di Giovanni Daconto

CIO di Ariston Thermo Group e membro AUSED

La globalizzazione in atto ha portato le aziende a dover competere su mercati sempre più ampi e diversi, per le aziende diventa sempre più importante avere la capacità di decidere rapidamente sulla base di informazioni che devono essere opportunamente integrate e che provengono da sorgenti sempre più eterogenee, variabili e sulle quali spesso si ha una bassa capacità di controllo ed indirizzo (ad esempio tutto il mondo del WEB).

Ormai buona parte delle aziende si è dotata di sistemi ERP a supporto sia dell’integrazione e dell’ottimizzazione dei processi sia dell’implementazione di sistemi di controllo più efficaci ed efficienti, ma questo non è più sufficiente a garantire una gestione ottimale delle risorse ed una corretta pianificazione delle iniziative e degli investimenti che sono sempre più influenzati da fattori esogeni all’azienda e che devono, di conseguenza, essere monitorati, misurati e compresi.  E’ in questo nuovo scenario che sono nati progetti che spesso sono stati chiamati di “Business Intelligence”o “BI” e che si pongono l’obiettivo di integrare, analizzare ed utilizzare informazioni provenienti sia da sorgenti interne alle aziende (principalmente i sistemi ERP) sia da tutti gli stakeholders che influenzano i processi aziendali quali clienti, fornitori, business partners e consumatori, al fine di supportare i processi decisionali sia a livello strategico sia a livello operativo.

Dietro l’acronimo “BI” inizialmente si sono concentrate tutte quelle iniziative che avevano come obiettivo primario quello di implementare sistemi di misurazione e controllo delle performance aziendali in un quadro di regole e misure condivise. In questi progetti i costi si potevano raggruppare in tre macro aree, sistemi IT (Infrastruttura HW e applicazioni SW), sviluppo (consulenza e funzioni IT) e risorse lato business limitate principalmente all’area amministrazione finanza e controllo. Tali sistemi di “BI” sono poi evoluti verso sistemi CPM, ovvero di Corporate Performance Management integrando i processi di pianificazione (budget, forecast e piano a medio termine), i processi di consolidamento (sia civilistico sia gestionale) ed iniziando a toccare aree specifiche di business, principalmente vendite, in seguito logistica e acquisti, ma sempre in un’ottica di misurazione delle performance e di controllo economico. L’approccio a questi tipi di iniziative “BI” era molto classico, si partiva dall’analisi dei requisiti e dei dati che erano nella maggioranza dei casi provenienti da sorgenti aziendali, tale attività era svolta dai IT/consulenti e funzioni di business coinvolte, l’IT  proseguiva con lo sviluppo delle strutture dati e dei reports che erano mediamente “statici”, ovvero venivano forniti dei prodotti preconfezionati, con varie possibilità di navigazione e basati su indicatori e misure ben chiari e mediamente stabili e si concludeva con la messa in produzione e la formazione degli utilizzatori finali. Quindi processi strutturati, che spesso richiedevano tempi di esecuzione lunghi.

Oggi le esigenze del business sono nuovamente mutate e sono guidate dalla necessità di rapidità  e reattività, richiedono la possibilità di accesso alle informazioni in modo facile, intuitivo e selfservice, su dati eterogenei e distribuiti, integrando informazioni nuove e non sempre riconducibili ad un modello definibile a priori. Inoltre sempre più spesso gli utenti di sistemi BI sono “evoluti”, in altre parole possiedono competenze tecniche tali per cui richiedono  strumenti di analisi piuttosto che di report “standard” su dimensioni fisse da poter navigare. Queste esigenze richiedono un ripensamento delle modalità operative per la gestione delle iniziative di BI, una adeguata infrastruttura tecnologica  e una ridefinizione dei ruoli tra IT e business con conseguente necessità di avere competenze nuove e diverse.

Nuovo scenario

In questo nuovo scenario all’IT spetta il compito di fornire un modello dati unico, facilmente comprensibile e accessibile al business, al business spetta il compito di essere autonomo nell'utilizzo del modello dati per le diverse esigenze di Analisi e Reporting e le sue richieste per la funzione IT saranno relative all’evoluzione e all’estensione dl modello dati unico, non del singolo report o analisi.

L’architettura

Il passo successivo è quello della definizione di un’architettura tecnologica adeguata, che riesca a permettere un’integrazione di tutte le fonti di dati esistenti e che abiliti ad integrarne di nuove, non sempre totalmente governabili e con dati spesso destrutturati. Il ruolo di IT architect, sopratutto in contesti complessi, diventa una necessità ed una priorità per la funzione IT. Un errore nel disegno dell’architettura tecnologica implica costi di gestione e di sviluppo elevatissimi.

Sull’architettura va costruito un enterprise data model unico che ha come obiettivo l’integrazione delle informazioni la loro trasformazione secondo modelli e regole chiare basate su un data dictionary unico e condiviso. L’enterprise data model deve sottostare ad un modello di data governance e master data management ben definito e funzionante. Su questo data model andrà implementato un sistema di front end che possa essere utilizzato da business users con profili diversi, dal semplice utilizzatore all’analista di business che è in grado di utilizzare il sistema in modalità self service.

Nell’immagine sottostante il modello tecnologico in sintesi:

Tutto quanto descritto fino ad ora genera sicuramente un costo significativo per l’azienda, e il tema che si ripresenta spesso è quello del ritorno dell’investimento. L’errore da non commettere è quello di vedere il progetto di “BI” come un’iniziativa a se stante, ma va strettamente legata ad altre iniziative di business per cui è un fattore abilitante. Ad esempio l’analisi dei clienti utilizzando fonti di dati diverse sia interne all’azienda (fatturato, mercato, prodotto) sia esterne (comportamento di spesa, dati demografici) è un costo, ma se questa analisi permette una migliore segmentazione e genera azioni di marketing specifiche  con un conseguente incremento delle vendite e/o della profittabilità ecco che il valore aggiunto della BI emerge chiaramente.