Claudio Lattanzi. More Controllo Performance: i dati. unico progetto di modellazione

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1 Claudio Lattanzi More Controllo Performance: i dati transazionali ed aggregati in un unico progetto di modellazione

2 Le informazioni sono in continua crescita ma non sempre questo patrimonio aziendale viene realmente convertito in conoscenza! A servizio delle proprie strategie di business, del proprio modello organizzativo e dei propri clienti

3 IL BISOGNO DI CONOSCENZA In uno scenario di mercato così agguerrito diventa determinante mettere a disposizione delle azienda strumenti in grado di controllare l andamento del business e rispondere alle nuove esigenze di analisi Cruscotti sintetici per il controllo delle performance Modelli analitici per anticipare ed assecondare i trend evolutivi del mercato 3

4 La diffusione dei sistemi di Business Intelligence rappresenta oggi un fenomeno ormai consolidato A partire dalle tipiche funzioni dove sono stati intrapresi i primi progetti (marketing e commerciale) 4

5 LE SOLUZIONI DI BUSINESS INTELLIGENCE Ma la tecnologia implementativa basata su database specifici di processo auto-consistenti (Data Mart) inizia a manifestare grossi limiti per i retailer Dati non confrontabili in quanto aggregati con metriche differenti a seconda della provenienza Valorizzati con costi fissati nelle ETL di alimentazioni Con richiesta di elevati skill tecnologici per qualsiasi implementazione derivante dall evolvere dei processi di business 5

6 ARCHITETTURA APPLICATIVA Consumatori, scontrini, premi e punti Carta fedeltà Acquistato e venduto articolo/giorno DWH Marketing Marketer DWH Commerciale Query Excel Query Excel Excel Pivot Sistemi transazionali Controller ICT Management 6

7 MISURARE, SIMULARE E INTERPRETARE Il moderno controllo di gestione deve essere strutturato come un processo dinamico e flessibile Per rispondere a nuovi paradigmi e nuove sfide legate all evoluzione del business e delle sue complessità In grado di mettere a disposizione strumenti evoluti di analisi, interpretazione e simulazione delle informazioni aziendali 7

8 TEMPESTIVITÀ ED EFFICACIA Le crescenti esigenze stanno contribuendo a far sviluppare nuove soluzioni in grado di sostenere in modo più tempestivo ed efficiente la richiesta di informazioni Aperte ai nuovi strumenti gestionali ed alle nuove tecnologia In grado di convertire tempestivamente le informazioni in conoscenza A supporto delle decisioni strategiche ed operative 8

9 BUSINESS INTELLIGENCE 2.0 Per questo motivo nel mercato della Business Intelligence sta avvenendo lo stesso fenomeno che si è riscontrato nel mondo del Web con la nascita del Web 2.0 Un salto tecnologico che potrebbe far immaginare nuovi paradigmi Ma il fenomeno continua a presentarsi con aspetti irrisolti nel disegno dell architettura, del portafoglio applicativo e degli skill richiesti 9

10 ALIGNED BUSINESS INTELLIGENCE Ma più che a definizioni tecnologiche, i retailer sono interessati a progetti BI realmente allineati con le esigenze del proprio (Aligned Business Intelligence) Ogni singolo attore del business aziendale (dirigenti, dipendenti, partner e clienti) deve essere in grado di prendere le decisioni corrette nel momento giusto al fine di far evolvere l azienda 10

11 ALIGNED BUSINESS INTELLIGENCE L implementazione di soluzioni di Aligned Business Intelligence è la chiave per spingersi oltre i limiti del tradizionale DWH Riuscendo a seguire i cambiamenti repentini del business grazie ad un sistema di Business Intelligence che coinvolga in modo pervasivo tutta l azienda 11

12 LA MODELLAZIONE DEI DATI Ma per implementare una soluzione di Aligned Business Intelligence è necessaria una solida architettura di modellazione dei dati (Data Model) Centralizzare tutti i dati aziendali (vendite, acquisti, marketing e logistici) in un unico database Registrando i dati atomici di ogni singola transazione Rendendoli fruibili in real time 12

13 Ottenere i dati corretti, nei giusti modi e tempi, con la giusta qualità! La qualità dei dati non può essere più un'opzione ma è un obbligo 13

14 More Retail Intelligence the same but different Grazie alla progettazione di un database statistico indipendente dalle soluzioni transazionali 14

15 ARCHITETTURA APPLICATIVA Consumatori, premi, punti, etc.. Retail Intelligence Analisi strategiche multidimensionali Carta fedeltà Analisi operative Pianificazione Scontrini, DDT, fatture, etc di supporto Dati atomici Dettaglio dei datti Dati aggregati Budget e controllo Sistemi transazionali e contabili Middle management Management Controller 15

16 DATA MODEL Base table Aggregate Contabilità Controllo di table magazzino gestione Ce.Di. Movimenti ed inventari Ce.Di. Prezzi e costi Articoli Fornitori Clienti Contabilità magazzino Controllo di gestione Statistiche Promozioni Movimenti ed inventari Articoli Fornitori Consumatori Controllo di gestione Periodo chiuso 16

17 MAPPATURA DATI ATOMICI Sell out popolamento scontrini Base table Aggregate Contabilità Controllo di table magazzino gestione Ce.Di. Movimenti ed inventari Ce.Di. Prezzi e costi Articoli Fornitori Clienti Contabilità magazzino Controllo di gestione Statistiche Promozioni Movimenti ed inventari Articoli Fornitori Consumatori Controllo di gestione Periodo chiuso 17

18 POPOLAMENTO DATI Sell out caricamento scontrini Gestionale Ce.Di e Staging area e base table Aggregate table Evento ed azione ERP Ce.Di. Carta fedeltà Back office e front end nel on chann connectio Data c Interfaccia anagr. e doc. Interfaccia Prezzi e costi Interfaccia Anagrafica Repository scontrini Statistiche Prezzi e costi Promozioni Movimenti ed inventari Articolo Fornitori Consumatori Wb Popolamento Web service di Web esportazione service di dati scontrini caricamento Base table prezzi e scontrini costi Testata scontrino Normalizzazione Base Dettaglio tbl tablescontrino dati Dettaglio promozioni Ventilazione promozioni Base table sconti Quadratura Forme movimenti di scontrino pagamento Aggregate table Dati articolo 18

19 POPOLAMENTO DATI Sell out modifica costi anagrafici Gestionale Ce.Di e Staging area e base table Aggregate table Evento ed azione ERP Ce.Di. Carta fedeltà Back office e front end nel on chann connectio Data c Interfaccia anagr. e doc. Interfaccia Prezzi e costi Interfaccia Anagrafica Repository scontrini Statistiche Prezzi e costi Promozioni Movimenti ed inventari Articolo Fornitori Consumatori Web service di Web service di caricamento Popolamento esportazione dati variazioni variazioni Base table prezzi e anagrafiche anagrafiche costi Normalizzazione Costo dati anagrafico 19

20 POPOLAMENTO DATI Sell out rettifica documento di carico Gestionale Ce.Di e Staging area e base table Aggregate table Evento ed azione ERP Ce.Di. Carta fedeltà Back office e front end nel on chann connectio Data c Interfaccia anagr. e doc. Interfaccia Prezzi e costi Interfaccia Anagrafica Repository scontrini Statistiche Prezzi e costi Promozioni Movimenti ed inventari Articolo Fornitori Consumatori Calcolo Web service costi di statistici Web Popolamento esportazione service di dati Costo Base documenti caricamento table nettoprezzi e Costo documenti costi C Documento t netto netto Base carico Normalizzazione medio table ponderato documenti Costo dati Ce.Di. documento 20

21 LA STRATEGICITÀ DELLA MODELLAZIONE DATI La separazione degli elementi di base consente al sistema di rispondere alle esigenze del business man mano che si concretizzano Ricombinandoli secondo i bisogni e le esigenze emergenti (combinazioni diverse) Superando il limite della staticità del dato Rettificando ex post gli elementi senza la rigenerazione della base dati Valorizzando i dati in base a tutti i costi/prezzi gestiti senza la necessità di riprogettare il data model 21

22 LA STRATEGICITÀ DELLA MODELLAZIONE DATI La progettazione di un unico database statistico indipendente dai sistemi transazionali consente di implementare soluzioni di controllo performance realmente aderenti esigenze di business Maggior conoscenza garantita dalla coerenza di tutti i dati statistici aziendali Processi decisionali più rapidi e collaborativi grazie alla disponibilità dei dati in real time Riduzione dei costi grazie alla minore richiesta di skill per la costruzione di nuovi modelli di analisi 22

23 MORE RETAIL INTELLIGENCE AGILE ANALYTICS L architettura di More Retail Intelligence unita alla nuove piattaforme tecnologiche consentirà ai retailer di avere un approccio agile alle soluzioni di Business Intelligence Maggiore produttività derivante dalla semplicità di utilizzo Minori costi di implementazione grazie alla facilità di creazione self-service di nuovi modelli di analisi Migliori processi decisionali collaborativi grazie alla semplicità di condivisione delle analisi su qualsiasi device 23

24 24 Ma di questo ed altro ancora ci parleranno i colleghi di MICROSTRATEGY

25 Grazie per l attenzione Claudio Lattanzi it

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