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1 Architetture Business Intelligence: dell impresa Silvana Bortolin Come organizzare la complessità e porla al servizio dell impresa attraverso i sistemi di Business Intelligence, per creare processi organizzativi ed informativi che migliorino le capacità di modellazione, simulazione visione. INTRODUZIONE ALLA BUSINESS INTELLIGENCE Negli ultimi anni dello scorso decennio, manager d azienda e studiosi di diversa estrazione hanno manifestato un rinnovato interesse verso l impiego dell informatica nella produzione d informazioni per il governo dell impresa. Esaurita alla fine degli anni 80 la prima fase di entusiasmo, con i grandi progetti di EIS (Execute Information System) statunitensi di cui molto si era discusso nell ambito aziendale e della ricerca, nei primi anni 90 sembrava di essere entrati in una fase di disillusione: l attenzione dedicata ai sistemi informativi direzionali andava attenuandosi. Un effetto positivo di questa prima fase di riflusso è stato sicuramente quello di incominciare a modificare convinzioni di fondo ed approcci alla progettazione e realizzazione dei sistemi di produzione delle informazioni manageriali complementari ai sistemi di gestione delle transazioni operative dell azienda. I concetti di EIS e DSS (Decision Support System) assumono, nella seconda metà degli anni 90, una configurazione più precisa rispetto al passato: i potenziali destinatari diventano tutti coloro che necessitano di informazioni nel proprio lavoro (Knowledge Information Workers) ed il focus di questi sistemi si accentua verso il top management che, fino a quel momento, soprattutto in Italia, non aveva conosciuto una forte propensione all utilizzo degli strumenti informatici. Verso la fine del decennio scorso diventa sempre più evidente l attenzione verso i sistemi di Misurazione delle Performance e di gestione delle Balance Scorecards, fino ad arrivare, con i nuovi sistemi di Business Intelligence, all apertura ed estensione ad Internet del processo di raccolta e di analisi delle informazioni. GLI OBIETTIVI DELLA BUSINESS INTELLIGENCE È ormai comunemente accettata l idea che un impresa possa essere assimilata ad un sistema aperto e dinamico. La sua continua interazione con l ambiente esterno determina sia il suo stato di esistenza attuale, sia la sua evoluzione nel tempo e nello spazio, non lasciando possibilità a momenti di torpore. L impresa deve dunque rimanere sempre vigile ed attenta ed il suo sistema informativo, come il sistema nervoso umano, deve essere pronto a cogliere e a segnalare minacce ed opportunità che si generano all interno dell azienda medesima, o nel contesto socio economico in cui quest ultima opera. Ne discende che l attenzione di chi opera all interno dell azienda è costantemente rivolta a ricercare metodi per

2 Le informazioni e i dati raccolti, filtrati, tradotti ed ottimizzati dalla Business Intelligence contribuiscono ad incrementare e a valorizzare il Capitale Intellettuale dell azienda: la gestione intelligente di questi sistemi permette l individuazione di nuove variabili strategiche ed il dischiudersi di nuove ed inedite potenzialità di business. la complessità al servizio controllare la variabilità, eliminare l incertezza, incrementare la capacità dell impresa di reagire ai cambiamenti esterni, e consentire l impiego ottimale delle risorse (capitali, persone, mezzi) in uno scenario inevitabilmente caratterizzato dalla competizione globale. In tale contesto, l esigenza delle imprese di poter disporre di informazioni in grado di favorire ed agevolare, ad ogni livello, l attività decisionale, si fa sempre più frequente e pressante. La ricerca e la gestione razionale, strutturata ed intelligente di questi dati e la loro analisi viene indicata con il nome di Business Intelligence, termine con il quale, fino a poco tempo prima, si sarebbe potuto indicare il fiuto di un uomo d affari e la sua solerzia nel tradurlo in azione. Si tratta, effettivamente, di un termine generico, non strettamente attinente alla tecnologia, che indica l abilità nell apprendere, comprendere, conoscere e gestire situazioni del business attraverso le informazioni. Nell accezione attuale, la locuzione Business Intelligence fu coniata nel 1989 dall analista Howard Dresner di Gartner Group per indicare l insieme di concetti, tecniche e metodologie che potevano aiutare il miglioramento del processo decisionale attraverso un adeguata comprensione dei fenomeni d interesse del management. Gli esempi rilevabili dalla realtà sono innumerevoli: ad esempio, l analisi della clientela ossia l identificazione di quali classi di clienti hanno acquistato una certa tipologia di prodotto al fine di pilotare correttamente le attività di marketing (pubblicità, promozioni, etc.), o la definizione di effetti di correlazione tra la vendita di due prodotti. Sempre più spesso, però, la curiosità manageriale riguarda il contesto extra aziendale: come mai in una certa area aziendale geografica un prodotto non ha successo, oppure quale sia il prezzo medio di prodotti equivalenti a quelli prodotti dall azienda in altri mercati. Collegare e rendere coerenti questi dati trasformandoli in informazioni e trasformare le informazioni in conoscenza sono gli obiettivi imprescindibili della Business Intelligence, attività che rende disponibili strumenti e metodologie in funzione dei livelli d analisi che l azienda vuole conseguire. L EVOLUZIONE DELLA RICERCA DELLE INFORMAZIONI: STRUMENTI E SOLUZIONI DI BUSINESS INTELLIGENCE Nel passato, quando i manager non riuscivano ad ottenere le informazioni necessarie, era

3 Architettura Business Intelligence: la complessità al servizio dell impresa consuetudine ricevere dagli specialisti dei sistemi informativi spiegazioni che rimandavano a errori o carenze nell impostazione iniziale del sistema informativo aziendale. Il motivo per cui il manager non riusciva a definire la correlazione tra la situazione socioeconomica dei clienti e le caratteristiche dei prodotti che essi acquistavano, era dovuto al fatto che, inizialmente, non erano state previste nei database le relazioni tra i dati necessarie ad ottenere tali informazioni. Il suggerimento degli specialisti, di fronte alle rimostranze manageriali, è stato per lungo tempo quello di procedere a ridisegnare ex novo, in maniera razionale e completa, l organizzazione di tutti i dati aziendali. Questa attività risultava, evidentemente, impegnativa, onerosa e spesso velleitaria. Lo studio di un nuovo modello di dati richiedeva spesso più di un anno di lavoro e, quando arrivava a conclusione, gli specialisti si rendevano conto che l azienda era mutata rispetto a quando il progetto aveva avuto inizio. Per usare un linguaggio figurato, la dinamicità dell impresa non consentiva che la fotografia fosse scattata con un tempo di esposizione così lungo. Partendo dall osservazione che spesso il problema della carenza d informativa coinvolgeva solo i livelli decisionali, mentre quelli operativi disponevano di applicazioni giudicate, dagli utilizzatori finali, efficaci ed efficienti, andava affermandosi un approccio differente, più pragmatico e meno ambizioso. Non era quindi necessario ripartire da capo azzerando le procedure operative ritenute valide, ma risultava sicuramente più conveniente operare in altro modo, partendo dalla situazione esistente a livello operativo e impostando, mediante l utilizzo dei dati da essa generati, nuovi sistemi informativi di supporto alle decisioni. La letteratura anglosassone coniò, negli anni 80, il termine datawarehouse per indicare il processo di raccolta e di analisi dei dati, avente come obiettivo la costruzione di un magazzino di dati a supporto delle decisionali aziendali. Due furono, e lo sono tuttora, i ruoli forti assegnati al datawarehouse nell ambito di progetti di Business Intelligence: integrare, tramite operazioni di estrazione, omogeneizzazione, trasformazione e rimodellazione, le molteplici fonti di dati operativi provenienti sia dai sistemi transazionali gestionali, sia da altri sistemi, ad esempio di interazione con i clienti (call center) o da fonti di dati storici; disaccoppiare l ambiente operativo dell azienda da quello di analisi e di decisione sui fatti aziendali più rilevanti, al fine di garantire velocità, ritmi, prestazioni e contenuti informativi molto diversi tra loro: il primo prevalentemente rivolto all ottimizzazione dei processi operativi e delle tecnologie informatiche di base, il secondo rivolto a produrre in maniera standardizzata ed estemporanea informazioni per il controllo, l analisi e le decisioni d azienda. Nella fase successiva della ricerca d informazioni all interno dell azienda, l attenzione degli addetti ai lavori e del management si è spostata sulle soluzioni applicative riconoscendo il fatto che siano le applicazioni a permettere di sfruttare appieno il potenziale informativo residente in un datawarehouse impostato e progettato per documentare i fatti aziendali. Le tipologie di applicazioni che possono essere utilizzate a supporto del processo di Business Intelligence sono, in sintesi, le seguenti: STRUMENTI DI QUERY AD HOC Tali strumenti consentono all utente di formulare domande al database. L utilizzo di query ad hoc, oltre a garantire tempi di risposta sostanzialmente immediati, permette agli utenti di pensare e di agire autonomamente, senza la necessità di avere conoscenze informatiche di tipo specialistico. L immediatezza delle risposte, fornite da questi

4 Mercato Mercato strumenti di query ad hoc ai quesiti, si rivelano particolarmente vantaggiose nel caso in cui l utilizzatore necessiti di ricevere dal sistema informazioni in tempo reale per assumere decisioni o, più semplicemente, per fornire feedback ai propri clienti e/o fornitori. STRUMENTI DI ANALISI MULTIDIMENSIONALI L analisi multidimensionale rappresenta, nella confrontare le informazioni. Per conseguire tali obiettivi, l analisi multidimensionale offre differenti prospettive, dimensioni o punti di vista attraverso le quali osservare i dati: periodo di tempo, luogo, prodotto, cliente sono esempi di dimensioni comunemente utilizzate. Le dimensioni possono essere rappresentate tramite gli n-lati di una struttura ipercubica, Analisi Multidimensionale Il Responsabile di produzione analizza l andamento delle vendite di un prodotto su tutti i mercati rispetto alla dimensione temporale. Tempo Prodotto Mercato Prodotto X Tempo Il Responsabile finanziario analizza l andamento delle vendite di tutti i prodotti su tutti i mercati in un determinato arco temporale. Tempo Prodotto Mercato Tempo X Prodotto scala delle tipologie di analisi, il gradino successivo alle query ad hoc. Mentre alcuni utenti si limitano ad effettuare semplici query standard, altri in particolare tutti coloro che devono effettuare ricerche più approfondite nell ambito di dati specifici necessitano di tecnologie di analisi più potenti che permettano di studiare e la cui intersezione individua una o più misure corrispondenti, quali i volumi di vendita, i ricavi realizzati, i costi sostenuti, etc. MODELLAZIONE E SEGMENTAZIONE Un modello è semplicemente una raccolta di costanti proprie di una determinata caratteristica che, come tale, può essere

5 Architettura Business Intelligence: la complessità al servizio dell impresa Strumenti e soluzioni di B.I. Numero di utenti Query ad hoc Reporting & Document Management Analisi multidimensionale Modellazione e segmentazione Complessità dell analisi rappresentata graficamente o mediante una serie di regole o notazioni. Sebbene molti algoritmi di modellazione o di tecniche di analisi logiche esistano ormai da svariati decenni, solo con l avvento dei sistemi di supporto alle decisioni essi hanno potuto sfruttare la ricchezza di dettaglio e di informazioni storica che viene centralizzata nell ambito del datawarehouse. Anche la segmentazione non è un invenzione recente. In effetti, questa disciplina del marketing viene utilizzata fin dall introduzione degli studi demografici degli anni Sessanta e Settanta. La segmentazione suddivide i clienti, o altre aree di dati, in determinati gruppi o segmenti le cui caratteristiche comuni possono definirne il comportamento e quindi determinare strategie di vendita e di marketing appropriate. La segmentazione della clientela rende possibile l analisi dei segmenti ricorrendo a strumenti di analisi multidimensionale. DATA MINING Il data mining è rappresentato da algoritmi che ricercano particolari elementi nell ambito di database di grandi dimensioni. Questi elementi, a differenza della modellazione, non vengono specificati anticipatamente. Ricerca di nuovi fenomemi Per questo motivo il data mining viene utilizzato in tutti quei casi in cui l utente stia cercando risposte a domande che non è in grado di formulare: è quindi il sistema ad avere la conoscenza necessaria per indicare all impresa dove si trovano gli elementi, i punti caldi e le relazioni più interessanti. Al fine di indirizzare la ricerca verso le informazioni Data Mining d interesse per l utente, che spesso si trovano all esterno dell impresa, la tecnologia del data mining utilizza motori di ricerca, tecniche d intelligenza artificiale ed algoritmi che apprendono. Un esempio d informazioni esterne all impresa è fornito dai server connessi ad Internet, irrinunciabile sedimento di dati: tra queste, le informazioni sulle aziende, sui prodotti, sui mercati, i rapporti di ricerca, le monografie tecnico scientifiche, le informazioni bibliografiche e le informazioni pubblicate o raccolte in giornali on-line. Da questa breve rassegna sulle caratteristiche offerte dagli attuali strumenti di Business Intelligence si può facilmente evincere che, sfruttandone opportunamente le potenzialità, è davvero possibile superare i limiti tradizionalmente riscontrati, quali la scarsa flessibilità e l assenza di funzionalità idonee a scoprire nuove correlazioni o nuovi fenomeni dei sistemi di reporting tradizionale. Per contro, i sistemi di Business Intelligence permettono di creare processi organizzativi ed informativi che, arricchendo ed articolando l informazione attraverso modelli di analisi e reporting multidimensionale, migliorano le capacità di modellazione, simulazione e previsione della gestione. Quando le informazioni vengono assemblate, filtrate, tradotte, sincronizzate e ottimizzate,

6 quando i dati, in origine spesso frammentati e indecifrabili, vengono analizzati, modellati e trasformati dalla Business Intelligence, essi possono assumere connotazioni di capitale intellettuale dell azienda, ossia di un valore che, adeguatamente investito, può rivelare nuovi trend e nel contempo generare nuove opportunità: basti pensare al fatto che la disponibilità in tempo reale di informazioni relative ai consumi e al mercato ed il loro confronto con serie storiche di dati, rende sicuramente più agevole la previsione della domanda e, di conseguenza, la gestione delle successive fasi di pianificazione. Analogamente, l ampia disponibilità d informazioni su tutta la filiera (fornitori, partner, andamenti del mercato) consente di ottimizzare la supply-chain reagendo tempestivamente ai mutamenti negli scenari. Queste possibilità risultano particolarmente interessanti se applicate, oltre che ai contesti tradizionali, anche ai nuovi scenari della Web Economy. In tali contesti, ai sistemi di Business Intelligence viene richiesto, in virtù dei ritmi rapidi di cambiamento richiesti dalla competizione, di velocizzare il ciclo di analisi, come quello di formulazione delle decisioni e di attuazione degli interventi. In Internet, la Business Intelligence diventa e- intelligence, differenziandosi dalle altre forme di Business Intelligence per il suo esistere in tempo reale, condizione questa che richiede la sua integrazione, istante per istante, con i processi di business dell organizzazione. I SISTEMI DI E-INTELLIGENCE I concetti e le tecnologie sottostanti al tema della e- intelligence sono del tutto nuovi. Nuovi sono sicuramente i dati e le fonti che si sedimentano nei web-server aziendali collegati alle intranet, alle extranet e a Internet, ma nuove sono anche le esigenze e le domande che le aziende operanti sul web si stanno ponendo: Come è possibile richiamare i clienti potenziali al sito dell impresa trasformandoli in clienti fedeli? Processo di utilizzo Misurazione Tracciabilità Analisi Controllo Modellazione Attuazione decisione Decisione Simulazione

7 Architettura Business Intelligence: la complessità al servizio dell impresa Quanto sono efficaci le strategie di marketing e quelle pubblicitarie? Quali sono i fattori che governano il comportamento di chi acquista on-line? Quanto è efficace la struttura del sito web? Chi sono i clienti principali? Le aziende, al fine di rispondere a queste domande ed acquisire una migliore conoscenza del comportamento e delle attese dei potenziali clienti on-line, necessitano di strumenti in grado di dare un volto alla figura di un cliente anonimo celato dietro ad un browser. Per raccogliere informazioni sull andamento della struttura di e-business, e meglio comprendere i clienti on-line, l azienda deve essere in grado di rispondere alle domande relative agli interessi e al comportamento di coloro che visitano il sito web, accedere alle informazioni inerenti i clienti da fonti diverse, integrarle e quindi valutarle nel contesto di una logica di e-business specifica. Le soluzioni di e-business intelligence permettono il conseguimento di tali obiettivi, attraverso l applicazione di nuove architetture informatiche le cui caratteristiche si possono riassumere nei seguenti punti: integrazione delle fonti dati dei sistemi di e- business con le fonti dati dei sistemi tradizionali. Tale integrazione consente di ottenere una visione completa di tutte le attività aziendali, di tutti i canali di interazione con il mercato e di tutte le relazioni interorganizzative; produzione d informazioni per il supporto alle decisioni di marketing, di approvvigionamento e di ottimizzazione della catena del valore e, più in generale, della strategia di e-business, verificandone obiettivi stabiliti e risultati conseguiti; produzione d informazioni che consentano di conoscere il profilo dell utente registrato o del cliente attivo. Questa attività consente di personalizzare pagine, messaggi e contenuti web rispetto ai suoi bisogni, alle sue percezioni o alle sue inclinazioni (marketing one-to-one per segmenti di clientela); estensione dell ambiente di intelligence anche ai trading partner, al fine di condividere le informazioni necessarie per l integrazione della supply-chain rispetto alla domanda del mercato, e di contenere i costi di stock, di logistica e di trasporto; estensione dell ambiente di intelligence ai clienti, al fine di offrire un portafoglio di servizi informativi, via extranet o Internet, che consenta loro di visualizzare situazioni storiche di account, condizioni contrattuali, disponibilità medie e rotazione dei magazzini, indicatori di servizi e di avanzamento ordini, e così via. Da una prima analisi dell elenco sopra riportato, si evince chiaramente la complessità implicita in una soluzione di e-business intelligence, complessità che peraltro è comunque un elemento caratterizzante anche dei sistemi di Business Intelligence tradizionali. IL PROCESSO DI UTILIZZO DEI SISTEMI DI BUSINESS INTELLIGENCE Per gestire tale complessità è necessario che la Business Intelligence non sia considerata uno sterile utilizzo di tecnologie informatiche, ma sia intesa come un processo le cui fasi possono essere così sintetizzate: controllo e tracciabilità dei fenomeni aziendali, tramite indicatori, misure qualitative e quantitative, ed evidenza di eventuali problemi o di situazioni fuori norma che possono essere rilevate tramite l interrogazione dei dati raccolti nel sistema di Business Intelligence. A titolo di esempio, un fenomeno da valutare può essere rappresentato dall aumento dei costi del personale rispetto al budget; analisi delle cause di cambiamento di un fenomeno, analisi che può essere di tipo multidimensionale o relazionale. Nel primo caso, il fenomeno sopra descritto, ossia l aumento dei costi del personale viene studiato lungo le varie dimensioni, quali ad

8 esempio la funzione aziendale, il livello contrattuale, l anzianità, l appartenenza alle diverse divisioni; nel secondo caso, invece, si correla il fenomeno in oggetto con altri fenomeni che si ritiene interessante valutare congiuntamente: nell esempio citato potrebbero essere analizzati gli indicatori di turnover del personale oppure i costi d investimento del personale neo-assunto; costruzione di un modello di simulazione dei possibili interventi correttivi e migliorativi per testare e valutare le conseguenze; formulazione delle decisioni e attuazione delle soluzioni. In questo caso, le decisioni potrebbero essere rappresentate dalla riprogrammazione delle assunzioni o dalla revisione delle condizioni contrattuali, accompagnate da eventuali imputazioni di nuovi parametri e dati anche nei sistemi informativi operativi di gestione delle risorse umane. COME SCEGLIERE UNA SOLUZIONE DI BUSINESS INTELLIGENCE Per consentire l attuazione delle fasi di cui sopra e per fornire tutte le risposte nella forma in cui sono necessarie, una soluzione di Business Intelligence deve consentire di accedere ed integrare i dati provenienti da fonti diverse, analizzarli in maniera interattiva e quindi applicare delle metriche di business personalizzate che consentano il controllo e la valutazione dei progressi verso il raggiungimento degli obiettivi aziendali. I dati raccolti e correlati devono poter essere presentati sotto varie forme e in base a vari livelli di analisi ai responsabili dell azienda, che dovranno assumere decisioni tattiche o strategiche. Una soluzione di Business Intelligence dovrebbe pertanto disporre di un architettura di report a più livelli, in grado di soddisfare le varie esigenze degli utenti, dai semplici consumatori d informazioni (coloro che devono poter accedere in tempi brevi ai report più aggiornati o elaborare prontamente report predefiniti), ai fornitori d informazioni (analisti di business che interagiscono con i dati investigandoli, attraverso una serie di interrogazioni ad hoc, creando report di business specifici personalizzati). Gli scenari descritti nei paragrafi precedenti indicano che ogni soluzione di Business Intelligence deve soddisfare anche i requisiti di dinamicità, deve essere cioè in grado di apprendere e conseguentemente di uniformarsi rapidamente, e più velocemente di quanto possa fare il concorrente dell azienda, al mondo reale e ai mutamenti del mercato (che talvolta possono essere anche diametralmente opposti rispetto a quelli preventivati in fase di analisi). La Business Intelligence non è però solo un prodotto dell Information Technology, ma è anche competenza di business e la semplice progettazione di un sistema di Business Intelligence non offre, da sola, la soluzione. Affinché la Business Intelligence consenta il conseguimento di risultati positivi, è necessario che sia gestita con intelligenza. Se è vero che le macchine non pensano e non possono operare come opera un uomo, è altrettanto vero che l uomo deve pensare per esse, avendo piena coscienza delle potenzialità e dei limiti degli strumenti che sta utilizzando. Per ottenere vantaggi competitivi, la Business Intelligence deve essere gestita da un team di progetto che sappia applicare conoscenze tecniche, commerciali e manageriali, pianificando opportunamente le varie fasi del progetto e gestendo in modo ottimale i feedback generati dal sistema. Dopo aver raccolto i dati da organizzare, definito gli obiettivi e le metriche per indirizzare ed implementare lo sviluppo e l affinamento continuo delle strategie di business, e dopo aver consolidato l infrastruttura analitica che raccoglie e combina tra loro i dati, la costruzione della Business Intelligence richiede abilità nell apprendere, comprendere, conoscere e gestire situazioni nuove del business, anche attraverso l integrazione delle applicazioni aziendali con quelle dei propri clienti e fornitori.

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