Riduce l incidenza dell errore umano nelle attività di verifica e confronto che vengono quotidianamente eseguite dai gruppi di lavoro preposti.

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ADAM nasce dall esigenza di monitorare tutti quei processi di business che sono implementati su architetture distribuite quindi su numerose entità computazionali autonome (chiamate server o piattaforme o sistemi) e nelle quali risiedono i vari frammenti del flusso del processo computazionale e quindi aziendale. Tali processi richiedono e necessitano di un coordinamento per il corretto funzionamento. Questo coordinamento spesso viene a mancare lasciando dietro di se diversi tipi di disallineamento che provocano la non corretta chiusura di alcuni frammenti del flusso. L attenzione quindi si rivolge al processo di business così come viene ideato, progettato ed implementato in una struttura informatica, caratterizzato da una sequenza coordinata di azioni svolte da uno o più sistemi e piattaforme, ognuna delle quali preposta ad assolvere compiti specifici (funzioni di vendita, post-vendita, fatturazione, pagamenti tramite RID o CdC, gestione addebiti rate e canoni, gestione anagrafiche clienti, domiciliazioni bancarie ecc). 3

Riduce l incidenza dell errore umano nelle attività di verifica e confronto che vengono quotidianamente eseguite dai gruppi di lavoro preposti. Esegue operazioni complesse in completa autonomia. Esegue il monitoraggio con vari livelli di dettaglio. Migliora la qualità di gestione degli applicativi in produzione. Diminuzione del numero dei trouble ticket lavorati e delle attività di supporto che gravano sugli ambienti di operation. Riduce i costi di gestione. Supporto alle atività di allineamento dei frammenti di flusso del processo influenzati da un non corretto coordinamento del processo visto nella sua interezza. 4

Automazione di attività di verifica e confronto di dati. Evidenziazione delle problematiche rilevate per ogni sistema coinvolto. Capacità di monitorare le problematiche ed esporre l andamento e la risoluzione delle stesse. Possibilità di visualizzazione dei dati sia quantitativi che qualitativi. Gestione ed elaborazione di diversi input al processo (file flat, xml, http/https, jms, excel, Siebel, SAP, etc.) Visualizzazione standard dei dati in output (post elaborazione) e personalizzata, con la possibilità da parte dell utente di specificare le modalità sia grafiche che di contenuto 5

Gli elementi di innovazione sono riscontrabili nell introduzione di una nuova modalità di monitoraggio che dovrà supportare i risultati ed essere di ausilio al coordinamento delle problematiche riscontrare e la loro soluzione. Ciò introduce anche un altro elemento di innovazione che impatta la struttura organizzativa dell ambiente di operation la quale deve percepire un nuova modalità di gestione e monitoraggio del processo funzionale di business il quale avrà come strumento costante il dato prodotto da ADAM. Necessaria sarà la creazione una struttura che abbia compiti di coordinamento e resposabilità di tutte quelle attività di normalizzazione del dato laddove si è evideziata una criticità nei confronti di tutti i sistemi impattati dal singolo processo di business monitorato. Si vuole porre l accento, a supporto di quanto sopra detto, sulle complesse attività, normalmente intraprese, derivanti dalle strategie di soluzione delle probematiche emerse in un ambiente IT dove le affannose riunioni, creazioni di task force e le continue e reciproche accuse sull ipotetico colpevole diventerebbero di nessuna utilità. Il risultato, certificato dalla qualità dei dati inviati da ogni sistema coinvolto, eliminerà ogni dubbio sulla emersione della problematica, localizzando con precisione la criticità riscontrata. 6

Rilevazione dei disallineamenti grazie all analisi della qualità del dato effettuata e tempestiva evidenziazione delle operazioni critiche con conseguente risultanza delle percentuali relative alle cause scatenanti le criticità riscontrate; Corretta chiusura di tutti i frammenti del flusso del processo monitorato (per esempio emissione fatture, erogazione addebiti, etc ) con conseguente recupero delle operazioni non allineate (es. case study: recuperati 3 mln di Euro in 3 mesi di fatture non emesse!) ; Riduzione di Trouble Ticket relativi a problematiche di processo di oltre il 50%; Riduzione delle attività a carico dei gruppi di supporto verticale in esercizio e velocizzazione dei tempi di risposta in merito a TT aperti; Aumento della fidelizzazione e della soddisfazione del cliente finale con relativo aumento delle vendite dei servizi erogati. 7

ADAM si compone di tre engine principali: 1. Engine di interfaccia con i sistemi esterni per l elaborazione dei diversi tipi di flussi in input 2. Engine di elaborazione dei dati/flussi ricevuti in input con la creazione dei data-mart ( Trasformation ed Interpretation Layer) 3. Engine di visualizzazione (Presentation Layer) 8

Monitoraggio efficace dei problemi di quadratura risultanti dall elaborazione dei dati forniti dai vari sistemi coinvolti nella catena, favorendo immediate analisi delle situazioni critiche, puntuali bonifiche e interventi volti a risolvere anomalie riscontrate. ADAM fornisce view di semplice utilizzo ma allo stesso tempo di alto livello, configurabili tramite semplici passaggi, che aiutano a determinare gli effetti di business legati alle problematiche rilevate sull IT. Compatibilità con Desktop, Laptop, Tablet (ipad) 9

Sviluppo di funzionalità storico per mantenere traccia di attività di bonifica, «problem determination», «problem solving». Oltre al caricamento, aggregazione e correlazione dei dati, visibile tramite Web, ADAM mette a disposizione dell utente le seguenti funzionalità: gestione profili per differenti View; export tabellare in formato Excel dei dati analizzati; modulo di ricerca avanzata con filtro dinamico sui dati; modulo di visualizzazione ed elaborazione indicatori; Inserimento rapido di nuove view e nuovi flussi; 10

Menù di scelta del processo monitorato 11

ADAM riceve al momento in input tipologie di dati tali da poter elaborare e quindi analizzare gli stati delle singole operazioni sui sistemi coinvolti nel monitoraggio. Sono dati relativi al dettaglio delle singole operazioni quindi «grezzi». ADAM elabora e visualizza sia dati di dettaglio (qualitativi) che di gruppo (quantitativi) fornendo contemporaneamente sia informazioni di andamento (indicatori) che informazioni dettagliate circa operazioni non terminate correttamente (allarmi). 12

In ADAM è presente un engine di interfaccia strutturato in moduli di ricezione caratterizzati da varie possibilità di interfacciamento con i sistemi esterni (ETL dinamico). I moduli sono configurati per ricevere flussi di dati in modalità: FLAT FILE XML XLS trasmessi o prelevati tramite protocolli di comunicazioni standard quali: Sono presenti e configurabili le schedulazioni di ricezione e prelevamento dei dati in input. Tali schedulazioni vertono su modalità temporali che comprendono: Schedulazioni giornaliere Schedulazioni settimanali Schedulazioni mensili Elaborazioni Storiche SFTP HTTP HTTPS MAIL CONNESSIONE DB ESTERNI 13

La capacità di elaborazione e memorizzazione di Adam sono stretta conseguenza degli strumenti hardware messi a disposizione. A supporto sono disponibili strumenti di aiuto di tuning e traubleshooting sulle problematiche di elaborazione che interagiscono attivamente sulle procedure e sui ritorni delle elaborazioni, ottimizzandone tempi e risorse. Il sistema ADAM al momento in produzione riceve e/o preleva più di circa 1.000.000 di record giornalieri appartenenti ai sistemi coinvolti nel monitoraggio. A questi numeri giornalieri, vengono aggiunte le elaborazioni schedulate settimanalmente e mensilmente che risultano coerenti con i milioni di record. 14

Il processo monitorato è relativo alle offerte che prevedono l erogazione di una promozione in corrispondenza dell acquisto di un package ( es. Chiavette). L input del processo è a carico di PU che, prima di eseguire l entrata merci sul sistema SAP, provvede ad espletare le operazioni di configurazione della TIM CARD associandola ad uno specifico IMEI (IMEI, MSISDN, ICCD-ID, NMU). DI seguito la sequenzialità del processo ed i sistemi coinvolti: 1. PU, effettuata la creazione del prodotto, esegue l entrata merci sul sistema SAP. Tale evento scatena l invio delle informazioni del prodotto dal sistema SAP al sistema CIA. 1. Il sistema CIA, ricevute le informazioni, avvia il processo di controllo anagrafico (DB Cliente) che consentirà la validazione delle informazioni ( per le informazioni non validate genererà degli scarti che saranno inviati al sistema SAP) ed il successivo invio verso i sistemi promozionali a valle. 2. Il sistema CIA invia al sistema PPM le informazioni (linee) affinche vengano attivate ( nel caso non fossero attivate il sistema PPM genererà degl scarti). 3. Il sistema CIA invia al sistema CRMC le informazioni (linee) per la vendita del prodotto. Anche il sistema CRMC, a fronte della ricezione delle informazioni, potrà generare degli scarti. 15

L obiettivo del monitoraggio è quello di ridurre la difettosità delle offerte sia in termini di tassi di segnalazione/numero di reclami aperti al CC_119, che in termini di TT gestiti dall HD della Rete di Vendita, nonché di ridurre gli eventuali mancati ricavi che si possono generare per anomalie o difettosità sulle offerte o promozioni. 16

OFFERTE RELAX Il progetto nasce dalla necessità di monitorare quei processi di business caratterizzati da una architettura applicativa complessa nella quale sono coinvolti molti sistemi che vanno dalla commercializzazione al banking, dal provisioing alla fatturazione, credito e contabilità con workflow diversi per la componente prodotto e per la componente offerta: nello specifico parliamo dell offerta business RELAX, processo di gestione dei PP Rateizzati. Tale processo di business, fin dalla sua nascita, ha generato diverse situazioni di criticità dalle quali sono scaturite evidenti problemi di quadratura tra i sistemi coinvolti per concludersi in mancate emissioni di fatture di vendita e di corrispettivo per recesso anticipato. L attività progettuale, attraverso l analisi dei sistemi coinvolti nel processo, ha prodotto un datawarehouse dedicato, risultato finale di una elaborazione che permette la visualizzazione e l evidenziazione delle criticità per ogni sistema coinvolto. L applicativo che ne scaturisce permette appunto la visualizzazione delle risultanze dell elaborazione fornendo una rapida consultazione per utenza, sistema e transazione e2e e rappresentando anche l andamento del business per stabilire eventuali e/o ulteriori strategie aziendali. 17

Indicatori Multiselezione Indicatori DIsponibili Visualizzazione Risultanza Grafica Indicatori Selezionati Visualizzazione Dati Indicatori Selezionati Modifica Tipologia Grafico Modifica Online dei valori di Soglia e serie 18

Ricerca Avanzata Multiselezione Report DIsponibili Personalizzazione Filtri di Interrogazione Rappresentazione Matriciale Risultanza Dati Funzione di Export Dati in Excel 19

Dato Quantitativo Generale Selezione della data Selezione processo Dato Quantitativo Dato Qualitativo Allarmi coordinamento non corretto 20

Dato Quantitativo Generale Selezione e filtri Dato Qualitativo Allarmi funzionali Allarmi coordinamento non corretto 21

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La Revenue Assurance è un tematica che ha assunto negli anni una importanza sempre più strategica in special modo tra gli operatori di telecomunicazioni in cui risultano esserci perdite sempre più consistenti a causa della mancata raccolta del fattiurato. In alcune realtà sono nell ordine del 5-15% del totale. Le cause possono essere le più disparate ma sono comunque riconducibili ai processi/sistemi interni non accurati (escludendo le cause dolose frodi). Lo sviluppo di ADAM ha riguardato in primis il monitoraggio della «Revenue Chain» per uno specifico servizio andando a verificare e misurare l efficienza e l efficacia dei molteplici sistemi facenti parte della «chain», dall evento che genera revenue sino all incasso coprendo una serie considerevole di processi aziendali. Per tali motivi quindi l evoluzione del prodotto non poteva che dirigersi, dopo i risultati ottenuti, verso un approccio preventivo considerando che prevenire equivale a proteggere gli asset aziendali. Un approccio che ci dirige sulle tematiche di Risk Management e Business Innovation tramite l utilizzo e lo sviluppo di MODELLI QUALITATIVI. Da qui nasce la collaborazione con un nostro partner tecnologico, proprietario di soluzioni di COMPUTAZIONAL INTELLIGENCE tramite lo sviluppo di metodi proprietari matematici chiamati ARTIFICIAL ADAPTIVE SYSTEM: l area più recente dell IA e dell analisi dei dati in grado di affrontare con successo i complessi problemi del mondo reale anche dove gli approcci tradizionali sono poco efficaci o inapplicabili. Stiamo parlando delle RETI NEURALI, modelli matematici che emulano ( o almeno tentano) il sistema nervoso centrale e rappresentano un potente strumento statistico. 23

Scopo finale delle reti neurali è quello di realizzare i meccanismi di apprendimento del cervello umano facendo in modo che la rete interagisca con l ambiente esterno senza l intervento umano. Si basano sul concetto che in determinate situazioni è possibile far apprendere ad un apparato matematico determinate leggi che non si conoscono a priori facendogli analizzare un elevato numero di casi reali ( FASE DI APPRENDIMENTO-ASSIMILAZIONE). I campi in cui sono applicate possono essere classificate nelle seguenti categorie di applicazioni: 1. Funzioni di approssimazione-regressione tra cui le previsioni temporali e la modellazione; 2. Classificazione ed individuazione delle novità ed il processo decisionale; 3. L elaborazione dei dati. E quindi queste aree includono sistemi di monitoraggio e controllo, simulatori e processi decisionali, riconoscimento di pattern, sequenze, diagnosi medica ed applicazioni finanziarie. Negli ultimi anni le reti neurali vengono utilizzate in sismologia per la localizzazione di epicentri di terremoti e predizione della loro intensità. 24

ADAPTIVE DYNAMIC ADAM ADAM Oggetto della RA Account Activation and Service Provisioning Credit check Monitorin g and Control Fraud Manageme nt Usage Processing PrePaid Manageme nt Interconne cti and Roaming Bill Processing Commissi ons Collection and Bad Debt Managem ent Nuovi clienti Evidenza Docs Verifica credenziali e profili di accesso Meccanismi di blocco NA Verifica credito Verifiche manuali Log di attività ed errori Controllo degli Accessi applicativi e di sistema Gestione alerts Policies and Procedures Gestione dello storico Relazioni con altri operatori Gestione Ag. Esterne Gestione regole/alert Raccolta dati sistemi interni Detec. attività non autorizzate Gestione accessi applicativi e di sistema Network and System Operations Real time and batch mngnt Error Handling Gestione alerts Monitoring Rating e Billing Fault critici Gestione CDR Situazioni anomale Analisi LOG riallineamnto dati (CDRs) Gestione Ricariche Gestione real time del credito Business continuity e indisponibili tà del sistema Exceptions Handling Analisi LOG Riallineamen to dati Gestione degli accessi applicativi e di sistema Trasferimento e scambio dati tra operatori Raccolta e produzione dati tra operatori Riconciliazione dati traffico e contabili Management Reporting Bilanciamento dati traffico e contabili Operational Reporting Gestione degli accessi applicativi e di sistema Processi operativi Gestione correzioni manuali Pre-billing Files In/Out Enti terzi per stampa fatture Policy di accesso e profili Balancing tra sistemi (Rating, Billing e Interconnect) Analisi dati Cicli fatturazione Dati Pre-Billing Dati su sconti e campagne clienti Piano delle Commissioni Gestioni manuali Policy di accesso al sistema delle Commissioni Criteri di calcolo automatico e manuale Modalità di storno delle commissioni Disallineamenti Dati del calcolo commissioni Dati di storno commissioni Gestione degli accessi applicativi e di sistema Processo e controlli Metriche di Efficacia e efficienza Riconciliazione tra sistema di collection e altri Gestione recupero credito Detection di transazioni duplicate o missing Gestione degli accessi applicativi e di sistema Risk Credit Check Assessment Credit Scoring Check documentale Risk Prevention Risk Detection Fraud Check Policy/proc. optimization Check di coerenze logiche Previsione Fault critici Quadrature CDR, LOG, sistemi billing e rating Proactive detection di eccezioni ed errori Ottimizzazione accordi Operatore Ottimizzazione tariffe di interconnessione CDRs check evaluation Fraud detection & prevention su roaming Analisi di coerenza semantica tra sistemi (Rating, Billing e Interconnect) Analisi predittiva su Dati Pre-Billing Ottimizzazione Ciclo di Pagamento Ottimizzazione criteri di premio e commissioni Analisi del processo e dell applicazione di Collection 25

ADAM Si compone di tre engine principali: 1. Engine di interfaccia con i sistemi esterni per l elaborazione dei diversi tipi di flussi in input; 2. Engine di elaborazione dei dati/flussi ricevuti in input con la creazione dei data-mart (Trasformation ed Interpretation Layer); 3. Engine di visualizzazione (Presentation Layer). ADAPTIVE DYNAMIC ADAM Aggiunta del modulo ADAPTIVE DYNAMICS che conterrà i seguenti engine : 1. Engine PRE-PROCESSING per la trasformazione in numero dei dati; 2. Engine ARTIFICIAL ADAPTIVE SYSTEM ; 3. Engine POST-PROCESSING di conversione dei numeri in dati reali per la successiva presentazione all utente. 26

Adam 4h nasce dall esigenza di avere un tool di business intelligence necessario per effettuare un analisi storica delle performance dell azienda ospedaliera e un monitoraggio continuo giornaliero. Adam 4h si basa sull analisi dei tracciati di principali flussi standard di dati provenienti dal sistema informativo ospedaliero. Il cruscotto di monitoraggio permette agli utenti interessati (direzione sanitaria e generale, statistici etc.) di usufruire dei dati grezzi o aggregati relativi all attività ospedaliera. Adam 4h consente di scegliere gli obiettivi aziendali attraverso indicatori di performance standard (suggeriti dal ministero della salute) che hanno natura sanitaria ed economica e sono quindi direttamente legate ai servizi erogati al paziente. La presenza di variabili non solo sanitarie ma anche economiche si presenta come un fattore innovativo che permette una gestione condivisa delle scelte tra le componenti cliniche e direzionali di un azienda ospedaliera. 27

Visualizzazione degli interventi suddivisi per tipologia ( ordinari, urgenti, day surgery ) Allarmi per monitorare il Tempo Preoperatorio etc 28

Visualizzazione in dettaglio degli interventi per ogni singolo reparto Possibilità di confrontare uno o più reparti 29

Dettagli di business totali Dettagli per ogni singolo reparto 30

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Spesso il concetto di spending review viene associato ai tagli, quando in realtà la riduzione della spesa, ad esempio quella pubblica, è solo uno dei risultati raggiungibili.i Risultati complessivamente migliori, possono essere ottenuti tramite una diversa allocazione della spesa e una variazione della spesa complessiva al rialzo o al ribasso, a seconda delle decisioni o policy da applicare. Tali decisioni, possono essere frutto di studio di dati statistici, monitoraggio accurati relativi alla qualità e quantità delle informazioni trattate. Tale modello di analisi può essere implementate e controllato con ADAM, a valle di un accurata fase di studio del processo e l implementazione del relativo monitoraggio tramite la suite ADAM. 32

Controllo qualitativo e quantitativo della spesa pubblica Monitoraggio dei flussi di finanza pubblica Analisi e supporto nella definizione dei costi standard dei programmi di spesa Definizione di specifiche metodologie nella quantificazione dei costi. 33

Visualizzazione grafica del monitoraggio online Report in dettaglio dei flussi Indicatori e Allarmi 34

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