Modelli matematici avanzati per l azienda a.a

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1 Modelli matematici avanzati per l azienda a.a Docente: Pasquale L. De Angelis tel P.L.DeAngelis Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010/2011

2 Informazioni logistiche Orario delle lezioni Lunedì h aula Magna Mercoledì h Centro di Calcolo Lab. 2 Giovedì h Centro di Calcolo Lab. 2 Venerdì h Centro di Calcolo Lab. 2 Ricevimento Alla fine delle lezioni Martedì h Dipartimento Organizzazione delle lezioni Lezioni frontali ed in laboratorio

3 Informazioni generali Letture consigliate De Cesare-Maddalena, Introduzione alla Programmazione Lineare, Giappichelli Carlo Vercellis, Business intelligence, McGraw-Hill, Materiale didattico lucidi delle lezioni

4 Informazioni generali Modalità d esame E previsto un progetto e un orale Contribuiscono alla valutazione: la partecipazione attiva al corso Il progetto la prova orale

5 Prerequisiti Un ricordo non troppo vago di Matematica Generale Capacità di usare un foglio elettronico (excel) Non è prevista alcuna propedeuticità formale

6 Obiettivi Scopo del corso è l analisi di metodi e strumenti utili per la gestione dei sistemi informativi aziendali e la loro implementazione in sistemi reali. Partendo dai processi decisionali, verranno discussi alcuni metodi utili per le decisioni aziendali. Si illustreranno casi pseudoreali di possibili applicazioni.

7 Programma Argomenti del corso Introduzione: I sistemi informativi aziendali e le componenti del processo decisionale Business intelligence Sistemi di supporto alle decisioni Elementi di Programmazione lineare Uso del risolutore Excel Analisi di sensività Esempi: Modelli di marketing, modelli logistici e produttivi.

8 Perché? La borsa degli strumenti. Conoscere a fondo lo strumento che si utilizza permette di ottenere risultati migliori. Estrarre conoscenza utile da ingenti moli di dati, è la chiave del successo dei decision maker nella pubblica amministrazione e nelle imprese. Anche i forni a microonde prendono decisioni a partire dall analisi dei dati!

9 Business intelligence L avvento di tecnologie di memorizzazione a basso costo e la diffusione della connettività hanno reso più agevole l accesso a grandi quantità di dati. I dati disponibili sono eterogenei per origine, contenuto e rappresentazione. Transazioni commerciali, finanziarie, amministrative; Percorsi di navigazione web, , ipertesti; Test clinici, La loro presenza apre scenari e opportunità prima impensabili. Per business intelligence (BI) intenderemo l insieme delle metodologie e modelli che esplorano i dati per ricavarne informazioni e quindi conoscenza.

10 Quali problemi possiamo risolvere? Esempio 1 Un operatore di telefonia mobile nota un aumento nel numero delle disattivazioni tra i propri clienti. Ha a disposizione un budget per customer retention per 200 mila tra i 2 milioni clienti. Come può procedere nella scelta dei destinatari della promozione?

11 Quali problemi possiamo risolvere? Esempio 2 Un azienda vuole ottimizzare i costi logistici e produttivi. Ha una decina di stabilimenti che devono approvvigionarsi, produrre e distribuire secondo le esigenze del mercato, che variano durante l anno. Come si può sviluppare un piano logistico ottimale?

12 Decisioni efficaci e tempestive La disponibilità di informazioni e conoscenze ricavate da analisi quantitative permette di prendere decisioni efficaci. La capacità di reagire dinamicamente alle azioni dei competitori e alle esigenze del mercato rappresenta un fattore decisivo di successo. E necessario quindi avere a disposizione strumenti e metodologie che permettono di individuare decisioni efficaci e tempestive.

13 Vantaggi della BI Analisi e domande Decisione Azioni alternative

14 Vantaggi della BI Analisi e domande Decisione Azioni alternative Business intelligence Più alternative analizzate Conclusioni più precise Decisioni efficaci e tempestive

15 Dati, informazioni e conoscenza I dati di natura amministrativa, logistica e commerciale delle imprese e della pubblica amministrazione sono, per natura, eterogenei. Anche se raccolti in modo sistematico e strutturato, tali dati non sono direttamente utilizzabili nell ambito dei processi decisionali. E necessario organizzarli ed elaborarli mediante opportuni strumenti che li trasformino in informazioni e conoscenze applicabili dai decision maker.

16 Dati, informazioni e conoscenza Dati: Codifica strutturata delle singole entità primarie e delle transazioni che coinvolgono due o più entità primarie. Esempio: Base di dati dei clienti di un supermercato. Informazioni: Risultato di operazioni di estrazione e elaborazione compiute a partire dai dati. Esempio: Clienti che hanno ridotto di più del 50% l importo mensile d acquisto negli ultimi tre mesi. Conoscenza: Informazioni contestualizzate e arricchite dall esperienza e dalle competenze del decision maker. Esempio: Analisi delle vendite e del contesto territoriale.

17 Ruolo dei modelli matematici Un ambiente di BI offre al decision maker informazioni e le conoscenze ricavate dai dati mediante opportuni modelli matematici. Questo tipo di analisi tendono a promuovere un orientamento scientifico e razionale nella gestione delle imprese: Individuare gli obiettivi delle analisi e degli indicatori di prestazioni, Sviluppare modelli matematici che relazionano le variabili di controllo con i parametri e le metriche di valutazione, Analizzare gli effetti sulle prestazioni delle variazioni delle variabili di controllo

18 Componenti di un ambiente BI Decisioni Ottimizzazione Scelta tra alternative Data mining Modelli di apprendimento Analisi statistica e visualizzazione Esplorazione dei dati Data warehouse / Data mart Analisi dei cubi multidimensionali Fonti di dati Dati operazionali, documenti e dati esterni

19 Analisi di BI Le analisi di BI si rivolgono a diversi tipi di organizzazioni a struttura complessa. Se limitiamo la nostra attenzione alle imprese, possiamo collocare le metodologie di BI in tre funzioni aziendali: Commerciali e marketing, Logistiche e produttive, Controllo di gestione e misura delle prestazioni. Noi ci occuperemo della parte relativa ai: Metodi Quantitativi per il Management

20 Che cosa si intende per Metodi Quantitativi per il Management? Uso di analisi quantitativa per consentire alle aziende di scegliere la decisione migliore fra differenti possibilità La chiave per ogni applicazione di MQM è il modello matematico: rappresentazione quantitativa, o approssimazione, di un problema reale. Passando attraverso un modello, si ha la possibilità di: - analisi di problemi di complessità crescente - estrarre la parte essenziale del problema in forma concisa Questo è reso possibile da una: - maggiore disponibilità di dati - potenza di calcolo abbondante e poco costosa

21 Sistemi di supporto per le decisioni Software sviluppati per specifiche applicazioni che possono includere la possibilità di risolvere un modello Un sistema di supporto per le decisioni include: - Data base di facile consultazione - Interfaccia utente amichevole - Modello matematico - Procedura automatica per la risoluzione del modello Interazione facile con i responsabili o i decisori che non devono comprendere a fondo il problema matematico e possono concentrarsi sui risultati per la loro applicazione specifica.

22 I modelli In molte applicazioni scientifiche si fa uso di Modelli Il termine Modello è usualmente utilizzato per indicare un qualcosa che è stato costruito allo scopo di mostrare alcune tra le proprietà e le caratteristiche di un oggetto reale. Modello Concreto: Modellino di un aereo per la camera del vento Descrittivo: plastico di una funzione di 2 variabili Astratto: costruito con relazioni matematiche

23 Definire il problema Processo di modellizzazione L esperto di management definisce il sistema organizzativo includendo gli obiettivi Raccogliere i dati Formulare un modello matematico Verificare il modello Selezionare una alternativa valida Valutare i risultati Implementare il modello Ciclo di Feedback Relazioni Stima dei nel parametri mondo reale che influenzano il problema (Relazioni tecnologiche, leggi fisiche, vincoli di mercato) tradotte in insiemi di equazioni, disequazioni e dipendenze logiche L esperto di management verifica che il modello dia una accurata Ottimizzazione rappresentazione della realtà di una (o più) funzioni obiettivo: massimizzare un profitto, L esperto minimizzare valuta un costo le (possibilimente Uso più) di alternative opportuni ottenute software al passo precedente

24 Modelli Matematici Modello Matematico: Rappresentazione di un problema reale attraverso espressioni matematiche. Benefici Rivela relazioni non apparenti, rende possibile una analisi matematica Simulazioni di scenari possibili (Cosa accade se...) Uso di procedure matematiche risolutive Difetti Dipende dalla precisione dei dati Impossibilità di quantificare alcuni dati

25 Modelli di Ottimizzazione I modelli di ottimizzazione rivestono un ruolo fondamentale nella programmazione matematica Programmazione matematica Pianificazione Diversa da programmazione di computer Modello di ottimizzazione Richiede di massimizzare o minimizzare qualcosa, scelta tra diverse alternative

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