I REQUISITI DEI SOFTWARE DI DATA MINING

La realizzazione di un progetto di data mining richiede la disponibilità di un adeguato software di analisi. Esistono numerosi software e la maggior parte di essi implementano solo alcune tecniche specifiche di data mining. In realtà un software valido per l’applicazione delle tecniche di data mining dovrebbe permettere l’uso e il confronto di diverse tecniche e l’integrazione di software complessi di gestione delle basi di dati. Il numero dei software che possiedono

- 65 - requisiti di questo tipo è circoscritto e la maggior parte di essi sono elencati al sito http://www.kdnuggets.com.

Per pianificare implementare, e mettere a punto con successo un progetto di data mining è necessaria una soluzione software integrata che racchiuda tutti i passi del processo analitico analizzato nel capitolo primo, partendo dal campionamento dei dati per passare alle fasi di analisi e modellazione fino alla divulgazione dei risultati tramite report contenenti le informazioni di business. Inoltre il software scelto dovrebbe essere piuttosto intuitivo in modo da poter essere usato da utenti con diversi gradi di esperienza in capo statistico. Se l’applicazione è chiara e flessibile si amplia l’utilizzo della stessa a un numero maggiore di dipendenti all’interno dell’azienda. Naturalmente non è sufficiente che il software sia a disposizione: bisogna piuttosto le persone lo usino perché ne capiscano il valore aggiunto e non perché devono farlo. In molti casi questo fa la differenza fra un’implementazione di successo e una che fallisce.

Le caratteristiche che una soluzione di data mining deve avere sono riassumibili in:

- Disponibilità di un vasto repertorio di tecniche di analisi statistica classica e non, di tecniche di reporting avanzate ma di facile utilizzo. Dovrebbero essere incluse le attività di pre-processing (selezione, trasformazioni di variabili, filtraggio) e le tipiche modalità di post-processing (valutazione e confronto dei dati);

- Presenza di una metodologia guida all’analisi che sia generale e flessibile in modo da soddisfare le esigenze di analisi delle varie tipologie di utente;

- Capacità di usare in modo graduale la potenza di calcolo e in generale le risorse hardware disponibili in funzione del problema da affrontare. Per questo motivo ci deve essere un supporto di tecnologie legate dalla logica client/server e la possibilità di sfruttare il parallelismo.45

In una tipica azienda di produzione è molto comune trovare la totale automatizzazione nelle aree di controllo delle scorte (magazzino) e nel controllo della produzione, per esempio attraverso i controlli in officina, con la programmazione e pianificazione delle capacità produttive e ovviamente anche le operazioni più comuni di ordine delle vendite, degli acquisti attraverso i sistemi MRP (Material Requirements Planning), della gestione crediti, debiti e per la contabilità generale.

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La contabilità dei costi è diventata sempre più automatizzata con lo scopo di arrivare ad un più preciso costo del prodotto, ad una più precisa stima dell’assorbimento dei costi nella scorta e una più accurata e precisa valutazione del magazzino. Tutto questo è molto incoraggiante ma rimane comunque un’importante area delle aziende produttive che è difficile da gestire ovvero il processo di budgeting, forecasting e analisi.Alcune aziende ancora usano fogli di calcolo per i budget annuali consolidando i diversi documenti preparati dai vari uffici amministrativi e dai vari addetti di dipartimento. Alcuni di essi possono contenere delle logiche built-in (incorporate) per facilitare il processo di previsione. Il risultato è un conto economico proiettato nell’esercizio successivo con una colonna per ogni sotto-periodo di bilancio (per esempio il mese), molto utile ma manca un’ulteriore visione della salute futura finanziaria dell’azienda. Inoltre manca un’analisi regolare di tali previsioni con i dati contabili attuali. Questo porta all’incapacità di prendere decisioni informate e di allineare le operazioni dell’azienda con i suoi obiettivi.

Fortunatamente questo può essere prevenuto impiegando il giusto strumento software al processo di budget. Bisogna scegliere la giusta applicazione, implementarla nel modo giusto, coinvolgere tutto il personale affinché capisca il valore aggiunto di tali soluzioni e soprattutto è necessario impostare alcuni requisiti tecnici affinché gli strumenti di business intelligence siano usati in maniera efficiente e efficace. Secondo Alan Hart che ha 20 anni di esperienza nella contabilità, nella finanza e nell’organizzazione aziendale e che lavora per la Centage Corp., un’azienda leader nelle soluzioni di automazione, budgeting e software per la pianificazione per piccole e medie imprese, bisogna rispettare 10 requisiti, ovvero:

1. Tali soluzioni devono far parte di applicazioni per la gestione del database. I fogli di calcolo non sono sufficienti per una buona attività di pianificazione e controllo in quanto tendono a contenere degli errori, non sono facilmente aggiornabili e non hanno una visione integrata dell’azienda;

2. Bisogna impostare un sistema integrato di bilanci previsionali che includa conto economico, stato patrimoniale e il rendiconto finanziario. Dovrebbero essere disponibili anche altri report definiti di volta in volta dall’utente. Tutti i bilanci e i report dovrebbero essere generati dal sistema senza una programmazione dell’utente perché quest’ultima è un’attività molto dispendiosa dal punto di vista del tempo e generalmente produce errori o omissioni, qualcuno dei quali non viene mai nemmeno individuato e perciò non viene mai eliminato danneggiando così l’accuratezza e la completezza dei bilanci.

- 67 - 3. Bisogna impostare un approccio modulare con una gamma completa di moduli per le diverse funzioni: dovrebbero essere presenti il modulo di previsione dei ricavi, il modulo per il personale, il modulo sulle immobilizzazioni e così via. Uno dei più importanti, soprattutto per le aziende di produzione, è il modulo che si occupa delle risorse umane: questo deve essere il più completo possibile, deve riuscire a fare previsioni sia sui singoli dipendenti che sui team raggruppati per reparto. Dovrebbe riuscire a prevedere gli straordinari, l’eventuali differenze di turno, l’ammontare delle ore di formazione e altri dettagli specifici richiesti di volta in volta da ogni azienda. Riuscire a prevedere la spesa, i tempi e il fabbisogno di risorse umane è di fondamentale importanza, soprattutto per le aziende di produzione;

4. Deve poter impostare delle previsioni sulla base di specifici driver: per esempio l’uso di un certo tasso, di un’unità di prezzo, di una specifica metratura, delle vendite o la capacità oraria della macchina. Le voci di ricavo e costo a budget sono calcolate automaticamente usando tali driver scelti dall’utente. Tali variabili devono indirizzare automaticamente i calcoli e mai fare affidamento sulla programmazione dell’utente che potrebbe condurre a errori;

5. La capacità di allocare le cifre previste a conti pre-definiti. Questo è importante per quelle compagnie che usano un pieno assorbimento dei costi per il quale le spese della produzione (costi diretti, indiretti e le spese generali di produzione) sono allocate e assorbite dal magazzino;

6. I modelli di business intelligence e le sue regole devono essere già impostati e disponibili agli utenti. L’esperienza mostra che programmare le regole e le formule porta via un sacco di tempo e tale attività provoca errori e omissioni. In questo senso passare da semplici fogli di calcolo ad un applicazione software fornisce un’aggiunta della sicurezza della bontà dei dati. Per questo motivo quando si sceglie il software giusto per la propria azienda è bene evitare quelli che richiedono la programmazione o il posizionamento di formule.

7. L’applicazione scelta dovrebbe permettere agli utenti di impostare il piano dei conti in modo che rappresenti fedelmente il sistema già presente in azienda: questo permetterà un’analisi più semplice dei risultati a consuntivo con quelli a budget per ogni periodo.

8. Dovrebbe esserci un collegamento fra il software della contabilità (o comunque all’ERP) dove sono presenti i dati a consuntivo, con il software per la pianificazione del budget. Il miglior modo per gestire il processo decisionale è senza dubbio quello di

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comparare le performance dell’azienda con gli obiettivi e i valori a budget e con il collegamento suggerito in questo punto si ha un’analisi in tempo reale;

9. I report, sia quelli grafici che alfanumerici, devono essere disponibili il più velocemente possibile e con minor sforzo. Il software deve gestire contemporaneamente la capacità di scomporre, analizzare e raccogliere i dati. Essi devono essere mostrati in maniera che possano essere facilmente visibili, velocemente comprensibili e che funzionino in modo da agire sul riallineamento dei valori obiettivi dell’azienda con quelli a budget; 10. L’aspetto più importante di un applicazione software che si occupa di budgeting,

forecasting e business intelligence è la capacità di agire come estensione del software di contabilità o del sistema ERP per i dati a consuntivo. L’idea è quella di essere capace di trasformare il budget o il dato previsto in una proiezione accurata e completa per i futuri bilanci.

Quando i sistemi selezionati sono capaci di incontrare tutti e 10 i punti sopraelencati allora l’azienda avrà una perfetta visione della sua salute finanziaria proiettata nel futuro.

Avere un software che consenta una buona padronanza degli strumenti per il budget, il forecasting e di soluzione per la business intelligence, che sia ben implementato in azienda e che sia usato da tutti i dipendenti tutto l’anno permette all’organizzazione di avere un migliore processo decisionale e di riuscir ad interpretare il mercato più velocemente e con miglior efficacia.46

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http://businessfinancemag.com/planning-budgeting-reporting/automated-budgeting-forecasting- and-business-intelligence-manufacturing

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CAPITOLO 4.