La digital transformation (DX) ci ha insegnato a cambiare prospettiva, con uno sguardo all’ecosistema e non solo del perimetro aziendale, al concetto di esperienza e servizio che arricchisce il prodotto, alla circolarità che supera la logica lineare, ai nuovi modelli di business da sviluppare insieme a mercati e clienti su piattaforme collaborative. Un nuovo spazio aperto che le imprese stanno iniziando a occupare, alcune gradualmente e altre a un ritmo più accelerato. Realizzare valore dagli investimenti in trasformazione digitale è il più grande rompicapo per i manager e gli stakeholder aziendali. La complessità è grande e spiega la percentuale elevata di aziende (59% a livello mondiale, secondo l’IDC DX MaturityScape 2017) che si posiziona ancora negli stadi 2 e 3 di una roadmap di maturità concepita su 5 livelli di preparazione digitale. La misurazione è parte della vita delle imprese. Da sempre. Ma sta emergendo un modello di approccio all’innovazione che rende indispensabile dare voce alla “DX Performance”, ovvero un insieme di pratiche che concettualizza strategicemente – e traduce in modo operativo – l’osservazione e la misurazione di una nuova serie di indicatori di performance.

COME MISURARE IMPATTO E PERFORMANCE

Una delle difficoltà della prima era dell’innovazione digitale era la chiarezza e il livello di traduzione degli obiettivi strategici in ambiti misurabili. Alcune organizzazioni si sono limitate a delineare imperativi digitali più vicini ai cosiddetti “valori aziendali” che a vere e proprie metriche, con il rischio di rendere troppo generica l’applicazione (sicuramente non distintiva). Il passaggio verso una maggiore concretezza a livello di impatto e misurazione è apparso velocemente chiaro: complessità, rischi, processi legacy e velocità del cambiamento hanno dato una spinta verso una maggiore maturità. Piano piano è diventato normale conciliare strategie a medio termine (per esempio tre anni) con valutazioni trimestrali, se non mensili, della direzione verso obiettivi annuali (si pensi alla percentuale di crescita annua del business digitale, all’incidenza dei profitti digitali rispetto al totale e così via).

#whatsUp Business digitale e KPI – Che cosa cambia? – Barbara Cambieri @IDCItaly
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La consapevolezza del valore di nuovi KPI varia a seconda dall’attitudine all’innovazione digitale. Secondo una recente indagine condotta da IDC in Italia, tra coloro che stanno dando una forte accelerazione all’innovazione del modello di business il 44% avverte l’esigenza di introdurre nuove metriche per misurare il business digitale. Questo bisogno è meno sentito (solo il 32% lo considera importante) tra coloro che invece dimostrano un approccio più perimetrato e meno disruptive all’innovazione. In entrambi i casi, entrano in gioco il ruolo del top management e dei team interfunzionali, il committment e la capacità di orchestrare con una certa disciplinarietà, intesa come capacità di bilanciare flessibilità e metodo. La leadership, tradotta in termini interni e organizzativi, si esprime attraverso una serie di azioni: coordinamento di programmi di innovazione, definizione dei meccanismi collaborativi e dei sottostanti ingranaggi (incentivazione, motivazione…), governo di un “digital dream team”. L’equilibrio tra cautela da un lato e sperimentazione non destabilizzante dall’altro è sicuramente un valore, così come la continua ridefinizione di cosa è possibile e non, dentro e fuori il perimetro organizzativo. Anche il tema dei rischi e della loro gestione assume connotati nuovi. Il cambiamento del profilo e dei livelli di rischio (di business, immagine/brand, reputation, sicurezza e governance…) è uno dei caratteri dell’era digitale e condiziona la sfera della leadership.

NUOVE METRICHE E TRASFORMAZIONE DIGITALE

Tornando ai KPI, nel tempo appare più delineata non solo l’ampiezza potenziale dei fronti di misurazione, ma anche la possibilità di ricondurre singoli parametri a raggruppamenti, tipologie, in base alla natura del fenomeno da valutare. Uno dei trend dell’era digitale è lo spostamento graduale dell’asse della misurazione dai cosiddetti “output-oriented” KPI verso gli “input-oriented” KPI. O meglio, l’unione fa la forza. I primi risultano più immediati in termini di misurazione ma più complessi da influenzare, migliorare. Un esempio tradizionale è l’andamento delle vendite; in tempi più recenti misurare i nuovi ricavi ottenuti da iniziative digitali rientra in questo campo, ma entrambi gli esempi guardano al risultato con uno sguardo storico. Gli input-oriented (detti anche “leading-KPI”) si mostrano più difficili da misurare, ma al tempo stesso modificabili e influenzabili in prospettiva di un successivo traguardo di business. Nel campo dell’innovazione digitale, sta crescendo infatti l’utilizzo di KPI cosiddetti “precursori” o intermedi che segnano la strada verso il raggiungimento di altri risultati. Si pensi – per esempio – all’obiettivo di ridurre annualmente del 10% i costi derivanti dall’abbandono di iniziative DX (o da fallimenti veri e propri) nel più ampio quadro della “innovation rate”. Oppure, all’aumento del 20% annuo dei clienti profittevoli per i prossimi 3 anni, nell’ambito dell’affermazione di una strategia digitale omni-experience.

#whatsUp Come misurare impatto e performance – Barbara Cambieri @IDCItaly
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Riportando l’attenzione sui meccanismi attuativi e anche sull’efficacia, assume particolare valore non solo la misurazione, ma anche l’approccio con cui si agisce a livello di comunicazione degli obiettivi (e supporto al raggiungimento). Abbiamo vissuto l’era della comunicazione principalmente associata ai concetti di reporting nei board meeting, gestione dei processi di budget, richieste versus approvazioni, gestione di problemi e – in casi estremi – crisi.  A tutto questo (che non sparisce), l’era digitale sta aggiungendo una nuova sfera di attitudini che richiamano i concetti di comunicazione, empatia, enablement, influenza, persuasione, intelligenza emotiva portate nel “board of directors”. Un mix molto complesso di fattori umani che dovranno convivere con contaminazioni digitali, per muoverci dall’era della “multiplied innovation” che stiamo vivendo verso quella della cosidetta “autonomy” in cui entreremo tra meno di un quinquennio. A livello strategico e manageriale come a livello operativo, non c’è da sorprendersi se la sfera DX Performance risentirà di tutti questi trend. Non ci sorprenderemo – per esempio – nel trovare tra gli indicatori di performance della sfera “WorkSource”, oltre a fattori di produttività, motivazione e gestione delle persone, anche obiettivi legati alla percentuale di processi aziendali amplificati da tecnologie innovative, piuttosto che a task manuali e ripetitivi automatizzati da sistemi di intelligenza artificiale.

Barbara Cambieri, managing director di IDC Italia

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I pilastri fondamentali della Terza Piattaforma (social, mobile, cloud e big data) ci sono tutti, così come il complesso ecosistema di tecnologie e innovazioni – dai computer cognitivi all’IoT, dalla realtà aumentata, alla stampa 3D – capaci di trasformare radicalmente non solo l’infrastruttura IT ma anche e soprattutto i processi aziendali, le dinamiche di relazione con il cliente, i meccanismi decisionali e i luoghi di produzione dei beni fisici e servizi di ogni tipo. L’interesse da parte delle imprese e delle organizzazioni, anche quelle di dimensioni più piccole, è vivace. Persino i regolatori a livello nazionale ed europeo cercano di indirizzare in modo più marcato le esigenze del business digitale. Ma il salto quantico dell’innovazione di processo, di cui la tecnologia è il primo fattore scatenante, non sembra ancora essersi concretizzato appieno, a livello sistemico. Le aziende sono ancora prese dalla dialettica tra trasformazione e legacy, un compromesso che gli investimenti del passato rendono difficilmente aggirabile. Il rischio competitivo, per chi non affronta il cambiamento con la necessaria determinazione è però troppo forte, anche in una economia come la nostra, con la sua forte componente caratterizzata da imprese di scala sì limitata, ma spesso costruite intorno a ottime idee ed esecuzioni eccellenti. È possibile colmare il gap che gli studi continuano a rilevare rispetto a geografie come gli Stati Uniti, l’Asia e il resto dell’Europa occidentale?

I VOLTI DELLA TRASFORMAZIONE

Con questo dossier, Data Manager cercherà di esplorare le opportunità di trasformazione nell’attuale contesto di dualità tra modelli tecnologici e organizzativi già consolidati e i nuovi criteri di flessibilità e integrazione tipici della virtualizzazione delle risorse di calcolo e di rete. Partendo da analisi e case study concreti, l’obiettivo è ancora una volta quello di individuare gli ingredienti e soprattutto le ricette dell’innovazione su base tecnologica. Che cosa distingue, sul piano organizzativo, un’azienda davvero innovativa? In che misura il cambiamento può essere affrontato con gradualità, in una ottica più evolutiva che sostitutiva? Quali novità ci attendono ancora in comparti come le telecomunicazioni, che già cominciano ad affrontare la quinta “rivoluzione” della mobilità, del “machine to machine” e della smart factory? Come rispondono a questi cambiamenti gli organi preposti alla (ri)scrittura delle regole, le amministrazioni, la burocrazia? Che funzione svolgono i luoghi dello studio e della formazione, incaricati della delicata missione di coltivare e rilanciare le idee innovative, assicurando una adeguata disponibilità di risorse manageriali e lavorative ad ambienti produttivi che si riempiono di forme sempre più pervasive di automazione?

A fare da guida in questo viaggio esplorativo, c’è come sempre il lavoro degli analisti di IDC Italia, e in particolare di Sergio Patano, senior research and consulting manager, che in occasione dell’ultima edizione della Digital Transformation Conference di Milano, ha introdotto i lavori con una relazione che è anche molto utile a delineare i confini della nostra discussione. Difficile affrontare in modo schematico un argomento che tocca mille aspetti (architetture, paradigmi di servizio, modalità di sviluppo ed erogazione del software) del già complesso rapporto instauratosi nel corso degli anni tra business e automazione. All’inizio del suo discorso, Patano individua tre grandi capitoli della trasformazione collegata al graduale formarsi della cosiddetta Terza Piattaforma. Una prima fase, partita una decina di anni fa, è quella delle prime sperimentazioni più o meno grandi, di isolati interventi su una infrastruttura che mantiene sostanzialmente intatte le sue caratteristiche di partenza: il data center come lo conosciamo dopo tanti anni di informatica aziendale server based. Da due o tre anni, secondo Patano è partita la seconda fase, quella caratterizzata da una innovazione che agisce simultaneamente su più livelli, ma ancora con un ruolo importante per l’IT più o meno tradizionale. E infine, solo fra quattro o cinque anni, sostiene Patano, avremo a che fare con un paradigma completamente autonomo, ossia con una informatica iperconvergente in cui la virtualizzazione riguarda non solo la separazione del software applicativo dal suo substrato computazionale fisico, ma anche le risorse di storage e di rete: il software defined everything. Volendo dare una definizione precisa – osserva Patano – si può dire che la trasformazione digitale «è un approccio attraverso cui un’azienda guida la trasformazione dei propri modelli di business e del proprio ecosistema attraverso competenze digitali». Una strategia di trasformazione fa leva sulle tecnologie per creare un ponte di continuità tra le proprie operazioni e i mercati di riferimento, abilitando tutta una serie di processi intermedi che non solo rendono più fluidi i rapporti con il mondo dei fornitori e dei clienti, ma conferiscono all’azienda la flessibilità necessaria per adeguarsi con estrema tempestività alle mutevoli condizioni del mercato o per aprire, con altrettanta agilità, orizzonti di business del tutto nuovi. La trasformazione è più che mai un obiettivo da raggiungere non per moda, ma per necessità. La necessità dettata da un mercato dove il digitale influisce ormai sugli stili di consumo, sulle modalità di vendita e di acquisizione delle forniture, sulla virtualizzazione del denaro, e così via.

#DigitalTransformation Aziende italiane leader nella transformation? Sì ma solo per il 32% con una punta del 39% nel comparto industriale e un minimo del 14% nel finance – @PatanoSergio @IDCItaly
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PERCHÉ LA TECNOLOGIA NON BASTA

Proprio perché affrontare il cambiamento solo su un piano squisitamente tecnologico sarebbe limitante, IDC ama distinguere almeno cinque aree nelle quali intervenire. I cinque volti della trasformazione digitale abbracciano un cambiamento che investe leadership, esperienza multicanale, informazione, modelli operativi e acquisizione e gestione dei talenti. Nel primo ambito innovare coincide con la capacità di sviluppare e implementare una strategia per la trasformazione digitale del modello di business. Centrale è poi il tema dell’esperienza, terreno sul quale l’azienda è chiamata a orchestrare l’universalità dei canali digitali in modo coerente capace di fidelizzare la clientela. Poiché tutto il discorso si fonda sul dato digitale generato internamente e raccolto da molteplici fonti esterne, anche qui trasformare significa acquisire le capacità di sfruttare le informazioni per ottenere un vantaggio competitivo, vuoi consentendo all’azienda di reagire con prontezza davanti alle opportunità e agli ostacoli, vuoi prendendo ogni volta decisioni “analitiche”, non sulla base di semplici istinti.

Sul piano esecutivo, la business operation diventa più reattiva ed efficace, facendo costante riferimento a prodotti e soluzioni, asset, persone e partner anch’essi digitalmente connessi. E infine, sul delicato terreno delle risorse umane, la trasformazione riguarda il modo in cui le aziende accedono ai talenti, li connettono tra loro e con l’intero ecosistema per generare ulteriore valore. Patano offre a questo punto una prima misura del grado di adeguamento delle aziende italiane a questi cinque indici di trasformazione. Ne emerge l’immagine di un Paese ancora piuttosto conservatore, ma complessivamente aperto al nuovo, specie in particolari settori. Dalle indagini svolte attraverso i suoi questionari di autovalutazione (IDC EMEA “European DX Practice” 2018) gli analisti IDC misurano un valore del 32% per la “leadership transformation”, con una punta del 39% nel comparto industriale e un minimo del 14% nel finance. Settore che tuttavia è leader assoluto nella multicanalità, con un 44% di tasso di trasformazione in un’area che in media risulta essere innovativa solo per il 18%. La multicanalità interessa meno l’industria, che “si trasforma” solo nell’11% dei casi. Buona la percentuale per la “Information Transformation”, cioè nella centralità del dato come generatore di valore: a livello nazionale raggiungiamo il 31%, con punte del 41% nel settore bancario e un apprezzabile minimo del 29% ottenuto tra l’altro in un comparto, la Pubblica Amministrazione, che in genere non brilla per spirito innovativo. Non ci siamo proprio per quanto invece riguarda l’impatto della tecnologia su “Operation model” e “WorkSource Transformation”. I modelli operativi impattano per un misero 5% e in questo caso il comparto più virtuoso è l’aggregato Trasporti-Comunicazioni-Utility (TCU), dove la trasformazione digitale arriva al 10% (percentuale da confrontare con un valore prossimo a zero per la PA che sconta i suoi ritardi proprio in quest’area). L’innovazione stenta ad arrivare anche nelle modalità di acquisizione e gestione dei talenti, perché la media in quest’ambito è di appena il 2%, ma la Pubblica Amministrazione si riscatta con il suo 14% di indice di trasformazione, contro un minimo di 1% toccato da Servizi e TCU.

È probabile, secondo Patano, che il ritardo accumulato nella misura dei cinque indicatori di trasformazione dipenda dal divario accumulato in un percorso che, come è stato sottolineato più volte, non richiede una semplice iniezione di nuove infrastrutture e software applicativo. «Anche per quanto riguarda le numerose sfide da affrontare – spiega Patano – la strada verso quella che potremmo chiamare l’azienda “digital native” è costellata di ostacoli di diversa natura». Patano individua ancora una volta cinque aree di criticità, partendo proprio dalle infrastrutture IT. Qui il vero problema da affrontare è la presenza di una innovazione che investe solo ambiti specifici, creando dei silos che non è semplice abbattere. Un altro punto debole sta nella mancanza di metriche adeguate che aiutino a rendersi pienamente conto dell’efficacia delle trasformazioni messe in atto. IDC, come vedremo, ha elaborato concetti molto interessanti su nuovi indici di performance (KPI) che aiutano a valutare meglio il grado di cambiamento in direzione del business digitale. Una terza area di problematicità riguarda, si è visto, la struttura organizzativa, anch’essa troppo compartimentalizzata. Seguono, nell’elenco di cinque tipologie di ostacoli stilato da Patano, le difficoltà incontrate dalle aziende italiane nel definire una efficace roadmap digitale e quelle che impediscono loro di colmare in tempi rapidi il divario conoscitivo, la scarsa disponibilità di expertise e capacità digitali all’interno della propria organizzazione.

PASSO DOPO PASSO

Cerchiamo di capire meglio le valutazioni fatte nella ricerca IDC a proposito della questione organizzativa. «La trasformazione digitale – spiega Patano – avviene seguendo un percorso che di solito inizia con un piccolo team dedicato, spesso costruito mettendo insieme le figure tecniche più appassionate, quelli che chiameremmo gli “smanettoni”. Dal punto di vista organizzativo, si tratta di un nucleo completamente separato, che riceve il preciso incarico di scoperta degli aspetti fondamentali della transformation e sulla base di queste prime sperimentazioni cerca di definire i primi obiettivi del cambiamento. «Nel secondo stadio – prosegue Patano – si crea un vero e proprio ufficio dedicato alla trasformazione che avrà il compito non solo di stabilire la “mission”, ma anche di delineare una sorta di governance in modo che il lavoro non sfugga al controllo dei responsabili e le priorità aziendali vengano rispettate». Il passaggio più critico riguarda il momento in cui si decide di imprimere una accelerazione al business digitale, che diventa una funzione propria di ciascuna business unit. «Nel terzo step, in pratica il team della primissima fase sperimentale viene replicato nelle varie business unit per accelerare la trasformazione in tutta l’azienda. Se nella prima fase i progetti nascevano per iniziativa personale e in un secondo momento veniva creato una sorta di dipartimento dedicato, qui abbiamo per ogni singolo dipartimento un “ufficio-trasformazione” chiamato ad affrontare tutti gli aspetti del digitale». Sul piano organizzativo, la ideale quinta tappa è un’intera business unit dedicata allo sviluppo di una offerta innovativa. «Lo scopo della trasformazione – sottolinea Patano – è dar vita a un tipo di business autenticamente “disruptive”, inedito rispetto al passato. L’azienda deve puntare a imporsi come leader, un punto di riferimento, non un perenne inseguitore».

Il giusto equilibrio organizzativo non è però sufficiente a rendere efficace una strategia di trasformazione. Un’altra area di forte criticità investe le capacità che contribuiscono tutte insieme a una buona riuscita di un progetto di trasformazione. Che cosa intende IDC quando parla di “capabilities” digitali? «Ci riferiamo a quel mix di talenti, tecnologie, processi, governance in grado di guardare al vero motore del cambiamento digitale: lo sfruttamento, la messa a valore dei dati che circolano all’interno dell’azienda» – risponde Patano. Molto spesso, per assicurare una buona riuscita di questa miscela è necessario inserire nell’organizzazione competenze nuove o semplicemente aggiornate alle ultime evoluzioni del business digitale. Tra le aziende italiane, questo trasferimento di conoscenze – secondo le rilevazioni di IDC – avviene, in quasi l’80% dei casi di successo, attraverso un investimento in formazione interna, un lavoro sulle risorse esistenti, anche qui con punte che riguardano per esempio il mondo della grande distribuzione e dei servizi (che investono maggiormente in formazione) e il mondo PA e finance (che invece tendono a investire un po’ meno). In misura molto minore, intorno al 16%, le organizzazioni fanno ricorso a strumenti come la ricerca e l’assunzione di nuove figure (qui i settori più impegnati sembrano essere l’industria e ancora una volta i servizi). Ancora meno consistente – circa il 9% dei casi – è il ricorso a service provider.

#DigitalTransformation Banche e assicurazioni leader nella multicanalità (44%). Per la centralità del dato come generatore di valore, le imprese italiane raggiungono il 31% – @PatanoSergio @IDCItaly
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IL CLIENTE INNOVATORE

Il dato più deludente, osserva infine Patano, riguarda il valore esiguo – uno striminzito 2% – riferibile ai casi di collaborazione tra aziende. Perché è un segnale così negativo? «Perché stiamo andando incontro a un ecosistema fatto di “coopetitor” più che di “competitor” e il fatto che io possa appoggiarmi su competenze sviluppate da altri per arricchire il mio portafoglio di offerta, facendo quindi leva sul patrimonio di skill accumulate da altri non è ancora sufficientemente ben percepito». E nell’esperienza di Patano, mancherebbe un giusto spirito di collaborazione anche all’interno delle aziende, tra le singole business unit. «Non dimentichiamo poi – aggiunge l’esperto di IDC Italia – che l’ecosistema di cui stiamo parlando oggi è costituito anche dai clienti, che se ben “ascoltati” possono contribuire direttamente o indirettamente all’innovazione di prodotto». Del resto, anche la percentuale del 16% – che nei sondaggi di IDC rappresenta le nuove competenze che le aziende acquisiscono esternamente – è probabilmente troppo bassa. «È bassa per due fondamentali ragioni» – spiega Patano. «Innanzitutto, le persone che dispongono di certe competenze non sono molto numerose ed è inevitabile che, in questo momento di forte attenzione nei confronti del digital business, siano molto richieste». Non stupisce che le organizzazioni cerchino di colmare determinati gap culturali attraverso la formazione e l’aggiornamento delle proprie risorse interne. Una pratica tra l’altro lodevole, ma per chi si è mosso in ritardo, i tempi di recupero si allungano. L’unica certezza è che il modo di fare business oggi deve cambiare, anche passando per la capacità di collaborare, di federarsi, anche rinunciando a ricavi potenzialmente superiori. Il rischio in molte situazioni è perdere intere commesse a favore di chi è più agile di te. «Siamo in un mondo in cui il leader di domani potrebbe non essere lo stesso di oggi, o potrebbe venire da un settore completamente diverso» – osserva ancora Patano. Guardate il caso di quell’operatore online che ha iniziato vendendo libri ma che proprio in virtù dei grandi cambiamenti introdotti, delle tecnologie adottate, oggi è diventato il maggior fornitore di servizi di cloud computing e un leader assoluto per tutto l’e-commerce. Amazon ha ridisegnato completamente l’intera catena di approvvigionamento e fornitura di beni e servizi». Analogamente, quello che oggi è uno dei maggiori broadcaster in Italia, Netflix, non esisteva sul nostro mercato fino a tre anni fa. «I confini che oggi definiscono chi è il mio concorrente, potrebbero non valere più tra qualche mese, ogni volta bisogna ridefinire il “campo di battaglia”».

Tutto questo si riflette nelle difficoltà che secondo IDC si manifestano anche nell’area della pianificazione. Nell’era della digital transformation, la roadmap aziendale non può più essere monolitica e di lunghissimo periodo. Occorre pianificare in modo altrettanto modulare, flessibile, tracciando rotte che consentano di rispondere immediatamente a una situazione di mercato che si sta orientando verso altre direzioni, o di inseguire opportunità che si intravedono solo all’ultimo momento. Una pianificazione ad assetto variabile che oggi è resa possibile dalla tecnologia dell’automazione anche in contesti produttivi industriali. «Il mio esempio – afferma Patano – riguarda il mondo del retail di beni di consumo e della grande distribuzione organizzata (GDO), dove l’avvento degli strumenti del software analitico, predittivo, sta modificando le logiche di fulfillment, con una graduale riduzione dei tempi per le scorte di magazzino. Il secondo passaggio sarà il real time fulfillment: in base al costante monitoraggio della merce venduta, andrò parallelamente a riempire il mio magazzino. Fino ad arrivare al terzo stadio, in cui la produzione real time, facilitata da innovazioni come la stampa 3D e dalle future tecnologie, permetterà alle aziende di “ipercustomizzare” i prodotti in tempi estremamente ridotti». Patano cita anche l’esempio di un collega di IDC Italia, appassionato di ciclismo, che non riusciva a sostituire il supporto utilizzato per montare sul manubrio il piccolo computer di bordo, spezzatosi per una caduta. «Non c’era verso di recuperare il pezzo attraverso i normali rivenditori finché il mio collega non ha trovato in Irlanda un’azienda di stampaggio 3D che in pochi giorni gli ha fornito un pezzo del tutto simile sulla base di un semplice disegno».

INTELLIGENZA AL CENTRO

La lista di problematicità stilata da IDC comprende un ultimo punto, la piattaforma, che ci riporta alla materia di cui è fatto tutto questo cambiamento. L’informatica. Oggi, la maggior parte delle aziende che hanno intrapreso un percorso di digital transformation hanno ancora a che fare con una sorta di dualità. Da un lato la piattaforma IT, rappresentata dal tradizionale data center, frutto di una lunga serie di investimenti e dove non a caso spesso dominano ancora componenti di vera e propria legacy accanto a risorse che hanno viceversa già assorbito gli effetti della virtualizzazione, della graduale astrazione tra substrato computazionale fisico e i servizi software messi a disposizione dalla infrastruttura. Dall’altro la cosiddetta “Digital IT”, dove tutto – dati e applicazioni – viene esposto sotto forma di servizio per essere utilizzato o ricombinato in nuove funzionalità. La spinta della iperconvergenza, fenomeno conosciuto anche come Software Defined Everything (una infrastruttura IT dove la separazione tra fisico e logico riguarda sia le funzioni computazionali e di rete sia gli spazi di archiviazione), ci sta portando verso una piattaforma unificata. Se i dati sono il nuovo petrolio, dobbiamo essere in grado di trasformare questa materia prima in un ciclo continuo di creazione di valore, acquisizione di informazioni, “insight” decisionali e azioni sul mercato, che vengono costantemente macinate all’interno di un “intelligent core” infrastrutturale» – spiega Patano. «In questo “core” convivono algoritmi, codici e modelli, circondati dagli strumenti di integrazione e di sviluppo che ci aiutano a far dialogare nuovi servizi e risorse legacy. Queste ultime non sono necessariamente qualcosa di negativo, ma è fondamentale per l’azienda svolgere un’azione di re-platforming per far dialogare con i processi interni tutto ciò che arriva dall’ecosistema esterno, grazie all’IoT, al mobile. Come si rende possibile questo dialogo? «Ridisegnando i sistemi nell’ottica dei microservizi, o esponendo la propria struttura applicativa attraverso le API. Insomma, un continuo dialogo tra interno ed esterno, anche in chiave di infrastruttura senza confini, supportata da fornitori che riducono sempre più latenze di rete e ritardi nella risposta, che penalizzerebbero – secondo Patano – la user experience di chi è ormai abituato a un digital business fluido e senza scatti».

A proposito di piattaforme per la trasformazione digitale, la stessa IDC ha preparato una serie di note che approfondiscono i concetti qui delineati. Questa piattaforma, secondo gli esperti della società di ricerca, rappresenta la futura evoluzione dell’architettura tecnologica capace di imprimere una accelerazione alle iniziative di trasformazione delle aziende. Essa consente una rapida realizzazione, verso l’esterno, di prodotti, servizi ed esperienze digitali senza smettere, al proprio interno, di creare i presupposti per una radicale modernizzazione dell’intero ambiente IT, il cui obiettivo è appunto costituire il “core digitale” descritto da Patano. Le organizzazioni in grado di “ri-architettare” la propria infrastruttura su ampia scala attraverso l’approccio della piattaforma per la trasformazione, hanno più probabilità di emergere, da qui a tre-cinque anni, come le imprese “native digitali” del futuro. Ma com’è fatta la piattaforma per la trasformazione?  Una sommaria definizione dell’infrastruttura IT del futuro parla di una piattaforma principalmente rivolta verso l’esterno dell’azienda, con il fondamentale obiettivo di creare una rete, o ecosistema, di clienti, partner e fornitori tutti interconnessi con l’azienda. Ecosistema che utilizzerà (generando un fatturato) le informazioni e i servizi che la rete e la capacità innovativa dell’azienda saprà mettere loro a disposizione.

Per dare un’idea dei nuovi modelli di business che possono emergere grazie al supporto di una infrastruttura dati così flessibile, IDC cita un’intervista di due anni fa al CEO della casa automobilistica Audi, Rupert Stadler. L’intervista precede il caso dello “scandalo diesel” che ha successivamente investito il Gruppo Volkswagen di cui Audi è parte, ma il senso delle parole di Stadler conserva tutto il suo potere evocatore di un futuro che sarà molto probabilmente diverso, anche per un car maker di grande tradizione. Nell’intervista per l’edizione online della rivista Bilanz, il CEO di Audi affermava che l’azienda, nell’arco dei cinque anni successivi, avrebbe puntato l’obiettivo di generare il 50% del fatturato (che è di circa 54 miliardi di euro) attraverso servizi per la mobilità basati essenzialmente su information technology, software e servizi. Un importante pilastro di questa strategia, spiegava Stadler, era rappresentato dagli aggiornamenti software “after market” distribuiti direttamente over-the-air, cioè attraverso connessioni wireless. Per esempio, proseguiva il CEO, il cliente Audi potrà ordinare e installare nuove interfacce grafiche e funzionali per tutti gli strumenti del cruscotto. Inoltre, come del resto accade per tutta l’industria della nuova “connected car”, anche Audi ha in preparazione una serie di servizi innovativi riferiti alla mobilità dei suoi clienti. Quando uno di loro parcheggerà la sua auto all’aeroporto prima di partire per un viaggio, il veicolo potrebbe essere affidato al garagista per una revisione e una eventuale rimessa a punto. Il servizio potrebbe essere erogato attraverso una chiave virtuale che il cliente invia al garagista con il proprio smartphone: la chiave funzionerà solo per i tecnici autorizzati che preleveranno la vettura e la riconsegneranno al termine della revisione.

#DigitalTransformation I 5 volti del cambiamento La tecnologia da sola non basta. Il salto quantico dell’innovazione. Le aziende italiane ancora alle prese con la dialettica tra trasformazione e legacy – @PatanoSergio @IDCItaly
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OGNI PRODOTTO È DIGITALE

Questa realtà alternativa, in cui il produttore di un’auto genera con la vendita dei veicoli lo stesso volume d’affari derivante dai successivi servizi software-based, è possibile quando un prodotto industriale viene opportunamente “rivestito” di uno strato digitale aggiuntivo: una nuvola informativa associata che il produttore originario e i suoi vecchi e nuovi partner possono mettere a frutto proprio per migliorare l’esperienza d’uso e offrire opportunità nuove all’acquirente. Ma l’infrastruttura IT delle aziende deve potersi agganciare al nuovo contesto. Oltre alla focalizzazione verso l’esterno, la piattaforma deve attivare un approccio che possa svecchiare in modo radicale gli ambienti di legacy, il cosiddetto “core IT”, ridefinendone processi e funzionalità, tanto per l’utenza interna che per l’ecosistema esterno. Tale piattaforma, secondo IDC, deve assicurare almeno quattro tipologie di servizio: 1) l’intelligent core; 2) i servizi di integrazione e orchestrazione; 3) i servizi di PaaS (Platform as a Service) e quelli destinati agli sviluppatori delle applicazioni; 4) i servizi di engagement, o se si vuole, “esperienziali”.

Che cosa si intende per intelligent core? Il nucleo intelligente della nuova infrastruttura agisce da tramite tra le decisioni di natura tecnologica dell’impresa e lo sviluppo sul piano filosofico e l’implementazione delle scelte fatte dall’intera organizzazione. Il nucleo ingloba i servizi di Platform as a Service e quelli per lo sviluppo applicativo – compresi gli ambienti di deployment che i clienti utilizzeranno – per esempio il Container as a Service (Caas) il Function as a Service (FaaS) e i tradizionali ambienti di esecuzione delle applicazioni (tutti servizi che possono essere raggruppati nella più estesa categoria del PaaS di nuova generazione). Il vantaggio di una architettura così concepita sta nella sua capacità di accogliere tutti i dati che l’azienda ha identificato come generatore di valore al di là dei singoli sistemi o processi. L’obiettivo, per questo tipo di approccio, è la possibilità di dar luogo – in tempo reale – alle azioni e ai risultati più efficaci come parte integrante dell’operatività quotidiana in azienda. Una capacità di cui l’organizzazione dispone proprio in virtù di una miglior percezione di quelle che sono le informazioni disponibili, di un potenziamento dei normali strumenti decisionali umani (istinto compreso) e dell’automazione di compiti e processi decisionali in precedenza affidati all’operatore umano. Le capacità che “l’intelligent core” mette a disposizione dell’impresa possono rientrare in quattro categorie: 1) Descrittiva/identificativa: individuare, a partire da una prima scrematura dei dati, quali condizioni suggeriscono la necessità di analisi più approfondite; 2) Predittiva: determinare con quale livello di probabilità sarà richiesta una specifica azione; 3) Prescrittiva: prendere automaticamente una decisione sui passi successivi a una determinata situazione; 4) Apprendimento: il mattone fondamentale per “l’intelligent core” è costituito dall’insieme dei servizi di autoapprendimento che consentono un continuo monitoraggio delle attività attraverso le fasi di individuazione, previsione, prescrizione e azione.

DIREZIONE D’ORCHESTRA

Una seconda tipologia di servizi del “core intelligente” è rappresentata dai servizi di integrazione e orchestrazione. Si tratta di un’altra classe fondamentale di funzionalità della piattaforma di trasformazione, quella che stabilisce le connessioni necessarie per scambiare dati e servizi attraverso l’intera architettura decentralizzata, supportando i requisiti transazionali e analitici in tempo reale o semi-reale che abilitano tutte le forme di ingaggio esperienziale del cliente, l’awareness dell’intero ecosistema, i processi decisionali “aumentati”, la creazione di prodotti e servizi automatizzati e connessi. Perché questo tipo di servizi è così importante? Perché i servizi, nel business digitale, viaggiano spesso a una velocità che sfuggirebbe ogni tentativo di gestione convenzionale da parte di operatori umani, il che li rende sempre più dipendenti da una gestione automatizzata o addirittura da una completa autogestione. La positiva implementazione di servizi di integrazione nell’ambito della piattaforma per la trasformazione digitale risulterà in un maggior livello di automazione. Con molti vantaggi, tra i quali segnaliamo: sicurezza più efficace e nativa; scalabilità orizzontale e illimitata in ambienti server e serverless; migliore elasticità e resilienza; individuazione, prevenzione e risoluzione automatizzate dei problemi; riduzione complessiva dei costi attraverso la creazione e la gestione dei servizi di integrazione e orchestrazione a livello più basso possibile, su una base infrastrutturale software e hardware a elevatissima efficienza di costo; maggiore portabilità run-time; disponibilità su base self-service di una molteplicità di ruoli utente, ivi compresi partner, sviluppatori terza-parte, non-specialisti in integrazione, data scientist, analisti di business e utenti finali.

La carta di identità del “core intelligente” prevede una terza tipologia di servizi, quelli specifici di Platform as a Service e gli strumenti rivolti allo sviluppatore. Il management dell’azienda deve prendere coscienza dei mutamenti che hanno avuto luogo nel mercato dei servizi di supporto allo sviluppo e di piattaforma software, e imparare a valutare in che misura questi mutamenti possono impattare sulle strategie di trasformazione della loro organizzazione. Due aspetti critici ma separati riguardanti lo sviluppo e il deployment applicativo sono: i cambiamenti sul piano operativo e le decisioni da prendere a livello di sviluppo e deployment. Nel primo caso, bisogna affrontare con la necessaria franchezza temi come l’adozione della metodologia DevOps; i microservizi; un approccio razionale al tema del ciclo di vita applicativo; l’automazione e intelligenza artificiale; la piena adozione dei principi della API Economy. Nel secondo caso, a livello di sviluppo/deployment si tratta invece di prendere efficaci decisioni in materia di modernizzazione applicativa; paradigmi di sviluppo; modalità di “impacchettamento” del codice; deployment di infrastrutture cloud.

#DigitalTransformation Giusto equilibrio organizzativo e capabilities digitali. Il motore del cambiamento digitale: la messa a valore dei dati che circolano nell’azienda – @PatanoSergio @IDCItaly
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E infine, l’ultimo livello di servizi, quelli che riguardano l’ingaggio del cliente (finale o interno che sia) e le sue attività esperienziali. Nell’arco dei prossimi tre-cinque anni, anche questi servizi avranno un ruolo sempre più grande nella trasformazione digitale dell’impresa e per il top management e i responsabili tecnologici è urgente comprenderne la funzione e l’importanza strategica, in un’ottica di business autenticamente multicanale. Ecco alcune delle situazioni che una efficace piattaforma esperienziale deve essere in grado di abilitare. La prima è la condivisione dei dati con i partner per facilitare operazioni e interazioni, assicurare un livello necessario, adeguato e puntuale di risorse, forniture e prodotti da parte dei fornitori e mettere a disposizione le informazioni sui prodotti e i servizi che l’azienda propone ai suoi clienti. La seconda è il coordinamento di informazioni e anagrafiche relative ai clienti attraverso tutta l’azienda. La terza è la consegna e l’erogazione ai clienti di prodotti e servizi attraverso canali fisici e digitali. La quarta è il supporto all’impiego ottimale di quel prodotto o servizio anche dopo l’acquisto. La quinta è l’offerta di informazioni e suggerimenti su ulteriori prodotti e servizi che il cliente potrebbe essere interessato ad acquistare.

ALLA RICERCA DELLA GIUSTA MISURA

Man mano che crescono anche i livelli di digitalizzazione di clienti, fornitori e partner, una valida implementazione di servizi di ingaggio/esperienza riconducibili a un arsenale di servizi e dati, “digitalmente trasformato” nel quadro di una più complessiva strategia di trasformazione dell’azienda, può – sottolineano gli esperti di IDC – determinare la futura sostenibilità dell’azienda stessa. Ma quale livello di maturazione hanno raggiunto le aziende italiane nella realizzazione di questa complessa tabella di marcia? Sergio Patano ha individuato una serie di indicatori che ci aiutano a valutare le conseguenze determinate dal livello di trasformazione raggiunto (i dati riguardano ancora una volta le risposte italiane ai sondaggi IDC EMEA “European DX Practice”). Alla voce, “Arricchimento prodotti esistenti con i dati”, IDC misura una percentuale di adeguamento piuttosto bassa: il 6%. Si cresce all’8% passando alla voce “Arricchimento portfolio con prodotti di terze parti” e da qui si sale al 10% della voce “Aumento delle capacità di innovazione”. Anche alla domanda relativa all’indicatore “Abilitazione del cloud”, rispondono positivamente solo il 12% degli intervistati, mentre nel 16% dei casi, alla voce riguardante la multicanalità, si registra una “Accelerazione/espansione del canale distributivo”. Una maggiore capacità di “Aggregazione dati” è osservata nel 22% dei casi presi in esame e infine un quarto dei rispondenti afferma di aver rafforzato la “Connessione di partner e fornitori”.

E a proposito di indicatori, il quinto e ultimo ambito di criticità rilevato da IDC riguarda proprio la capacità di valutare correttamente gli effetti delle iniziative intraprese a livello di trasformazione. A fronte dei cambiamenti introdotti sia nella propria architettura IT sia sul piano organizzativo, è naturale che anche le metriche utilizzate, per distinguere tra decisioni profittevoli e mosse sbagliate, debbano subire un adeguamento. Applicando i canoni messi a punto dai suoi colleghi, Patano distingue tre categorie di parametri – indicatori di natura finanziaria, business e operativa – costruendo per ciascuna delle tre tipologie di valutazione una matrice che misura, su cinque assi verticali, la percentuale di innovazione, il supporto del cliente, la capitalizzazione dei dati, le business operation e le risorse umane. Una buona strategia di trasformazione digitale è quella che riesce ad aggiudicarsi una significativa percentuale di budget nell’immediato (entro due anni di tempo) e le cui forze di business riescono a registrare una altrettanto significativa percentuale di iniziative approvate (con una contemporanea riduzione del budget “bruciato” in progetti che non è stato possibile portare a buon fine).

Sul fronte del supporto al cliente, la buona riuscita implica un maggior grado di profittabilità della clientela già nell’arco dei 36 mesi; un valore di NPS (Net Promoter Score, in pratica la proporzione di persone che si dicono soddisfatte di un marchio o di un prodotto contro la quota di insoddisfatti) compreso tra 50 e 100 entro i 18 mesi; e a livello operativo una complessiva crescita dell’interazione dei clienti, anche nel caso di prodotti che non generano profitto nei conti economici. L’efficacia di una strategia di valorizzazione dei dati si valuta invece misurando la percentuale di investimenti sulle piattaforme data-related; la percentuale di crescita dei ricavi direttamente legati alle piattaforme realizzate; e una riduzione dei costi per l’acquisizione dei dati esterni ottenuta attraverso un impiego efficiente delle API. A chi vuole ottenere un quadro affidabile delle ricadute sulle operations, Patano suggerisce di misurare la quota di market share di prodotti e servizi digitali; l’effettiva capacità di mettere sul mercato un nuovo prodotto o servizio ogni due o tre anni; e un aumento delle aspettative del cliente per ciascuno di questi prodotti o servizi. E infine, nell’azienda felicemente trasformata, la forza lavoro registra l’uso di strumenti digitali di “management by objectives” anche da parte della dirigenza; un incremento della produttività oraria dei knowledge worker; e una accelerazione delle iterazioni più ripetitive ottenuta con i tool dell’intelligenza artificiale. Al di là della nuova gerarchia di indicatori chiave, IDC ha inoltre chiesto agli stessi intervistati di identificare quali tipi di ritorno siano stati registrati in funzione dei rispettivi investimenti. Dalle risposte emerge un quadro che ai primi posti privilegia gli effetti a livello di crescita della customer experience e riduzione dei costi operativi (entrambi al 51%); la generazione di nuovi ricavi (49%). Un po’ meno rilevanti ma pur sempre consistenti, sono l’impatto sulla soddisfazione del dipendente e la crescita dei clienti (37%); e la crescita delle revenues esistenti (35%). Agli ultimi posti della classifica dei ROI della trasformazione digitale troviamo secondo IDC la riduzione dei tempi decisionali (27%) e, sorprendentemente, proprio il time-to-market di nuovi prodotti (18%).

L’INFORMATICA PARLA LA LINGUA DEL BUSINESS

Il tema dei KPI per il business digitale è assolutamente critico a fronte di un cambiamento che investe le architetture IT, le organizzazioni e i processi messi in atto dalle imprese. Se la digitalizzazione porta con sé una trasformazione profonda dei modelli di business e delle catene di produzione del valore, il management deve poter contare su indicatori e regole di valutazione dell’efficacia delle proprie risorse IT. Si tratta di uno spostamento imponente delle metriche applicate, che avviene – oltretutto – in una fase intermedia, in cui molte organizzazioni ancora non sono in grado di gestire l’informatica come un vero servizio di business, guardando quindi al valore di business delle tecnologie utilizzate. La lunga tradizione delle metriche utilizzate finora, con la loro attenzione prospettica, di lungo-termine, sull’efficienza della gestione di infrastrutture, applicativi e componenti, sta gradualmente venendo meno, anche se è difficile sostituirla. Eppure, una misura corretta può aiutare a indirizzare le proprie scelte e a investire in modo adeguato. Nei nuovi contratti IT sottoscritti dai responsabili delle diverse linee di business (LoB), impone come sempre determinati livelli di affidabilità, disponibilità, reattività e flessibilità nell’erogazione di servizi IT che sono critici per l’effettivo raggiungimento dei risultati. Ma per le nuove metriche il vero imperativo è “di tutto e di più”. A parità di spesa. Qualsiasi organizzazione che faccia un determinato uso delle tecnologie informatiche è chiamata ad affrontare la questione dei “nuovi” KPI se davvero vogliamo ottenere soddisfacenti livelli di brokering (arbitraggio), integrazione e orchestrazione dei servizi IT “business oriented” resi possibili dalla Terza Piattaforma e dalla sua pletora di acceleratori di innovazione.

#DigitalTransformation La roadmap aziendale non può essere monolitica. I confini della competition si spostano di continuo. Nuovi campi di battaglia e nuove alleanze – @PatanoSergio @IDCItaly
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La trasformazione digitale richiede una misurazione differenziata per i molteplici contributi che l’IT offre a supporto degli obiettivi di business, partendo tuttavia da due presupposti. Come nel caso delle reti di distribuzione di corrente elettrica, gas o acqua, una LoB si aspetta semplicemente di ricevere servizi affidabili e ad alto rendimento, senza preoccuparsi minimamente delle caratteristiche dei canali di erogazione, dei meccanismi di accumulazione e delle fonti utilizzate. Allo stesso modo, le funzionalità informatiche sono sempre di più viste come qualcosa che deve esserci quando serve. Tutti i servizi di natura tecnica impiegati a supporto dell’IT, non destano alcun interesse nei responsabili di business le cui carriere e i cui salari dipendono dal raggiungimento di obiettivi di business che sono però condizionati dal digitale. In conclusione, tutto questo significa che la trasformazione digitale non può più essere misurata con i tradizionali parametri legati, per esempio, a un efficiente impiego delle capacità dei server, delle risorse di banda e da tante altre “tecnicalità”. Bisogna utilizzare il linguaggio dei bilanci e dei business plan, con i valori normalmente condivisi nelle sale dei consigli di amministrazione, negli uffici degli investitori e dal top management. IDC fa una distinzione tra KPI “a consuntivo” e KPI “preventivi” per individuare nel primo caso quei parametri che misurano i risultati ottenuti (ROI, ammortamento dei costi, entrate contabilizzate e così via) e che possono aiutare a delineare una chiara, ripetibile aspettativa di business da cui trarre un ordine di priorità per le iniziative di trasformazione di più lungo termine. I KPI preventivi invece fungono da predittori di tipo operativo per la misura dei risultati raggiunti, dei progressi fatti e del complessivo successo di obiettivi di business a breve termine (pipeline di vendita, soddisfazione del cliente, miglioramenti nei processi e così via), cosa che a sua volta consente alle varie iniziative di trasformazione digitale di affrontare situazioni di “fail fast”, in cui l’eventuale cattiva riuscita di una decisione viene identificata subito, evitando eccessivi accantonamenti di fondi su tematiche improduttive.

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L’editoriale dell’ultimo numero dell’anno è un’impresa tutta in salita. Scalare la pagina, con il bagaglio di eventi e fatti che ci portiamo sulle spalle, ci lascia senza fiato. Perché troppe domande restano senza risposta. Perché la paura, l’emergenza e lo scontro guidano le scelte. Perché la velocità senza valore non serve a niente. Perché non basta dire di essere leader in qualcosa, ma bisogna provarlo o quantomeno lasciare che siano gli altri a dirlo. Perché fare bene il nostro mestiere è l’unica regola. Perché l’errore più comune è pensare di dare lezioni.

La tecnica è al servizio dei nostri obiettivi, è uno strumento, ma non è mai neutra. Negli ultimi venti anni, abbiamo disarticolato l’organizzazione del potere politico. Abbiamo disarticolato l’organizzazione del mercato e dei meccanismi di controllo. Abbiamo disarticolato il potere finanziario, perché la finanza ormai si sottrae alla responsabilità dei suoi investimenti. Ma è nel mondo dell’impresa che potere e sapere si combinano. È nell’impresa che la storia dei nostri desideri diventa la storia delle nostre cose, delle trasformazioni che rendono il mondo migliore o di quelle che lo rendono peggiore. Ed è dal mondo delle imprese più innovative – quelle con cui siamo in contatto ogni giorno e di cui vi raccontiamo storie e successi – che vorremmo che arrivasse un segnale forte. Occorre modificare i KPI di sistema, mettendo la giustizia al posto del guadagno, il diritto al posto dell’interesse, lo sviluppo al posto della crescita.

#Coraggioitalia Nuovi #algoritmi per lo sviluppo e #KPI per la politica
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Un algoritmo è un procedimento che risolve un determinato problema attraverso una serie di procedure elementari. Per la fiducia, l’unico algoritmo che funziona è mantenere le promesse. Per la crescita è il lavoro. L’innovazione a costo zero e senza conseguenze è un mito perché l’innovazione trasforma e distrugge. Le politiche per l’innovazione, la cultura aziendale, gli investimenti e un approccio aperto rappresentano gli anticorpi per reagire agli effetti fuori controllo della trasformazione tecnologica. Per la prima volta, come è emerso dalla Tavola Rotonda di Data Manager e UniCredit su Business e Innovazione, l’IT non è più un imbuto con cui le funzioni di business devono fare i conti. Per la prima volta, siamo come in una macchina da rally. Ma chi è il navigatore? Chi è il pilota?

L’innovazione sta alla buona progettazione come la politica sta alla buona amministrazione. La crescita non è solo l’indice dei profitti: è la capacità di distribuire ricchezza, di far crescere le persone, la cultura, i servizi.

ll futuro prossimo? Più controllo e meno sicurezza. La privacy è un’illusione e sarebbe meglio se si discutesse di discrezionalità dell’accesso ai dati. La formula universale contro l’incertezza? Leggere, scrivere e far di conto.

#Coraggioitalia Le luci in fondo al tunnel sono quelle di #Natale ?
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Ci hanno insegnato che ad alti livelli di guadagno corrispondono alti livelli di rischio e viceversa. Con la globalizzazione dei mercati e dei capitali, abbiamo imparato che il classico trade-off non esiste più. Oggi, puoi rischiare moltissimo e non guadagnare nulla. E tutto quello che è successo nella finanza, si sta ripetendo nella sicurezza. Per rispondere all’urgenza e all’emergenza del momento, possiamo anche decidere di restringere le libertà, ma questo non inciderà sul livello di security. Il rischio resterà alto. L’arsenale è fatto di hardware e software, ma le uniche armi non convenzionali restano la conoscenza e la memoria.

Le luci in fondo al tunnel sono quelle di Natale. Meno otto punti di PIL dal 2008, ma abbiamo agganciato la ripresa, nella carrozza di coda. Meglio che restare a piedi. La spending review finora è stata solo uno slogan. Mio padre mi ha insegnato che per potare la vite non basta la forza, ma serve uno sforzo di ragionamento per capire in anticipo gli effetti sulla crescita e la produzione. Bene, il super ammortamento per le imprese e il credito di imposta per le imprese che investono al Sud. Ma i numeri sono quello che sono. E si sa, i numeri sotto tortura – prima o poi – confessano ogni cosa.

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Alla scoperta dei cruscotti, chiamati anche dashboard e dell’importanza di una loro implementazione corretta per raggiungere gli obiettivi di business

La premessa fondamentale della business intelligence è stata sempre quella di “fornire le informazioni giuste alle persone giuste, al momento giusto e al prezzo giusto”. Ma, anche se questa affermazione è inconfutabile, sarebbe più preciso se invece di “informazioni” si parlasse di “informazioni utilizzabili”. Il fatto è che molti utenti hanno difficoltà a identificare parametri critici all’interno dei rapporti che ricevono. E questo è un grave problema, in quanto è essenziale comunicare chiaramente le performance ai decision maker in azienda, proprio per aiutarli a prendere decisioni utili, guidate dai dati.

Ma è colpa solo degli utenti se hanno difficoltà a identificare le metriche critiche? Non necessariamente: se la maggior parte degli studenti stanno fallendo una prova, forse qualcosa all’interno del test è la causa del problema, piuttosto che le conoscenze degli studenti. Allo stesso modo, forse le metriche non sono comunicate in modo chiaro. Ecco quindi che la domanda vera è: come possono le metriche essere comunicate in modo più efficace? Le parole e i numeri possono aver fallito nel fornire messaggi traducibili in azioni, ed è proprio qui che dashboard o cruscotti rivelano la loro utilità. Un cruscotto è un’interfaccia che presenta le informazioni in un modo facile da capire e facile da raccontare, spesso graficamente, fornendo agli utenti numerose informazioni rilevanti a colpo d’occhio. I cruscotti possono essere uno strumento incredibilmente utile e stimolante per la comprensione dei dati aziendali critici nelle metriche.

Le metriche utilizzate nei cruscotti variano in funzione del settore di attività e del tipo di business, oltre che del tipo di decisore e del livello di abilità e di strumento utilizzato. I dashboard possono essere utilizzati per molte funzioni, compresa la pianificazione, l’allocazione delle risorse, il budget, il forecasting, il reporting, il monitoraggio e l’analisi e la definizione della strategia.

Key performance indicators e scorecard sono i due componenti principali dei cruscotti.

Key performance indicators (KPI)

Sono gli indicatori principali delle performance. Scorecard sulle performance aziendali (vedi sotto) e i cruscotti si basano su KPI significativi e ben definiti, che mostrano se l’organizzazione sta conseguendo gli obiettivi dichiarati. Valgono per la performance dell’organizzazione nel suo insieme: quindi, se ci sono più divisioni, si dovrebbe stabilire se ogni divisione avrà anche bisogno di una scheda di valutazione e un cruscotto. I KPI possono riguardare l’ambito finanziario, i clienti, i processi interni e quelli relativi ai dipendenti. Molti KPI sono interconnessi, cioè non sono di tipo stand-alone. Gli esempi classici di KPI includono il rapporto debito-equity, il turnover degli asset e il margine di profitto: tutti questi tre sono correlati. I KPI non finanziari devono invece avere un rapporto di causa-effetto con gli indicatori finanziari.

Scorecard

 Una scorecard è un insieme di metriche (o KPI) che presenta i dati attuali delle performance per un processo di business o per un obiettivo strategico rispetto un valore prestabilito. Questi indicatori dirigono il business su obiettivi chiave e di tipo tattico, e in ultima analisi questo modella la visione e la strategia per l’organizzazione in quel particolare periodo di tempo. Però, l’implementazione di scorecard e di KPI può porre numerose sfide, come il mantenimento di un equilibrio tra molteplici prospettive, la determinazione e lo sviluppo di alcuni solidi obiettivi e metriche importanti, garantendo un mix di causa-effetto e di metriche di scomposizione; oppure l’unione delle molteplici dimensioni di un’organizzazione a matrice (per esempio le unità di business, le funzioni e i processi).

I diversi tipi di dashboard

 Ci sono diversi tipi di cruscotto: strategici, tattici e operativi. 

I cruscotti strategici sono in grado di riflettere gli obiettivi strategici a livello di intera azienda, così come i corrispondenti KPI. Tra le caratteristiche di questo tipo di cruscotti vi sono le misurazioni: globali, esterne, delle tendenze, della crescita, e che sono tutte legate oppure basate sulla nota metodologia delle Balanced Scorecard. I dati su questi cruscotti sono estremamente riassunti e presentati graficamente, senza troppi dettagli. Tuttavia, i dati devono essere disponibili quando qualcuno vuole eseguire il drill down. Questo tipo di cruscotto richiede aggiornamenti meno frequentemente. I cruscotti tattici, chiamati anche analitici, misurano i progressi del business in base alle tendenze correlate e in conformità con ogni iniziativa strategica. L’avanzamento è misurato rispetto a obiettivi prestabiliti, per esempio un budget o un certo target, mentre i drill down rivelano i dettagli e suddividono i dati per l’analisi. Per esempio, aiutano a determinare perché alcuni obiettivi non sono stati raggiunti e quali potrebbero essere i potenziali problemi.

I cruscotti operativi monitorano i processi di business specifici, come la gestione degli ordini e le relative spedizioni. Sono utilizzati principalmente a livello dipartimentale, proprio dove si svolgono le operazioni. Gli aggiornamenti sono monitorati giornalmente o settimanalmente con report e grafici in tempo reale, mentre i dati dettagliati sono presentati con solide funzionalità analitiche al fine di eseguire disamine approfondite.

Indipendentemente da quale tipo di cruscotto si stia implementando, il loro posizionamento ideale è il portale aziendale, perché questo è il punto centrale da cui le organizzazioni possono distribuire le varie applicazioni di BI. Il portale consente a tutti di accedere ai propri cruscotti, documenti, presentazioni, discussioni online e altre applicazioni da un unico luogo. Inoltre, all’interno del portale si possono discutere le osservazioni e le preoccupazioni emerse dai diversi cruscotti, potendo proporre idee e possibili soluzioni.

L’implementazione

 Per implementare correttamente un cruscotto, è importante riferirsi a collaudate pratiche di gestione dei progetti. Come in ogni progetto di rilievo, vi sono questioni riguardanti sia le persone, sia le tecnologie, e quelle riguardanti le persone devono venire prima delle altre.

Aspetti relativi alle persone:

• Scegliere uno sponsor e determinare ciò che ci si aspetta da lui in cambio del finanziamento. Scoprire se lo sponsor ha promosso altri progetti e se sta fermo quando il gioco si fa serio (per esempio con le scadenze, il budget e altro), perché questi problemi possono probabilmente insinuarsi di nuovo. Sulla base di tutto questo, selezionare uno sponsor adeguato e garantire che il finanziamento sia approvato.
• Identificare gli utenti chiave e determinare le loro aspettative e ciò che devono sapere.
• Mettere insieme un team di implementazione che si occupi di funzioni come gestione dei progetti, analisi di business, capacità di integrazione, competenze di data warehouse e di sviluppo metriche, tra cui KPI e scorecard.

Aspetti tecnologici:

• Determinare quali fonti di dati saranno utilizzate per ogni dashboard.
• Identificare i principali KPI utilizzati nel cruscotto.
• Determinare la frequenza con cui il cruscotto deve essere aggiornato.
• Identificare l’hardware e il software necessari.
• Determinare se uno screen designer deve essere assegnato a organizzare esteticamente il cruscotto per dettagli come la selezione dei colori e determinare il posizionamento di grafici e diagrammi. Mantenere questa persona in squadra, in quanto può giocare un ruolo nel mantenimento dello storage utilizzato dal cruscotto (che sarà eccessivo, con tutti i media convergenti su un unico cruscotto) e nella gestione dei requisiti di tempo di trasmissione del cruscotto in tutto il mondo.

Per concludere

Oggi, nel mondo, i dati e i processi decisionali guidati dai dati sono più importanti che mai. Con le informazioni fornite da questo articolo, si dovrebbero avere i suggerimenti necessari per implementare dashboard efficaci che consentiranno di avviare l’azienda a prendere decisioni migliori per raggiungere i suoi obiettivi strategici. È anche per questo che i cruscotti costituiscono il vero nuovo volto della BI. Perché solo quando un cruscotto è stato progettato e implementato correttamente, può essere considerato tale.

Shaku Atre è una speaker che riesce sempre a catturare l’attenzione dei partecipanti e a mantenere vivo l’interesse anche in presenza di argomenti complessi. Presidente di Atre Group (società di consulenza, training e publishing nel settore della business intelligence), è stata Partner in Price Waterhouse e ha lavorato 14 anni in IBM. Esperta nei settori del database management e del data warehousing, ha tenuto seminari su questi temi in USA, Canada, Europa, Asia e Sud America. Ha scritto numerosi libri, l’ultimo dei quali è “Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications”.

Nella primavera 2014, Shaku Atre presenterà a Roma per Technology Transfer i seminari “Dashboard: la nuova faccia della Business Intelligence” e “Big Data: dieci regole d’oro”.

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L’espressione spending review è entrata ormai nel linguaggio corrente, oltre che nel lessico di politici e decisori amministrativi. Letteralmente, spending review significa revisione della spesa: è un processo diretto a migliorare l’efficienza e l’efficacia della macchina statale nella gestione della spesa pubblica, attraverso un’analisi sistematica e una attenta valutazione delle strutture organizzative e dei capitoli di spesa dei ministeri. L’obiettivo è identificare spese che non contribuiscono a raggiungere gli obiettivi che sono stati affidati alle diverse amministrazioni o che li raggiungono solo in maniera inefficiente, a fronte di spese molto più alte del necessario. Per Mauro Bonaretti, direttore generale del Comune di Reggio Emilia e presidente Andigel (Associazione nazionale dei direttori generali degli enti locali), «in questi anni di crisi, si è parlato molto di revisione della spesa come quell’insieme di decisioni e pratiche che dovrebbero consentire di ristrutturare la spesa pubblica. In realtà, la riduzione della spesa pubblica in Italia è avvenuta semplicemente attraverso i cosiddetti tagli lineari. È stato cioè adottato lo stesso approccio culturale – ma di verso opposto – impiegato negli anni dell’aumento della spesa, passando dal bilancio incrementale ai tagli lineari. In entrambi i casi, non viene rivista la composizione della spesa, ma – più semplicemente – si agisce per aumento o contrazione lineare della spesa storica. Questo approccio – seppur più rapido in fase di emergenza – non è utile a riallocare in modo razionale le minori risorse disponibili. Proprio perché l’andamento della spesa ha subito nel tempo un andamento sostanzialmente incrementale, la struttura qualitativa attuale della spesa pubblica è costruita intorno a esigenze e priorità definite tra gli anni 50 e 80 nei famosi “Trenta gloriosi”. Quella struttura sociale ed economica è ora inesistente e completamente trasformata. Gli esempi possibili sono infiniti. A fronte di una trasformazione così epocale sul piano economico e sociale, non c’è stata una coerente capacità di ripensare le scelte di intervento pubblico». La vera spending review – suggerisce Mauro Bonaretti – dovrebbe partire da queste domande: «Come ripensare le priorità in termini di strumenti e di politiche di attuazione per rispondere ai bisogni di una società trasformata? Come riallocare le risorse più scarse in modo coerente rispetto alle scelte»? Di questo l’Italia ha grande bisogno e questa è la sfida che ci attende.

Missione possibile

Riformare la spesa pubblica non è una missione impossibile, ma il percorso è tutto in salita. La riduzione della spesa non dovrebbe modificare la quantità di servizi erogati dalle pubbliche amministrazioni, ma colpire gli eccessi e gli sprechi. Dal Rapporto, elaborato dal ministro per i Rapporti con il Parlamento, Piero Giarda, quando era a capo della commissione sulla spesa pubblica del ministero dell’Economia e delle Finanze, emerge che negli ultimi sessanta anni, dal 1951 al 2010, l’esborso per il pagamento delle pensioni è passato dal 9,4% (sul totale della spesa pubblica) al 30,2%. Allo stesso tempo, la spesa per assistenza e trasferimenti alle famiglie è diminuita (dal 12,2% all’8,8%). In calo, anche i contributi alla produzione, dal 3,6% all’1,9%, con un picco al 6,4% nel 1980. Le cifre mettono in chiaro che l’unico controllo della spesa messo in atto in questi anni ha inciso solo sugli investimenti con un calo costante dal 15,4% al 6,8%. La spesa complessiva per consumi collettivi, dal 1980 a oggi, è rimasta sostanzialmente invariata (circa il 41%), ma al suo interno è cresciuta quella per la sanità, dal 29,7% al 33,8%, e si è ristretta la spesa per l’istruzione dal 25,7% al 20%. In pratica, i tagli effettuati sono stati di tipo ragionieristico e non hanno tenuto conto del loro impatto a livello macroeconomico, su produzione industriale, occupazione e competitività delle imprese. Invece di analizzare la spesa e di effettuare tagli intelligenti, l’unica cosa che si continua a segare è il ramo che alimenta il sistema produttivo.

Le basi dati normalizzate 

La spending review è uno dei temi principali nell’agenda del nuovo governo. Un compito difficile, ma necessario. La capacità di individuare le priorità e fare le scelte giuste è la leva per contribuire al risanamento del Paese. Per essere efficaci, le operazioni sul taglio della spesa pubblica devono basarsi su due pilastri fondamentali. Il primo è la disponibilità di basi dati integrate e certificate, per raccogliere in modo sistematico i dati di spesa, anche provenienti da sistemi informativi disomogenei, senza la necessità di intervenire sui sistemi aziendali. Il secondo è l’utilizzo di strumenti analitici che consentano di estrapolare dalla massa di dati le informazioni che permettano di ricavare dal patrimonio informativo esistente gli elementi di conoscenza utili per il processo decisionale. «E’ fondamentale dotarsi di basi dati aggregate e condivise – spiega Stefano Corrado, sales manager Pubblica Amministrazione di SAS (www.sas.com/italy) – anche partendo dall’acquisizione di dati da sistemi eterogenei, per poi procedere alle attività di standardizzazione, integrazione e certificazione. Su queste basi dati si sviluppano tecniche analitiche per avere una visibilità di dettaglio sulle singole voci di spesa e sull’allocazione delle risorse disponibili. Questo approccio permette all’Ente di scomporre il processo nelle sue attività di base per misurarne l’efficacia e l’efficienza per mezzo di modelli e indicatori significativi quali: risorse impegnate, costi correlati, produttività, procedure di erogazione, benchmark di mercato, confronto con i costi standard degli studi di settore. E non ultimo, di individuare le potenziali aree di miglioramento».

La fase iniziale, che comprende integrazione, normalizzazione e certificazione dei dati da analizzare, è molto importante in una realtà come l’amministrazione pubblica, dove il processo di analisi è ancor più complicato per la mole dei dati in gioco, per la necessità di una esatta classificazione delle spese, non sempre uniforme tra amministrazioni centrale e locale, e per la mancanza di un livello di dettaglio adeguato per ciascuna voce di spesa.

Spending analysis

Sulle basi dati normalizzate sono utilizzate raffinate tecniche analitiche. Grazie a esse, si può compiere efficacemente la spending analysis, cioè l’attività volta a ottenere una visione complessiva, e di dettaglio, di tutte le singole voci di spesa e sull’allocazione delle risorse disponibili. L’uso degli analytics mostra una fotografia oggettiva della realtà e può facilitare l’adozione di interventi mirati di ottimizzazione, evitando la logica indiscriminata dei tagli lineari. La revisione della spesa non si deve tradurre necessariamente in un taglio della spesa stessa, ma deve essere un intervento volto all’aumento dell’efficienza e della produttività. Con gli analytics si possono compiere anche analisi approfondite delle voci di bilancio relative ai costi e alle spese.

L’ottimizzazione degli acquisti grazie all’identificazione delle aree in cui la variabilità dei prezzi pagati è troppo alta, l’individuazione degli articoli per i quali ci sono scorte in eccesso, la valutazione dei rifornimenti e della liquidità bloccata nei magazzini sono le leve che permettono di avere un impatto intelligente sulle decisioni da prendere. Queste analisi sono effettuate su diverse dimensioni, ad esempio per area geografica, centro di costo, categoria merceologica, fornitore, divisione, periodo di tempo. La visibilità di dettaglio sulle singole voci di spesa, la previsione degli andamenti e l’analisi delle correlazioni aiutano a trovare i fattori nascosti che influenzano l’andamento della spesa. Con questi strumenti si possono misurare i risultati in rapporto agli obiettivi, valutando le performance organizzative: in questo modo, facilitano la revisione del funzionamento degli apparati burocratici, l’opera di razionalizzazione delle attività, il contenimento dei costi e il raggiungimento degli obiettivi pubblici in modo più efficiente ed efficace.

Gli analytics permettono anche di definire gli obiettivi strategici, i piani e i programmi operativi relativi ai servizi da erogare, e quindi possono essere individuate le priorità, pianificati i costi, i ricavi, le entrate e le uscite, allocate le risorse e verificate le coperture finanziarie. Una volta resi operativi i piani, il supporto di questi strumenti nella fase di monitoraggio consente di verificare costi e tempi, valutare le performance ed eventualmente eseguire ripianificazioni in corso d’opera.

Anche la riorganizzazione degli uffici e l’ottimizzazione del processo di gestione del personale si basa su un processo di forecasting intelligente, che valuta le risorse necessarie in accordo con le attuali e future esigenze di erogazione dei servizi, supportando il processo di pianificazione degli organici sia nel medio-lungo periodo, sia a breve termine.

Gli analytics consentono anche di effettuare simulazioni per individuare il dimensionamento ottimale delle risorse in rapporto ai singoli servizi erogati.

L’importanza degli Analytics 

Quali funzionalità degli analytics possono essere utilizzate a supporto della revisione della spesa e della Spend Analysis? Secondo Andrea Maderna, sales director di BOARD Italia (www.board.com/IT/Home): «Per raccontare quanto la business intelligence (BI) sia importante in tale ambito, è sufficiente descrivere le esperienze di alcuni nostri clienti del settore pubblico Ospedaliero dove l’utilizzo di BOARD porta a un sensibile miglioramento dell’efficienza, con conseguente risparmio di tempo e quindi permette ai processi ospedalieri giornalieri di fluire con meno problemi. Infatti, il consolidamento dei dati provenienti dalle diverse divisioni ospedaliere ha ottenuto il risultato di fornire più informazioni ai singoli dipartimenti e quindi una gestione integrata del reporting. Per esempio, risultano fondamentali alcuni KPI che devono sempre essere tenuti in conto per migliorare i “conti”. Tra questi KPI citiamo il costo medio per paziente, il costo totale per singola operazione, il numero di interventi per mesi, l’occupazione media dei letti e quindi il costo del personale associato per letto, il costo dei farmaci per paziente e molto altro ancora. L’insieme dei KPI può indicare in modo chiaro sprechi e aree di intervento. Nel campo della fatturazione, delle operation, dei costi, BOARD fornisce tutte le informazioni necessarie per i diversi tipi di utenti e tali informazioni sono rese disponibili per una verifica di dettaglio e per una pianificazione efficiente. Questa chiara visione d’insieme ha permesso al management ospedaliero di poter prendere decisioni avendo più coscienza di dove si verificavano gli sprechi e di mettere in atto piani di miglioramento di medio-lungo periodo in accordo con le legislazioni in corso». Aggiunge Stefano Corrado (SAS): «Il presupposto per poter operare efficacemente nel taglio della spesa pubblica è la disponibilità di basi dati integrate e certificate e di strumenti analitici capaci di ricavare dal patrimonio informativo esistente gli elementi utili per il processo decisionale. La nostra proposta offre soluzioni e metodologie, che permettono di raccogliere i dati sulle risorse allocate in merito a obiettivi strategici, operativi e piani/programmi di azione. E utilizzare tecniche analitiche per effettuare analisi di regressione e correlazione sulle basi dati. Infine, è possibile mappare i servizi erogati dall’ente (centrale e locale) in rapporto agli obiettivi strategici prestabiliti ed evidenziare i servizi realmente percepiti come critici dai cittadini. In questo modo si può capire quali siano quelli su cui concentrare gli investimenti».

L’approccio giusto

Quale tipo di approccio bisogna avere per sfruttare al meglio questi strumenti? «Assicurarsi che i dati siano aggiornati tempestivamente, esenti da errori derivanti da processi manuali e integrati è fondamentale affinché i progetti siano efficaci – risponde Cristina Sarnacchiaro, direttore generale di ORSYP (www.orsyp.it). «Un presupposto dei progetti di BI è la consistenza dei dati intesa come disponibilità, aggiornamento e correttezza degli stessi. In altri termini, il primo passo di qualsiasi progetto dovrebbe essere rivolto alla verifica della qualità del dato. L’adozione di soluzioni di automazione dei flussi batch, workload automation, permette di semplificare la governance e garantire la consistenza del dato, mediante l’integrazione dei processi eterogenei che abilitano una gestione dinamica delle richieste di elaborazione senza discontinuità dell’attività attraverso applicazioni e sistemi. Le soluzioni di workload automation consentono un adeguamento tempestivo dei dati sfruttando la riduzione delle finestre temporali, dedicate agli aggiornamenti batch, e assicurano un utilizzo di dati affidabili, perché esenti da errori umani. La razionalizzazione delle informazioni e la riduzione della ridondanza dei dati derivante dall’integrazione delle piattaforme, anche eterogenee (per esempio, sistemi legacy e CRM) è un altro vantaggio conseguibile. I benefici sono notevoli, come testimoniano diversi clienti ORSYP, in termini di allineamento dell’IT alle esigenze del business e di abilitazione di un miglior processo decisionale: decidere in tempi rapidi con margini di errore ridotti». Per Gerri Cipollini, business director advanced solutions di BravoSolution (www.bravosolution.com) «in Italia sono oltre 30mila le stazioni pubbliche appaltanti che – volendo fare una stima – gestiscono decine di milioni di documenti tra ordini e fatture. Entriamo dunque nel campo dei così detti “big data”, enormi volumi di dati, complessi e generalmente disomogenei, quindi di difficile fruibilità ai fini di monitoraggio e controllo. Il presidio di questi dati costituisce la base necessaria per qualsiasi intervento strutturato di revisione della spesa. Oggi, sono disponibili soluzioni di analisi della spesa avanzate che, superando le logiche dei tradizionali strumenti di BI, gestiscono i modelli dati in modo flessibile e operano data transformation, consentendo di gestire al meglio la complessità descritta. I “motori di trasformazione”, basati su regole semantiche e tassonomiche, riescono – infatti – ad analizzare, classificare e arricchire – portandoli a “fattor comune” – dati eterogenei, provenienti da sistemi informativi differenti, senza bisogno di intervenire sul dato nativo. Inoltre, funzionalità particolarmente raffinate di enrichment consentono di dare evidenza, con il livello di profondità desiderato, a dimensioni di analisi spesso destrutturate e poco fruibili. Queste soluzioni di spend analysis sono ormai molto consolidate e ampiamente utilizzate nel mondo da importanti organizzazioni pubbliche per gestire con successo progetti di razionalizzazione e controllo della spesa».

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Secondo gli esperti di Gartner, «i dirigenti delle società e i responsabili dell’information technology fanno sempre più riferimento alle informazioni, come uno degli asset aziendali più strategici e critici all’interno delle loro organizzazioni. Si sta assistendo a un’impennata nel ricorso alle informazioni da parte delle aziende come leva per creare vantaggio competitivo sul mercato».

LA RIVOLUZIONE DELLA CONOSCENZA

I big data rappresentano una straordinaria rivoluzione della conoscenza, che sta portando, in maniera silenziosa ma percettibile – un cambiamento profondo, che tocca il business, la ricerca, le istituzioni, il settore sanitario e la vita di tutti i giorni. Se utilizziamo buonsenso e attenzione – in un futuro non troppo lontano – questo nuovo set di tecnologie potrebbe avere un impatto sull’umanità intera, pari a quello del linguaggio e dell’arte. In molti continuano a farsi domande sull’impatto dei big data, ma la vera domanda da porsi è – forse – se le imprese sapranno fare buon uso delle informazioni troppo poco condivise in azienda e sempre più spesso lasciate sedimentare nelle pieghe dei centri di potere decisionale delle diverse divisioni.

Di fatto, con la consumerizzazione dell’IT e l’esplosione del mobile e social networks, le organizzazioni faticano a tenere il passo con il volume crescente dei dati provenienti da più fonti. I big data potrebbero rappresentare uno degli asset più strategici su cui rifondare il modo di fare impresa. Ma come si trasformano i dati in informazioni di business? Come si ascoltano i clienti per capire i loro bisogni? Come si traccia l’esperienza di acquisto dei consumatori per sincronizzare produzione, assortimento e distribuzione dei prodotti? Come si passa dalla rappresentazione della realtà attraverso dati di natura statistica alla creazione di un modello che coincide con la realtà?

Secondo Alessandro Kowaschutz, responsabile della Global Service Line “Business Information Management” di Capgemini Italia, «l’utilizzo dei big data ha innescato una fase di cambiamento, relativamente al livello qualitativo del processo decisionale aziendale». Ma non è solo attraverso le molte e nuove fonti di dati che le società possono ottenere vantaggi competitivi. A fare la differenza è «la capacità di analizzare rapidamente e con efficacia le informazioni generate per ottimizzare i processi e le decisioni, creando vantaggio competitivo. In questo modo, le aziende possono monitorare i comportamenti dei clienti e le condizioni del mercato con maggior accuratezza, per reagire con tempestività ed efficacia, in modo da differenziarsi dalla concorrenza». Ma capitalizzare che cosa vuol dire? Per Kowaschutz «significa trasferire tutto il patrimonio di conoscenza disperso in azienda in un unico sistema transazionale, superando la logica a silos, avendo un’unica piattaforma di riferimento, dove il livello di data wharehouse è lo strato tecnico-applicativo, mentre le soluzioni di business analytics on top rappresentano lo strato di intelligenza funzionale. Raggruppare le informazioni in un unico posto contribuisce a migliorare i livelli di performance e di profittabilità dell’investimento. I big data devono essere – per così dire “sponsorizzati” da un “sottostante tecnologico” – come possono essere i data base non convenzionali con software già preinstallato ad alte prestazioni – i cui interpreti, dal lato dell’offerta, sono i grandi player di mercato. Dal lato della domanda, se guardiamo alle aziende utenti, le PMI sono in una fase di cauta valutazione. Per questo – continua Kowaschutz – «come Capgemini abbiamo avviato una serie di progetti per facilitare l’approccio di queste aziende all’universo dei big data, per loro ancora troppo “big” in termini di investimento, pensando anche a soluzioni a misura di azienda e di “portafoglio”. Per affrontare un progetto di big data, bisogna “apparecchiare bene la tavola” e capire cosa fare dall’inizio, cominciando da un cambiamento interno non solo architetturale e di organizzazione, ma anche di tipo culturale».

VALORE E VELOCITA’ DEI DATI

Dietro ogni interrogativo c’è una decisione da cui può dipendere il futuro di un’azienda o di un Paese. Ogni anno, il volume di dati a livello mondiale cresce del 59%. Non si può chiedere alle aziende di spendere energie e risorse senza avere considerato il ritorno degli investimenti. Secondo gli analisti di Gartner, l’85% delle informazioni sono sommerse e non utilizzate. I soldi che le aziende hanno speso per raccogliere dati servono per fare emergere solo il 15% delle informazioni. Persino i due Nobel dell’economia – Sims e Sargent – ammettono di non avere risposte. Per pensare in modo diverso bisogna agire all’interno delle organizzazioni operando un cambiamento di tipo culturale. I venditori di miraggi sono alle corde. La tempestività e la qualità dei dati restano argomenti di fondamentale importanza. Sebbene il 42% dei dirigenti sostenga che l’analisi dei dati abbia rallentato il processo decisionale, la stragrande maggioranza (85%) ritiene che il volume crescente di dati non rappresenti la principale criticità, ma quanto la possibilità di analizzarli per poter agire in tempo reale. Considerando che le aziende utilizzano sempre più le informazioni dei sistemi analitici per supportare i processi decisionali, i due terzi (67%) dichiarano che la qualità dei dati sembra essere la principale criticità. «Le aziende che vogliono capitalizzare il valore dei propri dati, devono superare la barriera delle organizzazioni a silos che impedisce la condivisione e l’integrazione delle informazioni. Tuttavia – spiega Alessandro Kowaschutz – la criticità maggiore è la poca disponibilità di talenti, con capacità di analisi delle informazioni», come, del resto, ha dichiarato circa la metà (51%) di coloro che hanno risposto all’indagine. Il gap tra la domanda e l’offerta di analisti sembra essere più alto nelle società retail e di beni di largo consumo.

I BIG DATA MIGLIORANO LA PERFORMANCE

L’indagine di Capgemini è stata effettuata su più di 600 dirigenti di livello C, alti dirigenti e leader nel campo dell’information technology in tutto il mondo. Dal rilevamento delle risposte è emerso che i big data hanno migliorato le performance aziendali in media del 26% e che, nei prossimi 3 anni, se ne prevede un aumento fino al 41%. La maggior parte delle società (58%) dichiara di voler investire di più sui big data nel corso dei prossimi 3 anni. Due terzi dei dirigenti ritengono che le loro società siano “data-driven” e asseriscono che la raccolta di dati e la loro analisi siano a supporto della strategia aziendale e nell’adozione delle decisioni day-by-day. I dirigenti che basano il loro giudizio puramente sulla combinazione di istinto ed esperienza sono sempre meno. Più della metà (54%) afferma che le decisioni manageriali basate unicamente su intuizione o esperienza sono viste sempre più con sospetto e il 65% dichiara che un numero sempre più crescente di decisioni, oggi, si basa su “hard analytic information”. Il numero arriva al 73% nel campo dei servizi finanziari, al 75% se riferito alla sanità, all’industria farmaceutica e alla biotecnologia e al 76% nel settore dell’energia e delle risorse naturali. La maggior parte dei dirigenti (58%) fa affidamento all’analisi di dati non strutturati, come testi, messaggi vocali, immagini e contenuti video, mentre più del 40% dice che, in particolare, i dati provenienti dai social media sono diventati sempre più importanti a supporto delle decisioni.

IL CAMPIONE DELL’INDAGINE

L’Economist Intelligence Unit ha condotto un’indagine (conclusa nel marzo 2012) su 607 dirigenti. Il 38% degli intervistati si trova in Europa, il 28% in Nordamerica, il 25% nella regione Asia Pacifico, la restante parte proviene dall’America Latina, dal Medio Oriente e dall’Africa. Il campione era formato da persone di provata esperienza: il 43% costituito da dirigenti di fascia C, il resto da top manager quali vicepresidenti, direttori di unità operative e dipartimenti societari. Gli intervistati hanno espletato diverse funzioni in più di 20 settori di business tra cui le migliori realtà dei servizi finanziari e professionali, della tecnologia, produzione, dei settori legati alla salute, all’industria farmaceutica, ai prodotti di largo consumo e alla grande distribuzione.

CONSULENTI TECNOPRATICI

Per supportare le aziende e per rispondere al crescente interesse dei big data, la Global Service Line “Business Information Management” di Capgemini ha investito in un ampio portfolio di servizi e soluzioni di business analytics, supportato da un approccio pragmatico business-driven ai big data. Capgemini propone soluzioni analitiche verticali per il settore delle telecomunicazioni, dei servizi finanziari e delle utility, oltre a 9 soluzioni business analytics quali customer analytics, marketing analytics, predictive asset maintenance, enterprise performance, social insight into action, advanced planning & scheduling, risk management, fraud analysis e cfo analytics. Con 120.000 dipendenti in 40 Paesi nel mondo, Capgemini, quotata alla Borsa di Parigi, è una delle maggiori multinazionali di management consulting, information technology e outsourcing. Nel 2011 il Gruppo ha registrato ricavi per 9,7 miliardi di euro.

A seguito della recente acquisizione del Gruppo AIVE – importante realtà italiana di soluzioni software e servizi professionali per grandi e medie organizzazioni – oggi Capgemini Italia conta su oltre duemila e 400 professionisti dislocati su 13 sedi in Italia

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L’integrazione dei modelli analitici e previsionali con i sistemi di Performance Management migliorano le performance in modo proattivo, invece di limitarsi al solo monitoraggio. I dati del business sono confrontati in tempo reale con i key performance indicator aziendali, e possono influire in tempo reale sulle strategie del business, in tutti i settori di mercato

Oggi qualsiasi organizzazione è costretta a confrontarsi con la rilevazione e il miglioramento delle performance, ottimizzando processi e strutture per mantenersi sul mercato. Performance management è un’espressione utilizzata da molti per descrivere la rilevazione delle performance aziendali. In realtà, è un processo più articolato: non si occupa solo di monitorare alcuni indicatori fondamentali, ma ha come obiettivo promuovere un costante miglioramento delle performance. Per far questo, si utilizza sia il reporting delle performance registrate in passato, sia il controllo e la gestione delle performance, grazie a metodologie quali Balanced Scorecard o Six Sigma. Le performance messe a segno nel passato, però, sono spesso uno strumento che da solo è poco utile per costruire il futuro. Le dashboard sono strumenti di facile comprensione, ricche anche di funzionalità, ma possono fornire una visione distorta o parziale della realtà, invece che indicare i driver del successo. Le decisioni informate richiedono una conoscenza del business nelle sue molteplici dimensioni e sfaccettature, accompagnata da una valutazione predittiva dei possibili impatti. «Il salto di qualità – dice Francesco Consolati, business development manager performance management di SAS (www.sas.com/italy) – consiste nell’integrare la metodologia di Performance Management con i modelli analitici e previsionali allo scopo di migliorare le performance in modo proattivo, invece di limitarsi al solo monitoraggio. I modelli analitici e predittivi svelano ciò che succederà in futuro come conseguenza delle azioni e delle decisioni attuate nel passato e nel presente: in questo modo, è facile stabilire il percorso giusto per conseguire il massimo vantaggio competitivo».

Integrando nella metodologia di performance management le moderne tecnologie analitiche e predittive, le aziende dispongono di una potente leva di governo e di pianificazione strategica. Possono verificare se gli indicatori “chiave” sono realmente tali, da quali variabili sono dipendenti, quali sono le loro interrelazioni e in che modo contribuiscono al raggiungimento degli obiettivi strategici. Possono migliorare la pianificazione, l’allocazione delle risorse e il processo decisionale; allineare le politiche di incentivazione del personale con gli obiettivi strategici; anticipare le opportunità future e tracciare la rotta per raggiungerle.

Il Predictive Performance Management

L’integrazione dei modelli analitici e predittivi nel performance management è chiamato Predictive Performance Management (Ppm): i sistemi di Performance Management vengono potenziati con la capacità di valutare le singole performance in una prospettiva più generale, di verificare la strategia e definire gli indicatori rilevanti, di allineare alla strategia la struttura organizzativa, di prevedere i risultati con la massima precisione, di monitorare e correggere l’esecuzione della strategia. Con la diffusione del Ppm, si possono raggiungere nuovi e più approfonditi livelli di intelligence, e distribuire questa conoscenza in tutte le aree aziendali. Non solo: i dati del business vengono recepiti in maniera puntuale e giornaliera, e sono subito confrontati con i key performance indicator aziendali, così che possono influire in tempo reale sulle strategie del business. È, questa, una tematica molto sentita e attuale: IDC (www.idc.com/italy) conferma che la diffusione degli Advanced Analytics sta aumentando molto, e che aumenterà anche il numero di applicazioni analitiche che incorporeranno modelli predittivi. Uno degli inibitori di crescita per gli strumenti di Advanced Analytics sarà, secondo IDC, il numero insufficiente di analisti con competenze adeguate. Il cambio, già in atto, nel sistema scolastico avrà bisogno di anni per svilupparsi, nel frattempo i fornitori stanno cominciando ad affrontate la sfida e l’opportunità di focalizzare i loro sforzi di R&D su applicazioni analitiche predefinite, che incorporano degli Advanced Analytics.

Il Ppm per il miglioramento delle performance

Il Ppm facilita il miglioramento delle performance. Questo può avvenire grazie all’applicazione di modelli e funzionalità analitiche, un insieme di metodologie matematico-statistiche che passano sistematicamente in rassegna la massa dei dati disponibili per scoprire correlazioni significative, configurazioni ricorrenti e tendenze nascoste e per dare risposte a domande che sono critiche per il business: perché si stanno verificando proprio questi problemi? Che iniziative di miglioramento dobbiamo attuare? Quali effetti produce il cambiamento di un indicatore, considerando le diverse variabili in gioco? Il Ppm consente di valutare le conseguenze indotte sull’intera organizzazione dai cambiamenti attuati in una specifica area aziendale, simulare gli effetti sui costi e sulla redditività causati da interventi anche minimi sui singoli processi, scegliere proattivamente la strategia più adeguata alle condizioni di contorno. Un’organizzazione, così, è in grado di ottimizzare attività e strategie grazie alla conoscenza dei fattori che portano al successo, oltre che migliorare e accelerare costantemente il processo di creazione dell’intelligence e la capacità di reazione. Nei periodi di crisi, come l’attuale, questo è un controllo fondamentale, perché risponde all’esigenza d’indicare le direzioni da prendere: dove acquistare, quali margini applicare, che politiche di sconto, quali segmenti di mercato indirizzare con le campagne di marketing e così via.

«L’analisi predittiva – spiega Consolati – è simile a un robot intelligente, che passa in rassegna tutti i dati finché non trova qualcosa di interessante da mostrare. I modelli predittivi sono in grado di offrire alle aziende livelli di conoscenza impensabili con i modelli tradizionali. Permettono di identificare i clienti che con maggiore probabilità risponderanno positivamente alle campagne di direct mail in corso di definizione, o predicono il tasso di fuori servizio di un impianto produttivo o, ancora, i clienti con il maggior rischio di default per la restituzione di un prestito bancario. Il marketing ha svolto un ruolo anticipatore nell’adottare le analisi predittive per acquisire una migliore comprensione sui comportamenti e sulle propensioni dei clienti. In questo settore, le tecniche predittive sono ormai comunemente utilizzate per guidare programmi di cross-selling, la gestione delle campagne, l’acquisizione di nuovi clienti, il budgeting, le previsioni della domanda e i piani di fidelizzazione. Le altre aree aziendali vanno gradualmente scoprendo il valore dei modelli predittivi per individuare opportunità inaspettate e anticipare possibili rischi».

«In System Evolution – aggiunge Teresa Roma, responsabile della business line information management di System Evolution (www.systemevolution.it) – interpretiamo il termine “Predictive”, che alcuni grandi vendor stanno già superando parlando di “Proactive”, come un orientamento di tecnologie e metodi già esistenti, consolidatisi negli ultimi anni, a una crescente esigenza di anticipare la lettura dei fenomeni rilevanti per il business. In questo senso la maggior parte degli interventi nell’area dell’Information Management in cui sono impegnati i nostri specialisti ha come obiettivo l’identificazione di trend, pattern comportamentali, relazioni cause-effetto in grado di intercettare rischi, opportunità, eventi che possano supportare concretamente decisioni e interventi, anche nel breve termine: soluzioni basate sui principi delle Balanced Scorecard, in particolare nel settore assicurativo, oppure applicazioni per il monitoraggio dell’evoluzione dei crediti nelle banche; lo stesso può valere per l’analisi dell’efficacia della rete commerciale con la clientela per orientare in “tempo quasi reale” le caratteristiche delle campagne in corso. Tutte queste soluzioni sono state declinate, con differenti gradi di intensità, secondo un approccio predittivo. L’esperienza ci ha insegnato che la differenza tra applicazioni analitiche più o meno orientate all’individuazione precoce dei fenomeni la fanno due fattori: la disponibilità del cliente a ragionare su modelli di riconoscimento dei pattern, eventualmente suggeriti dal consulente, e il modello di collaborazione che si instaura nel progetto, basato su una forte interazione anche qui “in tempo reale” tra il team e il committente. Spesso un progetto di questo tipo ha come deliverable finale una soluzione anche molto differente dal modello iniziale, ma sicuramente più efficace in termini di proattività».

Soluzione… d’acciaio

Le informazioni che gli strumenti di Ppm forniscono permettono al management di prevedere le performance dell’azienda e prendere decisioni. I progetti Ppm sono quindi strategici e rappresentano un importante passo in avanti per il governo dell’impresa. «Per valorizzarli ancora di più – sottolinea Nicola Basso, business line manager di Horsa (www.horsa.it) e Ceo di Nevis (www.nevis.it) – possono inoltre essere considerati come importante nucleo di informazioni dal quale tutta l’azienda può trarre beneficio. Questo è possibile con l’integrazione dei sistemi di Ppm con gli strumenti di Business Intelligence che permettono lo sviluppo di analisi e Kpi per la direzione».

In quest’ottica Nevis ha sviluppato presso una delle più importanti società in Italia per la produzione di acciaio un progetto per la gestione integrata degli scenari di simulazione. Il modello sviluppato garantisce alla acciaieria, da un lato, la creazione di un conto economico riclassificato sulla base di parametri di simulazione, dall’altro, l’analisi degli impatti finanziari a medio e lungo termine derivanti dalle simulazioni sui processi produttivi. Il modulo di Ppm sviluppato è infatti in grado di simulare in real-time i risultati a quantità e valore che derivano da diversi scenari ipotizzati, metterli a confronto tra di loro e con i risultati a consuntivo. La piattaforma utilizzata per la realizzazione del progetto è stata Qlikview che, attraverso la tecnologia associativa, ha permesso di ottenere in breve tempo ottimi risultati.

Restando nel settore manifatturiero, è interessante anche il progetto sviluppato da Fiat (www.fiat.it). L’azienda intendeva aggiornare la soluzione utilizzata per l’area Controllo di Gestione, ampliando al contempo gli aspetti funzionali dell’applicazione per soddisfare le nuove esigenze di business nate negli ultimi anni (viste di controllo e reporting, integrazione, fruibilità del dato). Dopo un’attenta software selection, Fiat ha deciso di puntare su Oracle Business Intelligence Suite e su Oracle Hyperion Financial Management, Oracle Hyperion Financial Data Quality Management, Oracle Hyperion Planning e Oracle Essbase (www.oracle.com/it). «Il mondo applicativo di Oracle che abbiamo implementato ci consente di aiutare il top management aziendale a prendere delle decisioni di business in termini di scelte prodotto, politiche commerciali e perimetro geografico di interesse», ha spiegato Pierpaolo Veglio, information & communication technology finance – commercial control, Fiat Group Automobiles. La soluzione adottata consente infatti l’analisi incrociata dei dati non più solamente per dimensioni di canale-mercato-prodotto, ma anche con le caratteristiche di prodotto commerciali (per esempio motorizzazione, alimentazione, potenza, allestimento). Con la nuova piattaforma è stata consentita altresì l’analisi di profittabilità consuntiva e previsiva di tutti i prodotti, su tutti i mercati, per tutti i canali di vendita. Ancora, oggi viene messo a disposizione del dipartimento finance, ma anche di sales e marketing, un unico strumento di simulazione di pricing-incentivi-margine, mentre appositamente per il dipartimento sales è stata sviluppata un’applicazione in grado di supportare la definizione delle politiche di incentivazione mensili della rete di vendita.

Finance e distribuzione

Esperienze interessanti sono state fatte anche nel settore finance. È il caso di un progetto sviluppato da UniCredit, dove monitoraggio e distribuzione interna dei dati Swift estratti dall’applicativo Value Analyser necessitavano di una modalità agevole sia dal punto di vista dell’accessibilità che da quello della successiva capacità di analisi. Inoltre i dati, che rappresentano la situazione competitiva del settore bancario Paese per Paese, arrivavano in tempi troppo lunghi per le esigenze di un mercato sempre più dinamico. «Avevamo bisogno di un sistema che offrisse tempi di risposta e capacità di analisi adeguati alle mutate condizioni del mercato – racconta Enrica Daolio, special project manager Global Transaction Banking di UniCredit (www.unicredit.it) -, così abbiamo coinvolto MicroStrategy nello studio di una nuova soluzione». In poche settimane, gli esperti UniCredit, coadiuvati dai consulenti MicroStrategy (www.microstrategy.it), mettono a punto un primo set di dashboard, utilizzando le potenti funzioni di MicroStrategy 9. La BI ha consentito, quindi, la realizzazione di un tool potente e flessibile di analisi dei dati di mercato, utile sia per le vendite sia per il marketing, immediatamente messo a disposizione di tutti i ventidue networks in cui è presente il Gruppo e del top management della sede centrale. Le capacità di consultazione e analisi vengono espanse sia a livello di mercati che di funzioni. BI4Sales permette di sintetizzare le informazioni più importanti in modo che siano immediatamente comprensibili, ma anche di scavare in profondità per personalizzare le analisi e comprendere le dinamiche del mercato. I dati relativi al mercato e ai clienti vengono oggi utilizzati per analisi a diversi livelli e su diverse variabili; BI4Sales restituisce anche un quadro preciso dei valori/volumi e delle quote di mercato di ogni prodotto e region/country. L’armonizzazione dei dati ha anche portato a una maggiore comprensione delle dinamiche e delle performance rispetto ai target stabiliti tra differenti prodotti e mercati.

Un’altra interessante esperienza è quella di Gruppo Cisalfa (www.cisalfasport.it), leader della distribuzione sportiva in Italia, che ha scelto la soluzione software di Tagetik (www.tagetik.com/it) per implementare i processi di “fast closing” (per la gestione delle chiusure mensili) e budget economico (per la raccolta-dati e la previsione delle movimentazioni di magazzino), la pianificazione finanziaria e patrimoniale, il piano strategico a cinque anni, l’analisi del costo del personale e della redditività per punto vendita/famiglia prodotto, automatizzando tutte le alimentazioni-dati dai sistemi gestionali (personale, Erp, vendite). «Siamo rimasti colpiti dall’abilità del team di consulenti di Tagetik nel trasferire le specifiche problematiche di business all’interno dell’applicazione – commenta Claudia Perico, responsabile pianificazione e controllo del Gruppo Cisalfa –. Le attività di import-dati così come i processi “fast closing” e budget si sono snelliti di circa il 30%, con conseguente riduzione della tempistica di produzione e del lavoro manuale associato, permettendo così di diminuire l’impegno per le attività operative e focalizzare l’attenzione su aspetti più qualitativi e di analisi. Gli utenti sono autonomi sia nella gestione delle 30 regole di allocazione e “closing” che nella produzione della reportistica. Siamo anche in grado di realizzare un controllo analitico e approfondito sugli scostamenti del costo di 3mila matricole personale e, grazie alle potenti funzionalità di analisi della profittabilità, possiamo effettuare simulazioni spinte su aperture/chiusure di punti vendita, oltre che analisi sulla rete distributiva per area geografica (400 centri di costo tra punti vendita e struttura). Tracciabilità costante del dato, simulazioni rapide e reportistica standard aggiornata con facilità sono i principali benefici riscontrati con il software di Tagetik».

Location e crime

Si trovano anche implementazioni in settori particolari. È il caso di un progetto sviluppato da Iconsulting (www.iconsulting.biz). Nell’ambito di una collaborazione con un importante Ente pubblico italiano focalizzato sulla lotta alla criminalità, Iconsulting ha avviato uno studio con approccio prototipale, con l’obiettivo di realizzare un modello predittivo in grado di identificare eventuali zone a elevato rischio di criminalità, sfruttando sia dati analitici che informazioni geospaziali. Il dato spaziale, infatti, consente di correlare tra loro diversi fenomeni che non hanno in comune alcun attributo se non la vicinanza geografica. Nello specifico, era stata precedentemente realizzata una soluzione di Location Intelligence e Geo-DataWarehouse, che deve essere considerata come primo step fondamentale per qualsiasi tipo di analisi, sia a consuntivo sia predittiva, che coinvolga dati di tipo spaziale. Il sistema implementato pre-processa le informazioni geospaziali, ottenendo così indicatori (per esempio la vicinanza di un reato a una determinata tipologia di punti di interesse) che vengono utilizzati come input aggiuntivi per algoritmi di Data Mining. I risultati di tali algoritmi predittivi sono stati presentati all’interno della suite di Business Intelligence, sia in formato descrittivo che in formato cartografico. In conclusione, l’utilizzo combinato di tecnologie spaziali e di Data Mining ha consentito di ottenere una modalità di Crime Forecasting, ovvero la possibilità di prevedere quali sono le zone con elevata probabilità che in un prossimo futuro avvenga un crimine: non ci si basa soltanto sull’informazione storica (dove sono avvenuti i crimini nel passato), ma anche sulle caratteristiche del territorio (per esempio, l’apertura di un nuovo cantiere edile potrebbe innalzare il rischio previsto per le aree circostanti).

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Intervista all’esperta di Business Intelligence Shaku Atre, presidente della società di consulenza

Il business odierno è sempre più correlato ai dati. Le organizzazioni cercano in tutti i modi di trasformare i dati in informazioni utili per agevolare i processi decisionali. In un mondo altamente competitivo è però essenziale disporre di informazioni che abilitino realmente delle azioni basate su un’efficace profilazione degli utenti, informazioni disponibili nel momento giusto e a un costo accessibile. Ne abbiamo parlato con Shaku Atre, presente a Roma per il corso Dashboard is it the new face of Business Intelligence? organizzato da Technology Transfer.

Data Manager: Qual è il valore aggiunto per le aziende che usano la BI? 

Shaku Atre: Molte persone dicono di utilizzare la BI, ma prima di tutto devono spiegare cosa intendono per essa! Perché non si può comprare la “BI” da qualche scaffale! La BI non è né un prodotto né un sistema. Si tratta di un’architettura e una collezione di operazioni integrate che sono di supporto alle decisioni. Applicazioni e database che forniscono ai manager un facile accesso ai dati aziendali. Il valore aggiunto è enorme per le aziende in termini di: comprendere al meglio le esigenze dei clienti, migliorare i propri processi di business.

Questi processi sono i due ingredienti più importanti di qualsiasi azienda. E se si riescono a “rivedere” i processi aziendali in base ai dati raccolti, e comprendere le interrelazioni tra i processi di business, le imprese hanno molto da guadagnare.

Decifrare i modelli di acquisto, capire perché i clienti hanno scelto un prodotto e anticipare le loro esigenze sulla base dei dati passati può aiutare le aziende a prendere le decisioni giuste in futuro. È anche utile sapere quali clienti sono “profitables” e quali no, in modo da poter predisporre azioni mirate di marketing. Spesso avere più clienti non significa necessariamente che è meglio!

Qual è il vantaggio di utilizzare Kpi in una Performance Dashboard?

C’è una grande differenza tra una “Dashboard” e una “Performance Dashboard”. La maggior parte dei cruscotti semplici sono rivolti ai clienti. Invece le Performance Dashboard non sono rivolte ai clienti, ma agli attori principali di un business che sono dentro le aziende. Ci possono essere molti indicatori di performance in un business – ma ci sono solo alcuni indicatori chiave di performance.

Un Kpi è una misura di carattere finanziario o non finanziario delle prestazioni, utilizzato per misurare i progressi verso un obiettivo dichiarato dell’organizzazione, altrimenti noto come un bersaglio. Le organizzazioni hanno bisogno di raggiungere determinati obiettivi, per essere valide e redditizie, quindi, i Kpi sono un fattore fondamentale da considerare quando si esegue un lavoro e hanno bisogno di essere selezionati con cura. I Kpi sono specificati determinando ciò che è veramente di valore per le diverse parti interessate e per dare priorità agli obiettivi del business.

Un Kpi è generalmente rappresentato come una percentuale o rapporto tra la cifra reale (“cosa è successo?”) rispetto al valore target (“che cosa dovrebbe accadere?”). Per esempio, se volessimo ridurre l’attrito del cliente, avremmo bisogno di stabilire un obiettivo con il quale possiamo misurare i risultati dopo un intervallo di tempo. Se il tasso di abbandono nel corso dell’ultimo anno è stato del 5%, forse dovremmo fissare un obiettivo di abbassamento, per esempio il 3% da raggiungere in tre mesi.

Le organizzazioni possono avere molte misure, ma solo pochi indicatori Kpi. Per esempio, un produttore di automobili può misurare il numero di viti o tergicristalli che usa, quanto tessuto è utilizzato per i sedili e quante macchine sono vendute a settimana. Tuttavia, solo “auto vendute a settimana” è un Kpi, perché racchiude in sé quanto bene l’azienda sta performando. Dietro a questo numero delle vendite ci sono molti processi di business che contribuiscono al risultato con modi e responsabilità diverse. L’indicatore che tutti conoscono – “le auto vendute a settimana” – indica quanto bene o quanto male, le parti del business stanno lavorando insieme.

Ci sono casi di successo?

Beh per esempio: una banca che è riuscita a “sbarazzarsi” dei clienti non remunerativi, o una compagnia di assicurazione che è riuscita a riequilibrare il modello di spesa dei suoi assistiti durante l’anno.

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Shaku Atre – È presidente di Atre Group, Inc., società di consulenza, training e publishing nel settore della BI. È stata Partner in PriceWaterhouse e 14 anni in IBM. È una esperta rinomata nei settori del Database Management e del Data Warehousing. Ha tenuto seminari su questi temi in USA, Canada, Europa, Asia e Sud America. Ha scritto numerosi libri fra i quali ricordiamo il best seller “Database: Structured Techniques for Design, Performance and Management” pubblicato da John Wiley and Sons, che ha venduto più di 250mila copie ed è stato adottato da molte importanti Università tra cui Harvard, Columbia, Cornell, MIT, New York University, Stanford and U.C. Berkeley.

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YouCo – azienda con sedi localizzate a Milano, Bologna, Perugia e Roma – parte del Gruppo S.E.S.A., è specializzata nell’ideare e realizzare Mobile Solutions su specifiche esigenze del Cliente per usufruire e acquisire dati ed informazioni indipendentemente dalla localizzazione fisica. Opera nella consulenza, nell’integrazione e nei servizi gestiti e si pone al fianco della propria clientela come System Integrator a valore aggiunto.

Tra le soluzioni presenti nel “Mobile Wallet” di YouCo, nel mercato delle PMI riscontra un particolare interesse il prodotto YouOpera.

YouOpera è una piattaforma web-based con interfaccia mobile, che permette alle imprese di capire quale sia il modo più efficiente per realizzare il proprio prodotto, riducendo gli sprechi, favorendo la comunicazione e ottimizzando al massimo il processo di produzione.

L’architettura logica è stratificata su più livelli. A quello più basso si trovano i PLC che si interfacciano alle macchine per la raccolta dei segnali in real-time. Un livello più sopra, postazioni touch-screen a bordo linea consentono di aggregare ulteriori informazioni “dichiarate” dagli operatori (che non sono ottenibili automaticamente) e di fornire dati relativi all’andamento della produzione.

Tra il reparto e gli uffici si colloca un server per la raccolta delle informazioni, che arrivano direttamente dai PLC, che vengono rese disponibili alle postazioni touch-screen e alle postazioni di amministrazione.

Il cruscotto lato client consente da ultimo la visualizzazione della situazione in tempo reale, l’elaborazione delle informazioni e dei dati storici sotto forma di indicatori e grafici, l’approntamento della produzione, la gestione delle comunicazioni e la configurazione di YouOpera. Il pannello di controllo è stato concepito per garantire la visualizzazione dei dati e degli indici anche in assenza di una postazione desktop/laptop, utilizzando i tablet di nuova generazione quali iPad e Android, tramite apps native sviluppate ad hoc.

«I responsabili aziendali – spiega Filippo Ferrari, Direttore Tecnico di YouCo – tramite iPad o Android, possono comprendere, misurare e migliorare le performance di produzione in tempo reale. Non è necessario che si trovino fisicamente nel luogo della produzione. »

L’accesso in mobilità della soluzione YouOpera è massimizzato, per esempio, quando si hanno siti di produzione esteri o delocalizzati.

YouOpera non è uno strumento di analisi di KPI omnicomprensivo ma si compone modularmente sopra alcuni aspetti fondamentali: il web, l’indice OEE, la comunicazione all’interno dell’azienda e la mobilità. L’architettura di YouOpera è modellabile intorno alle esigenze dell’azienda cliente. La sua veste più semplice consente di automatizzare la raccolta dati cartacea, mentre l’installazione completa fornisce l’indicazione di OEE Real Time, il controllo del consumo energetico ed una gestione completa del reparto produttivo.

La soluzione e’ offerta anche i modalità Cloud attraverso il data center Youco.

«YouOpera – prosegue Filippo Ferrari – è stata costruita intorno all’indicatore di efficienza OEE-Overall Equipment Effectiveness, per la sua provata semplicità di interpretazione e sinteticità. L’OEE è l’indicatore di riferimento per l’analisi del processo produttivo in tempo reale; consente di calcolare il rendimento globale di un impianto, di controllare e gestire gli eventi di produzione dell’azienda e come tale è lo strumento ideale per monitorare in maniera costante la fabbrica.»

YouOpera permette di innestare un processo di costante miglioramento della produzione, per raggiungere e mantenere un OEE pari all’85%.

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Controllo di gestione, gestione oculata dei rischi e analisi dei clienti sono alcune delle problematiche che spingono le organizzazioni all’adozione di soluzioni di Financial Intelligence. Benefici evidenti, secondo utenti e fornitori. E alcune implementazioni interessanti

L’odierno contesto economico rende prioritarie le esigenze di controllo dei costi, l’analisi di profittabilità dei clienti, la previsione dei flussi finanziari, il controllo di gestione e la gestione oculata dei rischi. Questi aspetti, insieme con una serie di adeguamenti imposti dalle normative, richiedono l’adozione di soluzioni di Financial Intelligence, che supportino il top management aziendale nella fase di definizione e di gestione delle strategie aziendali. Questi strumenti permettono di gestire tutti gli aspetti economici e finanziari delle organizzazioni e consentono di individuare rapidamente i problemi finanziari, di scoprirne le cause e di agire, intraprendendo le appropriate azioni correttive, per migliorare le prestazioni aziendali, la pianificazione e il controllo delle attività. Migliorare le performance finanziarie è diventato cruciale in ogni settore di mercato, per potersi proiettare nel futuro: disporre delle informazioni chiave al momento giusto è strategico, sia per il governo di un singolo processo aziendale, sia per il governo del business. I vantaggi competitivi nell’utilizzo di queste soluzioni sono talmente evidenti che diventano strumenti indispensabili per la sopravvivenza stessa delle aziende, anche per la loro notevole efficienza, facilmente misurabile sia col risparmio di tempo impiegato per la raccolta e l’analisi dei dati, sia con la precisione dei risultati ottenuti grazie a funzioni analitiche potenti, in grado di sostituire fogli di calcolo multipli, non sempre congrui tra loro.

«I benefici più evidenti – spiega Roberto Butinar, presidente di Targit Italia (www.targit.com) – sono quelli di ridurre in modo consistente le operazioni manuali di integrazione o manipolazione del dato di consuntivo, migliorando quindi la qualità delle informazioni prodotte. Il secondo beneficio più evidente è quello di rendere dinamici e multidimensionali quelli che generalmente sono prospetti statici e monodimensionali. Il terzo beneficio è quello di semplificare la predisposizione dei budget e delle loro eventuali revisioni infra-annuali. Un esempio di applicazione è la costruzione di prospetti di conto economico segmentati per linea di business e centro di costo, attraverso l’applicazione di metodologie di cost-allocation e la contestuale formulazione di budget consistenti. Il vantaggio competitivo più rilevante è quello di poter disporre, con tempistiche, qualità, dettaglio e semplicità superiori rispetto ai concorrenti, di indicazioni in merito all’andamento delle misure chiave reddituali, patrimoniali ed economiche della propria azienda».

«Più che di vantaggio parlerei di imperativo – interviene Teresa Roma, responsabile business line “Information Management” di System Evolution (www.systemevolution.it) -: manager e analisti, in particolare nel settore finance, devono oggi più che mai controllare e gestire quasi istantaneamente eventi esterni improvvisi e spesso volatili. Una intelligence reattiva è per noi la sola risposta possibile».

Pianificazione e controllo

Con gli strumenti di Financial Intelligence, è possibile gestire completamente il processo di pianificazione e controllo. È quanto ha fatto Banca d’Alba, società leader nel settore banking del credito cooperativo, che opera in Piemonte, tra Alba, Langhe e Roero, nelle Province di Asti, Alessandria, Torino e, in Liguria, nelle Province di Imperia e Savona con 54 filiali e più di 80mila clienti. La sfida di Banca d’Alba è stata di integrare in un’unica piattaforma il processo di pianificazione, controllo di gestione e budget top down tipico della direzione generale, con l’approccio bottom up dei direttori di filiale. Le necessità di Banca d’Alba sono state quelle di migliorare e ottimizzare tutto il processo di pianificazione e controllo: dalla distribuzione della reportistica direzionale alle filiali (per permettere analisi fino al massimo dettaglio) allo sviluppo di un sistema di indicatori chiave di performance (Kpi) per tracciare e monitorare le informazioni strategiche. La soluzione proposta è stata lo sviluppo tramite Board (www.board.com), con il supporto di Bios Management (www.biosmanagement.it), di una piattaforma di BI e di Cpm integrata tra sede e filiali. Per quanto riguarda i risultati raggiunti, Luca Sobrero, responsabile controllo di gestione di Banca d’Alba (www.bancadalba.it), dichiara: «Board ci ha permesso di elaborare informazioni provenienti da differenti fonti dati e di creare una base dati condivisa, standardizzata e di facile accesso. Il risultato finale è uno strumento che ci consente di analizzare e condividere tutti i numeri della Banca, dai consuntivi al budget, per ogni singola filiale fino al singolo rapporto di cliente, per arrivare infine al risultato complessivo della banca».

Gli strumenti di Financial Intelligence non risolvono i problemi di pianificazione e controllo solo nel settore finance, ma sono usati in tutti i settori di mercato. Un esempio è Sisal, azienda che opera in qualità di concessionario dello Stato nel campo della gestione di giochi e scommesse, che ha scelto Axiante (www.axiante.com), società di consulenza applicativa, per la realizzazione di un progetto di Financial Intelligence. La principale necessità del Gruppo Sisal è quella di disporre di uno strumento che permetta di effettuare differenti dimensioni di analisi e di consolidare tutte le informazioni finanziarie provenienti dalle diverse business unit. «Sisal è un gruppo molto articolato, con complesse linee di business e con l’esigenza di integrare tutti i dati prodotti, per esempio, dai punti vendita, dai vari settori di attività e dai rapporti con i fornitori – spiega Vittorio Biassoni, group controller di Sisal (www.sisal.it) -. In questo contesto, i tradizionali sistemi di Erp non sono sufficienti ed è per questo che abbiamo deciso di realizzare un progetto di pianificazione e controllo più articolato». La collaborazione con Axiante inizia alla fine del 2010 dopo un’attenta selezione dei system integrator presenti sul mercato. «Le qualità che cercavamo – spiega Biassoni – erano una forte specializzazione nella BI e la capacità di garantire flessibilità e supporto; Axiante risponde perfettamente a questi requisiti». «Il progetto – aggiunge Romeo Scaccabarozzi, president di Axiante – prevede la creazione di un sistema transazionale e di un database finanziario globale, con l’obiettivo di integrare in un unico sistema le funzioni di reporting, di bilancio consolidato, di planning, di Business Intelligence e di forecast».

L’integrazione con gestionali e Cpm

Le soluzioni per la Financial Intelligence sono alimentate direttamente con i dati provenienti dai sistemi operazionali presenti in azienda. In questo modo, si possono compiere sia analisi di sintesi su Kpi aggregati, sfruttando modelli multidimensionali con informazioni analitiche e articolate secondo le viste di business e di processo, sia indagini sui dati di dettaglio, con una sorta di zoom in grado di mostrare anche le singole informazioni analitiche. Così, si possono scoprire più facilmente gli andamenti anomali o i maggiori scostamenti tra budget e dati reali, e si può avere una visione più chiara e più immediata delle performance aziendali. L’integrazione di questi strumenti in un più ampio progetto di Cpm consente di disporre di un sistema di controllo completo per la distribuzione, la misurazione e il controllo del business da parte del management, consentendo risultati interessanti, come nel caso di Gruppo Banca Carige. Carige ha implementato la soluzione software di Tagetik (www.tagetik.it) per gestire molteplici processi strategici di gestione delle performance: fast closing, consolidamento civilistico e segnalazioni di vigilanza consolidate per Banca d’Italia, budget annuale, sia di conto economico che di stato patrimoniale, piano strategico a 3 anni, riconciliazione tra dati civilistici e gestionali, executive dashboard e cost allocation/analisi della profittabilità. Proprio riguardo a questo ultimo processo, Fabio Scerra, responsabile controllo di gestione e cost management di Gruppo Banca Carige, spiega: «Abbiamo trovato in questo software il giusto equilibrio tra la flessibilità e la dimensione di analisi, approfondimento e riconciliazione. Tagetik 3.0 è uno strumento che per definizione riconcilia la contabilità generale con quella analitica mediante registrazioni in partita doppia, assicurando quindi una quadratura perfetta dei dati. I nostri risultati possono essere riassunti in quattro aree ben precise: l’allocazione diretta dei costi diretti e indiretti sulle filiali (branch reports); modelli di segment reporting (Ifrs 8) per il gruppo e per tutte le legal entity con viste, a livello civilistico, sull’allocazione dei costi, i ricavi, la marginalità, fino all’utile netto; l’analisi dei costi di prodotto diretti e indiretti; il supporto alle nostre fabbriche con logiche per generare i tariffari, le politiche di promozione/vendita e quindi calcolare, a preventivo e a consuntivo, i ritorni sul prodotto stesso. Con Tagetik 3.0, siamo riusciti a creare, all’interno di un solo strumento, un unico modello di calcolo e un unico valore condiviso a livello di tutte le strutture organizzative della banca. La soluzione si è resa utile non solo per risparmi di costi, ma anche con l’obiettivo di generare maggiori ricavi».

Soluzioni aperte al Web

Le applicazioni di Financial Intelligence possono essere utilizzate anche come base per sistemi aperti al Web, per dare servizi migliori e più completi ai propri clienti: è il caso di UniCredit e Adobe (www.adobe.com/it), che hanno realizzato un progetto di ottimizzazione dei contenuti online sulle piattaforme della banca in Italia e all’estero per una migliore Web experience dei clienti e per accrescere il proprio business. L’esigenza di gestire, monitorare e ottimizzare i crescenti flussi di traffico dei diversi domini ha spinto UniCredit ad ampliare la piattaforma Adobe Online Marketing Suite e a estenderne alcune funzionalità, introducendo Adobe Discover e Adobe Digital Pulse. Grazie a Adobe Discover, UniCredit può esplorare dati e informazioni strategiche sull’efficacia delle campagne marketing e sulla tipologia dei dispositivi utilizzati dagli utenti e accedere a una segmentazione comportamentale e geografica delle transazioni dei visitatori che gli consentono di identificare nuovi segmenti di mercato, consolidare il valore di quelli fidelizzati e prendere decisioni di business più profittevoli. L’implementazione di Adobe Digital Pulse supporta UniCredit nella verifica della correttezza del codice, garantendo una migliore accuratezza dei dati, assicurando un’adeguata reportistica, correggendo automaticamente tag o link errati con l’obiettivo finale di accrescere il livello di coinvolgimento dell’utente e semplificare le attività di manutenzione. «UniCredit è oggi la banca leader in Italia sul mercato del banking online – spiega Alessandro Colafranceschi, responsabile dell’online e mobile banking per UniCredit (www.unicreditbanca.it/it/banca/) -; possiamo considerare il sito UniCredit come l’agenzia più grande in Italia con oltre 4 milioni di persone, clienti e non, che ogni mese ci fanno visita. L’innovazione di servizio è una componente fondamentale e a darci ragione della strada che stiamo percorrendo è il livello di soddisfazione dei clienti, che sui nostri servizi online è molto alta. Offrire sul Web un’esperienza positiva attraverso servizi utili e facili da usare è la nostra mission. Ogni giorno e con tutta la migliore conoscenza e tecnologia disponibile oggi». Recentemente è stata attivata l’opzione di analisi cross-domain che permette la demoltiplica degli utenti unici sui vari domini aziendali, offrendo l’opportunità di seguire e analizzare i movimenti di uno stesso utente all’interno dei diversi siti.

Implementare una soluzione di Financial Intelligence

Abbiamo visto alcuni casi in cui sono utilizzate soluzioni di Financial Intelligence. Quando si decide di dotarsi di uno strumento del genere? Lo abbiamo chiesto ad alcuni utenti finali e ad alcuni fornitori di soluzioni. Secondo Francesco Massari, responsabile direzione organizzazione e sistemi informativi di HDI Assicurazioni (www.hdiassicurazioni.it), «per competere con successo con le grandi compagnie che operano in Italia, HDI Assicurazioni punta sulla qualità del servizio e la capacità di proporre al cliente soluzioni e prodotti calibrati sulle sue personali esigenze. Solvency II impone una valutazione più puntuale dei rischi, oltre che un maggiore livello di trasparenza, e influisce positivamente sulla solidità economico-finanziaria della compagnia, a tutto vantaggio del cliente. Per molte aziende è visto come adempimento meramente burocratico, ma per noi rappresenta l’occasione per ripensare in profondità ai processi organizzativi e procedurali connessi con la gestione del rischio, migliorare qualità e univocità dei dati, incrementare l’efficacia dei sistemi di controllo e promuovere la responsabilità nei confronti degli stakeholder». «Le esigenze che portano i nostri clienti a scegliere di implementare soluzioni di Financial Intelligence sono molteplici – afferma Massimo San Giuseppe, presidente di QlikView Italy (www.qlikview.it) -, in generale però possiamo dire che l’ambiente sempre più regolamentato e complesso in cui operano le banche e l’espansione verso nuovi mercati ha evidenziato la necessità di migliorare il monitoraggio sulle operazioni e sui processi. A questo si aggiunge la necessità di gestire in modo dinamico, ma con un elevato dettaglio di analisi, un’enorme mole di dati per avere risposte in tempo reale e una gestione istantanea delle problematiche».

Secondo Butinar (Targit), «nelle aziende osserviamo un costante aumento di attenzione verso il miglioramento degli aspetti del controllo aziendale, attraverso strumenti di tipo quantitativo ed enfasi sugli aspetti di redditività e monitoraggio dei costi. A questo si aggiungono le richieste provenienti primariamente da istituti di credito e investitori privati che spingono verso una maggiore trasparenza nella gestione. Le soluzioni di Financial Intelligence sono strumenti pensati per facilitare questo processo». «Progettiamo e realizziamo soluzioni di Business & Financial Intelligence in differenti settori – aggiunge Roma (System Evolution) -. Siamo particolarmente attivi nel mercato finance, dove riscontriamo un crescente interesse per studi puntuali nell’area del controllo di gestione, dell’analisi dei rischi, dei risultati connessi ai sistemi incentivanti. L’esigenza che comunque emerge è quella di risposte in tempi sempre più brevi. Esiste cioè una finestra temporale stretta tra l’espressione di un bisogno informativo e il momento oltre il quale l’informazione perde molta della sua utilità. Perciò, nei contesti (in particolare quello bancario) in cui l’esigenza di tempestività è più forte, stiamo intervenendo con un approccio progressivo: rendiamo disponibili quanto prima le informazioni richieste, ed eventualmente ingegnerizziamo in una fase successiva il loro processo di produzione a regime in una vera e propria applicazione di Intelligence. Questo anche perché spesso le esigenze dei manager sono giustamente volatili e solo una parte diventa un bisogno informativo da soddisfare periodicamente. La reattività alle richieste impone che l’analista di Intelligence conosca bene il merito e il linguaggio dei propri utenti. Indipendentemente poi dall’orizzonte temporale dell’esigenza, la qualità dei risultati, e quindi dei dati che concorrono a produrli, è un elemento irrinunciabile».

Benefici e vantaggi

Abbiamo mostrato i vantaggi che hanno riscontrato Banca d’Alba, Gruppo Banca Carige, Sisal e Unicredit nell’utilizzo di queste soluzioni. Di seguito, riportiamo le esperienze di HDI Assicurazioni, Banca Popolare di Sondrio e Fondaco. Per HDI Assicurazioni, spiega Massari, «la flessibilità della soluzione SAS (www.sas.com/it) Risk Management for Insurance ha consentito di comprimere sia l’investimento, sia i tempi di implementazione. In secondo luogo, con il supporto e le competenze delle persone SAS, siamo stati in grado di rilevare in corso d’opera alcune criticità nei flussi di estrazione e nelle procedure gestionali, e di apportare le opportune azioni correttive. Abbiamo così raggiunto il duplice obiettivo di perfezionare la qualità dei dati e razionalizzare i flussi informativi. L’adeguamento a Solvency II e la necessità della doppia compliance hanno offerto così l’opportunità di far evolvere il sistema informativo attuale in un management information system per la gestione completa, integrata e strutturata dei rischi associati al portafoglio danni».

«Banca Popolare di Sondrio – aggiunge Massimo San Giuseppe (QlikView) – ha avviato un progetto di Business Intelligence per disporre di una reportistica direzionale completa e omogenea. Attraverso l’utilizzo di QlikView, la banca è attualmente in grado di rispondere a qualsiasi richiesta di analisi con tempi notevolmente ridotti per gli interventi su richieste di modifiche e con una significativa semplificazione della reportistica sulla intranet aziendale. Un’area di particolare sviluppo per le soluzioni di Financial Intelligence è anche il Risk Management. Per esempio, Banco Popolare ha scelto QlikView con l’obiettivo di migliorare la gestione del rischio e di assicurare alla banca il rispetto delle normative di settore. Grazie a questo progetto, Banco Popolare è oggi in grado di controllare ogni mattina la situazione di rischio del proprio intero portafoglio attività, aggiornata la sera precedente con un livello di profondità e drill-down pari a quello di poche altre banche in Europa. Un altro caso applicativo significativo è quello di Fondaco, società di gestione del risparmio indipendente rivolta a investitori qualificati, che aveva necessità di ottimizzare il processo di analisi dei dati finanziari relativi ai fondi gestiti e in gestione, migliorandone la qualità. Attraverso un progetto basato su QlikView la società è riuscita ad automatizzare completamente il processo di analisi, con un considerevole risparmio di tempo».

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