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1 Business Plan (bozza) Keywords: Business Intelligence, Knowledge Data Discovery (KDD), Business Analytics, Big Data, Data Visualization, DataWarehouse, Decision Support Systems (DSS) Reggio Emilia, 11set2012 Roberto Piuca 1

2 1. Executive Summary 2. Esigenze di mercato 2.1 Quali esigenze? 2.2 Esempi 3. Prodotto 3.1 Il nome 3.2 Il prodotto 3.3 Business Model 3.4 Le complessità 3.5 Sviluppi futuri 3.6 Stato dell arte 4. Mercato di riferimento 4.1 Mercato Business Intelligence 4.2 Mercato Italia 4.3 Mercato Estero 4.4 Concorrenza 4.5 Collaborazioni e Partnership 5. Il team 5.1 Roberto Piuca 5.2 Emanuele Spallanzani 6. Struttura Economica e Finanziaria 6.1 Reperimento dei fondi 6.2 Struttura Costi 6.3 Pricing e volumi di vendita 2

3 Executive Summary A fronte della sempre maggiore complessità del mercato in cui le imprese operano e con loro ogni attore che si affacci al mondo degli affari, l unica via per prendere decisioni consapevoli è quella di basarsi sui dati a propria disposizione. Ogni azienda un minimo strutturata possiede un importante patrimonio di dati costruito perlopiù dagli impiegati che lavorano giorno per giorno su ERP e CRM. L imprenditore o più genericamente un responsabile, prende le proprie decisioni basandosi sui dati concreti che i moderni sistemi di Business Intelligence 1 consentono di analizzare in profondità quasi sempre riguardanti il mondo interno all azienda. Tuttavia, le decisioni prese in merito al mercato sono quasi sempre frutto di sensazioni ed esperienze professionali. L obiettivo di MoreAbout.it è quello di consentire a questi attori di mercato di allineare seamless 2 il proprio sistema informativo a tutti quei dati esterni utili alle decisioni indipendentemente da quanto siano eterogenei tra loro. Il progetto iniziale prevede due modalità di fruizione dei dati, una direttamente dal sito e una in pull verso i datawarehouse aziendali. Ad esempio, sarà possibile consultare MoreAbout.it per cercare una correlazione tra nr. di Venture Capitalist, investimenti nella ricerca, nr. startup e risultato di PIL all interno di un paese tramite tabelle pivot e grafici interattivi. Data l eterogeneità dei dati che andranno a formare il database e la necessità che essi siano allineati l un l altro verrà costruita una struttura standard che andrà a dare risposta alle tre domande che identificano ogni sorta di dato: cosa, dove e quando. Queste tre informazioni legate ad ogni misura sono sufficienti a fornire un indicazione circa le relazioni tra due dati di diversa estrazione. 1 Business Intelligence (wikipedia): un insieme di processi aziendali per raccogliere ed analizzare informazioni strategiche. Nel testo ci si riferisce agli strumenti utili a questi processi 2 Seamless: significa senza cuciture, nel testo sta ad indicare un processo che proceda senza intoppi o difficoltà quasi fosse nativo 3

4 2. Esigenze di mercato 2.1 Quali esigenze? A seguito della globalizzazione e dell interconnessione dei mercati grazie ai sempre minori costi di trasporto ma soprattutto al miglioramento delle tecnologie di comunicazione, siano esse legate alla telefonia, alle o a internet si è verificato un appiattimento del divario di conoscenza e cultura relativo a tutti i settori. Pertanto il mercato in cui quasi tutte le imprese operano non risulta più essere locale ma internazionale, non è più il concorrente nello stesso distretto industriale di cui bisogna preoccuparsi, oggi è il concorrente in Cina, India, Brasile o Stati Uniti. Le differenze di know how sono state abbattute tramite l approvvigionamento di risorse di trasferimento tecnologico. Da queste considerazioni si deve capire che non è più sufficiente guardare in casa propria: ogni imprenditore o più in generale ogni decision maker deve necessariamente rivolgere il proprio sguardo al mercato, alla situazione finanziaria, all andamento del proprio settore, al tasso di cambio, ecc. Tutte le attività di budgeting e di pianificazione necessitano di informazioni analitiche provenienti da sorgenti di dati esterne all impresa, sorgenti da cui traggono beneficio solamente le grandi multinazionali o banche in quanto i costi per riclassificare e allineare i dati esterni risultano essere ingenti. La cultura di prendere decisioni basate sull istinto è risultata vincente nel dopoguerra in quanto la domanda di prodotti era sufficiente per sostenere un adeguato accesso al credito ed eventuali errori imprenditoriali, oggi questo non è sufficiente, i dati di mercato sono necessari per prendere decisioni consapevoli, quantificare il margine d errore, e comprendere le ragioni di successi e insuccessi. 2.2 Esempi Si vogliono riportare di seguito alcuni esempi basati sull esperienza di alcuni indicatori di diversa estrazione: Costo del rame e prezzi medi del cavo elettrico Tipo Azienda: distribuzione materiale elettrico Tipo Indicatore: valore del rame sull indice LME 3 Esempio: l azienda commercializza il cavo elettrico approvvigionandosi dal produttore, lavora per magazzino (non commessa) e ha come obiettivo un alto livello di servizio al cliente abbattendo il più possibile il lead time cliente 4. Il costo del rame rappresenta, per i cavi di potenza, più del 90% del costo finale del prodotto per l azienda produttrice pertanto è utile analizzare la correlazione tra i dati finanziari legati al metallo e i prezzi medi in acquisto e vendita. 3 London Metal Exchange 4 Tempo tra conferma dell ordine e consegna avvenuta 4

5 Fig. 1 Correlazione tra prezzo rame e prodotto Questo esempio è un caso reale e ci indica che i prezzi medi seguono fortemente il valore del rame ma reagiscono con 1-2 mesi di ritardo rispetto i valori dell LME, questa informazione ci consente di agire sulle vendite, sugli acquisti e sulle scorte a magazzino ottimizzando gli impegni finanziari Meteo, andamento settoriale, turismo Tipo Azienda: catena di alberghi Tipo Indicatore: temperature medie, condizioni atmosferiche, dati sul turismo Esempio: l azienda necessita di tenere monitorizzato due indicatori legati al proprio business, può tenere sotto controllo l incidenza delle condizioni atmosferiche sulle proprie prestazioni e utilizzare il dato circa il turismo come benchmark sulla qualità/pricing delle proprie sistemazioni Telecom, indicatore su popolazione e condizioni della vita Tipo Azienda: Telecomunicazioni Tipo Indicatore: condizioni di vita, stipendi medi, età media Esempio: l azienda può adattare le proprie strategie di marketing alle condizioni attuali di vita e alla situazione sociodemografica del parco clienti potenziali Banche, indicatori economici internazionali, condizioni di vita, salute aziende Tipo Azienda: Banca, Assicurazione, Prodotti Finanziari Tipo Indicatore: condizioni di vita, salute delle imprese, indicatori di fiducia, dati finanziari Esempio: l azienda utilizzerà i dati per calcolare il rischio dei propri prodotti e investimenti Commerciale Tipo Azienda: Commerciale, distribuzione prodotti Tipo Indicatore: salute delle economie locali, andamento settore di riferimento Esempio: legare le provvigioni e i premi degli agenti di commercio ai dati del settore di riferimento: è difficile avere buone prestazioni in un mercato in difficoltà. 5

6 3. Prodotto 3.1 Il nome MoreAbout.it significa che puoi ottenere di più circa i tuoi affari, ovvero l obiettivo finale del nostro prodotto/servizio. Il dominio di primo livello.it completa il nome dell azienda andando a indicare che di qualsiasi cosa ti occupi, puoi ottenere di più. 3.2 Il prodotto Il cuore del prodotto risiede nel datawarehouse 5 di MoreAbout.it, che è il vero fattore innovativo. La problematica di allineare dati esterni al proprio sistema informativo è quello della eterogeneità delle strutture dei dati ed eventualmente anche della mancata struttura. Internet offre una grandissima mole di dati gratuitamente, quei coiddetti Big Data il cui mercato è in veloce espansione, essi si identificano per tre caratteristiche/problematiche: Velocità Dimensione Variabilità La caratteristica che il nostro prodotto vuole minimizzare, rendendo di fatto i Big Data 6 accessibili alle imprese, è la varietà. Il nostro datawarehouse avrà una struttura fissa e gerarchica in modo da potersi allineare facilmente con ogni impresa, ovviamente per fare questo si dovranno accettare alcuni compromessi sulla qualità e sulla profondità del dato rilevato, tuttavia per le esigenze di business non è tanto interessante il dato statico in sé quanto il movimento dello stesso: non è interessante il PIL di un paese quanto, invece, è interessante il dato di PIL negli anni o lo stesso paragonato ad altri paesi. Il metodo per riclassificare i BigData consiste nell individuare le caratteristiche comuni tra ogni set di dati: Dove: dove è stata effettuata la rilevazione; ha senso anche per i luoghi gerarchicamente di livello inferiore o superiore? Ha senso per i luoghi limitrofi? Quando: data o intervallo temporale a cui si riferisce la rilevazione; ha senso per unità di tempo inferiori? Cosa: a cosa si riferisce l indicatore, è possibile creare una codifica per allineare i dati rilevati ad un generico sistema informativo? Quali sono le clausole di aggregazione? Questi tre aspetti sono comuni e presenti in ogni dataset, eventualmente omessi ma sicuramente presenti, essi saranno la base su cui riallineare tutti i dati, siano essi meteorologici piuttosto che finanziari, piuttosto che qualitativi. 5 Wikipedia: archivio informatico contenente i dati di un'organizzazione. I DW sono progettati per consentire di produrre facilmente relazioni ed analisi 6 Big Data è una collezione di dataset così complessa e vasta che rende difficile l analisi tramite strumenti tradizionali di database 6

7 Il prodotto commerciale consisterà nella possibilità di analizzare i dati nel nostro datawarehouse direttamente dal sito MoreAbout.it tramite il seguente processo: Selezione degli indicatori Selezione temporale Selezione geografica Analisi tramite web service di pivoting Analisi andamenti e correlazioni su grafici (grazie ad algoritmi di riallineamento degli ordini di grandezza 7 ) La seconda possibilità sarà di scaricare i dati allineati con il sistema di Business Intelligence aziendale dietro il pagamento di un abbonamento annuale. Il cliente non pagherà per i dati quanto per il servizio di riallineamento e strutturazione. Fig.2 Schema Funzionamento 7 Se si paragona lo stipendio mensile medio al pil di un paese ci sono diversi ordini di grandezza di separazione, per cui in sede di analisi grafica questi verranno allineati tramite un algoritmo di messa in scala 7

8 3.2.1 Gli indicatori È possibile fin da ora stilare un elenco sintetico degli indicatori disponibili dal primo rilascio del servizio: Fig.3 Lista preliminare di Indicatori 3.3 Business Model Il business model di riferimento è il Freemium 8 in cui un utente generico possa, previa registrazione sul sito, analizzare i dati (non tutti) gratuitamente ma non sia in grado di scaricarli. L utilità di dare la possibilità di analisi gratuita è quella di creare la cultura dell analisi del dato navigando tra sorgenti eterogenee. Gli user potenziali di questo servizio sono gli studenti universitari o consulenti in sede di analisi di mercato, ovvero quando non c è nessun dato da allineare. A differenza del servizio free, il prodotto Premium consentirà l accesso a tutti i dati a disposizione e tramite un software ponte tra il sistema informativo del cliente e MoreAbout.it potrà scaricare i dati per effettuare analisi più prestanti. 8 Wikipedia: è un modello economico tipico del Web secondo il quale vengono offerte due versioni dello stesso prodotto o servizio: la prima è gratuita e limitata nell'uso; la seconda, a pagamento è completa o offre funzioni aggiuntive. 8

9 Fig.4 Esempio di servizio free, ovvero senza integrazione con i dati aziendali. Nella fig.4 si può vedere un esempio di una potenziale analisi free, i dati esposti sono stati rilevati dal datawarehouse dell ente di statistica nazionale (dati.istat.it), dai dati di bilancio di Fiat Spa e dalle tabelle a disposizione dell Automobile Club d Italia (ACI). Da tale analisi si potrebbero dedurre le seguenti considerazioni: I ricavi di Fiat non sono strettamente legati al parco veicolare italiano (forte componente finanziaria?) Il picco di giorni con polveri sottili fuori soglia (media italiana) corrisponde con il picco di consumi energetici (i provvedimenti restrittivi sul parco auto come le targhe alterne, sono utili?) Il particolato PM10 cala più che proporzionalmente rispetto al parco veicolare e i consumi energetici delle famiglie (è opportuno indagare se sono state redatte delle leggi a riguardo) i consumi energetici sono proporzionali al consumo di petrolio a livello italiano 9

10 3.4 Le complessità La complessità maggiore di questo servizio riguarda il reperimento dei dati e la loro riclassificazione in una struttura standard. I dati sono un patrimonio di chi li possiede e come tali, se difficili da ottenere, potrebbe essere richiesto un pagamento, e a quel punto si dovrà analizzare il miglior compromesso tra: Non fornire tale dato Comprarlo dal provider più conveniente Rilevarlo direttamente sul campo Un esempio di questi dati potrebbe essere il rating sulla qualità di pagamento delle aziende: esistono diversi provider di questi dati ma risultano costosi e protetti da clausole di non diffusione. L altra difficoltà risulta essere non più commerciale ma tecnologica, i dati si trovano in strutture differenti, talvolta senza struttura e sempre con standard diversi adatti all esigenza cui devono rispondere. L obiettivo ambizioso del progetto è quello di riclassificare e adattare questi dati eterogenei ad una struttura tramite compromessi qualitativi (concettuali) e strumenti tecnologici (come motori semantici, thesaurus, ecc.) 3.5 Sviluppi futuri MoreAbout.it non si vuole fermare alla creazione di una sorgente di dati, vuole dare anche la possibilità di analizzarli tramite le seguenti pietre miliari di progetto: a. Creazione DWH MoreAbout.it b. Servizio online di analisi tramite pivoting (drill down, slice and dice) 9 c. Servizio online di analisi grafica (istogrammi, linee, torte, ) d. Modulo software di allineamento dei dati aziendali a quelli del nostro DWH e. Possibilità di visualizzare i propri dati sul sistema di BI di MoreAbout.it f. Servizio di datamining standard e di infografiche da template g. Studio e implementazione soluzioni di Human Machine Interaction adatte all analisi dei dati (navigare nei dati tramite gestures) I punti b, c, f riguardano un aspetto importante della business intelligence, ovvero la Data Visualization: è fondamentale per un progetto di questa portata che il risultato finale agli occhi dell utente sia comprensibile e che gli consenta di scoprire le informazioni e i pattern nascosti nei dati. 9 Drill Down significa analizzare partendo da un dato aggregato e andare man mano in profondità, Slice&Dice significa analizzare dei dati cambiando la struttura in cui sono visualizzati (es. mettere le righe al posto delle colonne) 10

11 3.6 Stato dell arte È stato comprato il dominio moreabout.it e creato un sito vetrina contenente la descrizione del progetto, i vari punti chiave e alcuni esempi. È stato effettuato uno studio preliminare sulle possibili sorgenti di dati oltre una iniziale scrematura per quanto riguarda la software selection del motore metadata (Mondrian) e lo strumento per visualizzare i dati sul sito (jpalo). 11

12 4. Mercato di riferimento 4.1 Mercato Business Intelligence Il mercato della Business Intelligence risulta essere giovane in particolare per quanto riguarda le piccole e medie imprese, non si pone limiti geografici ed è in crescita nonostante crisi e rallentamento generale dei volumi nel monto IT 10. Gli processi di questo mercato stanno passando sempre più da un rapporto cliente-tecnico verso un rapporto cliente-consulente. Il mondo Big Data ha registrato un incremento dei volumi di ricavi da 100mln$ nel 2009 a 1,5mld$ nel 2012 e prevede una crescita fino a 57mld$ nel 2017, inoltre registra almeno un progetto collegato a questo mondo in ognuna delle azienda Fortune Mercato Italia Volendo profilare un cliente ideale del servizio (ma senza volerci porre dei limiti), questo deve avere le seguenti caratteristiche: Avere un fatturato sopra i 10mln Avere un sistema di business intelligence o di reportistica Management giovane che prenda decisioni data driven Le aziende italiane con un fatturato sopra i 10mln sono poco più di , è verosimile che almeno l 80% di queste sia dotato di un sistema di reportistica e la maggior parte avrà al suo interno alcune risorse delle nuove generazioni che si possano rendere conto delle difficoltà di un mercato interconnesso. Pertanto, volendo fare una stima, assolutamente approssimativa del mercato potenziale italiano per MoreAbout.it si parla di circa clienti potenziali. Fig.5 Aziende Italiane con fatturato >10mln per settore Ateco2007 (primo livello) 10 Fonti Gartner, Forbes e osservatorio italiano sulla BI (PoliMI) 11 Fonti Fonti Gartner e Forbes 12 Fonte Aida (Bureau Van Dijk) 12

13 4.3 Mercato Estero Il servizio è di respiro internazionale, il mercato italiano è stato indicato solamente per dare un idea del potenziale. La lingua in cui verrà sviluppato è l inglese, inoltre anche i dati verranno esposti sempre anche nella versione inglese. L obiettivo consiste nell aggredire il mercato statunitense e britannico subito dopo o contestualmente a quello italiano. 4.4 Concorrenza Esistono vari provider di dati specializzati (dai servizi per l analisi del credito, ai siti meteo, ai servizi finanziari), non esistono, tuttavia, dei servizi di organizzazione e distribuzione di dati eterogenei. L unico servizio analogo che offra sia dei valori di benchmark che un servizio di visualizzazione online degli indicatori di performance è tuttavia il loro servizio principale è quello di offrire una vasta collezione di KPI, non tanto dei dati. I prodotti di analisi online dei dati o business intelligence saas sono molti, ma non è quello in contesto in cui vogliamo competere, a maggior ragione se decidiamo di collaborare con le case produttrici di software BI. 4.5 Collaborazioni e Partnership La collaborazione con case produttrici di software BI risulta fondamentale per la crescita di MoreAbout.it. Queste software house offrono la possibilità di analizzare i dati aziendali ma non vendono informazioni, la partnership con MoreAbout.it consentirà loro di proporre tra il loro ventaglio di soluzioni anche dei contenuti rendendosi così più appetibili in sede commerciale. 13

14 Fig.5 Elenco di prodotti BI e case produttrici 14

15 5. Il team Il team in sede di startup/business idea è composto da Roberto Piuca e Emanuele Spallanzani, collaborano da sei anni su un progetto di Business Intelligence a 360 che tocca tutte le aree aziendali. Il rapporto iniziale di fornitore-cliente si è evoluto in una partnership attiva. 5.1 Roberto Piuca Consulente Business Intelligence Progetti principali: BI in aziende commerciali, produttive e consulenza finanziaria nei settori ceramico, automotive, materiale elettrico, alimentare, plastico. Performance Management su aspetti quali: vendite, costi, acquisti, pagamenti, HR Passioni: Giocatore di basket a livello dilettantistico in serie C2, appassionato di tecnologia e gestione aziendale. 5.2 Emanuele Spallanzani CIO - Responsabile Sistemi Informativi Progetti principali: extracold: software per il dimensionamento di impianti di condizionamento gestione post-vendita: gestione delle chiamate di assistenza sui prodotti venduti gestione scolastica: suite di utilità per la gestione scolastica infostoreweb: crm gestione contatti, clienti, offerte, ordini, fatture Passioni: Giocatore di calcio a livello dilettantistico, appassionato di tecnologia e sviluppo software 15

16 6. Struttura Economica e Finanziaria (bozza) 6.1 Reperimento dei fondi Il progetto è ad alto contenuto innovativo per cui risulterà semplice partecipare a bandi e concorsi a tema innovazione. Il periodo storico in cui si ritrova l Italia da un lato può causare preoccupazioni, dall altro consentirà di emergere per i contenuti. Nella primissima fase societaria verrà versato un capitale sociale di ma dato che per i primi mesi la struttura non sarà in grado di generare reddito si dovrà far ricorso a strumenti bancari. 6.2 Struttura Costi La struttura dei costi non presenta una particolare incidenza dii costi varibili (per sale) secondo il modello standard dei software as a service. Inoltre anche gli eventuali costi variabili verranno abbattuti percentualmente all abbassarsi della curva di apprendimento (assistenza a clienti, creazione moduli personalizzati, ). Le altre voci di costo riguarderanno: Affitti di immobili Accesso a servizi internet ad alte prestazioni (Amazon Web Services?) Acquisto di sorgenti di dati a pagamento Stipendi e costi di R&D In sede di internazionalizzazione sarà opportuno creare delle leggere strutture nei principali mercati esteri sia ai fini commerciali che di reperimento dati. 6.3 Pricing e volumi di vendita L idea preliminare per quanto riguarda il pricing è del servizio è di 500 annuali, l obiettivo in particolare nella prima fase sono i volumi e la creazione dell esigenza dei dati esterni. Supponendo una struttura di costo che pesi per i primi anni tra i e i il break even si posiziona tra le 200 e le 400 unità vendute, assolutamente in linea con il solo mercato potenziale italiano. 16

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