CONOSCERE IL BUSINESS PER NON GESTIRLO A SENSAZIONE

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1 CONOSCERE IL BUSINESS PER NON GESTIRLO A SENSAZIONE di Valeria Tonella In collaborazione con

2 Tavola dei contenuti Premessa Alcune definizioni L andamento del business: conoscere il presente per anticipare il futuro, ovvero in vantaggi della BI Aree di applicazione Controllo di gestione...10 Analisi delle vendite...10 Analisi degli ordini...11 Gestione acquisti e fornitori Quali informazioni / rappresentazioni L andamento del mercato Il mercato mondiale Il mercato italiano Avvertenze per l implementazione Il commitment Non lasciare tutto in mano all IT La trasparenza dei numeri La qualità del dato Meglio tutto subito oppure un passo alla volta? Il cruscotto è la soluzione di tutti i problemi Per concludere Glossario Pagina 2 di 23

3 Tavola delle figure Figura 1 - Architettura di una piattaforma di Business Intelligence... 6 Figura 2 - Esempi di cruscotto Figura 3 - Magic Quadrant per le piattaforme di Business Intelligence Figura 4 - I tre ingredienti per il successo Pagina 3 di 23

4 Premessa Abbiamo affrontato in diverse occasioni temi che uniscono i sistemi informativi con la logica del business, permettendo di aumentare efficacia ed efficienza, ad esempio, delle azioni commerciali e della gestione del cliente (con il CRM) oppure della diffusione del patrimonio informativo aziendale (Corporate Portal). Ma abbiamo finora trascurato un tema di grande rilevanza, la Business Intelligence, in quanto finora sembrava essere appannaggio solo della grande azienda, capace di impiantare sistemi di analisi del business importanti a fronte di necessità di viste delle metriche dello stesso da parte di molte funzioni aziendali e secondo logiche variegate. La capacità di reazione al mercato e la facoltà di prendere le decisioni migliori si basano - per tutte le aziende, indipendentemente dalla dimensione - sulle informazioni disponibili, tanto all interno quanto all esterno dei sistemi informativi esistenti. Il presente dossier si pone come obiettivo un analisi delle tendenze in atto nella Business Intelligence (di seguito anche abbreviata BI,) sia attraverso dati di mercato, sia con una presentazione di alcune maschere caratteristiche, partendo - come sempre - dai concetti base del management. Solo così, infatti, è possibile comprendere le motivazioni profonde che rendono indispensabili sistemi per l analisi dei dati e la loro interpretazione, e di contro i rischi cui si va incontro se questi sistemi non sono presenti: la sensazione, che poteva essere ammessa in situazioni di bassa complessità aziendale, non è pensabile quando devo gestire persone e processi e valutare le performance per decidere la rotta per il futuro. Prima di addentrarci nel tema della business intelligence, ci pare indispensabile dedicare alcune pagine nel tentativo di rendere più accessibili i concetti che stanno dietro al termine Business Intelligence. Pagina 4 di 23

5 1. Alcune definizioni L espressione Business Intelligence venne coniata all inizio dagli anni 90 da un analista di Gartner, Howard Dresner, e viene utilizzata per indicare tutti i processi, le tecnologie, i tool e le metodologie necessari alle aziende per gestire e utilizzare in maniera strategica il bagaglio di dati a loro disposizione. Dati che devono essere raccolti in un magazzino dati, il Data Warehouse e successivamente analizzati, interpretati e rappresentati grazie a OLAP, Data Mining e strumenti di reporting. Va tenuto presente peraltro che con il termine BI si possono ugualmente intendere: Un insieme di processi di business La tecnologia utilizzata per tali processi Le informazioni che da tali processi si ottengono Lo schema di seguito sintetizza e semplifica l architettura di una piattaforma di Business Intelligence, permettendone una comprensione nei suoi principi base. Come si vede, diversi sono gli elementi che compongono la Business Intelligence (BI). Il magazzino dati, il Data Warehouse, è l applicazione fondamentale, perché permette di contenere in un unico deposito tutti i dati afferenti all azienda, tanto interni ai sistemi dell azienda, quanto esterni: l applicazione è infatti in grado, grazie a tool specifici detti ETL (Extract-Transform-Load), di integrare dati provenienti da varie fonti (con lo scopo ultimo di facilitare l analisi e il Reporting dei trend del business) e identifica altresì il processo che ne deriva. Pagina 5 di 23

6 Figura 1 - Architettura di una piattaforma di Business Intelligence Fonte: Università di Bologna Secondo di W.H. Inmon, autore della prima definizione di Data Warehouse, l applicazione deve presentarsi: Integrata. È un requisito fondamentale in quanto il Data Warehouse è il magazzino in cui confluiscono dati di varia provenienza. Pagina 6 di 23

7 Orientata al soggetto. Secondo questa caratteristica i dati devono essere facilmente letti o elaborati dagli utenti. Non volatile. I dati contenuti in un Data Warehouse sono accessibili in sola lettura, non possono cioè essere modificati dall utente. Dipendente dal tempo. In un Data Warehouse i dati memorizzati sono sempre accompagnati a riferimenti temporali. Normalmente un Data Warehouse permette di accedere a dati compresi in un intervallo di tempo più esteso rispetto a un sistema gestionale 1. Dal Data Warehouse si distingue parzialmente il Data Mart, che, strutturalmente identico al primo, se ne differenzia per il fatto di contenere un minore volume di dati, riferiti a una specifica unità di business o a una singola area aziendale (e non riguardano l impresa intesa complessivamente come nel caso dei Data Warehouse). Una volta raggruppati i dati nel magazzino centrale, si può procedere ai processi di BI veri e propri. I principali strumenti utilizzati sono: Gli OLAP (OnLine Analytical Processing), che consentono effettuare, in tempo reale e in modo interattivo, l analisi e la visualizzazione delle informazioni elementari contenute dei Data Warehouse. I dati vengono accorpati e/o incrociati con differenti modalità in modo da ottenere risposte rapide ed esaurienti alle esigenze dell utente. Le funzionalità attraverso cui può essere effettuata l analisi sono di due tipi: Slice & Dice: le informazioni sono analizzate fissando una dimensione e osservando il comportamento delle altre a seconda di come cambia la prima. Drill: i dati possono essere analizzati a un livello di dettaglio crescente (Drill down) o decrescente (Drill up). Data Mining, vale a dire le soluzioni che permettono di scoprire le informazioni che si celano all interno dei grandi volumi di dati contenuti nei Data Warehouse. Le elaborazioni condotte con tecniche e strumenti di Data Mining consentono agli utenti di estrapolare correlazioni significative tra gruppi di dati omogenei o eterogenei che siano. Le tecniche attraverso cui il Data Mining viene realizzato si basano su 1 Si definiscono gestionali i sistemi orientati ad ottimizzare le operazioni che quotidianamente sono necessarie alla gestione di un azienda, come l inserimento di un nuovo ordine o di una Pagina 7 di 23

8 metodologie statistiche e matematiche e si distinguono in: alberi decisionali (o decision tree), cluster analysis, reti neurali e regole di associazione e sequential pattern 2. Uno degli ambiti in cui l applicazione del Data Mining si rivela particolarmente proficua è il Marketing. In questo senso il Data Mining rappresenta lo strumento che permette di valorizzare pienamente il significato delle informazioni raccolte attraverso i sistemi di CRM. Reporting: gli strumenti che consentono di rappresentare graficamente le informazioni analizzate con gli strumenti precedentemente presentati A livello di reporting, alcuni output caratteristici possono essere identificati in: Key Performance Indicator (KPI), vale a dire metriche di business, finanziarie e non, che servono per misurare i fattori critici di successo di un azienda e dal cui monitoraggio è possibile misurare il progresso verso gli obiettivi di business. La Balanced Scorecard, introdotta da Norton e Kaplan nel 1992, è un insieme di metodi e strumenti per tradurre la visione e gli obiettivi aziendali in indicatori, che vengono poi monitorati attraverso la struttura organizzativa, a diversi livelli, per la verifica di metriche di prestazione che portano al successo dell azienda. Si tratta di una applicazione della Business Intelligence, condivisa e diffusa attraverso l organizzazione, a tutti i livelli, che permette di legare il sistema premiante alle prestazioni di ogni dipartimento aziendale, quando non di singole unità. I cruscotti, vale a dire rappresentazioni dei dati, solitamente ad hoc, che offrono un elevato livello di leggibilità, grazie alla modalità di visualizzazione dei dati. Si vedano gli esempi nei paragrafi successivi. Oggi si parla anche di BPM (Business Performance Management 3 ), che rappresenta la seconda generazione della BI. Rispetto alla Business Intelligence, il BPM si focalizza sui fattura ecc. Di conseguenza, i dati operazionali sono quelli memorizzati a seguito dei processi gestionali. 2 3 Per un approfondimento del tema si rimanda al white paper Overview sulle tecniche di Data Mining elaborato da SPSS e scaricabile in formato pdf all indirizzo Web: O in alcuni casi di CPM, Corporate Performance Management (Gartner). Pagina 8 di 23

9 processi del business come la pianificazione e la previsione: migliora i processi creando cicli di feedback. Grazie a revisioni continue e in tempo reale è possibile identificare i problemi, circoscriverli e risolverli prima che diventino troppo importanti. Il BPM, inoltre, racchiude i processi di budgeting, chiusura e consolidamento dei dati, fino al reporting, assumendo un ruolo primario per la governance dei processi, in particolare nel mondo Finance. 2. L andamento del business: conoscere il presente per anticipare il futuro, ovvero in vantaggi della BI In un paragrafo dedicato si vedrà come, anche nell implementazione di soluzioni di BI, ci siano errori ricorrenti, che possono vanificare, in tutto o in parte, i risultati attesi in termini di dominio del business, del controllo delle performance aziendali e delle previsioni sugli andamenti futuri. Prescindendo da questi errori, che ricorderemo affinché non si ripetano, gli obiettivi che permette di raggiungere la Business Intelligence sono di notevole impatto sulla gestione dei processi aziendali, sulla definizione delle strategie di business e sulla loro successiva implementazione. L enorme massa di dati presente in azienda, infatti, rappresenta - se ben alimentata e strutturata - il patrimonio da cui partire per qualunque analisi. I dati sistematicamente raccolti da altre applicazioni (gestionali, CRM, per citare le principali) rappresentano un patrimonio enorme e una grande opportunità di trarre informazioni per una successiva interpretazione. Negli investimenti in Information Technology oggi si presta particolare attenzione a quelle applicazioni che permettono di migliorare gli output decisionali, grazie a più efficienti e efficaci operazioni di estrapolazione, monitoraggio e analisi dei dati che popolano i repository aziendali. È stato calcolato che l ammontare di dati a disposizione di un impresa raddoppia ogni cinque anni, in parte perché la loro raccolta è ormai automatizzata, in parte perché sta crescendo l attenzione per interpretare i segnali che questi dati forniscono, fatto che porta a conservare in modo diverso dati una volta trascurati o a generarne di nuovi. Un esempio: un azienda commerciale che ha tra le metriche del business il tasso di conversione di offerte in ordine si pone come obiettivo di monitorare le motivazioni del successo/insuccesso di ogni singola offerta. Oltre ai dati della stessa, inclusi nel sistema gestionale, dovrà catalogare sistematicamente e riportare a sistema l esito di ogni Pagina 9 di 23

10 singola offerta (aumento della mole dati da gestire), per trarne utili informazioni circa scoutistica applicata per cliente, segmento di clientela, codice e famiglia di prodotto. Questo permetterà di migliorare la qualità dell offerta e pertanto il tasso di conversione in ordine. La rapidità nel rendere disponibili tali elaborazioni è un fattore critico per migliorare la performance della gestione dell azienda o di singoli processi, per poter intervenire con tempestività e correggere eventuali anomalie Aree di applicazione Numerosi sono gli ambiti applicativi in cui la BI può essere utilmente impiegata, al di là del più tradizionale controllo di gestione. Controllo di gestione Forse l applicazione più diffusa, anche se non necessariamente con strumenti di Business intelligence, riguarda l analisi dei costi ad esempio per la determinazione dei costi di prodotto/commessa, l implementazione di activity based accounting, modelli di analisi dei costi standard e imputazione dei costi diretti. Analisi delle vendite Non solo il confronto tra budget e vendite effettive, possibile a livelli di dettaglio di singolo codice prodotto, per singolo cliente e per periodo, ma anche indicatori più sofisticati, che prendono in esame gli esiti delle offerte e le relative motivazioni. Spaccati di dati molto analitici e anche analisi di correlazioni per identificare cause e introdurre azioni correttive, individuazione dei comportamenti dei clienti, previsione e anticipazione delle scelte future. La BI è di supporto nell analisi e pianificazione commerciale, alla definizione delle strategie di marketing, segmentazione della clientela, controllo della soddisfazione dei clienti in relazione a attività o fatti specifici, della qualità del prodotto e del livello del servizio post vendita. È grazie, ad esempio, alla Business Intelligence, che Amazon è in grado di incrociare i dati di migliaia di clienti, raccolti dalle applicazioni di CRM, per proporre prodotti cross chi ha acquistato questo ha scelto anche quello e cercare così di aumentare lo scontrino Pagina 10 di 23

11 medio. L analisi dei dati delle carte fedeltà dei supermercati è un altro esempio: potrei inviare buoni sconto a domicilio in funzione dei comportamenti di acquisto del cliente. Se sta acquistando prodotti per l igiene del neonato potrò offrire buoni sconto sulle pappe e i biscotti. E questo è un utilizzo del dato. Il secondo riguarda la pianificazione della produzione o del riassortimento, nel caso del supermercato: quali prodotti devo avere a scaffale, in quali quantità, in quali giorni della settimana, oppure quali codici lancio in produzione anche aggiungendo quantità previsionali per raggiungere il lotto minimo. Un altra informazione importante riguarda campagne e promozioni: quali clienti sono sensibili a sconti e quali a premi, quale redemption per campagne di couponing, di webmarketing, Si possono poi integrare elementi quantitativi con altre informazioni qualitative, per capire non solo se ha acquistato oppure no, ma anche le motivazioni per cui un certo fatto è successo, con un Document Warehouse. Analisi degli ordini Lo stato degli ordini necessita continuo monitoraggio, in quanto da questo deriva la soddisfazione del cliente. Si tratta molto spesso di un indicatore richiesto dal sistema di qualità, soprattutto se si pensa a tempi di evasione e controllo di eventuali ritardi, ma anche la situazione di ordini inevasi o in corso di evasione. Chi fa ecommerce sa bene che il cliente ormai si aspetta il tracking del proprio ordine, per cui si è attrezzato con sistemi in grado di informare automaticamente il cliente ad ogni step di avanzamento: ricezione ordine, passaggio al magazzino per la preparazione, consegna al corriere. Da qui in avanti sarà il tracking della spedizione a mantenere informato il cliente. Ma il monitoraggio degli ordini permette di identificare anomalie nel comportamento dei clienti, segnalando anche eventuali situazioni di pericolo: il rallentamento dei volumi acquistati o l assenza di ordini da parte di uno o più clienti potrà essere evidenziato immediatamente, senza attendere lunghe consuntivazioni periodiche. Gestione acquisti e fornitori Le scorte a magazzino, sia di materie prime che di prodotto finito, rappresentano un immobilizzazione e pertanto un costo da ottimizzare. Poter gestire congiuntamente, all interno di modelli previsionali, le informazioni sui lead time dei fornitori, sugli andamenti della domanda di prodotto finito e sui tempi di lavorazione (tenuto conto dei carichi di lavoro), permette di ottimizzare questi flussi. Il monitoraggio dei costi di Pagina 11 di 23

12 acquisto, della qualità dei materiali, la possibilità di valutare costantemente i fornitori sulla base di indicatori di performance costruiti ad hoc che tengano conto tanto del prodotto quanto del servizio fornito Quali informazioni / rappresentazioni Le informazioni presenti in azienda sono numerose e risiedono in aree e sistemi anche molto diversi, mentre i fruitori dei dati necessitano di indicatori di facile lettura e immediata interpretazione. Se i dati sono tipicamente numeri indice, indicatori di performance (KPI), scostamenti rispetto a valori attesi (di budget o di livello di qualità, qualunque sia l unità di misura), confrontati nel tempo o rispetto a valori obiettivo variamente definiti, le loro rappresentazioni sono molteplici: dalle più tradizionali tabelle (tipo excel) con grande quantità di dati ma che richiedono maggior sforzo nella lettura, ai cruscotti, dove con il gioco degli indicatori o dei semafori emerge immediatamente ogni eventuale anomalia. Figura 2 - Esempi di cruscotto Fonte: Pagina 12 di 23

13 Fonte: Come si vede dagli esempi riportati, dalla lettura di un indicatore posizionato ad esempio sul giallo, posso scendere a maggior dettaglio (drill down, in gergo) per analizzare più in profondità le cause, senza perdere tempo per vedere i dati analitici di tutte quelle variabili che hanno un valore ampiamente sufficiente (verde dell indicatore o del semaforo). Appare quindi evidente come anche lo sforzo di analisi e interpretazione dei dati e delle cause che hanno determinato un risultato anomalo (non conforme alle attese) sia concentrato solo su un numero inferiore di numeri e tabelle, aumentando efficienza (capisco le cause in un tempo minore) ed efficacia (posso leggerle meglio, avendo i dati analitici di grande dettaglio) di interpretazione e ricerca delle soluzioni! 3. L andamento del mercato Analizzare le tendenze del mercato è sempre un utile esercizio, che ogni azienda dovrebbe compiere, per capire come stanno orientando le proprie scelte di investimento i Pagina 13 di 23

14 concorrenti e quali sono i trend in atto (anche se a volte si tratta di grandi mode) dei quali è necessario tener conto, in quanto potrebbero modificare gli assetti competitivi del mercato, definendo nuovi fattori chiave per competere, attraverso aumenti di efficacia ed efficienza a livello complessivo o di singolo processo Il mercato mondiale Il primo dato che emerge, infatti, evidenzia come il mercato delle applicazioni di BI sia in continua crescita, con un tasso che Gartner identifica al 6% circa tra il 2005 e il 2006 e che dovrebbe stabilizzarsi intorno al 7,3% per i prossimi 5 anni, con un mercato mondiale che dovrebbe passare dagli attuali 2,5 miliardi di dollari a circa 3 nel Per quanto riguarda il BPM, l ultima stima fornita da Gartner riguarda il 2003, con una quantificazione del mercato in 520 milioni di dollari e una crescita prevista al 2009 che porta a superare i 900 milioni di dollari 4, anche se alcuni analisti indicano per il 2006 una crescita superiore al 30% 5. A supportare queste previsioni c è un fatto di mercato importante: secondo la stima di Gartner una percentuale compresa tra il 50 e il 60% delle grandi aziende utilizza ancora excel quale principale strumento per il budgeting, mentre molti fanno anche il consolidamento dei dati con excel. Questo significa un ampio mercato potenziale. Se si aggiunge che gli operatori dell offerta hanno consolidato le applicazioni disponibili per il BPM, che integrano budgeting, pianificazione, forecasting, financial reporting, con un offerta che in molti casi è più sofisticata di quanto non richiedano gli utenti. Questo fa pensare che la crescita stimata per il futuro sia ampiamente realizzabile. Per quanto riguarda i player presenti sul mercato, questi sono e continueranno ad essere molto numerosi, fatto che impedirà la rapida crescita e l affermarsi di uno o pochi operatori nel breve periodo, secondo Gartner. I player presenti sul mercato possono essere suddivisi secondo la logica della specializzazione. A fianco degli specialisti, da sempre focalizzati sulla Business Intelligence (Actuate, Business Objects, Cognos, Hyperion Solutions, MicroStrategy, Information Builders e SAS Institute), stanno facendosi spazio sul mercato i fornitori di database (Oracle e Microsoft) da un lato, e i 4 Market Focur: Corporate Performance Management, Worldwide, Gartner non ha condotto successivi aggiornamenti, ma ha evidenza di come i dati di mercato crescano secondo un trend che ne denota un buono stato di salute. Pagina 14 di 23

15 venditori di applicazioni (SAP e Siebel, ora Oracle). C è poi un quarto gruppo di operatori, di piccole dimensioni e con un offerta innovativa e un interessante posizionamento di prezzo (ad esempio Applix, arcplan, Panorama Software, ProClarity e QlikTech) che si stanno facendo strada. Figura 3 - Magic Quadrant per le piattaforme di Business Intelligence Fonte: Gartner 1Q06 Il posizionamento, all interno del Magic Quadrant che Gartner elabora periodicamente, si vede il predominio di Cognos tra i leader, anche se la raccomandazione è di scegliere il fornitore non tanto in base al posizionamento attuale o passato nelle 4 aree, bensì in 5 Fonte: Gartner, Magic Quadrant for CPS Suites, Pagina 15 di 23

16 base all ambiente in cui l azienda stessa opera, i requirement rispetto al software e le competenze ricercate. In molti casi, infatti, fornitori che si trovano nei quadranti Challenger, Visionaries o Niche Player possono rappresentare la scelta migliore per l azienda. Secondo stime IDC del 2003, il mercato della Business Intelligence a livello europeo avrebbe dovuto valere circa 2,5 miliardi di dollari nel 2006, dato che è stato notevolmente ridimensionato, con crescite previste del 15% Il mercato italiano Secondo gli osservatori del mercato italiano, l attenzione dedicata alla Business Intelligence è in crescita, in quanto aumenta la sensibilità verso il tema dell analisi dei dati per prendere decisioni migliori e per correggere la rotta. Secondo i dati pubblicati da IDC a seguito della Business Intelligence and Business Performance Conference 2006, risulta che il mercato italiano è in crescita per entrambi i comparti, con un fatturato che per la Business Intelligence passerà dai 151 milioni di Euro nel 2006 a 175 nel 2008 e quello delle applicazioni di Business Performance Management passerà da 31,1 milioni di Euro del 2006 ai 37,7 nel Si riporta, per un confronto storico, il dato pubblicato in una precedente ricerca MATE 7, dove il valore del software per business intelligence e data warehouse si attesta intorno ai 125 milioni di Euro, a fronte di circa 275 milioni di servizi. Secondo Fabio Rizzotto, IT Research Manager di IDC Italia, le aziende sono chiamate ad un maggiore sforzo di efficienza e trasparenza rispetto al passato. Lo chiedono le nuove normative, i mercati sempre più competitivi. la creazione di punti unici di accesso, architetture unificanti, strumenti di analisi approfondita sono sempre più richiesti, ma parallelamente si lavora nella direzione di un consolidamento delle fonti dati. Importante è poi la paternità del progetto e la diffusione degli utenti: se la consapevolezza è aumentata ovunque, oggi sono anche le singole linee di business a sollecitare l implementazione di soluzioni di gestione dell informazione. Sempre secondo 6 7 Si noti la costante difficoltà di confrontare dati di fonti differenti, in quanto diversi sono spesso gli insiemi di riferimento, oltre alle metodologie per stimare il mercato. Derivante da una ricerca condotta da NetConsulting per SAS Italia nel Pagina 16 di 23

17 IDC, non emerge ad oggi un modello unitario, ma le imprese adottano soluzioni che meglio soddisfano le proprie esigenze, che tengono spesso conto di scelte fatte in passato. Il tema chiave è la qualità del dato, che spesso risiede in sistemi diversificati. Tanto nel settore privato quanto in quello pubblico, a fronte della crescente complessità dei processi interni e della necessità di integrarsi a sistema con i propri partner esterni, risulta difficile immaginare che i tradizionali fogli excel possano essere anche lontanamente sufficienti: anche qualora i risultati in termini di informazioni fossero sufficienti e confrontabili, manca completamente il concetto di real time e le ore di lavoro necessarie per l estrazione, l analisi e la successiva rappresentazione dei dati sono ormai un investimento ingiustificato nella maggior parte dei casi, a fronte di sistemi di facile interrogazione e aggiornamento, dando per scontata in un caso come nell altro la qualità dei dati di partenza, che in realtà rappresenta un nodo di soluzione a volte più complessa rispetto all implementazione del progetto da un punto di vista meramente applicativo. L ultima ricerca condotta da MATE sulle PMI italiane risale al 2003, con una previsione per i tre anni successivi. I dati principali che erano emersi è che presso il 26% del campione è presente qualche soluzione di BI. La concentrazione è maggiore presso quelle aziende che considerano se stesse innovative, vale a dire che considerano l innovazione tra i fattori critici di successo per la propria realtà. L area maggiormente interessata dalla Business Intelligence è quella commerciale-vendite, con soluzioni fornite da Microsoft. L obiettivo che ha spinto le aziende a investire nella BI è la comprensione dei dati, fatto altamente strategico per governare meglio l azienda (per il 65% delle aziende che hanno già investito). Un dato emerso dalla ricerca e abbastanza allarmante riguardava le aziende sprovviste di sistemi di BI: a frenare l investimento non erano tanto costi e tempi, quanto la mancata percezione di una effettiva utilità e pertanto un valore che giustificasse l investimento. La sensazione di chi scrive, maturata attraverso anni di consulenza a contatto con imprese di piccole e medie dimensioni in ambito marketing e vendite, è che la situazione non sia molto migliorata. Restano spesso senza risposta le domande basilari per condurre un analisi e per prendere le successive decisioni strategiche e operative: la concentrazione del fatturato nei primi x clienti e y prodotti, le variazioni rispetto all anno precedente, le analisi ABC, Nelle situazioni migliori si lavora con delle pivot excel che necessitano però di elaborazioni manuali. Pagina 17 di 23

18 4. Avvertenze per l implementazione Prima di implementare una soluzione di CRM, è necessario - come d altronde per ogni progetto 8 - avere in mente un piano strategico che individui con chiarezza obiettivi e funzionalità dell applicativo. Persone, Processi e Tecnologia sono i tre ingredienti per il successo. Deve esserci coerenza tra di loro, senza trascurare aspetti specifici dell azienda che deve fare l investimento, che porterà a disegnare gli accessi e le viste dei dati per i diversi utenti interessati. Considerate tutte le variabili rilevanti, il prezzo (che in molti casi fa optare a priori per soluzioni standard on demand) diventa uno degli elementi per scegliere la soluzione migliore. Figura 4 - I tre ingredienti per il successo Persone Processi Tecnologie Fonte: MATE Come già indicato in precedenza, nessun cambiamento può essere attuato in maniera efficace, senza agire sui tre attori coinvolti, e molto spesso la resistenza al cambiamento deriva dalle persone. 8 Molto spesso l IT induce nell errore di ritenere che, acquistando una soluzione completa e performante, questo sia sufficiente a mettere in moto tutti i cambiamenti interni di processi e di comportamenti delle persone, che invece richiedono il massimo della cura, attraverso un adeguata comunicazione, condivisione e monitoraggio del successivo utilizzo. Pagina 18 di 23

19 L introduzione di una innovazione tecnologica può rappresentare pertanto l occasione per rivedere processi e modificare le modalità operative delle persone. Chiaramente, perché ciò produca i risultati attesi e sperati è necessaria un attenta analisi degli obiettivi che si intendono perseguire, un confronto con le migliori pratiche esistenti, senza trascurare la formazione delle persone che dovranno modificare i propri comportamenti: non sarà tanto l apprendimento e la pratica dello strumento ad ostacolarne l adozione (i sistemi sono sempre più orientati all utente e le logiche di utilizzo hanno ormai raggiunto un buon livello di intuitività), quanto il superamento di resistenze verso sistemi che - se non ben venduti all interno dell azienda - verranno percepiti come ulteriori carichi di lavoro immediati a fronte di chissà quali vantaggi futuri. Quello che emerge da ricerche diverse è che - nonostante i dichiarati dei CIO, molte aziende utilizzano la Business Intelligence a fini tattici e non sono ancora riuscite a farne buon uso a fini strategici. Se l obiettivo era prendere decisioni migliori, in pochi casi l obiettivo è stato raggiunto, perché la BI è stata usata per raggiungere obiettivi di efficienza, taglio dei costi e adeguamento alle normative. Pertanto, si possono fornire utili avvertenze per ottenere i benefici che gli applicativi promettono, anche a livello strategico. 1. Il commitment Non è sufficiente implementare la soluzione, questa poi non funziona da sé. Poiché è necessario un allineamento interno su diversi aspetti, non ultimo quello della qualità dei dati, sono necessari un coinvolgimento di tutti gli enti fruitori (non solo dell IT) e la sponsorship dall alto. 2. Non lasciare tutto in mano all IT Se è vero che al responsabile dei sistemi informativi è sempre più demandata una conoscenza delle logiche del business, nella progettazione di sistemi volti a monitorarlo è necessaria una comprensione chiara e intima del business stesso, che richiede l intervento del management di primo livello. 3. La trasparenza dei numeri Spesso l implementazione di sistemi di Business Intelligence trova resistenze da parte dei beneficiari, a volte lecite, in quanto il dato puntuale presente nel sistema in alcuni casi deve essere modificato per una corretta rappresentazione del fenomeno (ad esempio in Pagina 19 di 23

20 un azienda che lavora a commessa il lancio di un ordine per il magazzino può creare confusione se devo rappresentare il fatturato futuro sulla base degli ordini: il cliente infatti ritirerà solo una quota del prodotto nel periodo successivo, dato che a sistema non è presente), in altri casi il dato veniva addomesticato rispetto agli obiettivi dell ente produttore del report. 4. La qualità del dato La qualità del dato è una criticità che può portare al fallimento del progetto, in quanto le fotografie che traggo dalla BI non sono fatte partendo da situazioni corrette. Gartner stima che per questa ragione fallirà almeno il 50% dei progetti avviati: si tratta di una stima pesante, che deve ben far riflettere sulle azioni da mettere in campo prima di avviare un progetto di BI. Purtroppo il tema è spesso sottovalutato, oppure - quando l azienda ha la consapevolezza del punto debole - il fornitore di software vende i propri sistemi e algoritmi come la soluzione capace di garantire la qualità del dato 9, qualità che invece deve nascere con il dato stesso. 5. Meglio tutto subito oppure un passo alla volta? Sicuramente la soluzione più economica riguarda un impianto complessivo della piattaforma, che però dovrà evolvere nel tempo. Oggi le nuove esigenze di analisi richiedono una risposta in tempi molto brevi, con la costruzione di nuovi indicatori e rappresentazioni dei dati, oltre alla possibilità di aggregare e analizzare nuovi dati. 6. Il cruscotto è la soluzione di tutti i problemi La semplicità di rappresentazione dei fenomeni attraverso interfacce grafiche quali i cruscotti rischia di banalizzare l impianto del progetto: il cruscotto, di facile e chiara interpretazione per chiunque, è spesso il frutto di attività tutt altro che banali, sulle quali a volte si sorvola con una certa leggerezza. Dalla bontà del disegno e dalla qualità dei dati potranno derivare strumenti strategici, con alto contenuto di analisi e spiegazione dei fenomeni, e non solamente rappresentazioni della realtà più gradevoli delle vecchie tabelle excel. 9 Vale a dire: parto da un dato scadente, lo frullo con gli algoritmi e ne ottengo uno di ottima qualità! Pagina 20 di 23

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