I trend della Business Intelligence e Analytics: miti e mode!

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1 Information Builders Summit 2012 I trend della Business Intelligence e Analytics: miti e mode! Paolo Pasini

2 Business Intelligence: la situazione italiana Guardando la situazione media italiana, è necessario distinguere 3 casistiche in 3 fasi di maturità della BI: 1. Aziende nella fase di Introduzione della BI: è rilevante capire il Perchè c è bisogno della BI 2. Aziende nella fase di Crescita della BI: è rilevante capire su quali aree sviluppare ulteriormente la BI e come, cioè quali sono i fattori critici che garantiscono il successo dei progetti di BI e il successo nell utilizzo della BI 3. Aziende nella Fase di Integrazione/Ottimizzazione della BI: è rilevante capire come sfruttare al meglio e razionalizzare gli investimenti in BI, gestire e valorizzare il portafoglio applicativo di BI e fare una BI Governance a livello di impresa 2

3 Perché c è bisogno di Business Intelligence e Analytics 1. Complessità nella gestione d impresa = incertezza + velocità (metafora del navigatore aziendale ) 2. Esperienza, intuito + fatti oggettivi + fortuna e caso 3. Fatti oggettivi e razionalità = cosa/perchè è successo + cosa/perchè sta succedendo + cosa/perchè succederà 4. Data Velocity matters 3

4 La piramide di esperienza della BI Creatività sul mercato e nei Business Model Nuovi Prodotti e Servizi Migliorare i processi aziendali e le relazioni con clienti e fornitori (rete del valore) Anticipare i problemi e Guidare il Business nel Breve-Medio Termine Capire e dare un senso al Business, al passato (Fonte: Osservatorio BI, SDA Bocconi, 2010) RCS DIRECT. Il processo di scelta delle campagne marketing (per gli abbonamenti RCS e per i clienti esterni). TESCO. Dalla grande distribuzione alle fiere. A2A. Il processo di simulazione e di definizione di nuovi contratti luce-gas Modelli decisionali per GDO + FONIA MOBILE + CARBURANTI PRECA BRUMMEL. Il processo di definizione del briefing (e del budget) di collezione e pianificazione dei lanci di produzione. COREPLA. Il processo di pianificazione finanziaria pluriennale. MAPEI. Budgeting e forecastmensile. AZIENDA OSPEDALIERA DIPADOVA. Il monitoraggio di prenotazionie pagamenti delle visite. 4

5 Processi decisionali core business per settore e relative Analytical Applications Settore Servizi finanziari Retail Manifatturiero Health care Energy, Utility Telco Web channels Core Analytical Applications Portfolio Credit scoring, fraud detection, pricing dinamico, claims analysis, customer profitability, channel profitability, compliance Promotions analysis, ottimizzazione dei riassortimenti, ottimizzazione degli scaffali, demand forecasting, ottimizzazione della logistica e dei centri distribuzione, pricing, geo-intelligence Supply chain optimization (matching tra stabilimenti-magazzini-pdv), demand forecasting, analisi garanzie, previsione personalizzazione e innovazione prodotti Diagnosi preventiva, previsione visite, revenue management, financial resource analysis e forecasting Energy management, trading allocation, demand forecasting, compliance, pricing and contracts differentiation Customer retention, demand forecasting, capacity planning, network optimization, customer profitability Web site metrics, customer recommendations and advs, Social Media Analysis, Location based services analysis 5

6 The new BI scenario BI Tools What s the best that can happen? BI Analytics Decision Optimization Competitive Advantage What will happen next? What if these trends continue? Why is this happening? Predictive Analytics Forecasting Statistical models Alerts What actions are needed? Query/drill down Where exactly is the problem? Ad hoc reports How many, how often, where? Standard reports What happened? Information Degree of Intelligence (adattamento da Davenport, 2007) Insight 6

7 What Business Managers think about the future of analytic activities (MIT Sloan Management Review in collaboration with the IBM Institute for Business Value, Big Data, Analytics and the Path From Insights to Value, winter 2011) 7

8 Nuovi trend della BI e delle Analytics: miti e mode Visioning nell ICT = individuazione dei fenomeni di cambiamento + previsione dei tempi di manifestazione (dalle sperimentazioni ai pionieri all innovazione diffusa) È nei tempi di manifestazione che tutti gli analisti sbagliano maggiormente (a volte anche nei fenomeni)! Attenzione quindi ai Trend della BI! Forse non impiegano le Predictive Analytics?!! Il futuro della BI si gioca sulla percezione di innovazione, di valore e di utilità da parte dei Business manager, e sul pivoting e supporto da parte delle direzioni IT in azienda. 8

9 Nuove suggestioni o trend reali? (Fonti: Gartner, Forrester, Datawarehousing Institute -TDWI.com, Information-Management.com, Osservatorio BI-SDA Bocconi - sdabocconi.it/obi) Maturità della BI ed Evoluzione delle applicazioni di BI: 1. Più BI Decision-oriented e meno BI Reporting-Based 2. Big Data: Umbrella term! Open Data Web BI: dalle Web Metrics & Analytics alla Social Web BI Geo-Data 3. Near Real Time BI 9

10 È un fenomeno di management, non solo di ICT! e-survey: Big Data: le nuove frontiere della conoscenza aziendale 10

11 BIG DATA: nuove frontiere della conoscenza aziendale Ricercare reali nuove analisi e insight, rese possibili dalle nuove tecnologie hw-sw di data generation e traceability, di intelligence e analisi, dai Cloud Services Risolvere nuovi problemi Nel mondo fisico-scientifico e R&D (medico-farma, clima-eventi naturali, ) Nel mondo del management aziendale Start with questions or start with collecting data? Ricercare l inaspettato, con requirement più Bottom-Up, cioè derivanti dalla nuova disponibilità di dati in termini di: Volume Velocità (di generazione, raccolta, elaborazione/analisi e distribuzione) Variabilità (di fonti e formati) Valore potenziale nuovo 11

12 Le origini dei BIG DATA Ogni persona o evento genera attorno a sé in modo sempre più automatico centinaia o migliaia di dati strutturati e non strutturati (nel privato, nell ambiente o in azienda) ( The human face of big data Project: Un esempio di Crowdsourcing via Apps) Comprensione del comportamento di persone (consumatori o professionisti) e di dispositivi in rete Comprensione dei gusti/esigenze e nuove forme di member get member! 12

13 Fonti di BIG DATA Social networks e social media (es. Twitter, FB, blogs, forum, ) Transazioni Documenti cartacei digitalizzati Registrazioni video Registrazioni audio Immagini Dati di geo-posizionamento (GPS) Dati generati da trasmettitori e sensori (cellulari, wifi, bluetooth, Rfid, NFC, ), o misuratori digitali (digital meters) M2M (Machine to Machine) data - Internet of Things Automazione processi produttivi Digitalizzazione dei processi di R&D (es. nella bioinformatica e biogenetica, chimica, climatologia, ecc.) Clickstream Web Log 13

14 BIG DATA Applications: B2C ma non solo! (reti di field service, reti di punti vendita o figure commerciali, reti di flotte, etc.)

15 Un esempio di BIG DATA PROFILO SOCIO-DEMO BASKET E MIX DI ACQUISTO RECENCY, FREQUENCY, MONETARY PROFITABILITY FIDELITY CARD, PUNTI PREMIO SOCIAL WEB DATA (RT e non RT) GARANZIE PRODOTTI consumer GEO-POSITIONING VIDEO-INTELLIGENCE (riconoscimento volti e Comportamento fisico) INFORMAZIONI E RECLAMI AL CONTACT CENTER FEEDBACK E-SURVEY 15

16 Un esempio di BIG DATA FASCICOLO SANITARIO CURE E TERAPIE IN CORSO DATI RT DI TELEMEDICINA E TELEASSISTENZA SOCIAL WEB DATA (RT e non RT) DATI DAL CONTESTO DOMESTICO paziente GEO-POSITIONING (paziente in movimento) VIDEO-INTELLIGENCE (riconoscimento Comportamento fisico) 16

17 BIG DATA as a real opportunity Non è un problema di Volumi! È un problema cognitivo e analitico! 17

18 BIG DATA & BIG BROTHER: threaths, individual perceptions, privacy 18

19 (Public) Open Data Turismo e cultura Sport PMI e Commercio Agricoltura Ambiente e Territorio musei archivi e biblioteche beni culturali mostre / eventi / spettacoli itinerari turistici e cicloturistici Itinerari culturali uffici turistici agriturismi alberghi, ristoranti terme eventi enogastronomici / tradizioni Strutture sportive Piste ciclabili Impianti sci e skipass Eventi sportivi Fiere e mercati Grandi strutture di vendita Negozi storici Imprese artigiane Bandi di finanziamento Brevetti Iter autorizzativi commerciali Punti di erogazione carburante Imprese agricole Aree agricole Patrimonio faunistico Catasto terreni Coltivazioni Basi geografiche di riferimento (Carta tecnica, Ortofoto, DTM, Stradario) Parchi e aree protette Aree dismesse Qualità dell aria Risorse idriche Rete idrografica Vincoli paesaggistici Piani di Governo del Territorio Uso del suolo Impianti energia Impianti trattamento rifiuti Carta geologica Frane e valanghe (fonte: Regione Lombardia, 2012) 19

20 (Public) Open Data Prevenzione e Protezione Trasporti Sanità Pubblica Amministrazione lombarda Statistica Sedi di Polizia locale Alert Protezione Civile Rete Protezione Civile Opere di difesa del suolo Rete stradale Rete ferroviaria Rete navigli e lacuale Porti e aeroporti Fermate trasporto pubblico locale Orari trasporto pubblico locale Linee metropolitane Cittadini assistiti Strutture sanitarie: ospedali, ASL, farmacie, MMG e pediatri, RSA Prenotazioni sanitarie Pronto soccorso (AREU) Prevenzione sanitaria Sedi Regione Lombardia Enti locali e loro sedi Informazioni amministrative sui Comuni Limiti amministrativi PA lombarda (Comuni, Province, Comunità montane) Toponomastica (stradari, vie e civici) Dati ISTAT da censimenti Zone di censimento Indicatori su popolazione Indicatori su imprese Indicatori su agricoltura Indicatori da Osservatori Regionali (fonte: Regione Lombardia, 2012) 20

21 Social Web BI: Matrice Unità di analisi/tipologie di analisi FontiWeb Social Network Blogs Communities tematiche Forum, Newsgroups Fonti mainstream Sitiweb istituzionali Tipologia di Analisi Unità di Analisi Reputation New Concept Testing Opinion & Satisfaction Monitoring New Product Competition Sentiment Perception / Profiling, Behaviour, Experience Social Web Network Business Policy ALCATEL COMUNE TO COMUNE TO Brand aziendale ALCATEL, ERIF ALCATEL, BINDA Brand di prodotto Personale aziendale ALCATEL, BINDA, ALCATEL, ERIF FM, PIRELLI ALCATEL, EDENRED ALCATEL, BINDA, FM, PIRELLI Prodotti/Servizi attuali ALCATEL, ERIF ALCATEL,COMUN E, ERIF, FM, PIRELLI ALCATEL, BINDA, COMUNE TO, ERIF, FM, PIRELLI Nuovi Prodotti/Servizi o Eventi BINDA COMUNE TO COMUNE TO Nuovi Concept Prodotti/Servizi Customer BINDA, EDENRED, ERIF TUTTI I CASI Processi aziendali ALCATEL BINDA, COMUNE TO Concorrenti ALCATEL, FM, PIRELLI ALCATEL, ERIF, FM, PIRELLI (Fonte: Osservatorio BI, SDA Bocconi, 2010) 21

22 Geo-data: un quadro di riferimento Realtime Dinamici Controllo di fenomeni fisici e supporto a decisioni più operative Location- Based Service (es. selfpositioning e POI, LB-Mktg; LB Social Networking) Geo-Spatial intelligence (es. controllo sicurezza urbana, meteo, controllo del traffico o dell affollamento, analisi ambientale, anti-terrorismo, tracciamento di una flotta) Tipologia di dati impiegati nelle mappe Obiettivi dell applicazione di Geo-Intelligence GIS per gli impianti o le infrastrutture (es. SIT, field services) Storici Statici GEO-INTELLIGENCE GIS di mktg o logistici Controllo di performance aziendali e supporto a decisioni di management 22

23 Nuove suggestioni o trend reali? Nuovi metodi di BI design e delivery: 1. Agile BI, Usability 2. Self-Service BI 3. User centric design, Design sperimentali, iterativi, User test continuo 4. Autocertificazione dei dati Velocità di generazione (bassa latenza) Dati non certificati da procedure o sistemi ufficiali Poca consapevolezza e metodi 5. Embedded analytics nei processi operativi (es. gestione di un reclamo, Web Advertising, prevenzione medica, ecc.); molto sviluppo custom! 23

24 Nuove suggestioni o trend reali? Nuove tecnologie di BI: 1. Advanced visualization: la grafica è il punto di partenza delle analisi, non l arrivo! 2. BI collaborativa: integrazione con workflow, portali aziendali, strumenti di messaging e communication; grande potenziale inespresso 3. InMemory: prestazioni e verso la RT information 4. Analytical Platform: nicchie di applicazioni 5. BI Mobile: quanto spinge realmente la BI e le Analytics? Apps per la raccolta dati e Apps analitiche Smartphone: solo per data collect e information presentation Tablet: anche per information analysis; i device sono decisamente più cool, ma la logica del baratto con l utente rimane: l adozione del tablet è diversa dall adozione della BI/Analytics aziendale! Gestione di più piattaforme oggi presenti sul mercato (non solo Iphone e Ipad!) Necessità crescente di una maggiore BI Governance Still dreams : 1. BI in SaaS, in Cloud 2. BI Open source 24

25 BI Governance: BI Maturity Model, SDA Bocconi, 2009 Fase 1 Sperimentazione Fase 2 Crescita Fase 3 Integrazione Fase 4 Ottimizzazione Fase 5 Distintività 1. Strategia aziendale di BI 2. Budget dedicato alla BI BI Strategy 3. Diffusione/penetrazione dei sistemi di BI 4. Grado di Copertura dei fabbisogni informativi Assessment BI Governance 5. Grado di esperienza nella BI 6. Architettura BI BI Diffusion Profilo 7. Standard tecnologici 8. Data Quality Management BI Architecture 9. Ownership e Accountability della BI 10. Unità organizzative dedicate alla BI 11. Relazioni specialisti-utenti e SLA BI Organization 12. Analisi costi/benefici 13. Misurazione dei risultati BI Measurement Punti di forza e di debolezza Piano di sviluppo della BI 14. BI sourcing BI Sourcing Valori Medi delle imprese italiane, dati

26 BI Governance nel gruppo Multiutility: punti di forza e possibili azioni di miglioramento Strategia aziendale di BI 2,5 2,6 Budget della BI 2,0 3,0 Diffusione/Penetrazione 2,2 2,8 Grado di copertura dei fabbisogni informativi 2,5 2,8 Variabili del BI Maturity Model Grado di esperienza Architettura di BI Standard metodi e tecnologie Data Quality Mgmt Ownership-Accountability della BI Unità organizzative per la BI 1,5 1,5 2,0 2,0 2,3 2,4 2,2 2,6 2,8 3,0 3,5 3,5 Relazioni specialisti-user e livelli di servizio 2,5 3,0 Analisi costi/benefici della BI 2,0 2,3 Misurazione risultati ex-post della BI 2,5 3,2 BI Sourcing 2,0 2, Fasi di maturità media aziende italiane 26

27 BI/Analytics Organization BICC centrale BICC divisionale (MIT Sloan Management Review in collaboration with the IBM Institute for Business Value, Big Data, Analytics and the Path From Insights to Value, winter 2011) 27

28 BI/Analytics: l esperienza migliora ma gli ostacoli sono sempre gli stessi! Culture Competences Capabilities Costs 28

29 Grazie per l attenzione 29

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