Il processo Customer
L’azienda in questione ha inoltre implementato grazie all’utilizzo della Business Intelligence un altro processo strategico relativo alla gestione commerciale della clientela utilizzando i dati inseriti nel Customer Relationship Management (CRM) aziendale. La situazione precedente a tale implementazione prevedeva la gestione polverizzata e decentrata dei clienti potenziali e di alcuni dati extracontabili relativi ai clienti già acquisiti che non era possibile inserire nel software gestionale aziendale. In pratica sia i responsabili commerciali interni che esterni all’azienda inserivano su fogli excel i dati commerciali relativi ai contatti, visite e qualsiasi altro riferimento a clienti potenziali e acquisiti dell’azienda. Successivamente un addetto appositamente designato si occupava della ricezione, organizzazione ed elaborazione dei dati per renderli fruibili al Direttore Vendite. Anche in questo caso la farraginosità del processo lo rendeva inefficace in termini sia economici che organizzativi. Si è dunque proceduto all’implementazione di un modulo informatico CRM nel gestionale aziendale all’interno del quale i dati sono inseriti direttamente dal personale dell’area commerciale autorizzato tramite personale identificazione a gestire le anagrafiche di riferimento. I dati così raccolti sono messi a disposizione del software di BI che li aggrega ed organizza in relazione alle esigenze del direttore vendite il quale riesce poi a definire le corrette politiche commerciali.
Il processo di integrazione Viaggi-Customer
Altro obiettivo fondamentale, conseguito grazie al supporto della Business Intelligence è stata la possibilità di integrare i dati provenienti da diverse fonti, come per esempio i dati provenienti dai satellitari con quelli provenienti dalla gestione del traffico. Un esempio su tutti è la possibilità di comprendere attraverso l’integrazione di tali dati in che misura un viaggio sia effettuato in perdita e a margine in relazione all’analisi della percentuale di riempimento del mezzo stesso, ovvero al numero di pallet che sono caricati per quel particolare percorso del viaggio. Questo consente di monitorare attraverso la mappatura delle zone di percorrenza se una particolare zona è sotto servita in termini sia di percentuale di riempimento dei mezzi che di rientro a vuoto del mezzo stesso; la combinazione poi di questi dati con quelli del CRM sui clienti della zona fanno partire delle azioni mirate di marketing anche con campagne promozionali spot di quella particolare zona, così come l’acquisizione di clienti nuovi ma nell’ambito delle zone interessate.
Conclusioni
È del tutto evidente come l’integrazione di diverse fonti di dati e l’organizzazione del software di Business Intelligence abbia consentito nel caso prospettato di rendere realizzabile l’intera revisione dei processi aziendali, quelli presentati sono sicuramente due processi chiave che hanno fatto ottenere un vantaggio immediatamente tangibile all’organizzazione in questione, va da se che il supporto della Business Intelligence nella revisione ed organizzazione dei processi aziendali in generale è diventata indispensabile non solo per i così detti processi chiave, copre infatti quasi il 100% della totalità di tutti i processi anche quelli di supporto come per esempio possono essere quelli amministrativi. Tuttavia l’utilizzo della BI anche in questi casi non è esente da criticità, le più rilevanti sono quelle relative alla organizzazione ed integrazione dei dati provenienti da diverse fonti e software in uso, le resistenze al cambiamento proprie di qualsiasi organizzazione ed il lavoro di formazione conseguente specie
nel tentativo di modificare quella cultura aziendale che stenta a prendere piede nelle organizzazioni quando si tratta di proporre radicali cambiamenti specie in ambiti tecnologico. Tuttavia una volta superato lo scoglio iniziale i vantaggi
percepiti sono elevati e di immediata percezione. 84
II. L’ESPERIENZA DELLA RAI NELLA BIG DATA ANALYTICS
Il caso
La RAI nasce a Torino secondo un provvedimento normativo, il Regio Decreto n 1067/1923, il quale affidava allo stato l’esclusiva sulle trasmissioni radiofoniche da esercitare tramite società concessionarie.
Prima di diventare una delle principali leader nel campo della comunicazione sono passati alcuni decenni di mezzo, ma oggi è la concessionaria in esclusiva del servizio pubblico radiotelevisivo in Italia, ed è il quinto gruppo televisivo nel continente.85
Un’azienda così grande ha una responsabilità altrettanto grande con la quale fare i conti perché milioni di italiani si aspettano che il servizio che offra sia sempre migliore.
Con l’avvento di internet la telecomunicazione ha perso molte fette di mercato, e questo ha portato la gente a disinteressarsi per certi versi a rimanere seduti sul divano e guardare la televisione. Una scelta del genere da parte del consumatore finale però è divenuta una reale sconfitta per la Rai che negli anni aveva fatto di tutto per emergere ed essere al top.
La scelta intelligente sta, come si è ribadito più volte, nell’andare incontro all’ondata di tecnologia e saperla accogliere, cercando di trarre il più possibile dei vantaggi. La Rai ha cercato di fare questo nel corso del tempo.
La Rai adopera un motore semantico in grado di abilitare una classificazione multidimensionale degli oggetti ricercabili: è un passo necessario per andare
incontro alle abitudini degli spettatori impegnati a costruire un loro palinsesto86.
84 “La business intelligence a supporto dell’analisi dei processi” V. Bussolin , D. Cozzolino , D.Mancini
n2015
85 https://it.wikipedia.org/wiki/Rai 86
Il vero problema risiede nel cambio generazionale, afferma Vincenzo Alosio, managing director Accenture Analytics lead Igem; le intuizioni basate sull’esperienza personale non bastano più.
Oggi ci sono i big data a dare voce in capitolo a quelle che sono le esigenze del pubblico, il volume è impossibile decifrarlo e la velocità con cui viaggiano in rete è infinitesimale. Le conoscenze individuali sono ormai obsolete.
Per rispondere a queste nuove esigenze la Rai ha voluto investire nell’ultimo biennio sulla digitalizzazione promettendosi di allineare la propria offerta con quelle che sono le aspettative del pubblico attraverso l’analisi integrata dei dati di fonte interna con quelli estratti dal web e dalle reti sociali.
Massimo Rosso, direttore Ict della Rai, esordisce che questa decisione è mossa dalla dimensione tecnologica che ha investito tutto il Paese, e che non si può non sfruttare e accogliere questa nuova realtà per avere delle strategie migliori. Infatti lo steso direttore afferma che: «La prima ragione è prettamente tecnologica, nel senso che la Rai necessitava comunque di coprire un piano di sviluppo che si era venuto a definire negli ultimi anni portando al proprio interno tecnologie digitali a supporto sia dei processi sia del prodotto. Il secondo motivo è che ciò permetteva d’iniziare a ragionare su come traghettare il settore radiotelevisivo in una logica di ‘media company’, rendendo disponibili i propri contenuti non solo
sul canale TV, ma in un’ottica multipiattaforma».87
Quello che il direttore afferma significa che la Rai si è promessa di raggiungere il pubblico in qualunque momento e in qualunque luogo esso si trova poichè la vasta gamma di programma che offre si può tranquillamente vedere da un laptop o tablet che sia. Si è ormai approdati in un’era talmente digitale che le persone e i loro bisogni sono cambiati e le aziende devono raggiungerli soddisfando le loro richieste latenti.
Continua Rosso dicendo che la tradizione alla quale anche lui stesso era abituato era quella di avere un palinsesto lineare, ovvero sulla realizzazione di un’offerta di tipo uniforme scandita da eventi prestabili(cioè alle ore 20 il TG1, alle ore 21
87
lo spettacolo..)ai quali la gente si conformava. Oggi invece con la rivoluzione digitale tutto questo non ha più senso.
«Succede che oggi per la prima volta quasi tutti abbiamo dispositivi che ci permettono di accedere ai diversi contenuti, i quali vanno quindi a formare un’offerta che va resa fruibile non più in modo lineare, ma in qualunque luogo e momento».
Una nuova agenda digitale
Lo scenario sta cambiando completamente, infatti la trasformazione che si sta subendo non colpisce solamente la gamma dei programmi offerti, ma colpisce ogni comparto aziendale interessato alla fornitura del servizio.
Non si può trascurare il fenomeno dell’OTT (over-the-top) che secondo la
definizione Agcom88, sono quelle imprese che forniscono servizi, contenuti e
applicazioni ‘rich media’ attraverso internet. Tra le piattaforme più note e conosciute in Italia si annoverano Netflix, Sky Online e così via.
Queste piattaforme allontanano la generazione dei giovani, la fascia più appetibile dallo schermo televisivo, e quindi di fronte uno scenario così debole, l’azienda deve reagire.
Il problema, fondamentalmente, per Rai è quello di raggiungere proprio la fascia dei giovani considerando che oggi attività come quella di chattare e guardare un programma avvengono praticamente nello stesso momento.
«Ci si è resi conto – riprende Rosso – di quanto due mondi che parevano lontani fossero in realtà vicini e quanto fosse utile capire l’influenza che un dato programma Tv poteva esercitare sulle attività svolte sulle reti sociali durante lo svolgersi del programma stesso, scoprendo che la correlazione c’era ed era forte e che analizzarla poteva tradursi in una grande opportunità per il comparto It. Si prospettava infatti la possibilità di integrare in un’unica visione di business intelligence il patrimonio informativo prodotto dall’analisi dei dati interni con
88
quello proveniente dall’esterno creato dall’analisi delle tracce lasciate dalle
persone sul tessuto sociale.»89
I fattori di innovazione
Come ogni azienda che decide di innovarsi, alla base deve esserci un progetto di pianificazione che possa supportare il management nelle scelte da compiere. I dati che possono circolare in un contesto del genere sono spropositati e gestirli non è sicuramente agevole. Ci sono due fattori su cui però la Rai ha deciso di specializzarsi, e che rendono più che altro innovativa l’esperienza Rai:
1. le tecniche analitiche di cui si avvale sono in grado di recepire informazioni sul grado di interesse e gradimento dei servizi offerti;
2. l’attività si svolge in tempo reale, vale a dire che durante la trasmissione del programma il conduttore in tempo reale riceve dei feedback dal pubblico e in base a questo decide come continuare la propria conduzione. Con lo sviluppo dell’intelligence all’interno dell’azienda si nota il valore aggiunto per la stessa, e ovvero prendere decisioni in tempo reale per andare incontro alle esigenze del pubblico grazie agli strumenti di analysis di cui si avvale.
Un terzo elemento si potrebbe aggiungere, definito serendipity, che indica la predisposizione a trovare cose impreviste mentre ne stanno cercando altre.
È fondamentalmente uno stato d’animo, che porta a considerare accanto alle più tradizionali fonti dati (Erp, Crm) di cui dispone l’impresa anche tutto ciò che si può elaborare per trarne elementi d’informazione, dalle analisi delle reti sociali ai report sull’audience, alle mail, ai dati di gestione degli abbonamenti e delle
campagne e quant’altro si può immaginare.90
89 http://www.zerounoweb.it/casiutente/rai-analytics-per-la-rivoluzione-digitale.html 90
Conclusioni
L’azienda ha deciso di puntare su quelli che sono i vantaggi offerti dalla Big Data Analytics, cercando di estrapolare dal tessuto informativo tutte le informazioni che possono essere strategiche per le scelte dell’azienda.
L’obiettivo che si è posto è quello di acquisire una tecnologia che avesse le metodiche giuste per correlare il dato operazionale con le informazioni esterne poiché l’azienda necessita di ciò per svolgere al meglio il proprio lavoro.
Il valore distintivo dell’intero progetto sta nel comprendere che il fattore distintivo e quindi strategico è il tessuto informativo e che l’azienda per spiccare nelle posizioni più alte deve averne cura ed estrarne preziosa conoscenza.
Figura 3.5 Agenda digitale della Rai Fonte: Rai
Dai casi evidenziati l’analogia che spicca è sicuramente l’ottimizzazione dell’analisi dei processi grazie ad una nuova visione aziendale e ad un nuovo supporto per il management.
In secondo luogo ciò che si può evidenziare è che le aziende necessitano di un software così sofisticato in virtù del fatto che oggi circolano troppi dati e poche informazioni e quindi una tecnologia come la Business Analytics aiuta a
differenziare le aziende e introdurre innovazione nei processi di produzione e all’approccio con il mercato.
Il caso dell’azienda di trasporti ha voluto marcare l’importanza di una revisione accurata dei processi per ottenere dei vantaggi economici, e ha voluto porre l’attenzione sul grande supporto informatico per l’elaborazione dei dati che provenivano da diverse fonti.
Il caso della Rai invece ha voluto dimostrare come la forte eterogeneità dei dati influenzi notevolmente il processo decisionale e strategico di un’azienda in questi tempi ‘moderni’ e di come porre al centro un sistema di Analytics porta i suoi reali benefici in termini di vantaggio competitivo.
Porre, quindi una tecnologia di Business Process Analytics al centro dei processi fa ottenere un’accelerazione che dà grandi risultati ai quali i manager d’azienda non vogliono di certo rinunciare.
3.7 Le implicazioni per il futuro
La nuova frontiera del differenziale competitivo si trova tra milioni di informazioni che transitano nelle aziende tramite i sistemi informativi per la produzione di nuovi prodotti o per il supporto di decisioni strategiche.
I dati che circolano sono innumerevoli, ma anche le fonti non sono da meno, anzi, il direttore dell’Osservatorio del Politecnico di Milano, Alessandro Piva, afferma che i social sono una miniera d’oro per le aziende, ma nonostante ciò, ci si attinge meno del previsto91.
Il 2016 è stato un anno di investimenti per le aziende in questo settore, e tanti sistemi si sono innovati aprendosi a queste nuove sfide, ma più che altro gli obiettivi prefissati sono ancora in una fase acerba e bisogna investire maggiori risorse in92: 91 http://www.corrierecomunicazioni.it/digital/43347_i-big-data-da-soli-non-bastano-investire-di-piu- negli-analytics.htm 92 http://blog.corriereinnovazione.corriere.it/2016/06/01/il-futuro-del-mondo-del-lavoro-e-nei-big-data/ 01/06/2016
figure professioniste:il Business Data Analyst, che non è uno scienziato, ma solamente un portatore di competenze che permette alle aziende di sfruttare i dati per la creazione di nuovi modelli di business, elaborare strategie vincenti che permettono di generare un vantaggio competitivo sul mercato. Le sue analisi devono coprire trasversalmente tutti i reparti aziendali.
tecnologie che analizzano più tempestivamente i grandi volumi di dati.
La tecnologia HADOOP viene definita come la nuova BA del futuro, perché è in grado di manipolare grandi volumi di dati, in qualsiasi formato a costi davvero contenuti. Le aziende infatti stanno cercando di adattare le proprie infrastrutture IT per i futuri progetti Hadoop. Questi progetti si affideranno a strumenti IT esistenti, inclusi diversi strumenti consolidati di
Business Intelligence.93
È proprio su questi aspetti che la nuova agenda digitale delle aziende vuole puntare. Da una ricerca condotta da Linkedin sulle offerte di lavoro postate sul social network, l’analisi dei dati è la seconda competenza più richiesta dalle
aziende a livello globale94. Ci sono quindi, troppi big data in giro e poche figure
competenti che siano in grado di elaborarli, troppe miniere d’oro da cui estrapolare dati e poche tecnologie in grado di generare valore conoscitivo dai dati grezzi.
In virtù di questo, il mercato sta mobilitandosi per coprire il gap che esiste tra domanda e offerta, offrendo una gamma di servizi che possano essere in grado di
formare al meglio delle figure per l’analisi dei dati.95
93
https://www.oracle.com/assets/fy16q3-one-it-web-2861777-ita.pdf
94www.corrieredellasera.it
95 La Scuola dell’Innovazione di Talent Garden, la più grande comunità fisica in Europa di talenti per il
digitale, ha lanciato Business Data Analysis Master, un master part time che sceglie brillanti studenti per immetterli nel mondo dell’analysis e formarli dal punto di vista tecnico.
CONCLUSIONI
Le aziende oggi si basano sui dati per prendere delle decisioni, utilizzano gli stessi come leva strategica per ogni interazione aziendale e in ogni processo in esecuzione.
Estrarre conoscenza dai dati è diventata oramai l’arma competitiva delle aziende che hanno deciso di abbracciare il cambiamento e l’evoluzione tecnologica. In questo lavoro di tesi ci siamo soffermati ad analizzare come attualmente è possibile utilizzare i dati a disposizione e la tecnologia informatica per condurre l’analisi dei processi e favorire una loro reingegnerizzazione.
Il settore dei big data è in decollo, infatti sono notevoli gli investimenti che le aziende intendono effettuate per superare per quanto possibile la dispersione e ridondanza di dati che caratterizza l’epoca moderna.
Nel corso dell’elaborato si è visto come i database relazionali, nonostante le grandi potenzialità presentino dei limiti perché incapaci di immagazzinare così tanti dati. Con l’avvento della Business Intelligence si è parlato di un database più sofisticato che è il Data Warehouse, una tecnologia a supporto della stessa BI che è in grado di raccogliere una grande mole di dati provenienti da fonti diverse, interne ed esterne all’azienda, compresa la Rete.
I data warehouse devono espandersi ed evolversi, seguendo lo stesso passo dell’evoluzione dei dati e delle esigenze di analisi che i dati stessi necessitano, ed è per questo che oggi si parla di sistemi ibridi, in grado di supportare le decisioni in modo proattivo, in real- time perché il tempo diventa sempre più prezioso e sempre un’arma più competitiva per avere successo.
Le aziende hanno bisogno di accedere ai dati da qualunque posto esse si trovano, per questo già alcune di esse stanno sviluppando soluzioni di data warehouse ibride, sfruttando la tecnologia del cloud che permette di avere un accesso istantaneo alle informazioni in maniera perfettamente agile per tutti.
A supporto di questo si è visto anche come l’applicazione della tecnologia HADOOP stia crescendo all’interno delle aziende con lo scopo di riuscire a
migliorarla in modo da essere in grado di ottimizzare il processo e di analizzare più dati in tempi rapidissimi.
Dal punto di vista dell’analisi dei processi, le tradizionali metodologie, possono oggi contare su un’ampia gamma di dati, non economico finanziari, rilevati in automatico e che costituiscono il fulcro della Business Process Analytics. Al fine di evidenziare gli impatti positivi in termini di efficienza ed efficacia dei processi, nell’ultimo capitolo di questo lavoro sono stati presi in considerazione due casi reali uno riferito all’uso dell’Analytics e l’altro applicato nello specifico alla revisione dei processi. Inoltre nell’ultimo capitolo dell’elaborato si è evidenziato che di dati in circolazione ce ne sono tanti, ma poche sono ancora le figure specializzate dedite all’analisi di tali dati, ragion per cui gli investimenti dovranno riguardare anche il fattore umano e formare figure professioniste che si occupino di Business Analysis.
BIBLIOGRAFIA
Bergamasco M., Quid informatica, intervista di Novembre 2013;
Brunozzi S., Business Intelligence: strumenti e software utilizzabili, Business online, 2006;
Bussolin V., Cozzolino D., Mancini D., La business intelligence a
supporto dell’analisi dei processi, 2015;
Ceppatella Maria G., Gestione del cambiamento. L’analisi dei processi
aziendali, 1999;
Chen, H., Chiang, R. H. L., & Storey, V. C., Business intelligence and
analytics: From big data to big impact. MIS Quarterly: Management Information Systems, 36(4), 1165-1188., 2012;
D’onza G., Carmignani G., Dispensa del corso di Analisi dei processi e
Revisione gestionale, Unipi, 2015;
De Risi P., La gestione per processi ed i suoi riflessi organizzativi in
azienda, 1999;
Dello Iacovo L., La Big data arriva in azienda: accelera il ricorso alla
business analytics, Il sole 24 ore, 2013;
Gantz & Rainsel, Estrarre valore da Chaos, 2011;
Gavello M., Ragazzoni A., Sistemi informativi avanzati e funzione
amministrativa, FrancoAngeli, 1997;
Golfarelli M., Rizzi S., Data warehouse, teoria e pratica della
progettazione, McGrawill, 2002;
Grigori D et al, Business Process Intelligence, Computers in Industry , 53, pp 321- 343, 2004;
Hammer M., Champy J., Reengineering the corporate: a manifesto for
business revolution, 1993;
Johanson H.J Mchugh, Pendlebury P., A.J Whealer W.A., BPR
Riprogettazione dei processi aziendali, Milano, Il sole 24 ore, 1994;