journal tutto PArte dalla conoscenza del dato N.2 MAGGIO 2011

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1 N.2 MAGGIO 2011 journal Business Intelligence: tutto PArte dalla conoscenza del dato CASO UTENTE In uno scenario in cui la competitività e le istituzioni regolamentari impongono sempre più rigore nel time to market, nella qualità dei processi e nella filiera data driven, la profonda conoscenza del dato diventa l elemento cardine per poter effettuare analisi efficaci e di supporto ai decisori di business. Guardiamo, in proposito, l esperienza Bnl In un mondo caratterizzato da repentini cambiamenti che interessano anche la cronaca economica e finanziaria, emerge l esigenza forte da parte delle istituzioni bancarie e finanziarie di poter disporre di dati per analizzare accadimenti, modelli analitici in grado di prevedere scenari a breve medio termine, strumenti di simulazione necessari a verificare l efficacia delle soluzioni ipotizzate. In questo contesto l It assurge ad attore principale nel momento in cui il dato è equiparato a tutti gli altri asset aziendali. Con questa premessa, Maurizio De Marinis, responsabile del comparto Data Warehouse Crediti del dipartimento Sistemi Informativi di Bnl, evidenzia come la profonda conoscenza dei dati aziendali rappresenti il punto di partenza per analizzare l andamento del business, identificare i possibili e probabili scenari futuri al fine di prendere decisioni strategicamente valide e corrette. Il dato, in sostanza, è la base di tutte le strategie e tecniche di Business Intelligence e Business Analytics. Ed è anche l elemento portante attorno al quale, in Bnl, sono stati valutati gli interventi di intelligence da effettuare. I driver che, in genere, indirizzano interventi di intelligence sui dati sono sostanzialmente due - osserva De Marinis -: ridondanze non controllate su sistemi di sintesi, con inevitabili ambiguità nella pubblicazione di indicatori critici, e mancanza di un linguaggio comune tra le varie funzioni di Business verso l It. Questo ultimo punto ha rappresentato, a livello di scenario Maurizio De Marinis, responsabile del comparto Data Warehouse Crediti del dipartimento Sistemi Informativi di Bnl...Competitività che, anche per le istituzioni finanziarie e bancarie, si è fatta più pressante nel corso dell ultimo decennio, portando i decisori di business a chiedere sempre più supporto e proattività ai dipartimenti It

2 di mercato, una considerevole distorsione semantica tra la richiesta e la produzione di dati, precisa il manager. Il tutto in uno scenario in cui la competitività e le istituzioni regolamentari impongono sempre più rigore nel time to market, nella qualità dei processi e nella filiera data driven. Competitività che, anche per le istituzioni finanziarie e bancarie, si è fatta più pressante nel corso dell ultimo decennio, portando i decisori di business a chiedere sempre più supporto e proattività ai dipartimenti It. Ma quali sono i dipartimenti o la tipologia di utenti che necessitano di Business Intelligence. E a supporto di quali operazioni e scelte decisionali?, chiediamo a De Marinis: I dipartimenti maggiormente interessati alla Business Intelligence, in questo particolare momento, sono sicuramente le direzioni rischi e quella commerciale, risponde il manager: Per quanto riguarda le necessità informative, queste si sono rivelate assolutamente in linea con la Piramide di Bill Inmon [colui che coniò il termine data warehouse nel 1990, dandone questa definizione: l insieme delle strutture dati e degli strumenti necessari per ottenere, a partire dai dati operazionali prodotti e gestiti da un sistema informativo aziendale, informazioni utili ai manager come supporto alle decisioni ndr]. La Piramide di Inmon vede al vertice pochi utenti dotati di prodotti estremamente sofisticati di data mining analitici, utilizzati per il calcolo di modelli nell ambito del Risk Management o della Customer Insight; al centro lo strato di middle management caratterizzato da necessità informative di Reporting ed Analisi su un numero finito di dimensioni con possibilità di navigare gerarchie (Drill/Roll) ed operazioni di Pivoting (interazioni righe/colonne); alla base un numero considerevole di utenti soddisfatti da Reporting massivo quantitativo. La tecnologia, l It e il Business: tris d assi L esperienza mi porta ad affermare che il coinvolgimento dell It, fin dalle fasi iniziali, è fondamentale nella Business Intelligence come in nessun altro Realize per il Balanced Scorecard Il Balanced Scorecard (Bsc), strumento di sorveglianza strategica, si pone l obiettivo di tradurre le strategie competitive in indicatori di performance (scorecard) assicurando l equilibrio (balance) tra le prestazioni di breve termine e quei fattori non finanziari che dovrebbero condurre l impresa a prestazioni competitive superiori e sostenibili nel tempo. Akhela, grazie alla sua metodologia Realize, aiuta a disegnare efficacemente e gestire adeguatamente un sistema che tenga conto dei fattori critici di successo per le aziende: - l individuazione dei driver più efficaci rispetto sia al settore di appartenenza sia agli obiettivi che ci si pone con l implementazione del sistema di Bsc; - il coinvolgimento delle persone chiave (Key Users) e la condivisione del progetto, mediante iniziative ad-hoc, all interno dell azienda; - il reperimento, l organizzazione e la diffusione dei dati relativi alle metriche e ai target desiderati che può rivelarsi estremamente complesso ed oneroso. Soffermandosi sugli aspetti di realizzazione/implementazione del progetto di Business Intelligence, De Marinis precisa come, in realtà, non si possa parlare di un progetto specifico in quanto le attività legate alla Business Intelligence sono più assimilabili ad un cantiere permanente sempre in movimento ambito: dallo studio della normativa (per esempio Basilea II) fino ad arrivare al disegno della soluzione, evidenzia De Marinis quando chiediamo qual è stato il ruolo dell It nella fase iniziale di comprensione della problematica e nel disegno della soluzione/servizio It. Approfondendo la discussione sugli aspetti di cooperazione tra It e Business, De Marinis aggiunge: Nel nostro caso specifico, si è scelto, d accordo con il Management, di creare una metodologia che abilitasse un linguaggio comune e fosse supportata da strumenti di Master Data Management (custom) e tool di Data Quality (di mercato). L interazione tra It e Management è stata continua e circolare, aggiunge il manager evidenziando come questa sia l elemento di natura organizzativa più importante in assoluto. Dal punto di vista strettamente tecnologico, i layer applicativi e tecnologici implementati in Bnl sono in linea con le metodologie Business Intelligence più diffuse. In particolare, parliamo di Data Warehouse utilizzato su due differenti livelli, con il disaccoppiamento delle sorgenti dati con la possibilità di separare l elaborazione analitica Olap - Online Analytical Processing da quella transazionale Oltp - Online Transaction Processing. La tecnologia Oltp Business Analytics, l offerta di Akhela 1) Offerta Vertical Business Analytics Progetti complessi di Data Warehouse Strumenti di Front End, Query Analysys, Kpi, Bsc Analisi Predittiva: Business Analytics 2) Offerta Knowledge Management Analisi semantica, text analisys, dati non strutturati Reputation Analysis Semantic Web 3) Offerta Mobile Business Intelligence Export Reportistica su sistemi Mobile (ipad, iphone.) Sviluppo applicazioni dedicate alla BI

3 non prevede la creazione di banche dati separate, infatti le analisi vengono effettuate direttamente sui dati di esercizio. Questa soluzione permette di avere i dati sempre aggiornati ed evita fasi intermedie di trasformazione degli stessi, tuttavia per la sua stessa natura non è facilmente applicabile in situazioni dove la quantità di dati da analizzare sia molto elevata ed in questi casi viene generalmente preferito l utilizzo di analisi di tipo Olap. La scelta di disaccoppiare le sorgenti dati permette di gestire facilmente delle differenti granularità temporali dei dati operazionali e analitici, separando, appunto, il carico transazionale da quello analitico. Sono presenti in Bnl anche tools di Etl (sistemi che automatizzano i processi di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati in un sistema di sintesi come il Data Warehouse) in grado di auto documentare le trasformazioni sui dati; tools di analisi e reporting in grado di soddisfare le esigenze del management in perfetta sintonia con i profili precedentemente descritti relativi alla piramide di Inmon. Un cantiere sempre aperto Soffermandosi sugli aspetti di realizzazione/implementazione del progetto di Business Intelligence, De Marinis precisa come, in realtà, non si possa parlare di un progetto specifico in quanto le attività legate alla Business Intelligence sono più assimilabili ad un cantiere permanente sempre in movimento. Nelle fasi iniziali, tuttavia, un punto di attenzione importante è stato rappresentato dalla convivenza, nello stesso ambiente tecnologico, di applicazioni differenti che generano dati e informazioni molto diversi, usate per scopi e finalità varie con livelli di servizio alquanto difformi (che rendono quindi più complesse le operazioni analitiche), ha evidenziato il manager di Bnl. Oggi esiste un disaccoppiamento applicativo tra alcuni sistemi operazionali e/o di sintesi garantito dal Data Warehouse (che, come si diceva, opera su più livelli e quindi recupera dati da più sorgenti distinte e consente analisi di tipo differente, indipendentemente dalle applicazioni e dai sistemi da cui provengono i dati; il tutto in un unico strato software, quello del Data Warehouse), con conseguente diminuzione delle interfacce peer to peer (cioe dell utilizzo del peer-to-peer a livello di database, spesso sfruttata come tecnologia per amministrare vari database indipendenti, in vari peer-nodi, permettendone la comunicazione tramite la traduzione dei dati. In particolare il peer-to-peer database permette la manipolazione dei database e la propagazione delle modifiche attraverso la rete, effettuando inserimenti e cancellazioni di dati. Con tale sistema però potrebbero verificarsi delle inconsistenze nei dati). Questo ha comportato risparmi consistenti sull utilizzo di mips z/os e un globale ulteriore aumento della qualità per l assenza di ridondanze non controllate, conclude De Marinis. per quanto il biennio sia stato tra i più difficili per l economia mondiale, gli investimenti in sistemi di BI sono cresciuti in modo rilevante, a un tasso che supera il 7% annuo Quali strade per la nuova intelligence? La Business Intelligence continua a crescere sempre più nella sua diffusione presso gli utenti e nella sua capacità di fornire al management un immagine globale dell impresa e del mondo in cui si muove in modo da poterne sviluppare la competitività. Lo dimostra l Osservatorio Business Intelligence del Politecnico di Milano, che nel suo terzo Rapporto ne analizza anche le principali linee di tendenza, ossia le advanced analytics, l analisi dei dati non strutturati, la BI operativa event driven, il cloud computing e infine la Web intelligence Lo sviluppo delle soluzioni di Business Intelligence, comprendendo nel termine anche le applicazioni che analizzano eventi legati alle attività di business in modo indiretto (come le performance finanziarie, per esempio) è un fenomeno che da anni caratterizza il quadro dell offerta software, con una crescita sia sul piano quantitativo, con tassi di incremento sempre superiori alla media del mercato, sia su quello qualitativo, con soluzioni sempre più avanzate non solo nelle funzionalità, ma soprattutto nella capacità di costituire una piattaforma di intelligence globale. In grado cioè di analizzare e interpretare informazioni che, per quanto apparentemente slegate, vanno a costruire sia l immagine dell impresa sia quella dell intero sistema (che comprende ma supera il concetto di mercato) nel quale l impresa stessa si muove. Vediamo allora come, seguendo questa evoluzione, i sistemi di BI si stiano imponendo nelle imprese italiane e come stiano maturando per giungere alle capacità

4 Impiego diffuso di advanced analytics Integrazione con applicazioni CEP FIGURA 1 Linee di sviluppo per i sistemi di Business Intelligence: settori analizzati a confronto (score compreso tra 10 e 100) Integrazione con sistemi di social computìng Analisi di informazioni non strutturate Sviluppo di piattaforme di cloud computing per la BI Score Banking e Finance Pharma e Sanità GDO e Manufacturing fonte: Osservatorio Business Intelligence 2010 della School of Management del Politecnico di Milano Balanced Scorecard Un caso di successo La Direzione Rischi di un primario Gruppo Bancario Internazionale aveva necessità di disporre di un sistema di Balanced Scorecard (BSC) per l individuazione di indicatori direzionali. Obiettivi: implementare un nuovo ambiente di monitoraggio e previsione che risponda alle esigenze del cliente. Ruolo di Akhela: individuazione delle prospettive per la definizione dei Bsc e degli obiettivi, degli indicatori e delle misure; progettazione e realizzazione logica e fisica del Data Warehouse e dei Data Mart; realizzazione cruscotti operativi per l analisi dei risultati; implementazione processi di caricamento. Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell Osservatorio Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano di cui si è detto, appoggiandoci a quanto emerso dall Osservatorio Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano. Cominciamo dalla crescita. Come ha sottolineato Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell Osservatorio, nel presentarne alla fine 2010 i risultati, per quanto il biennio sia stato tra i più difficili per l economia mondiale, gli investimenti in sistemi di BI sono cresciuti in modo rilevante, a un tasso che supera il 7% annuo. E soprattutto: restano favorevoli anche le prospettive di sviluppo per il prossimo triennio, che fanno sperare in un tasso d incremento medio superiore all 8%. Si conferma quindi la priorità che la BI ha nelle agende dei Cio e, indirettamente, la comprensione del suo valore come strumento di competitività, grazie all efficienza operativa, alla riduzione dei costi e all incremento dei ricavi che le indicazioni tratte dalle analisi possono dare. L effettiva implementazione delle soluzioni lascia però ancora molti spazi di miglioramento. Applicando alle aziende analizzate (divise in tre grandi filiere: Banca e finanza, Sanitario-farmaceutico e GDO-manifatturiero) il maturity model messo a punto dallo stesso Osservatorio si constata, come osserva Carlotta Orsenigo, responsabile della ricerca, che solo il 16% delle imprese, appartenenti in prevalenza all area Banking e Finance, si collocano nel quadrante della BI strategica, con soluzioni in grado di dare un reale vantaggio competitivo. Nella maggioranza dei casi (45%) si resta a un livello basilare, oppure (13%) su strumenti potenti ma mirati a specifiche analisi. Conforta però un buon 26% che ha già attuato una BI integrata, primo passo per l uso delle analisi a supporto delle strategie di sviluppo aziendali. Macrotendenze di sviluppo L Osservatorio del Politecnico ha svolto una serie di analisi che permettono di proiettare gli sviluppi in atto nella BI in ciascuno dei tre grandi settori considerati. Non volendo entrare in questo livello di dettaglio, per il quale rimandiamo alle fonti (www.osservatori.net e parleremo solo delle grandi linee di tendenza che si applicano alla generalità del mercato. Un primo aspetto evidente è la diffusione delle cosiddette advanced

5 Pervasività della BI BI integrata 29 Banking e Finance Pharma e Sanità GDO e Manufacturing BI strategica FIGURA 2 Maturity model per le aziende dei macrosettori considerati BI basilare BI mirata Estensione delle funzionalità fonte: Osservatorio Business Intelligence 2010 della School of Management del Politecnico di Milano Semantic Web: apriporta dell analisi sul linguaggio naturale Le rilevazioni statistiche dicono che i dati non strutturati rappresentano oltre il 90% del contenuto dei sistemi informativi e che, nella maggior parte dei casi, vengono affidati alla buona volontà gestionale e organizzativa degli utilizzatori. Il Semantic Web diventa il punto focale per le campagne di sensibilizzazione sull importanza dei dati non strutturati. Oltre il 90% delle conoscenze sono espresse con frasi scritte o parlate. La quantità di informazioni contenute nei testi supera di gran lunga i dati presenti nei database transazionali. Akhela propone soluzioni di Text Analysis: un insieme di tecnologie in grado di analizzare i testi sulla base del loro contenuto linguistico e poterne estrarre contenuti in forma utilizzabile dai programmi di Business Intelligence e Business Analytics. 6 analytics, strumenti a supporto dei processi decisionali più complessi che permettono, tramite analisi incrociate di dati attuali e serie storiche, di effettuare previsioni anticipando tendenze in atto ma difficilmente individuabili, così come di mostrare correlazioni altrimenti nascoste. Il loro impiego fa della BI uno strumento strategico perché permette non solo di prendere decisioni sulla base di nuovi elementi di conoscenza, ma anche, entro certi limiti (la statistica non è una sfera di cristallo), di prevedere i problemi e anticipare le necessarie contromisure. In relazione a questo trend l Osservatorio nota anche la crescita delle analytics in-memory, tecnologia che permette analisi rapidissime anche su grandi moli di dati. Non a caso, le analytics in generale e le in-memory in particolare si stanno sviluppando soprattutto nel settore finanziario. Un secondo trend relativo alle funzionalità dei sistemi è quello dell analisi dei dati non strutturati. Si tratta essenzialmente di testi (ma ci sono anche dati audiovisivi) provenienti sia da fonti interne all impresa, come , contratti, rapporti, documenti legali, disegni tecnici e così via, sia da fonti esterne, come forum, blog, agenzie e quant altro. Tutte queste fonti hanno enorme importanza sia per quantità dei dati (si stima che almeno l 85% delle informazioni oggi disponibili sia in forma non strutturata) sia per il valore di conoscenza che possono avere per il business. Spesso però questi dati, specie per le serie storiche, sono su carta. Per poter essere trattati vanno quindi digitalizzati tramite scansione e/o riconoscimento Ocr, e poi analizzati con tecniche di text-mining e di voice recognition e pattern identification (per suoni e immagini). Tutte tecnologie sviluppate per usi speciali, ma che nella prospettiva d essere estese al ben più vasto mercato della BI sono oggi all attenzione dei grandi vendor del settore che, con mezzi propri o tramite acquisizioni, le stanno contemplando nella loro offerta. Una terza tendenza è quella che vede crescere le applicazioni real-time o near-real-time, destinate ad una BI event oriented, intesa ad automatizzare, secondo schemi predefiniti, gran parte delle decisioni operative. Questa linea di sviluppo comprende le tecnologie Cep (Complex event processing) dove gli eventi sono le informazioni che rappresentano, codificano e registrano le attività che si verificano. Nell ambito della BI, le applicazioni Cep rilevano in tempo reale gli schemi ricorrenti. Sono quindi in grado sia di attivare in modo automatico le operazioni che rispondono agli schemi definiti sia di notificare o bloccare quelle che vengono viste come anomalie o eccezioni. Questi sistemi si stanno sviluppando soprattutto nell ambito finanziario e in quello manifatturiero. Vi è molta attenzione anche al cloud computing, visto come un modello di distribuzione delle risorse It adatto ai sistemi di BI, anche se è difficile dire quando e in che misura le aziende migreranno sul cloud le loro soluzioni. Un fattore di spinta è dato certamente dal costo minore, e soprattutto flessibile, rispetto agli investimenti richiesti per le risorse infrastrutturali necessarie alle analisi avanzate su grandi volumi di dati. Ed è anche interessante la possibilità di condividere, con modalità di accesso ben definite, dati di fonti diverse così da poter, per esempio, combinare nelle analisi di BI i dati interni con informazioni di fonte esterna presenti presso il service provider. Vi è però il timore di perdere il controllo su dati ritenuti vitali, e per questo i fornitori di servizi cloud stanno elaborando soluzioni articolate in modo da garantire la maggiore sicurezza possibile. Un area emergente riguarda infine la cosiddetta Web intelligence, ossia l analisi dei dati relativi alla consultazione dei siti aziendali nonché dei forum, blog e altre forme di social networking che possano in qualsiasi modo interessare l azienda e le sue attività. Le tendenze di sviluppo in quest area Akhela Journal n. 1 - maggio 2011

6 Web e Social Intelligence si svolgono in due direzioni. Da un lato si affinano le tecniche di usage mining, che supportano strategie e operazioni di marketing relazionale tramite l analisi dei percorsi dei visitatori dei siti (specie commerciali). Dall altro si stanno sviluppando i social analytics, un nuovo filone di strumenti software che rilevano gli argomenti più dibattuti nelle reti sociali e che tramite avanzati algoritmi a base statistica sono in grado d interpretare il modo di esprimersi e di interagire delle persone in relazione a un dato tema (nel caso, un prodotto o un marchio) sino a tracciare un immagine di come l impresa in sé e i suoi prodotti e servizi vengono percepiti e valutati. Dall Osservatorio Sda Bocconi, un decalogo per cominciare L Osservatorio Business Intelligence della Scuola di Direzione Aziendale dell Università Bocconi si compone di un Comitato scientifico, una struttura di ricerca e un panel di aziende aderenti e focalizza le proprie indagini secondo un modello che vede al centro l utente dei sistemi di BI e Business Performance Management, visto come persona e come decisore o analista aziendale. Da quanto appreso in base alle ricerche svolte e alle esperienze esaminate dall Osservatorio ecco i punti che risultano di primaria importanza per l azienda che intende varare un progetto di Web, e soprattutto di Social Web, Intelligence: 1. Sensibilizzare il management sulla Web BI, con operazioni di formazione e sperimentazioni veloci e a basso costo (prototipi), molto mirate per non generare informazioni approssimative e inaffidabili. 8. Definire molto bene obiettivi, confini e keywords delle analisi su Web, con esperti sia di settore e mercato, sia di prodotto, o comunque in generale degli oggetti di analisi definiti. 9. Tener presente che solo una grande azienda o chi fa service It in mercati captive ha la massa critica di attività per portare all interno le tecnologie e le competenze di Web intelligence presso la funzione It e presso la funzione Marketing. 10. Nei più frequenti casi di service esterno per l impostazione e lo svolgimento delle attività di Web BI, non accettare le tecnologie impiegate come una blackbox ma capirne bene le logiche di parametrizzazione e di funzionamento e le funzionalità, e nei limiti del possibile fare una reale selezione dei partner. 2. Creare consapevolezza sul potenziale informativo e sui rischi di queste nuove forme di social web intelligence. 3. Focalizzarsi prima sulle Web analytics e sulla Web customer experience (nella navigazione dei siti, nelle community, nei social network ), e poi, con l esperienza, sulla Social web analysis, sulla Conversion e sulla generazione di revenue. 4. Definire pochi ma significativi Kpi su Web da assegnare come responsabilità formale a una o più persone in azienda. 5. Segmentare i clienti e automatizzare il più possibile il processo di comunicazione e di promozione, soprattutto per chi opera nel B2C. 6. Prima di diffondere nuove tecniche di social web (blog, wiki, forum, ) definire chiare misure di risultato. 7. Fondare il Web marketing sulla Web BI, sia di dati strutturati, sia non strutturati, integrando quindi l analisi anche dei dati del social web. Reputation & Sentiment Analysis Al giorno d oggi anche un semplice reclamo di un cliente può diffondersi in rete molto rapidamente e raggiungere milioni di utenti. Il Crm è emigrato in rete, nella blogosfera, nei forum, nei social network. La reputazione aziendale può essere quindi valorizzata o compromessa nella blogsfera e nei social network; diventa vitale conoscere queste informazioni. Akhela propone soluzioni di Reputation & Sentiment Analysis in grado di trarre dati e informazioni anche dal popolato mondo del web.

7 Competenze, capacità di integrazione, vision. Akhela per le aziende Trasformare i dati aziendali, analizzare l andamento del business, identificare possibili scenari. E ancora, tradurre i dati, anche quelli non strutturati, in informazioni utili al supporto decisionale, e le informazioni in conoscenza. Ecco la strategia di Akhela che guarda anche alla Mobile Business Intelligence Un organizzazione che ha un robusto substrato di dati, e che possiede un importante Enterprise Data Warehouse, dovrebbe poter disporre di una visione unitaria dell intera struttura (uffici centralizzati, periferia, rete di vendita, etc.), permettendo la realizzazione di uno strato di business intelligence usufruibile nelle diverse strutture aziendali e ai diversi livelli decisionali. Peccato però che situazioni simili non siano proprio all ordine del giorno e che, benché la domanda tecnologica di Business Intelligence sia cresciuta negli ultimi anni, non possiamo certo parlare di maturità, esordiscono Stefa- Le cause di insuccesso Stefano Opice, Business Intelligence Offering Specialist 2. Tecnologia: se è vero che la tecnologia, oggi, offre strumenti in grado di gestire quantità di dati praticamente illimitate a costi relativamente bassi, è altrettanto dimostrabile che il livello di presidio necessario al funzionamento di queste infrastrutture impone una profonda riqualificazione delle risorse preposte all esercizio dei sistemi con continui cicli di aggiornamento professionale. Dai teoremi di Bill Inmon sui Data Warehouse dei primi anni 90 ai moderni paradigmi incentrati su collezioni di dati attive, destrutturate ed aggiornate in tempo reale, sembrano essere trascorse intere generazioni. Quello che, però, sembra rimanere una spiacevole costante, è il livello di soddisfazione mediamente basso che gli utenti dimostrano alla fine di ogni progetto incentrato sulla Business Intelligence. I motivi sono vari e possono essere raggruppati in aree ben determinate: 1. Metodologia: il livello di maturità necessario per delineare una adeguata metodologia su processi Data Driver deve essere molto alto e deve considerare i dati come unico oggetto di Business definendone ownership, regole di estrazione, regole di trasformazione, regole di qualità formale e funzionale, regole di integrità, regole di pubblicazione, regole di ritenzione. 3. Organizzazione: l impatto organizzativo generato da sistemi di Warehousing è direttamente proporzionale alla verticalità dei sistemi di sintesi presenti in azienda; l inconfutabile valore aggiunto espresso da sistemi trasversali sconta il costo di dover rivedere assetti organizzativi che, a volte, celano isole di potere o più semplicemente si basano sulle competenze storiche delle risorse dedicate. 4. Commitment: poiché, in alcuni casi, i sistemi di Business Intelligence ancora non sono considerati critici per il Core Business delle aziende, è necessario un fortissimo livello di supporto da parte del management in quanto in caso di recupero degli investimenti, soprattutto in momenti di crisi, si colloca il rischio di chiusure anticipate di progetto a livelli molto alti.

8 no Opice, Business Intelligence Offering Specialist, e Massimiliano Cesaroni, Account di Akhela. La maturità tecnologica è ormai certa; ciò che forse ancora manca è la comprensione del valore di business di certi strumenti e, quindi, l importanza dell approccio metodologico che non dovrebbe mai partire dalla tecnologia ma, al contrario, da una visione strategica del business. Con queste prime considerazioni, i manager di Akhela lasciano intendere la vision aziendale in tema di Business Intelligence, dove l aspetto metodologico rappresenta il cardine (e il valore) della proposta. Al centro di qualsiasi scelta progettuale ci sono i dati che dovrebbero essere considerati come vero e proprio oggetto/asset di business, spiegano Opice e Cesaroni. Un progetto di BI deve quindi partire da un analisi preventiva che possa dare la corretta visibilità sui dati aziendali, definendone ownership, regole di estrazione, di trasformazione, regole di qualità formale e funzionale, di integrità, di pubblicazione, di utilizzo, ecc.. È dunque chiaro l impatto organizzativo generato dai sistemi di business intelligence fin dai primissimi passi progettuali. Ecco perché, due degli aspetti più importanti dell offerta di Akhela, sono di natura tutt altro che tecnologica. Parliamo della consulenza manageriale che porta i team dell azienda a collaborare con le funzioni di business del cliente al fine di individuare/costruire i requirement necessari per una corretta modellazione dell azienda; alla quale si aggiunge il supporto nella definizione del sistema più adatto al management (per l identificazione e la condivisione degli indicatori che saranno progettati e realizzati nel sistema che dovrà supportare il management nelle decisioni strategiche dell azienda), descrivono Opice e Cesaroni. Akhela si propone sul mercato con un offerta su tre direttrici principali: Vertical Business Intelligence, Knowledge Management (Km) e Mobile Device. Nel primo caso, parliamo della gestione, attraverso l utilizzo di una metodologia proprietaria (Realize), di progetti di grandi dimensioni in ambito Data Warehouse, Business Intelligence, Reporting; con competenze tecniche specializzate e una forte capacità integrativa, Akhela progetta e realizza sistemi di Data Warehouse e le procedure di alimentazione che possano fornire le informazioni atte a calcolare i Kpi individuati nelle prime fasi di analisi. In ambito front end, le competenze si spingono fino alla progettazione e realizzazione di dashboard e decision support system in grado di evidenziare le aree di eccellenza e di criticità e di generare i relativi report e alert. A livello di Knowledge Management, Akhela ha posto negli ultimi tempi un attenzione verso il mondo dei dati non strutturati, vedendo nella fusione tra le potenzialità dell elaborazione del linguaggio naturale e la comprensione automatica di parole e frasi, tipici della ricerca semantica, un potenziale enorme nella capacità di migliorare o consolidare il vantaggio competitivo aziendale. Non solo concludono Opice e Cesaroni alla terza direttrice di offerta la capacità della nostra azienda di saper valutare e interpretare attentamente i trend evolutivi, ha portato ad una integrazione e collaborazione dei team dedicati alla BI e al KM con l area aziendale dedicata allo sviluppo di applicazioni indirizzate ai Mobile Device. Obiettivo: proporre al mercato una suite completa di applicazioni mobile in ambito BI. Massimiliano Cesaroni, Account di Akhela La Mobile Business Intelligence L esigenza di avere informazioni sempre aggiornate e ovunque disponibili, rappresenta uno dei punti di forza della nuova linea di offerta Akhela: la Mobile Business Intelligence. Ogni decisione del Business Management può essere presa, condivisa, pubblicata ed analizzata in tempo reale senza i tempi di latenza che, spesso, modificano gli scenari e concorrono all analisi di indicatori in modo non corretto. Akhela, forte dell esperienza maturata negli anni nel campo Embedded e, contestualmente, con una linea dedicata allo sviluppo di applicazioni mobile (iphone, ipad, Android ), è in grado di proporre una propria offerta in ambito Mobile Business Intelligence con la creazione di soluzioni customizzate, sia attraverso soluzioni che si interfacciano al mondo del front-end presente dal cliente esportando le interfacce grafiche su dispositivi mobile. L approccio della metodologia Akhela Mobile BI prevede, in accordo con l utente, la rapida realizzazione di un prototipo con cui toccare con mano le potenzialità dei sistemi e condividere una linea operativa da seguire per lo sviluppo delle componenti. Lo sviluppo della Mobile BI di Akhela si articola in tre categorie distinte: 1. Scheduled Reporting: report specifici predefiniti, come gli indicatori chiave di performance (Kpi), possono essere inviati ai dirigenti a intervalli regolari, indipendentemente dalla loro ubicazione o dispositivo. 2. Pull Reporting: gli utenti autorizzati possono accedere alle informazioni dal sistema centralizzato basato su server BI on-demand. 3. Exception & Alerts: gli utenti ricevono avvisi sugli eventi anomali ovvero incidenti che esulano dalla normale attività di routine. testi di Nicoletta Boldrini Next Editore srl Corso Vercelli, Milano progetto grafico Blu GraphicDesign

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