungere alla versione definitiva dello strumento di analisi. La velocità e la facilità di implementazione del sistema lo hanno fatto diventare fin da subito la principale fonte di informazioni relative alla produzione, con continue richieste di implementazione e integrazione da parte degli utenti. Maggiori capacità di tuning e di interventi sulla qualità dei dati dei sistemi transazionali Azienda Ospedaliera di Padova, ULSS 16 di Padova, Istituto Oncologico Veneto. Un altro aspetto importante dal punto di vista implementativo è stata la razionalizzazione dei sistemi transazionali fino a raggiungere uno stato di piena consapevolezza e conoscenza del patrimonio informativo a disposizione. Il ciclo implementativo si chiude con la messa a punto all interno del sistema transazionale dei dettagli che emergono durante l analisi. Il database associativo realizza la sua massima espressione nelle funzionalità di analisi, quindi è opportuno che costituisca uno specchio del sistema transazionale: in tal senso è meglio ridurre le procedure di trasformazione e diminuire lo strato di ETL. Nel caso di problematiche di estrazione, inizialmente i filtri e le regole di trascodifica sono applicate direttamente, attraverso funzionalità di reportistica, all interno delle aree di analisi, ma successivamente le correzioni sono apportate a livello transazionale in modo che il dato risulti corretto fin dal momento dell estrazione. RCS Direct. È interessante osservare che l analisi libera dei dati sul DB di marketing direttamente da parte degli user e senza filtri (senza if o where) ha consentito anche di evidenziare da parte loro i problemi di qualità dei dati operativi che erano insiti nei sistemi transazionali. Inoltre il nuovo ambiente di BI visualizza tutti i dati, anche i dati sporchi (es. duplicati, record di test, ), e fa scaturire altre domande alle quali si cerca di dare risposte con ulteriori analisi libere. Impatto sull organizzazione delle funzioni utenti e della funzione SI (ruoli, task, adozione della tecnologia di BI, relazioni tra specialisti e utenti) Azienda Ospedaliera di Padova, ULSS 16 di Padova, Istituto Oncologico Veneto. Dal punto di vista organizzativo si è registrato uno sconvolgimento del rapporto tra struttura organizzativa e soluzioni di BI: laddove le tecnologie tradizionali di BI traducono le esigenze informative espresse dai processi aziendali già consolidati (la BI a supporto della struttura), le tecnologie innovative di BI permettono di de

17 17 finire incrementalmente i processi di business parallelamente al supporto tecnologico stesso (la BI crea la struttura). La BI costituisce poi una componente inscindibile di ciascun progetto IT: non esiste un unità organizzativa dedicata alla BI in quanto ciascuno sviluppo IT sui sistemi di BI prevede sia una componente transazionale sui processi operativi aziendali, sia l aggiornamento della relativa alimentazione del sistema di BI. Banco Popolare. Un altro elemento che ha determinato il successo del progetto è stato la stretta collaborazione, decisamente non usuale, tra il Risk Management e la Funzione Applicazioni Rischio e Controllo Finanza, che ha portato a una positiva contaminazione di competenze normative, tecniche, gestionali e metodologiche tra i due team. BCC Vita. Il nuovo ambiente di BI ha permesso di rendere molto più autonomi gli utenti nella produzione dei report di loro interesse, nella costruzione di query e nel definizione dei propri percorsi di analisi anche se in questo ambito le possibilità di miglioramento sono ancora significative. Corepla. Il nuovo ambiente di BI ha permesso di semplificare le attività di manutenzione ordinaria ed evolutiva del sistema. Dal punto di vista del business, l introduzione della nuova applicazione è stato un momento importante di razionalizzazione e definizione della struttura del modello di controllo e delle regole di simulazione che ha quindi portato alla creazione di una procedura strutturata per la pianificazione finanziaria. Allo stesso tempo la flessibilità garantita dallo strumento ha consentito un miglioramento consistente dell operatività del Controllo di Gestione e la possibilità di arricchire il controllo e la valutazione dell andamento aziendale, per esempio, introducendo nuovi indicatori di performance. Edison. La capacità di generare dati pertinenti e realistici da testare nelle simulazioni di What if del piano di dispacciamento al fine di ottimizzare il MOL risultante, dipende fortemente dalla sensibilità e dall esperienza di chi simula riguardo le dinamiche dei prezzi, delle quantità e della redditività risultanti, senza le quali lo strumento di analisi e di simulazione rischia di diventare pericoloso, fuorviante, generatore di scenari non fattibili. Il nuovo strumento disponendo di funzionalità native di simulazione what if e con buone performance coerenti rispetto al compito da affrontare quotidianamente la formulazione o il tuning del piano di dispacciamento sembra diventato il prezioso alleato per fare ulteriore esperienza sul campo e generare nuova conoscenza da riapplicare nella ricerca delle combinazioni migliori delle variabili descritte nel modello decisionale precedente. Preca Brummel. Il nuovo ambiente di BI si configura come uno strumento di supporto alle decisioni, di valutazione delle performance dell azienda nel suo complesso, delle unità aziendali e delle singole persone (ad esempio gli agenti) e di governo delle attività aziendali. Facilità e velocità sono caratteristiche vincenti anche dal punto di vista tecnico. Esse, infatti, hanno permesso e permettono an

18 18 cora oggi, alla funzione sistemi informativi di Preca Brummel di far evolvere in tempi contenuti lo strumento seguendo le esigenze e le richieste del business. RCS Direct. Un risultato interessante in termini di conoscenza organizzativa, è stata l internalizzazione della conoscenza dei fenomeni di marketing, prima più sbilanciati verso le società di consulenza. La maggiore flessibilità ottenuta, gli skill velocemente costruibili sul tool, la facilitazione dell auto apprendimento degli u tenti, sono stati tutti fattori fortemente incentivanti la diffusione della nuova tecnologia di BI, ma rimane fondamentale conoscere molto bene la base dati di partenza e i processi aziendali, per non fare errate interpretazioni dei dati, conoscenza che è condivisa con la funzione ICT. La mancanza fisiologica di tempo nell ufficio marketing per ragionare sui dati e sulle analisi, ora più ampie e veloci, genera una continua rincorsa col tempo e con i cambiamenti di priorità commerciale, e fa perdere un certo potenziale informativo esistente nei dati disponibili e nel tool utilizzato. Il nuovo ambiente di BI ha cambiato le logiche dei progetti IT tradizionali: la veloce implementazione, la facilità d uso, la possibilità di consegnare lo strumento anche ad utenti con scarsa esperienza, l eliminazione dei cubi, delle dimensioni e delle misure, il training on the job continuo, senza una software factory o le classiche fasi di progetto IT a cascata, la riduzione del tempo e dei costi, soprattutto del re work quando cambiano i requisiti di business, generano, da un lato, un processo di sviluppo iterativo, continuo, e, dall altro, la sensazione del non finito, del cantiere sempre aperto, con gli aspetti positivi e negativi che questo comporta: l esperienza ha dimostrato che nel tempo in cui generalmente si costituisce il team di progetto, si è già ottenuto il primo risultato! Nell anno in corso non era previsto nessun progetto di BI, nonostante ciò si è riusciti ad effettuarne diversi, finanziati in economia e con il supporto diretto o della funzione ICT. Possibilità di ottenere nello stesso ambiente di BI un elevata complessità applicativa della BI unita all integrazione di fonti source molto eterogenee. Banco Popolare. L eterogeneità e la dimensione delle fonti dati di input spiegano, insieme alla varietà di algoritmi utilizzati per le stime di rischio e le attività di Risk Forecasting, la significativa complessità del sistema. Tale complessità è stata però affrontata grazie all adozione di uno strumento caratterizzato da tempi di sviluppo relativamente contenuti e da una significativa velocità di calcolo e fruizione dei dati elaborati. Lo strumento, infatti, ha permesso il potenziamento delle attività di analisi supportando il tipico percorso associativo degli analisti e dei decisori, l utilizzo di algoritmi di calcolo anche molto complessi e la produzione di flussi di dati che possono poi essere utilizzati in input da altri sistemi. BCC Vita. Prima dell introduzione di questo sistema non era possibile fruire di questa molteplicità di informazioni in un unico ambiente e poterle interrogare liberamente secondo le logiche più coerenti con i decisori. Lo strumento ha inoltre

19 19 permesso di integrare i dati del ramo Vita con i dati della nuova Compagnia ramo Danni BCC Assicurazioni, che sono tra loro estremamente eterogenei per contenuto e per formati. In questo modo e in un unico strumento, i componenti della Direzione Vendite che hanno la competenza e la responsabilità commerciale per entrambe le Compagnie (Vita e Danni), possono monitorare i progressi della produzione ed effettuare le analisi necessarie per le due realtà, approcciando le singole BCC un punto di vista complessivo e condiviso. Federazione Lombarda delle BCC. Prima dell introduzione di questo nuovo ambiente di BI non era possibile disporre di una così ampia base informativa in un unico ambiente, dove poter interrogare i dati liberamente secondo le logiche più coerenti con i decisori. La difficoltà era data in primo luogo dalla dispersione delle fonti alimentanti, che ancora oggi sussiste ma non rappresenta più una criticità grazie allo strumento in uso. Capacità tecnico prestazionali dell ambiente di BI e semplificazione della progettazione dei modelli dati Edison. La difficoltà di gestire il volume dei dati di input forniti da Terna, sia in termini di modelli di dati progettabili, sia in termini di prestazioni nei tempi di risposta, è stata superata con l impiego di una nuova tecnologia di BI che ha consentito di disporre in linea del massimo dettaglio dei dati, senza dover necessariamente aggregare preliminarmente i dati. Federazione Lombarda delle BCC. Lo strumento ha permesso di superare alcune rigidità di implementazione riscontrate in progetti precedenti con sistemi c.d. tradizionali. Il primo tentativo di costruzione di un sistema a supporto del processo di pianificazione delle attività di Internal Auditing era stato fatto alcuni anni prima ma si era scontrato con le difficoltà di costruzione del Datawarehouse e con la laboriosità di alcune implementazioni. La semplicità realizzativa è sicuramente stata la caratteristica più apprezzata. RCS Direct. La compressione dei dati rispetto ai tradizionali DB sembra essere di un fattore medio da 1 a 100, e ciò contribuisce a ridurre i costi di storage e di backup e stimola a tenere in linea più anni storici (che non sono più oggetto di negoziazione con l utente!). Servizi Bancari Associati. I vantaggi ottenuti sono stati in termini di Re enginering e ottimizzazione dell applicazione di BI in uso, di una maggiore elasticità del modello di controllo di gestione impostato, non vincolata a dimensioni devono essere decise a priori e non successivamente modificabili, di costruzione di una infrastruttura ICT più semplice ed economica, di navigazione dinamica nella reportistica direzionale.

20 20 Il ruolo delle nuove tecnologie di BI nell adozione della BI e nell esplorazione di processi decisionali più naturali I processi decisionali aziendali: breve review della letteratura H. Simon (1960) costituisce un punto di riferimento fondamentale nella conoscenza dei meccanismi di funzionamento dell attività direzionale, in particolare per quanto riguarda l attività decisionale dei manager. Vari sono i contributi che a più riprese Simon propone 1) sui limiti umani all'elaborazione delle informazioni, 2) sui criteri di decisione che vengono prevalentemente adottati nelle imprese (razionalità assoluta e razionalità limitata), 3) sulla classificazione delle decisioni d azienda sulla base del loro grado di programmabilità e strutturazione. Quest ultimo punto costituisce un interessante prospettiva di indagine delle attività decisionali che si svolgono a ogni livello dell impresa. Simon ripartisce le decisioni aziendali in: 1. decisioni non programmabili; 2. decisioni poco programmabili; 3. decisioni programmabili. La prima categoria è costituita prevalentemente da decisioni complesse (numerose variabili da considerare e interrelate tra di loro secondo relazioni causali poco conosciute), operanti in condizioni di forte incertezza sia con riferimento agli input necessari, sui sugli effetti producibili da ogni alternativa decisionale, generalmente orientate al futuro di medio lungo termine, difficilmente traducibili in una sequenza di fasi da svolgere (procedura). Esempi di decisioni non programmabili possono essere la pianificazione della R&S, la pianificazione delle carriere, le decisioni di internazionalizzazione e così via. Le decisioni poco programmabili sembrano essere la categoria più diffusa e costituiscono quelle decisioni nelle quali è possibile strutturare un insieme di relazioni causa effetto quantitative (cioè un modello quantitativo) che possano essere di supporto alla decisione (soprattutto nella formulazione e valutazione delle alternative di scelta), lasciando comunque al decisore umano (manager) la responsabilità della scelta finale. Esempi al riguardo possono essere la formulazione dei prezzi di vendita, la scelta della modalità di lancio di un nuovo prodotto sul mercato, la decisione di localizzazione di un nuovo magazzino periferico, la programmazione della produzione, la formulazione del budget delle vendite, la valutazione del ritorno di un investimento finanziario o immobiliare, e così via. Le decisioni programmabili infine costituiscono la categoria nelle quali è possibile costruire una procedura decisionale che analizzi perfettamente il problema decisionale, ne formuli le alternative, per giungere alla scelta tendenzialmente ottimale nelle condizioni rilevate o imposte, nelle quali in diversi casi si creano le condizioni anche per una eventuale sostituzione del decisore umano stesso con

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