Il Data Quality, un problema di Business!

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1 Knowledge Intelligence: metodologia, modelli gestionali e strumenti tecnologici per la governance e lo sviluppo del business Il Data Quality, un problema di Business! Pietro Berrettoni, IT Manager Acraf spa

2 Imperativi di Business Storicamente, ci si occupava di Qualità del dato per soddisfare esigenze della clientela..poi il legislatore ci ha imposto regole di compliance e trasparenza Cosa pensate significhi oggi occuparsi di Data Quality?

3 Di che cosa parleremo Le Tre domande sul Data Quality 1. Che cos è il data quality e come impatta il business 2. Perché il miglioramento del data quality presuppone il focus sulle persone e sui processi 3. Qual è il ruolo della tecnologia Non è solo una questione di tecnologia: c è Cultura e Organizzazione e coinvolgimento del Board

4 Le organizzazioni devono definire i requisiti del Data Quality in base al proprio business Il primo stadio: ci si rende conto che il dato esiste e deve essere valido. Il Controller gioca un ruolo fondamentale nella definizione delle Regole! Maggiore profondità: il dato deve essere consistente (gli stessi dati non sono residenti in molteplici sistemi o DB sparsi) Area critica: dal dato ci si aspetta Integrità (gli elementi /modelli di dati sono completi) Alto impatto sul business: il dato deve essere accurato (riesce efficacemente ad caratterizzare fenomeni concreti) Il business richiede Rilevanza (capacità di supportare gli obiettivi di business)

5 Alcune considerazioni: Nel 2008 Gartner stima che le global 1000 enterprises sosterranno più costi dovuti alla scarsità della Qualità del Dato rispetto ai benefici ottenuti da CRM, ERP o BI applications Impatti Customer (disaffezione, aumento dei costi di contatto, opportunità di vendita compromesse ) Impatti Finance ( il budget non è accurato, non c e condivisione nei report, spese fuori controllo, budget overruns ) Impatti Produzione / Supply Chain ( cattiva qualità, scorte fuori controllo,.. ) Non riusciamo a fidarci del report che ci presentano: è il primo sintomo!

6 La piramide dell approccio alla qualità del dato buona confidenza sensazione Il livello più basso: consapevolezza che il data quality è una regola. L approccio reattivo : iniziano ad intraprendere azioni. Le aziende che riescono a trattare il data quality in modo proattivo, gestiscono le risorse in consonanza con i processi di business e definiscono procedure per monitorare i benefici a livello di cruscotto direzionale.

7 Il Progetto SOP in Angelini

8 Angelini: chi è e cosa fa Angelini è un gruppo internazionale con radici italiane che, da quasi un secolo, realizza, commercializza e distribuisce farmaci e prodotti per il benessere. Leader nel settore dell automedicazione, subito dopo il colosso Bayer-Roche, con una quota mercato del 10,6%*, Angelini figura in Italia tra le prime cinque aziende farmaceutiche per volumi di vendita con circa 80 milioni di confezioni prodotte in un anno*. *Fonte: IMS, anno mobile marzo 2005

9 La missione Siamo costantemente vicini ad ogni persona e ad ogni famiglia dedicando interamente le nostre conoscenze ed il nostro lavoro a soddisfare le esigenze quotidiane inerenti alla loro salute e ad un loro tangibile benessere. Siamo un azienda internazionale che ricerca, produce e commercializza farmaci, prodotti di grande diffusione, con un ottimo rapporto efficacia-sicurezza e soluzioni innovative di elevato contenuto scientifico.

10 e la visione Coniugare la logica conseguenza della nostra matrice storica per la quale vogliamo rappresentare la scelta spontanea di ogni persona e di ogni famiglia in tema di salute e di star bene con l ambizione di divenire protagonisti in alcune aree terapeutiche di altissimo valore scientifico.

11 Il progetto SOP una guida verso l eccellenza (Oliver Wight) S ales (Vendite) O peration (Operatività) P lanning (Pianificazione) Eccellenza operativa di classe A

12 Eccellenza tramite un azione coordinata tra le tre principali leve del cambiamento Kpi S Misurazione Azioni Migl.cont. PERSONE & COMPORTAMENTI Formazione & Comunicazione OBIETTIVO INTEGRAZIONE PROCESSI STRUMENTI ALLINEARSI STAKEHOLDERS Processi Aree di Miglioramento - Azioni ERP CRM Business Int.

13 ha coinvolto risorse interne ed esterne a tutti i livelli Amm.re Delegato a oggi 100 persone circa Project leader CONSULENTE Gruppo strategico RISORSE INTERNE G R U P P O G R U P P O G R U P P O Supporti specifici FORMATORI INTERNI

14 Attività prima del SOP GESTIONE MASTER DATA - Anagrafica Materiali - Attivazione Workflow - Anagrafica clienti - Anagrafica Listini - Anagrafica Fornitori - Controllo tabelle : profili ed autorizzazioni

15 TEAM DATI 5.18 Esattezzza Item Master Situazione Precedente Azioni correttive - Procedura Creazione Procedura Controlli Team Dati 5.19 Esattezza Inventari Situazione Precedente Azioni correttive - Nuova organizzazione di Magazzino Procedura controlli - Inventario a rotazione mensile 5.20 Struttura / Accuratezza BOM Situazione Precedente Azioni correttive - Procedura Change Procedura controlli 5.21 Struttura / Accuratezza Cicli Situazione Precedente Azioni correttive - Procedura controlli e aggiornamenti continui 3.18 Performance Aziendale Situazione Precedente Ciclo SOP - Scorecard e Rolling Forecast mensile Ciclo SOP - Costi della NON Qualità

16 5.19 Esattezza Inventari Procedura controlli - Inventario a rotazione mensile Il lavoro di verifica continuo delle cause degli errori, la modifica del flusso di movimentazione della merce unito ad una forte partecipazione e formazione di tutti gli operatori interessati ha dato stabilità all indice a partire dalla fine del Per tutto il 2006 l indice è stabilmente a livelli richiesti dagli standard SOP 96% 95% 93% 91% 89% 87% Consolidamento della nuova Procedura 85% 2004 Gen Feb Mar Apr Mag Giu Lug Set Ott Nov Dic Gen Feb Mar Apr Mag Giu

17 La Business Intelligence ed il Data Quality

18 Processi di Management Integrato OBIETTIVI DI BUSINESS E FINANZIARI PIANIFICAZIONE E CONTROLLO STRATEGIA DI MANAGEMENT SVILUPPO E INTRODUZIONE NUOVI PRODOTTI MIGLIORAMENTO CONTINUO MERCATI & CLIENTI RESOURCES RISORSE E & MANAGEMENT RESOURCE DELLE MANAGEMENT RISORSE PERSONE E LAVORO DI GRUPPO TECHNOLOGIES, TECNOLOGIE, PRODOTTI PRODUCTS & SERVIZI SERVICES

19 Gestione Integrata del Business : Il Supporto della Business Intelligence SUPPLY CHAIN: DEMAND PLANNING LOGISTICA CRM OPERATIVO ANALITICO SUPPORTO ALLE DECISIONI BUSINESS INTELLIGENCE CONTABILITA INDUSTRIALE BUDGET ECONOMICO FINANZIARIO

20 La Business Intelligence Le aziende leader nel mercato devono avere un processo decisionale rapido orientato alla creazione del valore Sistema Strategico Supporto alle Strategie Misura delle Performance Pianificazione e Simulazione Sistema Analitico Piattaforma Data Warehouse Data Mining Ambienti di Reporting e Analisi Sistema Transazionale Controllo Costi Generali Ordini, Progetti e Investimenti Costo del Prodotto

21 Che cosa deve avere una Business Intelligence ideale per contribuire al Data Quality? Architettura Integrazione Consistenza Una piattaforma di business intelligence deve essere scalabile per sostenere anche l uso di un elevato numero di utenti simultanei su grosse moli di dati. Sono valutati aspetti di configurazione, deployment, controllo accessi e database supportati Si valuta l integrazione con applicazioni dal punto di vista dei protocolli e dei linguaggi supportati, di adapters standard verso i sistemi di back-end (ERP) La frammentazione del prodotto attraverso i moduli, la coerenza dell interfaccia utente, l amministrazione centralizzata sono considerate in criteri di user administration e client / server infrastructure consistency

22 La Business Intelligence Benefici attesi Permettere velocità di analisi/azioni verso gli stakeholder SPEED Razionalizzare i processi con procedure automatiche OPTIMIZATION Assicurare informazioni certificate per ottimizzare decision making TRANSPARENCY Garantire flessibilità in un ambiente competitivo ADAPTABILITY Strutturare database integrato e univoco GOVERNANCE Monitorare processi d impresa con logiche Activity Based Management VALUE CREATION

23 Balanced Scorecard: Prospettive Strategy Map Obiettivi Misure Targets Iniziative Che strategia si cerca di raggiungere Monitoring del successo/ fallimento degli obiettivi Livello di performance o tasso di incremento necessario Azioni/program mi necessari per raggiungere gli obiettivi Obiettivi Misure Target Iniziative Incrementare customer relationship Customer satisfaction 2001: 75 punti 2002: 85 punti Implementare database feedback clienti

24 Progetto Business Intelligence ACRAF: Pianificazione & Reporting

25 Organizzazione del progetto Il Team integrato per la realizzazione dei Progetti è sintetizzato nel seguente schema: Steering Committee Funzione Staff Interna Funzioni Owner Funzioni di Business Information Technology Controllo di Gestione Business Unit Funzione Staff Esterna Consulenti SIC Demand Manager Supply Chain Marketing / Vendite Il successo e il ROI del Progetto dipendono anche dalla conoscenza e dall utilizzo dello strumento da parte delle Funzioni.

26 Scope di Progetto Modello di Demand Planning e Forecasting (Kick off 6 Novembre 2004) Analisi, definizione e realizzazione delle logiche funzionali e operative di gestione del processo di Creazione della Domanda e di Forecasting: Elaborazione Piano della domanda; Derivazione delle Previsioni di Vendita; Forecasting. Previsioni di vendita Piano della Domanda Piano della Domanda Sales Informazioni: Dati storici Profit

27 Standardizzazione della reportistica : Obiettivo Team B.I. REPORT REALIZZABILI IN BW Priorita BUCF/BS Priorita BUMM Priorita BUPE Fatturato Report Indicatori Caratteristiche Periodo Business Unit Query disponibili Ok Ok Ok Fatturato mensile e cumulato Quantità, Valore BU, Org.Comm., Canale,linea (ML,COGE), famiglia,articolo, cliente, agente, ecc. Anno, mese, progressi vo, settimana BUCF(Mk tg/ Vendite), BUPE, BUMM, BUCOS, BS Fatturato - Analisi Generale, Dati fatturato AIC, Solo per BUCF: Fatturato Lordo e netto esclusi gli OMG e Clusterizzazione Ok Ok Ok Confronto Fatturato/ Budget mensile Quantità, Valore, vs Forecast BU, Org.Comm., Canale, nodo gerarc., area strateg., famiglia, ecc. Anno, mese BUPE, BUMM, BUCOS, BS BUCF Analisi fatturato budget con versione (per ogni BU), BU Consolidato/ Budget a quantità/ valore, Budget Pluriennali, ecc.

28 INTEGRAZIONE GLOBALE : Dai dati.. alle decisioni CRM SAP R/3 BW OTHER SYSTEM

29 Obiettivi / Benefici Costruzione Reporting Commerciale/Trade per l analisi dai Ordinato, consegnato, fatturato, pricing, scontistica, anche integrato con dati esterni (es.sistema Gare, dati IMS, ) Costruzione Reporting Istituzionale Certificato e Pubblicato; Saving di tempi per le Funzioni in fase di realizzazione di Reporting utilizzando base dati aggregata e integrata; Saving di tempi nella costruzione del Processo di Forecast per le funzioni commerciali; Affinamento della Forecast Accurancy.

30 Profilazione e tracciabilità: Strumenti e funzionalità SAP applicati nel settore farmaceutico

31 SAP, operando per processo, permette di gestire in modo flessibile e veloce modifiche organizzative e supporta la Corporate Governance Current state Organization Structure Activities Roles Future State Cambiamenti possibili possibili dovuti dovuti a SAP : a la SAP: struttura la struttura organizzativa organizzativa nuove attività/ruoli nuova struttura organizzativa riassegnazione responsabilità adeguamento procedure

32 Gestire Ruoli e profili utenti permette di. 1. Migliorare la qualità e la sicurezza dei processi aziendali 2. Pianificare e gestire il cambiamento tecnologico 3. Migliorare l integrazione tra sistemi ed organizzazione 4. Diminuire i rischi legati ad eventuali errori umani 5. Ottimizzare le modalità di utilizzo del SIA 6. Essere in regola con le normative (GXP) 7. Alimentare una cultura aziendale che va verso l eccellenza 8. Vantaggi nelle fasi di revisione dei processi e Job rotation

33 Il Data Quality, un problema di Business! CONCLUSIONI

34 Persone Processi - Tecnologia Profilazione e Pulizia del dato. Occorrono Team interfunzionali..ma anche procedure automatizzate!!!! Primo Errore: trattare il data profiling come un operazione spot e non continuativa nel tempo; Secondo Errore: non utilizzare metadata come PONTE nel processo di pulizia del dato. In questo modo si potrebbero raffinare e ottimizzare in maniera continuativa le regole in accordo con la intrinseca variabilità del dato. Terzo Errore: non predisporre delle protezioni per evitare che la scarsa qualità del dato rimanga fuori dalle operazioni/applicazioni. Come? Creare automatismi sulla pulizia del dato, nell analisi e nella profilazione

35 Creare un Data Quality Team! Esso dovrà essere composto dal key user di ciascuna area/dipartimento [data quality stewards] Ognuno avrà il compito di rendere aderente le info provenienti dall ufficio marketing agli standard di qualità fissati a livello corporate (completezza, correttezza, consistenza, integrità non duplicazione) L IT metterà a disposizione degli analisti [data quality analysts] responsabili dell attività di supporto, profilazione e pulizia dei progetti. Avranno anche la responsabilità dell acquisizione dei tools

36 Cosa fare allora? 1. Conoscere profondamente i tuoi dati (info - audit, localizzazione, metadata) 2. Formalizzare un programma di data quality 3. Costruire gli skills necessari ed organizzare un Team 4. Definire regole e misure largamente condivise 5. Curare l aspetto tecnologico, ben sapendo che è solo una parte della soluzione

37 Fate del data quality una opportunità di Business, non un problema di di Controllo di Gestione e di IT

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