«L evoluzione della Data Analysis»: scenario e governance dei progetti

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Luigi Beretta
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1 «L evoluzione della Data Analysis»: scenario e governance dei progetti PMI, Northern Italy Chapter 14 marzo 2019 Paolo Pasini

Intelligence 2000-05 Business Analytic Applications (es. BPM); Analytics -> Adv.

2 L evoluzione della Business Intelligence (BI) BUSINESS INTELLIGENCE (ricerca intelligente di dati e Informazioni aziendali per vari scopi) Inizio anni 90 Cresce il grado di Intelligence Business Analytic Applications (es. BPM); Analytics -> Adv. Analytics Business Intelligence Tools 2012 Big Data Focus sui Tools Focus sulle Applicazioni Focus sui Dati 2

3 Situazione attuale della Data Analysis Una sicurezza nel tempo e nel nuovo contesto Digital: NON SI MIGLIORA CIÒ CHE NON SI MISURA! Un manager senza dati in un contesto sempre più complesso e dinamico, è SOLO un altra persona con una propria opinione, vale ma è un opinione! Oggi si tirano le somme delle nuove sperimentazioni e dei nuovi progetti di Analytics degli ultimi 5 anni. I risultati non eclatanti riportano l attenzione sul «COME» diventare una reale «Data-driven Organization» 3

tenere sotto controllo sono troppi, è necessaria l automazione delle

4 Situazione attuale della Data Analysis Un risultato positivo, si è capito che oggi: o o i fenomeni digitalizzati di interesse per le aziende e da tenere sotto controllo sono troppi, è necessaria l automazione delle Analytics e la capacità di impiegare varie tecniche di IA Oltre i Big Data.! 4

5 Nuove fonti di dati 5

6 La domanda è sempre la stessa! 6

7 L evoluzione delle Business Analytics Automated: eseguo 7

8 Le tecnologie e i servizi: una «giungla»! Quali sw vendor? 8

9 Il Business case, il Valore, il so what, lo scarico a terra della BI/Analytics dipendono da: 1. La distanza dell analisi dati dai risultati economicofinanziari 2. Le decisioni e le azioni che si attuano dopo l analisi per ottenere i risultati desiderati ( fare e far succedere le cose!) 3. Dati (quantità e qualità), mix di tecniche di analisi e visualizzazione dei dati e software tools che si mettono in gioco 4. La distanza organizzativa tra chi fa le analisi e chi utilizza i risultati (informazioni, insights) 10

10 La curva del valore della BI/Analytics: capacità di generare informazioni e conoscenza rilevanti, ampie, affidabili, tempestive, usabili Valore Velocità, Varietà, Quantità e Qualità dei dati Capacità di analizzare e interpretare le informazioni, di produrre conoscenza (competenze di dominio disciplinare nel contesto di azienda e di settore) BI Tools, Business Analytic Appl. e Analytics; architetture applicative di BI Tools e piattaforme di Data Governance, Data Integration, Data Repository & Data Quality Organizzazione della BI e competenze analitiche (interne ed esterne: modello di sourcing) (Fonte: Osservatorio BI, SDA Bocconi, 2013) Risorse e Capability 13

11 Progetti di Data Analysis: Capacità di costruire Analytics 14

12 Progetti di Data Analysis: Capacità di interpretare e «utilizzare» informazioni e insights 15

13 Capacità di progettazione «creativa» e di sviluppo iterativo/incrementale: «agile as usual» nella data analysis complessa! Modelling, Incremental Prototyping/ Development («sprint») Continuous Stress Test & System Tuning Continuos Solution Deployment 16

14 Nuovi metodi di chi fa Analytics come «mestiere»! Creazione della sensibilità e della fiducia nel sistema di Analytics (creatività, qualità dei dati, utilità dei risultati, gradualità di sviluppo, «Test&Learn») Abbandonare il concetto di rilascio del sistema: Cantieri aperti 17 Contratti da «time e material» (no requirements!) a «chiavi in mano» con rischio calcolato e condiviso tra partner e azienda

15 Il contesto organizzativo in cui il progetto di Data Analysis si sviluppa è importante: la Data-Driven Organization 21 Processi per la Data Governance Processi di Data Analysis Processi Decisionali Strutture organizzative

Ruoli interni o esterni Source Expert (ERP, Social web, etc.

16 La catena del valore dei dati: processi e «troppi» ruoli! Fonti Dati Data Owner Masterdata Specialist Data manager Chief Data Officer Data governance manager, Data Quality manager, Data Tech manager «new» BI Manager Ruoli interni o esterni Source Expert (ERP, Social web, etc.) ETL Specialist DW Specialist Data modeler Frontend Specialist Data security specialist BI Developer 24 La distanza organizzativa tra chi realizza le analisi e chi le utilizza è molto critica nel produrre risultati visibili! DATA SCIENTIST Business Data Analyst (mktg, cost, ) Utilizzatore dei risultati delle analisi dati (Decisore, controllore, analista, )

Attività del BI/Analytics Unit o Competence Center Shar ed- Servi ce (risorse IT aziendali) Divis.

Prodo tti (progetti di BI) Local, stand - alone I modelli organizzativi delle unità dedicate alle

specifici mondo sistemi) (Metadati specifici mondo prodotti) Coord. e Implement.

17 Attività del BI/Analytics Unit o Competence Center Shar ed- Servi ce (risorse IT aziendali) Divis. Siste mi (progetti di BI) Divis. Prodo tti (progetti di BI) Local, stand - alone I modelli organizzativi delle unità dedicate alle Analytics (accentrati, decentrati, federati, standalone) (Dati Enterprise, alimentanti) (Metadati specifici mondo sistemi) (Metadati specifici mondo prodotti) Coord. e Implement. progetti Enterprise (Ownership di progetto) (Ownership di progetto) skill su temi specifici mondo sistemi skill su temi specifici mondo prodotti (on site) (on site) SDA BOCCONI McKINSEY FORRESTER AT KEARNEY 27

18 Le 10 competenze più richieste in Advanced Analytics e IA (TechRepublic, 2018) 1. Machine learning 2. Python 3. R 4. Data science (?!) 5. Hadoop 6. Big data 7. Java 8. Data mining 9. Spark 10. SAS 31

19 32

20 Hard Skill più richiesti (fonte: Linkedin, 2018) 1. Cloud and Distributed Computing Related Jobs: Platform Engineer, Cloud Architect 2. Statistical Analysis and Data Mining Related Jobs: Business Analyst, Data Analyst, Statistician 3. Middleware and Integration Software Related Jobs: IT Manager, Systems Integration Engineer 4. Web Architecture and Development Framework Related Jobs: Web developer, Full Stack Web Developer 5. User Interface Design Related Jobs: UX Designer, Web Developer, UI Designer 6. Software Revision Control Systems Related Jobs: Web Developer, Software Programmer 7. Data Presentation Related Jobs: Graphic Designer, Data Scientist, Business Consultant 8. SEO/SEM Marketing Related Jobs: Marketing Specialist, Online Marketing Manager, Advertising Manager 9. Mobile Development Related Jobs: Mobile Engineer, Mobile Application Developer 10. Network and Information Security Related Jobs: Information Security Specialist, Cyber Security Specialist 11. Marketing Campaign Management Related Jobs: Online Marketing Manager, Digital Marketing Specialist, Digital Marketing Manager 12. Data Engineering and Data Warehousing Related Jobs: Software Engineer, Database Developer, Data Analyst 13. Storage Systems and Management Related Jobs: Database Administrator, System Administrator 33

21 Hard Skill più richiesti (fonte: Linkedin, 2018) 14. Electronic and Electrical Engineering Related Jobs: Electrical Engineer, Electronic Engineer 15. Algorithm Design 16. Perl/Python/Ruby Related Jobs: Software Engineer, Data Scientist 17. Shell Scripting Languages Related Jobs: Linux System Administrator, System Engineer, Java Developer 18. Mac, Linux and Unix Systems Related Jobs: System Administrator, Linux System Administrator 19. Java Development Related Jobs: Java Developer, Web Developer 20. Business Intelligence Related Jobs: Business Intelligence Analyst, Forecast Analyst 21. Software QA and User Testing Related Jobs: User Experience Engineer, Software Test Engineer, Quality Assurance Engineer 22. Virtualization Related Jobs: Network Engineer, Network Administrator 23. Automotive Services, Parts and Design Related Jobs: Vehicle Engineer, Industrial Designer 24. Economics Related Jobs: Business Development Manager, Auditor, Research Analyst 25. Database Management and Software Related Jobs: Database Specialist, Database Administrator 34

22 Una ricerca 2018 sulle medio-grandi imprese italiane CDO (Chief Data Officer) e BI manager in Italia. Attività di Data Governance e di BI/Analytics Governance a confronto 35

23 Presenza posizioni di CDO e BI Manager CDO-BI MGR % del panel Natura di azienda Presenza del CDO (57% nell IT, 43% in funzioni di business) Presenza del BI Manager (93% nell IT, 7% nel Mktg) Presenza del CDO e del BI Manager 7% Aziende Datasensibile 54% Aziende BIsensible 4% Aziende Datadriven Assenza di entrambi 35% Aziende Data- BI unaware Non esistono elementi per definire un percorso di maturità ideale o virtuoso, anche se si può immaginare un passaggio da Unaware a Data-driven ; c è una storia e una presenza di profili nei due ruoli molti diversi nella pratica aziendale 37

24 E infine, 3 massime.! Un imprenditore illuminato 48

25 GRAZIE DELL ATTENZIONE Paolo Pasini 49

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