N.2 MAGGIO 2011
jOURNAL
CASO
UTENTE
Business Intelligence:
tutto PArte dalla conoscenza
del dato
I
“
In uno scenario in cui la competitività e le istituzioni
regolamentari impongono sempre più rigore nel
time to market, nella qualità dei processi e nella filiera
data driven, la profonda conoscenza del dato diventa
l’elemento cardine per poter effettuare analisi efficaci e
di supporto ai decisori di business. Guardiamo, in
proposito, l’esperienza Bnl
n un mondo caratterizzato da repentini cambiamenti che interessano anche la cronaca economica e finanziaria, emerge l’esigenza
Maurizio De Marinis,
responsabile del comparto
Data Warehouse Crediti
del dipartimento
Sistemi Informativi di Bnl
forte da parte delle istituzioni bancarie e finanziarie di poter disporre di dati per analizzare accadimenti, modelli analitici in grado
di prevedere scenari a breve medio termine, strumenti di simulazione necessari a verificare l’efficacia delle soluzioni ipotizzate. In
questo contesto l’It assurge ad attore principale nel momento in
cui il “dato” è equiparato a tutti gli altri asset aziendali”.
...Competitività che, anche per le istituzioni finanziarie
e bancarie, si è fatta più pressante nel corso dell’ultimo
decennio, portando i decisori di business a chiedere
sempre più supporto e proattività ai dipartimenti It
Con questa premessa, Maurizio De Marinis, responsabile del
comparto Data Warehouse Crediti del dipartimento Sistemi Informativi di Bnl,
evidenzia come la profonda conoscenza dei dati aziendali rappresenti il punto di partenza per analizzare l’andamento del business, identificare i possibili
e probabili scenari futuri al fine di prendere decisioni strategicamente valide
e corrette.
Il dato, in sostanza, è la base di tutte le strategie e tecniche di Business
Intelligence e Business Analytics. Ed è anche l’elemento portante attorno al
quale, in Bnl, sono stati valutati gli interventi di “intelligence” da effettuare.
“I driver che, in genere, indirizzano interventi di “intelligence” sui dati
sono sostanzialmente due - osserva De Marinis -: ridondanze non controllate
su sistemi di sintesi, con inevitabili ambiguità nella pubblicazione di indicatori
critici, e mancanza di un “linguaggio comune” tra le varie funzioni di Business verso l’It”. “Questo ultimo punto ha rappresentato, a livello di scenario
Akhela Journal n. 2 - maggio 2011
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di mercato, una considerevole distorsione semantica tra la richiesta e la produzione di dati”, precisa il manager. “Il tutto in uno scenario in cui la competitività e le istituzioni regolamentari impongono sempre più rigore nel time
to market, nella qualità dei processi e nella filiera data driven”. Competitività
che, anche per le istituzioni finanziarie e bancarie, si è fatta più pressante nel
corso dell’ultimo decennio, portando i decisori di business a chiedere sempre
più supporto e proattività ai dipartimenti It.
Ma quali sono i dipartimenti o la tipologia di utenti che necessitano di
Business Intelligence. E a supporto di quali operazioni e scelte decisionali?,
chiediamo a De Marinis: “I dipartimenti maggiormente interessati alla Business Intelligence, in questo particolare momento, sono sicuramente le direzioni rischi e quella commerciale”, risponde il manager: “Per quanto riguarda
le necessità informative, queste si sono rivelate assolutamente in linea con la
Piramide di Bill Inmon [colui che coniò il termine “data warehouse” nel 1990,
dandone questa definizione: “l’insieme delle strutture dati e degli strumenti
necessari per ottenere, a partire dai dati operazionali prodotti e gestiti da un
sistema informativo aziendale, informazioni utili ai manager come supporto
alle decisioni” – ndr]. La Piramide di Inmon vede al vertice pochi utenti dotati
di prodotti estremamente sofisticati di “data mining” analitici, utilizzati per
il calcolo di modelli nell’ambito del Risk Management o della Customer Insight; al centro lo strato di “middle management” caratterizzato da necessità
informative di Reporting ed Analisi su un numero finito di dimensioni con
possibilità di navigare gerarchie (Drill/Roll) ed operazioni di Pivoting (interazioni righe/colonne); alla base un numero considerevole di utenti soddisfatti
da Reporting massivo quantitativo”.
La tecnologia, l’It e il Business: tris d’assi
“L’esperienza mi porta ad affermare che il coinvolgimento dell’It, fin dalle
fasi iniziali, è fondamentale nella Business Intelligence come in nessun altro
Realize per
il Balanced Scorecard
Il Balanced Scorecard (Bsc),
strumento di sorveglianza
strategica, si pone l’obiettivo di
tradurre le strategie competitive
in indicatori di performance
(scorecard) assicurando l’equilibrio
(balance) tra le prestazioni di breve
termine e quei fattori non finanziari
che dovrebbero condurre l’impresa
a prestazioni competitive superiori
e sostenibili nel tempo.
Akhela, grazie alla sua
metodologia Realize, aiuta a
disegnare efficacemente e gestire
adeguatamente un sistema che
tenga conto dei fattori critici di
successo per le aziende:
- l’individuazione dei driver più
efficaci rispetto sia al settore di
appartenenza sia agli obiettivi che
ci si pone con l’implementazione
del sistema di Bsc;
- il coinvolgimento delle persone
chiave (Key Users) e la condivisione
del progetto, mediante iniziative
ad-hoc, all’interno dell’azienda;
- il reperimento, l’organizzazione
e la diffusione dei dati relativi alle
metriche e ai target desiderati
che può rivelarsi estremamente
complesso ed oneroso.
Soffermandosi sugli aspetti di realizzazione/implementazione del progetto di Business Intelligence,
De Marinis precisa come, in realtà, non si possa parlare di un progetto specifico “in quanto le attività
legate alla Business Intelligence sono più assimilabili ad un cantiere permanente sempre in movimento”
ambito: dallo studio della normativa (per esempio Basilea II) fino ad arrivare
al disegno della soluzione”, evidenzia De Marinis quando chiediamo “qual è
stato il ruolo dell’It nella fase iniziale di comprensione della problematica e
nel disegno della soluzione/servizio It”.
Approfondendo la discussione sugli aspetti di cooperazione tra It e Business, De Marinis aggiunge: “Nel nostro caso specifico, si è scelto, d’accordo
con il Management, di creare una metodologia che abilitasse un linguaggio
comune e fosse supportata da strumenti di Master Data Management (custom) e tool di Data Quality (di mercato)”.
“L’interazione tra It e Management è stata continua e circolare”, aggiunge il manager evidenziando come questa sia l’elemento di natura organizzativa più importante in assoluto.
Dal punto di vista strettamente tecnologico, i layer applicativi e tecnologici implementati in Bnl sono in linea con le metodologie Business Intelligence più diffuse. In particolare, parliamo di Data Warehouse utilizzato su due
differenti livelli, con il disaccoppiamento delle sorgenti dati con la possibilità
di separare l’elaborazione analitica Olap - Online Analytical Processing da
quella transazionale Oltp - Online Transaction Processing. La tecnologia Oltp
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Business Analytics,
l’offerta di Akhela
1) Offerta
“Vertical Business Analytics”
• Progetti complessi
di Data Warehouse
• Strumenti di Front End,
Query Analysys, Kpi, Bsc
• Analisi Predittiva:
Business Analytics
2) Offerta
“Knowledge Management”
• Analisi semantica,
text analisys, dati non strutturati
• Reputation Analysis
• Semantic Web
3) Offerta
“Mobile Business Intelligence”
• Export Reportistica su sistemi
Mobile (iPad, iPhone….)
• Sviluppo applicazioni
dedicate alla BI
non prevede la creazione di banche dati separate, infatti le analisi vengono effettuate direttamente sui dati di esercizio. Questa soluzione permette
di avere i dati sempre aggiornati ed evita fasi intermedie di trasformazione
degli stessi, tuttavia per la sua stessa natura non è facilmente applicabile in
situazioni dove la quantità di dati da analizzare sia molto elevata ed in questi
casi viene generalmente preferito l’utilizzo di analisi di tipo Olap. La scelta di
disaccoppiare le sorgenti dati permette di gestire facilmente delle differenti
granularità temporali dei dati operazionali e analitici, separando, appunto, il
carico transazionale da quello analitico. Sono presenti in Bnl anche tools di
Etl (sistemi che automatizzano i processi di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati in un sistema di sintesi come il Data Warehouse) in grado
di auto documentare le trasformazioni sui dati; tools di analisi e reporting in
per quanto il biennio
2009-2010 sia stato
tra i più difficili per
l’economia mondiale,
gli investimenti in sistemi
di BI sono cresciuti
in modo rilevante,
a un tasso che supera
il 7% annuo
grado di soddisfare le esigenze del management in perfetta sintonia con i
profili precedentemente descritti relativi alla piramide di Inmon.
Un cantiere sempre aperto
Soffermandosi sugli aspetti di realizzazione/implementazione del progetto di Business Intelligence, De Marinis precisa come, in realtà, non si possa
parlare di un progetto specifico “in quanto le attività legate alla Business
Intelligence sono più assimilabili ad un cantiere permanente sempre in movimento”.
Quali strade per
la nuova intelligence?
Nelle fasi iniziali, tuttavia, “un punto di attenzione importante è stato
rappresentato dalla convivenza, nello stesso ambiente tecnologico, di applicazioni differenti che generano dati e informazioni molto diversi, usate per scopi
e finalità varie con livelli di servizio alquanto difformi (che rendono quindi più
complesse le operazioni analitiche)”, ha evidenziato il manager di Bnl.
“Oggi esiste un disaccoppiamento applicativo tra alcuni sistemi operazionali e/o di sintesi garantito dal Data Warehouse (che, come si diceva,
opera su più livelli e quindi recupera dati da più sorgenti distinte e consente
analisi di tipo differente, indipendentemente dalle applicazioni e dai sistemi
da cui provengono i dati; il tutto in un unico strato software, quello del
Data Warehouse), con conseguente diminuzione delle interfacce “peer to
peer” (cioe dell’utilizzo del peer-to-peer a livello di database, spesso sfruttata come tecnologia per amministrare vari database indipendenti, in vari
peer-nodi, permettendone la comunicazione tramite la traduzione dei dati.
In particolare il peer-to-peer database permette la manipolazione dei database e la propagazione delle modifiche attraverso la rete, effettuando inserimenti e cancellazioni di dati. Con tale sistema però potrebbero verificarsi
delle inconsistenze nei dati). Questo ha comportato risparmi consistenti
sull’utilizzo di mips z/os e un globale ulteriore aumento della qualità per
l’assenza di ridondanze non controllate”, conclude De Marinis.
L
La Business Intelligence continua a
crescere sempre più nella sua diffusione
presso gli utenti e nella sua capacità
di fornire al management un’immagine
globale dell’impresa e del mondo in cui
si muove in modo da poterne sviluppare
la competitività.
Lo dimostra l’Osservatorio Business
Intelligence del Politecnico di Milano,
che nel suo terzo Rapporto ne analizza
anche le principali linee di tendenza,
ossia le advanced analytics, l’analisi
dei dati non strutturati, la BI operativa
event driven, il cloud computing
e infine la Web intelligence
o sviluppo delle soluzioni di Business Intelligence, comprendendo nel termine anche le applicazioni che analizzano eventi legati alle attività di business in modo indiretto (come le performance finanziarie, per esempio)
è un fenomeno che da anni caratterizza il quadro dell’offerta software, con una crescita sia sul piano quantitativo, con tassi di incremento sempre superiori alla
media del mercato, sia su quello qualitativo, con soluzioni sempre più avanzate non solo nelle funzionalità, ma soprattutto nella capacità di costituire una
piattaforma di intelligence globale. In grado cioè di analizzare e interpretare
informazioni che, per quanto apparentemente slegate, vanno a costruire sia
l’immagine dell’impresa sia quella dell’intero sistema (che comprende ma
supera il concetto di mercato) nel quale l’impresa stessa si muove. Vediamo
allora come, seguendo questa evoluzione, i sistemi di BI si stiano imponendo
nelle imprese italiane e come stiano maturando per giungere alle capacità
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FIGURA 1
Impiego diffuso
di advanced analytics
Linee di sviluppo
per i sistemi
di Business Intelligence:
settori analizzati
a confronto (score
compreso tra 10 e 100)
100
31
Integrazione
con applicazioni CEP
10
10
10
Integrazione con sistemi
di social computìng
28
26
58
Analisi di informazioni
non strutturate
64
79
17
Sviluppo di piattaforme
di cloud computing per la BI
46
31
Banking e Finance
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Score
Pharma e Sanità
GDO e Manufacturing
fonte: Osservatorio Business Intelligence 2010 della School of Management del Politecnico di Milano
di cui si è detto, appoggiandoci a quanto emerso dall’Osservatorio Business
Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano.
Cominciamo dalla crescita. Come ha sottolineato Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio, nel presentarne alla fine 2010 i risultati,
per quanto il biennio 2009-2010 sia stato tra i più difficili per l’economia
mondiale, gli investimenti in sistemi di BI sono cresciuti in modo rilevante,
a un tasso che supera il 7% annuo. E soprattutto: “restano favorevoli anche
le prospettive di sviluppo per il prossimo triennio, che fanno sperare in un
tasso d’incremento medio superiore all’8%”. Si conferma quindi la priorità
che la BI ha nelle agende dei Cio e, indirettamente, la comprensione del suo
valore come strumento di competitività, grazie all’efficienza operativa, alla
Balanced Scorecard
Un caso di successo
La Direzione Rischi di un primario
Gruppo Bancario Internazionale
aveva necessità di disporre di un
sistema di Balanced Scorecard
(BSC) per l’individuazione di
indicatori direzionali.
Obiettivi: implementare un
nuovo ambiente di monitoraggio
e previsione che risponda alle
esigenze del cliente.
Ruolo di Akhela: individuazione
delle prospettive per la definizione
dei Bsc e degli obiettivi, degli
indicatori e delle misure;
progettazione e realizzazione
logica e fisica del Data Warehouse
e dei Data Mart; realizzazione
cruscotti operativi per l’analisi dei
risultati; implementazione processi
di caricamento.
riduzione dei costi e all’incremento dei ricavi che le indicazioni tratte dalle
analisi possono dare.
L’effettiva implementazione delle soluzioni lascia però ancora molti spazi
di miglioramento. Applicando alle aziende analizzate (divise in tre grandi filiere: Banca e finanza, Sanitario-farmaceutico e GDO-manifatturiero) il maturity
Carlo Vercellis,
responsabile scientifico
dell’Osservatorio Business
Intelligence della School
of Management del Politecnico
di Milano
model messo a punto dallo stesso Osservatorio si constata, come osserva
Carlotta Orsenigo, responsabile della ricerca, che “solo il 16% delle imprese,
appartenenti in prevalenza all’area Banking e Finance, si collocano nel quadrante della BI strategica”, con soluzioni in grado di dare un reale vantaggio
competitivo. Nella maggioranza dei casi (45%) si resta a un livello basilare,
oppure (13%) su strumenti potenti ma mirati a specifiche analisi. Conforta
però un buon 26% che ha già attuato una BI integrata, primo passo per l’uso
delle analisi a supporto delle strategie di sviluppo aziendali.
Macrotendenze di sviluppo
L’Osservatorio del Politecnico ha svolto una serie di analisi che permettono di proiettare gli sviluppi in atto nella BI in ciascuno dei tre grandi settori
considerati. Non volendo entrare in questo livello di dettaglio, per il quale
rimandiamo alle fonti (www.osservatori.net e www.osservatori.tv), parleremo solo delle grandi linee di tendenza che si applicano alla generalità del
mercato.
Un primo aspetto evidente è la diffusione delle cosiddette advanced
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analytics, strumenti a supporto dei processi decisionali più complessi che per-
FIGURA 2
Maturity model
per le aziende
dei macrosettori
considerati
mettono, tramite analisi incrociate di dati attuali e serie storiche, di effettuare
previsioni anticipando tendenze in atto ma difficilmente individuabili, così
come di mostrare correlazioni altrimenti nascoste. Il loro impiego fa della
BI uno strumento strategico perché permette non solo di prendere decisioni
sulla base di nuovi elementi di conoscenza, ma anche, entro certi limiti (la
statistica non è una sfera di cristallo), di prevedere i problemi e anticipare
le necessarie contromisure. In relazione a questo trend l’Osservatorio nota
anche la crescita delle analytics in-memory, tecnologia che permette analisi
Pervasività della BI
BI integrata
rapidissime anche su grandi moli di dati. Non a caso, le analytics in generale
BI strategica
e le in-memory in particolare si stanno sviluppando soprattutto nel settore
55
finanziario.
2
40
42
62
48
15 13
17 28
40
40
5
51
26
53 59
dati audiovisivi) provenienti sia da fonti interne all’impresa, come e-mail,
37
30
25
lisi dei dati non strutturati. Si tratta essenzialmente di testi (ma ci sono anche
39
20
22 35
1
Un secondo trend relativo alle funzionalità dei sistemi è quello dell’ana-
23
50
7
47 45
3
54 58
52 46
41 56
34 10
24
12
57 43 38
8
18
33
19
contratti, rapporti, documenti legali, disegni tecnici e così via, sia da fonti
16
esterne, come forum, blog, agenzie e quant’altro. Tutte queste fonti hanno
61 21
enorme importanza sia per quantità dei dati (si stima che almeno l’85% delle
9
31
44
11
36
60 49 4 27
informazioni oggi disponibili sia in forma non strutturata) sia per il valore
6
di conoscenza che possono avere per il business. Spesso però questi dati,
specie per le serie storiche, sono su carta. Per poter essere trattati vanno
29
quindi digitalizzati tramite scansione e/o riconoscimento Ocr, e poi analizzati
BI basilare
BI mirata
Estensione
delle funzionalità
Banking e Finance
con tecniche di text-mining e di voice recognition e pattern identification
(per suoni e immagini). Tutte tecnologie sviluppate per usi speciali, ma che
nella prospettiva d’essere estese al ben più vasto mercato della BI sono oggi
Pharma e Sanità
all’attenzione dei grandi vendor del settore che, con mezzi propri o tramite
GDO e Manufacturing
acquisizioni, le stanno contemplando nella loro offerta.
fonte: Osservatorio Business Intelligence 2010 della School of Management del Politecnico di Milano
Una terza tendenza è quella che vede crescere le applicazioni real-time o
near-real-time, destinate ad una BI event oriented, intesa ad automatizzare,
Semantic Web: apriporta
dell’analisi
sul linguaggio naturale
Le rilevazioni statistiche dicono che
i dati non strutturati rappresentano
oltre il 90% del contenuto dei
sistemi informativi e che, nella
maggior parte dei casi, vengono
affidati alla “buona volontà
gestionale e organizzativa” degli
utilizzatori. Il Semantic Web diventa
il punto focale per le campagne di
sensibilizzazione sull’importanza
dei dati non strutturati.
Oltre il 90% delle conoscenze
sono espresse con frasi scritte o
parlate. La quantità di informazioni
contenute nei testi supera di gran
lunga i dati presenti
nei database transazionali.
Akhela propone soluzioni di Text
Analysis: un insieme di tecnologie
in grado di analizzare i testi sulla
base del loro contenuto linguistico
e poterne estrarre contenuti in
forma utilizzabile dai programmi
di Business Intelligence
e Business Analytics.
secondo schemi predefiniti, gran parte delle decisioni operative. Questa linea
di sviluppo comprende le tecnologie Cep (Complex event processing) dove
gli “eventi” sono le informazioni che rappresentano, codificano e registrano
le attività che si verificano. Nell’ambito della BI, le applicazioni Cep rilevano
in tempo reale gli schemi ricorrenti. Sono quindi in grado sia di attivare in
modo automatico le operazioni che rispondono agli schemi definiti sia di
notificare o bloccare quelle che vengono viste come anomalie o eccezioni.
Questi sistemi si stanno sviluppando soprattutto nell’ambito finanziario e in
quello manifatturiero.
Vi è molta attenzione anche al cloud computing, visto come un modello
di distribuzione delle risorse It adatto ai sistemi di BI, anche se è difficile dire
quando e in che misura le aziende migreranno sul cloud le loro soluzioni. Un
fattore di spinta è dato certamente dal costo minore, e soprattutto flessibile,
rispetto agli investimenti richiesti per le risorse infrastrutturali necessarie alle
analisi avanzate su grandi volumi di dati. Ed è anche interessante la possibilità di condividere, con modalità di accesso ben definite, dati di fonti diverse
così da poter, per esempio, combinare nelle analisi di BI i dati interni con
informazioni di fonte esterna presenti presso il service provider. Vi è però il
timore di perdere il controllo su dati ritenuti vitali, e per questo i fornitori di
servizi cloud stanno elaborando soluzioni articolate in modo da garantire la
maggiore sicurezza possibile.
Un’area emergente riguarda infine la cosiddetta Web intelligence, ossia
l’analisi dei dati relativi alla consultazione dei siti aziendali nonché dei forum, blog e altre forme di social networking che possano in qualsiasi modo
interessare l’azienda e le sue attività. Le tendenze di sviluppo in quest’area
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si svolgono in due direzioni. Da un lato si affinano le tecniche di usage mining, che supportano strategie e operazioni di marketing relazionale tramite
l’analisi dei percorsi dei visitatori dei siti (specie commerciali). Dall’altro si
stanno sviluppando i social analytics, un nuovo filone di strumenti software
che rilevano gli argomenti più dibattuti nelle reti sociali e che tramite avanzati
algoritmi a base statistica sono in grado d’interpretare il modo di esprimersi e
di interagire delle persone in relazione a un dato tema (nel caso, un prodotto
o un marchio) sino a tracciare un’immagine di come l’impresa in sé e i suoi
prodotti e servizi vengono percepiti e valutati.
Web e Social Intelligence
Dall’Osservatorio Sda Bocconi, un decalogo per cominciare
L’Osservatorio Business Intelligence della Scuola di Direzione
8. Definire molto bene obiettivi, confini e keywords delle ana-
Aziendale dell’Università Bocconi si compone di un Comitato scienti-
lisi su Web, con esperti sia di settore e mercato, sia di prodotto, o
fico, una struttura di ricerca e un panel di aziende aderenti e focaliz-
comunque in generale degli oggetti di analisi definiti.
za le proprie indagini secondo un modello che vede al centro l’utente
dei sistemi di BI e Business Performance Management, visto come
persona e come decisore o analista aziendale.
Da quanto appreso in base alle ricerche svolte e alle esperienze
esaminate dall’Osservatorio ecco i punti che risultano di primaria
importanza per l’azienda che intende varare un progetto di Web, e
soprattutto di Social Web, Intelligence:
9. Tener presente che solo una grande azienda o chi fa service It in mercati ‘captive’ ha la massa critica di attività per portare
all’interno le tecnologie e le competenze di Web intelligence presso
la funzione It e presso la funzione Marketing.
10. Nei più frequenti casi di service esterno per l’impostazione
1. Sensibilizzare il management sulla Web BI, con operazioni
e lo svolgimento delle attività di Web BI, non accettare le tecnologie
di formazione e sperimentazioni veloci e a basso costo (prototipi),
rametrizzazione e di funzionamento e le funzionalità, e nei limiti del
molto mirate per non generare informazioni approssimative e inaf-
possibile fare una reale selezione dei partner.
impiegate come una “blackbox” ma capirne bene le logiche di pa-
fidabili.
2. Creare consapevolezza sul potenziale informativo e sui rischi di queste nuove forme di social web intelligence.
3. Focalizzarsi prima sulle Web analytics e sulla Web customer
experience (nella navigazione dei siti, nelle community, nei social
network…), e poi, con l’esperienza, sulla Social web analysis, sulla
Conversion e sulla generazione di revenue.
4. Definire pochi ma significativi Kpi su Web da assegnare
come responsabilità formale a una o più persone in azienda.
5. Segmentare i clienti e automatizzare il più possibile il processo di comunicazione e di promozione, soprattutto per chi opera
nel B2C.
6. Prima di diffondere nuove tecniche di social web (blog, wiki,
forum, …) definire chiare misure di risultato.
7. Fondare il Web marketing sulla Web BI, sia di dati strutturati, sia non strutturati, integrando quindi l’analisi anche dei dati del
social web.
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Reputation & Sentiment
Analysis
Al giorno d’oggi anche un
semplice reclamo di un cliente
può diffondersi in rete molto
rapidamente e raggiungere milioni
di utenti. Il Crm è emigrato in rete,
nella blogosfera, nei forum,
nei social network.
La reputazione aziendale può
essere quindi valorizzata o
compromessa nella blogsfera e
nei social network; diventa vitale
conoscere queste informazioni.
Akhela propone soluzioni di
Reputation & Sentiment Analysis in
grado di trarre dati e informazioni
anche dal popolato mondo
del web.
Competenze, capacità di integrazione,
vision. Akhela per le aziende
Trasformare i dati aziendali, analizzare l’andamento
del business, identificare possibili scenari.
E ancora, tradurre i dati, anche quelli non strutturati,
in informazioni utili al supporto decisionale,
e le informazioni in conoscenza. Ecco la strategia
di Akhela che guarda anche alla Mobile Business
Intelligence
U
Stefano Opice,
Business Intelligence
Offering Specialist
n’organizzazione che ha un robusto substrato di
dati, e che possiede un importante Enterprise Data
Warehouse, dovrebbe poter disporre di una visione unitaria dell’intera struttura (uffici centralizzati, periferia, rete di vendita, etc.), permettendo la
realizzazione di uno strato di business intelligence
usufruibile nelle diverse strutture aziendali e ai diversi livelli decisionali.
“Peccato però che situazioni simili non siano proprio all’ordine del giorno
e che, benché la domanda tecnologica di Business Intelligence sia cresciuta
2. Tecnologia: se è vero che la tecnologia, oggi, offre strumenti in
negli ultimi anni, non possiamo certo parlare di maturità”, esordiscono Stefa-
grado di gestire quantità di dati praticamente illimitate a costi relativamente bassi, è altrettanto dimostrabile che il livello di presidio necessario
Le cause di insuccesso
al funzionamento di queste infrastrutture impone una profonda riqualificazione delle risorse preposte all’esercizio dei sistemi con continui cicli di
aggiornamento professionale.
3. Organizzazione: l’impatto organizzativo generato da sistemi
di Warehousing è direttamente proporzionale alla verticalità dei sistemi
di sintesi presenti in azienda; l’inconfutabile valore aggiunto espresso da
Dai teoremi di Bill Inmon sui Data Warehouse dei primi anni ’90 ai
sistemi trasversali sconta il costo di dover rivedere assetti organizzativi
moderni paradigmi incentrati su collezioni di dati “attive”, “destruttu-
che, a volte, celano “isole di potere” o più semplicemente si basano sulle
rate” ed aggiornate in tempo reale, sembrano essere trascorse intere
competenze storiche delle risorse dedicate.
generazioni.
Quello che, però, sembra rimanere una spiacevole costante, è il livel-
4. Commitment: poiché, in alcuni casi, i sistemi di Business In-
lo di soddisfazione mediamente “basso” che gli utenti dimostrano alla
telligence ancora non sono considerati critici per il Core Business delle
fine di ogni progetto incentrato sulla Business Intelligence.
aziende, è necessario un fortissimo livello di supporto da parte del ma-
I motivi sono vari e possono essere raggruppati in aree ben deter-
nagement in quanto in caso di recupero degli investimenti, soprattutto
in momenti di crisi, si colloca il rischio di chiusure anticipate di progetto
minate:
1. Metodologia: il livello di maturità necessario per delineare una
a livelli molto alti.
adeguata metodologia su processi “Data Driver” deve essere molto alto
e deve considerare i dati come unico oggetto di Business definendone ownership, regole di estrazione, regole di trasformazione, regole di
qualità formale e funzionale, regole di integrità, regole di pubblicazione,
regole di ritenzione.
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Massimiliano Cesaroni,
Account di Akhela
no Opice, Business Intelligence Offering Specialist, e Massimiliano Cesaroni,
Account di Akhela. “La maturità tecnologica è ormai certa; ciò che forse ancora manca è la comprensione del valore di business di certi strumenti e, quindi,
l’importanza dell’approccio metodologico che non dovrebbe mai partire dalla
tecnologia ma, al contrario, da una visione strategica del business”.
Con queste prime considerazioni, i manager di Akhela lasciano intendere
la vision aziendale in tema di Business Intelligence, dove l’aspetto metodologico rappresenta il cardine (e il valore) della proposta.
“Al centro di qualsiasi scelta progettuale ci sono i dati che dovrebbero
essere considerati come vero e proprio oggetto/asset di business”, spiegano
Opice e Cesaroni. “Un progetto di BI deve quindi partire da un’analisi preventiva che possa dare la corretta visibilità sui dati aziendali, definendone
ownership, regole di estrazione, di trasformazione, regole di qualità formale e
funzionale, di integrità, di pubblicazione, di utilizzo, ecc.”.
È dunque chiaro l’impatto organizzativo generato dai sistemi di business
La Mobile Business Intelligence
intelligence fin dai primissimi passi progettuali. Ecco perché, due degli aspetti
più importanti dell’offerta di Akhela, sono di natura tutt’altro che tecnologica. “Parliamo della consulenza manageriale che porta i team dell’azienda a
L’esigenza di avere informazioni sempre aggiornate e ovunque disponi-
collaborare con le funzioni di business del cliente al fine di individuare/co-
bili, rappresenta uno dei punti di forza della nuova linea di offerta Akhela: la
struire i requirement necessari per una corretta modellazione dell’azienda;
Mobile Business Intelligence.
alla quale si aggiunge il supporto nella definizione del sistema più adatto al
Ogni decisione del Business Management può essere presa, condivisa,
management (per l’identificazione e la condivisione degli indicatori che sa-
pubblicata ed analizzata in tempo reale senza i tempi di latenza che, spes-
ranno progettati e realizzati nel sistema che dovrà supportare il management
so, modificano gli scenari e concorrono all’analisi di indicatori in modo non
nelle decisioni strategiche dell’azienda)”, descrivono Opice e Cesaroni.
corretto.
Akhela si propone sul mercato con un’offerta su tre direttrici principa-
Akhela, forte dell’esperienza maturata negli anni nel campo Embedded
li: Vertical Business Intelligence, Knowledge Management (Km) e Mobile
e, contestualmente, con una linea dedicata allo sviluppo di applicazioni mobi-
Device.
le (iPhone, iPad, Android…), è in grado di proporre una propria offerta in am-
Nel primo caso, parliamo della gestione, attraverso l’utilizzo di una me-
bito Mobile Business Intelligence con la creazione di soluzioni customizzate,
todologia proprietaria (Realize), di progetti di grandi dimensioni in ambito
sia attraverso soluzioni che si interfacciano al mondo del front-end presente
Data Warehouse, Business Intelligence, Reporting; con competenze tecniche
dal cliente esportando le interfacce grafiche su dispositivi mobile.
specializzate e una forte capacità integrativa, Akhela progetta e realizza si-
L’approccio della metodologia Akhela Mobile BI prevede, in accordo con
stemi di Data Warehouse e le procedure di alimentazione che possano fornire
l’utente, la rapida realizzazione di un prototipo con cui toccare con mano le
le informazioni atte a calcolare i Kpi individuati nelle prime fasi di analisi. In
potenzialità dei sistemi e condividere una linea operativa da seguire per lo
ambito front end, le competenze si spingono fino alla progettazione e rea-
sviluppo delle componenti.
lizzazione di dashboard e decision support system in grado di evidenziare le
Lo sviluppo della Mobile BI di Akhela si articola in tre categorie distinte:
aree di eccellenza e di criticità e di generare i relativi report e alert.
A livello di Knowledge Management, Akhela ha posto negli ultimi tempi
1. Scheduled Reporting: report specifici predefiniti, come gli indicatori
un’attenzione verso il mondo dei dati non strutturati, vedendo nella fusione
chiave di performance (Kpi), possono essere inviati ai dirigenti a intervalli
tra le potenzialità dell’elaborazione del linguaggio naturale e la comprensio-
regolari, indipendentemente dalla loro ubicazione o dispositivo.
ne automatica di parole e frasi, tipici della ricerca semantica, un potenziale
enorme nella capacità di migliorare o consolidare il vantaggio competitivo
2. Pull Reporting: gli utenti autorizzati possono accedere alle informazioni dal sistema centralizzato basato su server BI on-demand.
aziendale.
“Non solo – concludono Opice e Cesaroni alla terza direttrice di offerta
– la capacità della nostra azienda di saper valutare e interpretare attentamente i trend evolutivi, ha portato ad una integrazione e collaborazione dei
3. Exception & Alerts: gli utenti ricevono avvisi sugli eventi anomali
ovvero incidenti che esulano dalla normale attività di routine.
team dedicati alla BI e al KM con l’area aziendale dedicata allo sviluppo di
applicazioni indirizzate ai Mobile Device. Obiettivo: proporre al mercato una
suite completa di applicazioni mobile in ambito BI”.
testi di Nicoletta Boldrini
Next Editore srl
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Akhela Journal n. 2 - maggio 2011 www.zerounoweb.it
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