KPMG & Dipartimento di Economia Politica e Metodi Quantitativi Università degli Studi di Pavia Progetto studio di sistemi di Data Mining

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1 KPMG & Dipartimento di Economia Politica e Metodi Quantitativi Università degli Studi di Pavia Progetto studio di sistemi di Data Mining Marzo 2002

2 Indice Obiettivo Il nostro approccio Architettura logica di riferimento Data Mining functionality i Struttura del progetto Page 2

3 Obiettivo realizzare un modello di valutazione dei software per il Data Mining tramite lo sviluppo di un progetto congiunto che preveda due fasi: Progetto studio di sistemi di Data Mining FASE 1 Scientific Review FASE 2 Business Evaluation Studio scientifico delle funzionalità dei prodotti selezionati Progetto Valutazione dei softw are per il Data Mining Page 3

4 Il Nostro Approccio Contenuti Quali informazioni ci servono? Tecnologia Come possiamo analizzare le informazioni? Conoscenza Come creiamo dei modelli di comportamento? i Come alimentiamo le nostre conoscenze? L approccio Università degli Studi di Pavia & KPMG combina quattro elementi fondamentali che insieme danno luogo ad una una metodologia di valutazione dei software per il Data Mining che consentirà di analizzare in modo oggettivo ed imparziale i prodotti dei fornitori che aderiranno al progetto: Contenuti descrive il nostro approccio nel selezionare, classificare e parametrizzare il flusso delle informazioni all interno dell organizzazione. Tecnologia suggerisce come utilizzare le funzionalità hardware e software per creare il flusso informativo nel modo più efficiente. Conoscenza evidenzia come l esperienza offerta si concretizzi nella realizzazione di parametri e modelli comportamentali. i sottolinea i processi che devono essere sviluppati per assicurare che i contenuti rispondano ai requisiti di qualità, quantità e rilevanza richiesti dagli utenti. Page 4

5 Obiettivi del Progetto Produrre un rapporto scientifico, ad uso interno di KPMG SPA ed eventualmente dei partner tecnologici aderenti al progetto, entro il 30 giugno 2002; Produrre una pubblicazione scientifica, estratta dal rapporto, che verrà presentata dagli autori in convegni internazionali sull'argomento nel settembre 2002 ; Sviluppare metodologia di valutazione dei software per il Data Mining che consentirà di analizzare in modo oggettivo ed imparziale i prodotti dei fornitori che hanno aderito al progetto, individuando i più rispondenti alle esigenze di business del cliente. Page 5

6 Architetture logiche di riferimento ORACLE 9i DataMining IBM Intelligent Miner SAS Entreprise Miner SPSS Clementine S-PLUS Insightful mysap Customer Relationship Management Page 6

7 Data Mining functionality Identificare i diversi profili dei clienti definendo indicatori descrittivi e predittivi che ne evidenzino il comportamento Limitare fenomeni di churn o attrition Proporre attività di cross-selling Page 7

8 i Liquidazione sinistri Key Features Raccolta di informazioni e feed back Strutture organizzative liquidative Controllo e auditing sinistri Flusso di dati aggiornato Qualità dei dati Fraud Awarness Training La realizzazione a regime della metodologia proposta deve essere inserita efficacemente: nell organizzazione e nei processi aziendali Gestione del portafoglio e tariffazione Unità Antifrode Mantenimento e monitoraggio Input alle strutture assuntive Profiling e definizione delle tariffe Flusso di dati aggiornato Qualità dei dati Principale utente dell applicazione Funzioni investigative Verifiche di compliance Coordinamento e reporting all alta Direzione Monitoraggio sull aggiornamento e sulle nuove fonti di dati Updating modelli predittivi Manutenzione delle applicazioni Risposta alle richieste degli utenti Misurazione delle performance Page 8

9 KPMG: l esperienza della Best Practice internazionale nel settore della Business Intelligence; l attività di KPMG sarà coordinata e svolta dal dott. Marco Salvato che si avvarrà della collaborazione della dott.sa Martina Violi e della dott.sa Marina Massignan. UNIVERSITA DI PAVIA: il Dipartimento di Economia Politica e Metodi Quantitativi parteciperà al progetto mediante l'attività di analisi metodologica del Prof. Paolo Giudici, professore associato di Statistica ed esperto di Data Mining e della dott.sa Erika Blanc, borsista di ricerca; FORNITORI: Sono stati coinvolti i maggiori partner tecnologici interessati al progetto in modo da poter accoglierne i suggerimenti, assimilare al meglio il know-how sul prodotto e capirne le potenzialità Un team congiunto che lavora assieme per la durata di 8 mesi. Page 9

10 Struttura del progetto: STEPS I passi principali del progetto posso essere descritti come riportato di seguito: DEFINE Redazione di un questionario da sottoporre a tutte le software house aderenti al progetto ANALYSIS Esame prettamente statistico delle tecniche e degli algoritmi di Data Mining disponibili in ciascun prodotto. DATA MINING Scelta di casi-studio da elaborare con tutti i software citati che permetteranno di presentare dei risultati ottenuti sul campo ai fini di effettuare un confronto orientato alle esigenze applicative. DEPLOY In quest ultima parte della fase 1 del progetto viene effettuata la raccolta dei risultati finali e la redazione di un rapporto scientifico sul lavoro svolto Define Analisys BUSINESS PROCESS Step 1 Step 2 Project Management Mining Data Deploy People & es Business Applicazione delle risultanze a modelli di business definiti FINAL EVALUATION Predisposizione di una metodologia di valutazione del software Final Evaluation Page 10

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