Cito a questo proposito un esempio che ho vissuto da vicino ed è quello della normativa sulla Market Abuse Detection sui mercati mobiliari, ovvero quella legge che imponeva agli intermediari di valutare la correttezza delle operazioni dei propri clienti.
Molti operatori del settore sono partiti a sviluppare soluzioni ad hoc per il problema, mentre noi ci siamo soffermati ad analizzare le tematiche sul tavolo ed abbiamo deciso di utilizzare modelli matematici e prodotti esistenti. Il risultato è stato di duplice soddisfazione, da un lato per la tempestività di realizzazione (in una sola settimana avevamo un oggetto funzionante e specializzato sui primi due casi analizzati), d’altro per avere ottenuto di fatto un prodotto già di nuova generazione rispetto agli altri, in quanto non ragionava solo su soglie fisse o programmabili, ma traeva dall’utilizzo stesso dello strumento, il feedback necessario ad autoapprendere e raffinarsi continuamente.
Processi Operativi e Decisioni Strategiche
Questo è solo un esempio di un possibile impiego operativo, ma possono essere citati diversi esempi:dall’individuazione del ri-presentarsi di pattern indicanti la possibilità di crash nell’erogazione di un servizio o alla valutazione dei migliori livelli attesi in caso di SLA. I metodi statistici vengono spesso utilizzati nella valutazione dei rischi (in genere nei crediti e nella contrattazione mobiliare), ma, come si è detto, non si osserva un uso estensivo della BI nell'operatività quotidiana.
Fonte: Rapporto Osservatorio Business Intelligence, Politecnico di Milano, 2008*
Fonte: Rapporto Osservatorio Business Intelligence, Politecnico di Milano, 2008*La motivazione probabilmente risiede nella necessità di acquisire anche competenze matematico-statistiche e ciò non è una consuetudine nelle strutture IT, se non in particolari settori. Inoltre il consueto approccio è quello di risolvere problemi con metodi deterministice ed algoritmi basati solo su condizioni oggettive. Ciò fa mancare un po’ l’attitudine a considerare utilizzabili queste metodologie.
Criteri di valutazione
Tra le caratteristiche ritenute qualificanti per un prodotto/suite di BI c’è, sopra tutti, l’integrabilità con altri applicativi, ma anche flessibilità e facilità d’uso, quasi a testimoniare che lo strumento viene visto soprattutto come finalizzato all’uso da parte dell’utente finale. Per il medesimo motivo viene visto come fattore critico l’assistenza, soprattutto da parte delle PMI.
Fonte: Rapporto Osservatorio Business Intelligence, Politecnico di Milano, 2008*Il costo è ritenuto rilevante per i piccoli, non determinate per le grandi strutture.
Problemi connessi all'introduzione della BI
Un aspetto che sembra accomunare aziende di ogni dimensione è invece la valutazione dei principali ostacoli all’introduzione della BI. Come ci si poteva aspettare il principale freno è costituito dalla necessità di dovere lavorare molto per ottenere la migliore quantità e qualità dei dati. Stupisce un pochino la buona percentuale di intervistati che addebitano allo scarso successo della BI lo scarso commitment in struttura grandi, mentre non stupisce vedere citate la resistenza al cambiamento e la difficoltà di modificare i processi in funzione delle competenze acquisite.
Fonte: Rapporto Osservatorio Business Intelligence, Politecnico di Milano, 2008*Ancora una volta si evidenzia la differente visione tra PMI e grandi aziende sulla valutazione degli impatti, predominanti sui processi per le prime, sulle risorse per le seconde, evidentemente legato alla capacità, da parte di aziende con catene di comando più corte, di percepire meglio l’effetto dell’adozione di sistemi specifici, mentre tale impatto risulta evidentemente stemperato in organizzazioni con strutture complesse.
Politecnico e Bocconi
In questi giorni mi è accaduto di leggere anche un articolo su una analoga iniziativa della Bocconi, neoi prossimi giorni proverò ad analizzarne le differenze.
* Fonte: C. Orsenigo & C. Vercellis,
Business Intelligence. Creare vantaggio competitivo con l'analisi dei dati, Rapporto Osservatorio Business Intelligence, Politecnico di Milano, 2008
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