LE ANALISI AL SERVIZIO DEL BUSINESS Ormai tutte le aree operative di un'organizzazione sono interessate al poter lavorare sui dati generati all'interno e all'esterno dell'azienda al fine di ottimizzare al meglio i rispettivi processi a cura della redazione di Computerworld Italia Destinazione >> ICT e R&S >>E-business
Sommario L incontro tra BI e BPM apre la strada alle business analytics...4 La gestione del rischio si costruisce partendo dalla business intelligence...7 Oggi non sono solo le banche a voler gestire i rischi aziendali...9 Glossario... 12 Business Intelligence (BI)...12 Business Performance Management (BPM)...12 Supply Chain Management (SCM)...12 Pagina 2 di 13
Introduzione Gli anni dei facili e ingenti investimenti in tecnologia IT e il successivo periodo di ridimensionamento delle infrastrutture hanno spesso lasciato come eredità una serie di strumenti hardware e software che all interno delle aziende utenti sono sfruttati solamente in minima parte rispetto alle reali potenzialità. In un clima diffuso di grande attenzione alle spese risulta quindi particolarmente interessante la possibilità di conoscere se sia possibile per un azienda trovare la soluzione adeguata a mettere in opera nuove strategie senza la necessità di prevedere ulteriori investimenti, ma viceversa utilizzando soluzioni già in casa. Per raggiungere tale obiettivo è però necessario riuscire a ottenere una visione approfondita della propria infrastruttura e capire come essa viene impiegata, in modo da individuare quali siano gli spazi esistenti per un maggiore sfruttamento, comprendere se gli strumenti attualmente in uso sono utilizzati in modo corretto e se gli investimenti attuali sono compensati dai risultati. Questi sono alcuni degli scopi principali che è possibile raggiungere attraverso un progetto di Business Intelligence (BI) ed è probabilmente una delle ragioni principali per le quali in un mercato dove gli altri grandi software applicativi (per esempio i gestionali) continuano ad attraversare un momento difficile, le software house attive nel settore della BI godono invece di un relativo benessere. La situazione favorisce naturalmente lo sviluppo delle tecnologie di analisi. Di recente quindi, l evoluzione della business intelligence ha portato tra l altro all affermazione di tecniche di Business Process Management (BPM), capaci di fornire all utente ulteriore supporto nelle metodologie di lavoro quotidiane prendendo spunto dall enorme quantità di dati presenti all interno dei sistemi informativi aziendali. Vale allora la pena di approfondire le tematiche del BPM e delle altre soluzioni di analisi e cercare di capire come possono essere applicate con successo alla propria attività. In particolare, la necessità di adeguamento a direttive quali Basilea II e IAS, richiede necessariamente strumenti in grado di aiutare un azienda ad affrontare la tematica della gestione del rischio. Contrariamente a quanto si potrebbe immaginare da una prima analisi, la questione non riguarda solamente le aziende del mondo finanziario. Nel momento di accedere al credito infatti, sempre più realtà devono fare i conti con l esigenza di presentare bilanci compilati in modo rigoroso e nel rispetto delle specifiche in questione. Operazione dove il supporto di adeguati software di BI può rivelarsi un valido aiuto. Il mondo delle utility, le assicurazioni e il comparto manifatturiero sono i primi settori coinvolti da questa esigenze. Per quanto sofisticate e complesse possano essere, le soluzioni di analisi alla fine sono chiamate a fornire informazioni strategiche a uso di utenti non necessariamente esperti di tecnologia IT. Per questo non è raro trovare software che per la fase di report si appoggiano a uno strumento di uso comune come il foglio elettronico Excel, senza comunque precludere la possibilità di costruire interfacce personalizzate più articolate. Pagina 3 di 13
L INCONTRO TRA BI E BPM APRE LA STRADA ALLE BUSINESS ANALYTICS L adozione di nuove soluzioni di analisi è facilitata dalla crescente pressione sul controllo delle performance aziendali A cura di Fabio Rizzotto, senior research analyst, IDC Italia Le soluzioni di Business Intelligence (BI) stanno entrando in una nuova fase del loro processo di sviluppo. Sgombrato ormai da tempo il campo dalla falsa percezione che gli unici processi decisionali indirizzabili fossero quelli delle alte sfere aziendali, oggi si assiste a una diffusione più trasversale di questi strumenti, che supera le tradizionali barriere culturali e funzionali. Finanza, area commerciale, marketing, logistica, produzione e acquisti sono aree interessate dalla crescente adozione di strumenti che consentono di raccogliere, elaborare, impostare processi di analisi basati su dati e informazioni, per generare nuove informazioni a supporto delle decisioni. Il principio base delle soluzioni di business intelligence non cambia, infatti, nonostante la rapida trasformazione dello scenario tecnologico e gestionale in cui vanno a inserirsi. La mole crescente di dati e informazioni, contenute nei più svariati database e applicativi, richiede l adozione di tool in grado di rendere disponibile all utente un supporto a valore aggiunto rispetto alle metodologie di lavoro quotidiane. IDC ritiene che l adozione di soluzioni di Business Intelligence e Business Performance Management (BPM) sia facilitata dalla sempre crescente pressione esercitata sulle aziende dai requisiti di ottimizzazione delle performance. Requisiti imposti non soltanto dall interno, ma sempre di più regolamentati dall esterno (compliance): gli adeguamenti secondo i dettami di Basilea 2 nell ambito bancario rappresentano un esempio di questo trend. L ampliamento del raggio di azione di questo tipo di soluzioni all interno delle funzioni aziendali comporta il coinvolgimento di una popolazione di utenti sempre maggiore. Questo processo di democratizzazione si ritiene agisca da driver per il progressivo consolidamento delle soluzioni BI e BPM. Gli elementi del BPM In particolare per le soluzioni di Business Performance Management bisogna ancora superare lo scoglio della scarsa informazione che caratterizza i primi stadi dello sviluppo di queste soluzioni, oltre che la mancanza di familiarità da parte di molte aziende utenti con le metriche o le tecniche di analisi finanziaria. I particolari ambiti di applicazione rendono infatti ancora lontane molte aziende dal percepirne sia la collocazione sia gli obiettivi del BPM. IDC classifica le soluzioni di BPM in funzione delle seguenti funzionalità: 1. Consolidamento: supporto ai processi di reporting e di consolidamento finanziario. 2. Pianificazione e budgeting: supporto alla pianificazione e alle previsioni sia strategiche sia operative. 3. Scorecarding/dashboards (BPM): monitoraggio di indicatori chiave di performance (key performance indicator) in allineamento con il controllo di gestione. 4. Activity-based costing (ABC): moduli più complessi concepiti per supportare ulteriori e più sofisticate analisi finanziarie. Per la business intelligence si tratta di leggere i trend evolutivi alla luce dei nuovi driver in corso legati a dinamiche di business e tecnologiche, che tendono a collocare le diverse funzionalità in un contesto sempre più interdipendente (strumenti di query, reporting e analisi multidimensionale, data mining, data warehouse). Il valore delle soluzioni di analisi In cosa consiste il valore che oggi possono dare le soluzioni di BI e BPM? L unicità delle soluzioni di BI e BPM (o business analytics, che si utilizza come sinonimo in questa fattispecie) risiede nel fatto che, nell ambito dei benefici apportati alle imprese utenti, il fattore tecnologico occupa l ultima posizione. Come mostra la figura 1, fatto 100 il guadagno o i benefici derivanti da progetti di business analytics, si osserva come la composizione dei Pagina 4 di 13
vantaggi propenda sensibilmente verso il business e non verso la tecnologia, il cui contributo non supera mediamente il 5%. Sarà anche questa proprietà degli strumenti di BI e BPM a rappresentare un driver per i futuri sviluppi del mercato. A contribuire ai benefici cosiddetti di processo e non IT-related sono in particolare i tool di analisi predittiva (analisi rivolte a prevedere o simulare contesti e scenari futuri), che rispetto alle soluzioni non predittive (ovvero basate su analisi di dati e informazioni per la comprensione dello storico ) hanno dimostrato di migliorare sensibilmente la performance dei processi di business, cioè di migliorare il flusso, l efficienza e il valore dei processi grazie all adozione di soluzioni ad hoc. Le soluzioni analitiche orientate all analisi di dati storici (non predittive) hanno tuttavia il vantaggio di generare un maggior contributo in termini di produttività, ovvero di contribuire a risparmiare tempo e risorse nello svolgimento di specifici compiti. Questi progetti rappresentano spesso la base di partenza per le attività di business analytics, in quanto consentono di guardare con nuovi strumenti le informazioni già presenti, che spesso risulta difficile o inefficiente mettere insieme o normalizzare senza l ausilio di soluzioni mirate. Obiettivo ultimo è consentire di mantenere i livelli di produttività aziendale minacciati da dinamiche competitive sempre più difficili da prevedere. IDC ritiene che vantaggi in termini di produttività possono essere conseguiti automatizzando quei processi IT che ruotano attorno ad attività ormai consolidate all interno delle aziende, come per esempio la raccolta e la distribuzione di dati e informazioni sotto forma di report. C è da attendersi, ed è già in corso, un processo evolutivo degli strumenti di BI e BPM: le funzionalità diventano parte integrante di altri sistemi quali ERM (enterprise risk management), database relazionali e altro. Questo processo si tradurrà in un maggiore utilizzo all interno delle aziende nella misura in cui le novità embedded saranno interpretate dagli utenti come reali strumenti di business e non funzionalità aggiuntive. Talvolta uno dei vincoli all adozione è costituito dal basso grado di strutturazione dei processi di business sottostanti. Inoltre, laddove i flussi appaiono strutturati, uno degli elementi su cui si gioca il successo di un progetto di business intelligence è rappresentato dalla predisposizione dell organizzazione nel suo complesso, e soprattutto dei singoli utenti, ad arricchire la propria quotidianità con nuovi modelli di lavoro, nuovi strumenti con cui interagire per far emergere quelle informazioni di cui c è bisogno per prendere decisioni accurate. Il supporto dell IT Naturalmente una gestione innovativa del business, orientata a sostenere le strategie competitive delle imprese, non può avvenire senza adeguati strumenti di misurazione e analisi. Ma è altrettanto vero che queste attività necessitano a loro volta di un sistema IT mediamente strutturato. Le soluzioni di BI e BPM possono pertanto rappresentare un volano per intervenire sui componenti dell infrastruttura applicativa aziendale, rinnovandola o integrandola in ottica abilitante. Pagina 5 di 13
Nelle grandi organizzazioni, progetti anche inizialmente di piccola portata, ma orientati all integrazione di dati e informazioni provenienti da diversi applicativi e database, possono rappresentare successivi punti di partenza per iniziative di più lungo respiro che puntino all armonizzazione di sistemi IT estesi. Le aziende che percepiscono di avere un processo di decision making poco incisivo si posizionano lungo un asse che va, nella migliore delle ipotesi, dalla difficoltà di analizzare il dato giusto Il rapporto con Excel Oggi gli strumenti di analisi sono presenti in quasi tutte le organizzazioni: gli utenti utilizzano i tradizionali fogli Excel per l analisi di dati e per svolgere attività previsionali (budget). Nonostante la crescente diffusione delle soluzioni BI e BPM, IDC ritiene che Excel continuerà a svolgere un ruolo molto importante come strumento base per le attività di data analysis. Il rapporto tra le soluzioni BI-BPM ed Excel sembra entrato in una fase di complementarietà, dopo un periodo in cui le dinamiche dell offerta avevano lasciato intendere l intenzione delle prime di sostituirsi al secondo. Piuttosto, vantaggi per l offerta appaiono possibili in termini di user knowledge, sebbene vada compiuto uno sforzo nell ottica di trasmettere il valore aggiunto perseguibile dal binomio dei due mondi. (con le giuste risorse) al momento giusto, fino a situazioni che vedono una scarsità nei programmi di generazione dei dati piuttosto che informazioni frammentate e polverizzate in una moltitudine di sistemi. In questi casi si rende necessario un intervento più solido in termini di valorizzazione delle informazioni e accesso ai dati rilevanti. Progetti di business intelligence o più in generale di business analytics devono necessariamente nascere con l obiettivo di integrarsi con il resto dei sistemi IT. Qualunque sia il proprio livello di complessità, le tipologie di strumenti di supporto di cui dispone e il livello di innovazione dei propri processi, per un azienda una soluzione di business analytics rappresenta un tassello condiviso fra i diversi applicativi, una sorta di anello di congiunzione fra le aree aziendali e un traduttore universale di informazioni e dati. Integrare quindi gli strumenti di business analytics significa rendere disponibili in tutta l azienda dati e informazioni e garantire un uguale utilizzo delle stesse da differenti utenti per differenti finalità. In estrema sintesi, una serie di fattori esercitano una dinamica positiva sul mercato delle soluzioni BI e BPM: Complessità decisionale e time-to-market, ovvero la necessità di rispondere a esigenze decisionali e di business che i vertici aziendali pongono come prioritarie. Efficienza da intendersi come produttività delle risorse ed efficienza operativa. Compliance, ovvero l esigenza di conformità ai requisiti normativi, che impone maggiore integrazione tra processi e capacità di analisi di dati e informazioni. Evoluzione tecnologia ed esigenza di razionalizzazione: standard aperti (XML, web services), diffusione di tool di accesso a dati e contenuti e convergenza dei sistemi di gestione dei dati strutturati e non strutturati. Pagina 6 di 13
LA GESTIONE DEL RISCHIO SI COSTRUISCE PARTENDO DALLA BUSINESS INTELLIGENCE Le attuali applicazioni di controllo di gestione sono inadeguate a misurare i rischi operativi di Ruggero Vota La gestione dei rischi aziendali è oggi un tema all ordine del giorno in diverse imprese del nostro Paese. Tutte quelle realtà che hanno dovuto letteralmente fare i conti con le nuove regolamentazioni come IAS e/o Basilea 2 (in pratica le aziende quotate e le banche) hanno affrontato la tematica. Altre probabilmente si troveranno a fare i conti con una nuova cultura della gestione del rischio nei prossimi tempi. Non è quindi sbagliato iniziare a capire come le soluzioni IT devono intervenire per supportare efficacemente questa nuova attività con strumenti e metodologie adeguate, facendo il punto su quello che si ha già in casa e su quanto invece è necessario implementare. Il punto di partenza più facile per intraprendere questo cammino è iniziare ad associare la nuova gestione del rischio all attuale controllo di gestione. Attenzione: non si tratta di una semplice evoluzione o aggiunta di funzionalità esistenti o nuove, ma, come vedremo, i cambiamenti da implementare sono anche molto radicali. Non bastano le misurazioni quantitative La vera rivoluzione che stanno vivendo molte imprese italiane, e che in prospettiva coinvolgerà un numero crescente di aziende, è la misurazione del rischio operativo spiega Giuseppe Niolu, partner KPMG Advisory ed esperto di risk management. Si tratta di un elemento di rottura rispetto a quanto oggi si può immaginare di fare adeguando le attuali applicazioni di controllo di gestione di tipo finanziario o di tipo industriale. Il controllo di gestione attuale, infatti, è focalizzato sulla misurazione dei redditi, ovvero viene misurata la contribuzione economica delle attività di business tendenzialmente senza tener conto dei rischi associati. Se nel caso del rischio finanziario o del rischio di credito, la misurazione del rischio è associabile a misurazioni monetarie di tipo quantitativo, i rischi operativi, che per loro natura hanno manifestazioni molto diverse tra loro, invece non hanno questa possibilità. Il controllo di gestione deve evolvere verso modelli di Value Based Management afferma Niolu. E necessario implementare dei sistemi che siano in grado di misurare non più soltanto indicatori di redditività, ma indicatori di rischio/rendimento (RAPM Risk Adjusted Performance Measurement) già molto utilizzati in ambito bancario, ma oggi non ancora diffusi nelle aziende degli altri settori. Il nuovo sistema deve essere in grado di associare un valore di rischio al rendimento che viene prodotto da ogni business line, deve supportare le decisioni dei manager in termini di allocazione di capitale per quanto riguarda lo sviluppo dei sistemi di controllo e, infine, deve identificare il valore aggiunto finale (attraverso metodologie come l EVA Economic Value Added) delle attività di business tenendo conto del costo del risk management. Le soluzioni applicative in campo Attualmente la misurazione della redditività viene gestita tendenzialmente dai grandi sistemi ERP (Enterprise Resource Planning), soprattutto nelle aziende non bancarie - racconta Niolu : bisogna quindi recuperare i dati di rischio per associarli ai dati di rendimento che vengono generati dall ERP aziendale. Per raggiungere questo risultato bisogna affiancare all ERP dei sistemi dedicati alla misurazione dei rischi specifici in ogni singolo ambito ritenuto strategico per il business: A oggi non esistono soluzioni pacchettizzate di questo tipo e fino a oggi si è proceduto soprattutto con lo sviluppo di applicazioni custom. Pagina 7 di 13
Un modello per l enterprise risk management Nei progetti di gestione del rischio implementati oggi nel mondo anglosassone si sta adottando il modello di Enterprise Risk Management sviluppato dall organizzazione privata COSO (sigla che sta per Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission ) alla quale su base volontaria partecipano diversi CFO di realtà di business tra le quali, per citare le aziende più note, i responsabili finanza e controllo di American Express Company, DuPont e Motorola; la missione di questa organizzazione è favorire e migliorare la qualità del financial reporting. Il modello sviluppato nel 2004 è oggi il punto di riferimento per il benchmarking di tutti i più importanti progetti di risk management oggi aperti - spiega Giuseppe Niolu, partner KPMG advisory ed esperto di risk management. In Italia inizia oggi a essere preso in considerazione dalle aziende del settore utilities, quelle cioè oggi più impegnate sul tema della gestione del rischio. Fondamentale in questo modello è la funzione di enterprise risk manager centrale, che deve fare da punto di raccolta e di raccordo di tutti i rischi aziendali, i quali però devono essere gestiti, misurati, controllati da risk manager periferici che svolgono più una attività di supporto alle funzioni di linea che non di controllo del rischio in sé. L implementazione di questo modello parte da una mappatura di tutti i rischi aziendali, e quindi si avvicina alla visione di Basilea 2 per la gestione del rischio operativo delle banche. Bisogna quindi focalizzarsi su tutti quei fenomeni che in qualche modo possono ostacolare il raggiungimento degli obiettivi strategici dell azienda. Di ogni rischio va definita la frequenza e l impatto potenziale, ma soprattutto a ciascun rischio deve essere associata una misurazione dell efficacia del sistema dei controlli interni sviluppato in azienda per attenuare gli effetti di ogni specifico rischio. Le misurazioni relative ai rischi operativi, che per loro natura hanno le manifestazioni più diverse, spesso non sono associabili a misurazioni quantitative monetarie. In alternativa a questi metodi si sviluppano quindi dei sistemi di scoring dove a ogni singolo rischio censito viene assegnato un valore da 1 a 10. Oltre ad attribuire un valore al rischio in sé (A), viene attribuito un secondo valore che indica quanto di questo rischio può essere assorbito dal sistema dei controlli interni (B). Da questi due valori emerge il concetto, centrale nel modello ERM, di rischio residuo come differenza tra i due valori assegnati. Le priorità di intervento per la mitigazione dei rischi si stabiliscono sul rischio residuo, ma la decisione strategica su come intervenire spetta all amministratore delegato, spiega Niolu. Questo per la raccolta dei dati, che è solo il primo passo di un efficace gestione del rischio. Il cuore del risk management è infatti l analisi dei dati raccolti: E inevitabile passare per gli strumenti di business intelligence - spiega Niolu come azienda di consulenza operiamo realizzando data warehouse dove confluiscono i dati transazionali dell ERP e quelli di rischio estratti dai singoli sistemi specialistici. Da qui sulla base di datamart dedicati si sviluppano report di rischio/rendimento per singola linea di business o per altre viste decise dall utente. Anche per quanto riguarda i motori di storicizzazione, il modello dati e il modello di reporting oggi vince la logica del make, piuttosto che l investimento in soluzioni predefinite. Mentre per l estrazione dei dati, invece, in questi progetti si privilegiano i sistemi di EAI che consentono tempestività e omogeneità nell acquisizione dell informazione dai diversi sistemi transazionali. Al di là del rischio Può sembrare paradossale, ma un sistema di gestione del rischio non nasce solo per fare il risk management : Se queste soluzioni si limitassero esclusivamente al monitoraggio non si giustificherebbe l utilizzo di strumenti di business intelligence. Questi sistemi invece possono risultare molto utili quando, per esempio, l amministratore delegato richiede di elaborare in poco tempo un nuovo piano industriale; possono essere chiamati in causa nella redazione delle considerazioni legate agli IAS; possono entrare in gioco quando si decidono nuovi investimenti... E chiaro quindi che il sistema di gestione del rischio deve essere costruito con soluzioni che oggi garantiscono il massimo della flessibilità, e questa attualmente è più garantita dalla business intelligence che non da altre possibili soluzioni applicative. Gli strumenti di business intelligence odierni risultano abbastanza in linea con le esigenze di enterprise risk management: Quello che si richiede al sistema di BI non è il calcolo sofisticato o la funzionalità specifica di natura matematica o statistica afferma Niolu. Alla BI è affidata la gestione del modello dati, e a questa si chiede di produrre risultati validati e certificati; inoltre deve dimostrare un alto livello di flessibilità, soprattutto nella gestione del cambiamento: può cambiare una delle applicazioni transazionali sottostanti, un modello di calcolo, o una normativa... In questi casi l azienda deve essere in grado di intervenire in maniera tempestiva sul sistema di supporto alla gestione del rischio. Pagina 8 di 13
OGGI NON SONO SOLO LE BANCHE A VOLER GESTIRE I RISCHI AZIENDALI Al risk management si interessano anche aziende dei settori utility, assicurazioni e manifatturiero di Giuseppe Goglio L utilizzo di strumenti di risk management è diventato in questo ultimo periodo un argomento via via sempre più diffuso in una molteplicità crescente di aziende. Complici di questo fenomeno sono state naturalmente normative come Basilea 2 e IAS. L analisi del rischio, che generalmente oggi parte da quello finanziario, non è però più esclusiva delle aziende del settore bancario. L esigenza di elaborare informazioni più approfondite sulla propria situazione finanziaria è infatti sempre più sentita anche in altri settori, come per esempio nel mondo delle utility, nelle assicurazioni ma anche nell industria manifatturiera. Per i fornitori di soluzioni di business intelligence questa tendenza può significare nuove interessanti prospettive di mercato. A patto di riuscire a recepire nel modo giusto le esigenze delle diverse tipologie di aziende che stanno approcciando l analisi del rischio e disegnare di conseguenza un offerta specifica, completamente nuova o adattando soluzioni già esistenti. Un rischio che non si può ignorare La possibilità di valutare più in dettaglio il rischio finanziario a cui è esposta la propria attività non è più un argomento circoscritto alle banche, ma coinvolge direttamente qualsiasi azienda che vuole conoscere meglio il livello di affidabilità della propria attività. Qualunque organizzazione si esamini, si può rilevare la tendenza a considerare il risk management come parte integrante della propria struttura piuttosto che come entità separata di pertinenza di pochi esperti afferma Sergio Previtali, Account Manager di Geac Italia -. Il risk management oggi va dunque oltre il calcolo di previsioni finanziarie per guardare ai rischi connessi alla non compliance con le strategie definite e ai rischi legati alla difficoltà di adeguarsi per tempo alla pressione delle nuove regole imposte dagli organi di controllo e governo, qualunque essi siano. La maggiore esposizione ai rischi di natura finanziaria è una delle ripercussioni della globalizzazione dell economia. La crescente complessità della realtà economica ha prodotto un rapido aumento del rischio associato alle attività finanziarie delle aziende di credito, delle imprese commerciali e di quelle industriali spiega Lucia Ghezzi, business developer risk management solution di SAS -. Per far sì che il rischio finanziario non diventi un fattore di criticità, occorre implementare strumenti e metodologie atte a definire il rischio, contenerlo entro limiti stabiliti e supportare le decisioni strategiche per evitarlo. Conoscere per valutare Approntare una soluzione di risk management per aziende diverse dalle banche significa prima di tutto conoscere a fondo le problematiche dello specifico settore in cui si opera. A differenza del settore bancario, dove classicamente vengono gestite tre tipologie di rischio (di mercato, di credito e operativo), nelle imprese i rischi sono maggiormente legati alla volatilità dei mercati, che possono generare delle perdite che si ripercuotono sulla struttura economica dell impresa spiega Roberto Fontana, direttore marketing di Cognos -. Più in generale va ricordato che i rischi intrapresi a livello aziendale sono spesso il presupposto che consente di raggiungere gli obiettivi prefissati e di conseguire performance vantaggiose, contro il pericolo di situazioni avverse più o meno prevedibili. Se nel mondo del credito le aziende sono accomunate dalle stesse esigenze, in molti altri casi anche aziende che operano nello stesso settore spesso manifestano esigenze diverse: La variabilità delle scelte effettuate e delle diverse strategie intraprese crea notevoli differenze aggiunge Fontana -. Per l implementazione di una soluzione di risk management ci avvaliamo quindi di strumenti di pianificazione, controllo, analisi e reporting integrati in un unica Pagina 9 di 13
piattaforma e regolati da modelli costruiti ad hoc, sulla base di semilavorati sviluppati per i clienti nei vari mercati. L abilità del fornitore di soluzioni deve prima di tutto essere quella di individuare la giusta dimensione del rischio: E chiaro che la dimensione rischio ha differenze notevoli se confrontiamo i diversi settori - precisa Donato Attolico, responsabile sviluppo sistemi di rischio della divisione banche, finanza e assicurazioni di Datamat -. In settori diversi dalle banche, come il manifatturiero e quelli a forte export, questa funzione è inserita nell area finanza e non sempre gestisce tutte e tre le tipologie di rischio. Le banche devono anche rispondere alle Istituzioni di Vigilanza per la salvaguardia della loro stabilità, fornendo periodicamente alle Banche Centrali la segnalazione delle posizioni a rischio, e allocare un capitale di riserva adeguato alla copertura dei rischi. Queste considerazioni non devono però indurre a credere che l esperienza maturata nel campo del risk management in ambito bancario trovi scarsa applicazione negli altri ambiti: In ultima analisi, il rischio operativo di una banca non è molto diverso da quello di una qualsiasi altra realtà aziendale con la stessa complessità organizzativa aggiunge Alberto Piazza, senior solution consultant di MIS AG -. Negli ultimi anni si è infatti formato un corpo di conoscenze che va via via standardizzandosi con delle best practice. Certo, per le banche esistono riferimenti precisi dettati dalla normativa di regolamentazione, ma ritengo che anche l industria o i servizi adotteranno presto approcci simili. Un percorso a tappe La natura finanziaria o produttiva di un impresa non comporta sostanziali modifiche nelle prime fasi di approccio a un sistema di risk management. Nessun applicativo di business intelligence può infatti fare a meno di strumenti in grado di accertare parametri quali attendibilità, completezza e integrabilità dei dati sorgente. In primo luogo occorre consolidare le fonti dati presenti all interno dell azienda spiega Marco Cavalli, industry marketing manager di Business Objects Italia -. Spesso i dati necessari all analisi del rischio sono infatti sparsi tra differenti sistemi, operanti su piattaforme eterogenee e generalmente non in grado di comunicare. La fase di consolidamento prevede quindi la classificazione delle fonti informative e la loro raccolta in un sistema di data warehouse in grado di interfacciare differenti sistemi e fornire una piattaforma informativa integrata su cui applicare i modelli di calcolo del rischio. Solamente dopo una fase preliminare di questo tipo è ipotizzabile pensare di elaborare una serie di indicatori per descrivere il livello di rischio di un attività. Disporre di informazioni sui rischi, storiche o correnti, organizzate in maniera strutturata è il presupposto da realizzare per qualsiasi architettura tecnologica ribadisce Alberto Piazza di MIS AG -. Verso nuovi orizzonti Anche al di là del mondo bancario aumenta l interesse per le applicazioni di business intelligence dedicate al risk management. In prima linea, tra i possibili obiettivi, le aziende nel mondo utility: In questo ambito il sistema di risk management è orientato a valutare tutti i rischi del portafoglio: oltre ai puri rischi finanziari, ci sono i rischi commodity e quelli legati al volume tipici delle attività di trading e distribuzione di prodotti come gas ed energia elettrica afferma Lucia Ghezzi di SAS -. Il nostro sistema software in questo caso è in grado di leggere e trattare i fattori di rischio energy come le curve dei prezzi delle commodity di base, rappresentare e calcolare il prezzo del gas e dell energia elettrica con diverse formule di indicizzazione, calcolare il profit at risk. In una visione più ampia, il concetto di risk management supera i margini tradizionali: In molti settori il termine risk management è inteso specificatamente nell accezione di gestione rischi puri, ovvero tutela del patrimonio aziendale contro eventi dolosi o accidentali, quali per esempio l incendio aggiunge Donato Attolico di Datamat -. Per il mondo industriale, per esempio, offriamo soluzioni ad hoc in modalità ASP che consentono di valutare velocemente la bontà dei propri clienti o fornitori in modo da selezionarli. Per il settore assicurativo sono stati sviluppati dei sistemi anti frode costruiti a partire dai sinistri, mentre per il mondo delle telecomunicazioni si propongono modelli di scoring personalizzati che analizzano il comportamento dei clienti. Nei casi infine dove lo sviluppo di soluzioni mirate non si presenta come particolarmente attraente sotto il profilo dei possibili guadagni, buoni risultati possono comunque essere ottenuti avviando rapporti di collaborazione con partner specializzati: Ci proponiamo di fornire le tecnologie adatte a sviluppare e mantenere l ambiente di risk management più adeguato - conclude Sergio Previtali di Geac -, e contemporaneamente lavorare con partner specializzati nell ambito della consulenza specifica, per identificare i fattori chiave e i rischi da monitorare tipici di ogni specifica realtà. Ciò consente di offrire una soluzione trasversale al mercato valida per il mondo finance, per quello industriale, per quello dei servizi così come per quello delle organizzazioni no profit. Pagina 10 di 13
L applicazione analitica e il sistema di reporting dovrebbero invece garantire tutti gli aspetti della risk governance: dall identificazione e valutazione qualitativa e quantitativa dei rischi al monitoraggio degli stessi, fino all integrazione con gli altri sistemi di corporate performance management. L integrazione è infatti il fattore abilitante, come ricorda Enrico Durango, country manager di Ascential Software Italia: Una suite completa per l integrazione dei dati deve basarsi su un vero e proprio approccio metodologico volto a scoprire, identificare, standardizzare, arricchire, trasformare e distribuire i dati presenti nelle diverse sorgenti informative, validando le informazioni da utilizzare nei processi operativi, fra i quali quelli di gestione e controllo del rischio. Pagina 11 di 13
GLOSSARIO Business Intelligence (BI) La business intelligence è un insieme di modelli, metodi e strumenti rivolti alla raccolta sistematica del patrimonio di informazioni generate da un'azienda, alla loro aggregazione e analisi e infine alla loro presentazione in forma semplice. Questa conoscenza è utilizzabile in processi decisionali e di analisi da parte dei knowledge worker. Questo termine è stato coniato da Howard Dresner, analista del Gartner, nei primi anni '90. I dati generati dai vari sistemi (contabilità, produzione, R&S, CRM ecc.) vengono archiviati in data base organizzati in data warehouse. Business Performance Management (BPM) Il BPM è un evoluzione della Business Intelligence che permette di avere in ogni momento una visione completa e uniforme di ogni dato relativo alle performance aziendali grazie alla collaborazione di tutte le risorse chiave dell'azienda. È indispensabile per reagire immediatamente alle fluttuazioni del mercato. Supply Chain Management (SCM) Il Supply Chain Management (letteralmente "gestione della catena di rifornimento") è una metodologia di gestione aziendale che mira alla previsione e al controllo della catena delle vendite di un prodotto da parte del produttore, basandosi sulla logistica. Con il trascorrere del tempo l'ambiente in cui operano le imprese è profondamente mutato, come anche l'organizzazione aziendale. È ormai realtà consolidata quella che si basa sul progressivo spostamento del controllo del mercato verso il cliente e quindi i consumatori finali; da qui la necessità di monitorare, anticipare e controllare i fenomeni di vendita, prevedendo le evoluzione dei consumi e delle tendenze del mercato. Ad essere coinvolta è l'azienda nella sua totalità e tutte le singole aeree: dal marketing al controllo, ruolo determinante è comunque ricoperto dalla catena della logistica. Pagina 12 di 13
. Documento reperibile, assieme ad altre monografie, nella sezione Dossier del sito http://www.sanpaoloimprese.com/ Documento pubblicato su licenza IDG Communications Italia Pagina 13 di 13