Gestione Economica Sostenibile

itasascom 2 | 2009

Corrado Scolari

Brescia, la Provincia si organizza La valorizzazione delle risorse umane come leva per ottimizzare gli asset organizzativi e recuperare efficienza

Sostenibilità socio-ambientale e crescita del business: un connubio possibile niCredit Group U allinea i modelli di rating alla strategia commerciale Quando l’innovazione fa rima con competitività .

Progetti di BI in diretta dal mondo delle aziende itasascom 2/2009

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Le stelle marine sono prive di cervello centralizzato.

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Loro non possono elaborare e organizzare le informazioni.

Tu puoi. Con i servizi e i software SAS di Business Analytics.

Corrado Scolari

Brescia, la Provincia si organizza La valorizzazione delle risorse umane come leva per ottimizzare gli asset organizzativi e recuperare efficienza

Sostenibilità socio-ambientale e crescita del business: un connubio possibile niCredit Group U allinea i modelli di rating alla strategia commerciale Quando l’innovazione fa rima con competitività.

Progetti di BI in diretta dal mondo delle aziende

Vicedirettore: Walter Lanzani Caporedattore: Emanuela Sferco Coordinamento editoriale: Tonia Calvio Impaginazione: Briefing s.a.s., Milano Stampa: A. G. Bellavite s.r.l, Missaglia (LC) Copyright© 1996 SAS Institute srl SAS è un marchio registrato di SAS Institute Inc. (NC) USA. Altri marchi o nomi di prodotti citati sono marchi registrati dalle rispettive aziende.

ITA.SAS.COM è una pubblicazione periodica di SAS Institute srl Tutti i diritti sono riservati

SAS for Business Analytics

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Data integration e data quality

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Analytics

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Optimization

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Forecasting

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Data e text mining

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Query, reporting e data visualization

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Performance management

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Targeted business e industry solutions

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EDITOR’S NOTE

Il ventaglio dei canali Che la multicanalità sia un trend emergente è fuori discussione. Quali siano però gli impatti del fenomeno sulla concreta realtà del business non è ancora del tutto evidente.

Il target dei consumatori multicanale è sufficientemente ampio da giustificare politiche di marketing differenziate? Ha comportamenti di spesa diversi da quelli non multicanale? E come è cambiato il suo profilo negli ultimi anni? Per gettare una nuova luce sul fenomeno, così come si manifesta nella reale pratica del business, SAS promuove, in collaborazione con Peppers & Rogers Group, un’esclusiva ricerca sul campo. Disponibile sul sito www.sas.com/italy/cemm, rappresenterà una fonte di preziose conoscenze per voi e per la vostra azienda. Bastano solo 15 minuti per compilare il questionario: riceverete in anteprima i risultati dell’indagine e potrete ottenere utili indicazioni per migliorare la profittabilità delle relazioni con i clienti e per valutare le performance della vostra azienda in rapporto alla media del settore.

Come sempre, è dalla conoscenza che scaturisce il successo dell'azione strategica.

Questo numero di ita.sas.com mostra con chiarezza lo stretto connubio che lega eccellenza e innovazione, visione strategica e BI analitica e predittiva. Basti citare, nell'ambito della PA, la valorizzazione delle risorse umane attuata dalla Provincia di Brescia (pag. 4) grazie a un percorso continuo di valutazione e di crescita professionale.

O l'intervento del nostro esperto, Gary Cokins (pag. 11), che sottolinea la correlazione tra performance management e obiettivi strategici e offre utili suggerimenti in proposito.

O ancora il caso di UniCredit Group (pag. 22), che, in conformità con i requisiti di Basilea e di Banca d’Italia, ha rinnovato il proprio sistema di rating. Per non parlare dei numerosi casi di successo che hanno visto aziende leader di settore far leva sulla Business Analytics per mantenere e acquisire un reale vantaggio competitivo.

Emanuela Sferco Marketing Communication Manager SAS

Per contattarci: redazione@ita.sas.com

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Partecipa alla Survey Bastano 15 minuti Se sei un’azienda con clientela consumer e vuoi sapere

• se le tue strategie sono adeguate in termini di marketing e communication mix; • se le azioni che hai intrapreso o che stai per avviare sono coerenti con i profili emergenti; • se le scelte effettuate sono davvero competitive; • se le tue performance sono superiori rispetto alla media del settore.

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all’esclusiva ricerca che SAS sta promuovendo in collaborazione con Peppers & Rogers Group per studiare il fenomeno della multicanalità, così come viene applicata nella reale pratica del business.

Collegati al sito

www.sas.com/italy/cemm

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Bastano solo 15 minuti. Avrai così l’opportunità di ricevere in anteprima i risultati della ricerca con utili indicazioni per migliorare la profittabilità delle relazioni con la clientela e confrontare le performance della tua azienda con quelle di altre aziende del settore.

Grazie per il tempo che ci dedicherai e buona compilazione!

Customer Experience Maturity Monitor è realizzato in collaborazione con:

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SOMMARIO 4 Brescia, la Provincia si organizza

Intervista a Corrado Scolari, Assessore al Personale della Provincia di Brescia L’ente pubblico punta sulle risorse umane per raggiungere i propri obiettivi di efficacia e di efficienza

7 SAS: il 2008 è da record

18 Dal data quality, più valore alla BI

Ricavi record per SAS: 2,26 miliardi di dollari nel 2008.

Scenari e mercati 8

viluppo sostenibile?

S Sì, grazie Ottimizzare le performance di impresa con la rendicontazione sostenibile. di Paola Fiore, ETICA@AMBIENTE Sustainability Consulting & Communications

11 Migliorare le prestazioni aziendali. I consigli dell’esperto

Che cos’è la qualità del dato? E qual è il suo apporto alla significatività delle analisi? Studiosi, accademici e ricercatori si interrogano.

20 Customer Experience ed Execution: da una strategia reattiva a una proattiva Nuovi paradigmi del marketing: customer experience, proattività, ottimizzazione delle risorse.

Protagonisti 22 Quando la compliance fa bene al business Emanuele Giovannini, Responsabile Comparto Sviluppo Modelli di Rating – Divisione Retail Italy UniCredit Group, commenta il progetto di ambiente/ laboratorio destinato a massimizzare la performance dei modelli di rating e ad accelerarne la messa in produzione. di Emanuele Giovannini, UniCredit Group

Guidare l’azienda verso traguardi ambiziosi, nonostante la crisi. Metodi e strategie nell’intervento di Gary Cokins, guru del Performance Management. di Gary Cokins, SAS

14 Meno rischi, più competitività SAS Insurance Intelligence Architecture, il nuovo strumento di intelligence per ottimizzare le analisi di rischio in conformità a Solvency II. di Anselmo Marmonti, SAS

24 Progetti di innovazione Dalla BI, gli strumenti conoscitivi per rendere profittevole la relazione con il cliente.

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News

Soluzioni e tecnologie 16 La tecnologia che abilita il business Da Keith Collins, Senior Vice President e Chief Technology Officer di SAS, una panoramica sulle tecnologie emergenti capaci di recare al cliente un reale valore aggiunto. di Keith Collins, SAS

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COVER STORY

È cresciuta l’attenzione sulla trasparenza e l’efficienza della pubblica amministrazione e, sulla scia delle iniziative messe a punto dal Ministro per la Pubblica Amministrazione e l’Innovazione Renato Brunetta, i media snocciolano quotidianamente i numeri dei virtuosi e dei fannulloni, stimolando il desiderio dei cittadini di poter contare su enti pubblici sani e performanti. Non sempre vengono tuttavia evidenziati i processi e gli sforzi necessari per far funzionare correttamente la PA – spesso rallentata da norme rigide e importanti trasformazioni organizzative – e per gestire le risorse umane, strategiche per il raggiungimento degli obiettivi di efficienza.

Ne abbiamo parlato con uno dei protagonisti del processo di rinnovamento della PA, l’Assessore al Personale della Provincia di Brescia Corrado Scolari, che ha avviato un progetto relativo all’organizzazione delle risorse umane.

Cosa significa gestire le risorse umane di una Provincia?

Si tratta di un’attività piuttosto complessa, poiché alle Province fanno capo attività e risorse dalle caratteri-

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stiche estremamente diverse le une dalle altre. C’è un aspetto, poi, che non emerge mai all’interno del grande dibattito sull’attuale revisione della pubblica amministrazione, ed è il fatto che la Provincia è l’ente che più di tutti si è modificato nell’arco degli ultimi anni in Italia.

Nel nostro caso, ad esempio, il 30% del personale proviene da strutture che in precedenza non gestivamo, come l’Anas, le scuole o che facevano capo alla Regione. Quindi il nostro ente si è trovato, improvvisamente, a non avere più un’identità univoca, ma a dover adattare la propria identità ad una pluralità di obiettivi e di mission aziendali. E lo stesso è accaduto a molte altre Province in Italia.

Con quali difficoltà?

Per noi la difficoltà maggiore è stata quella di comporre da un insieme di visioni diverse una visione unica, che costituisse l’identità dell’ente. Cosa non semplice, visto che il personale era caratterizzato non solo da retribuzioni ma anche da differenti abitudini nella gestione quotidiana del lavoro in merito a orari, permessi, ferie, malattie.

E di conseguenza da una forma mentis differente. C’era chi lavorava con orari particolari e ha dovuto adattarsi alle esigenze dell’amministrazione o distribuire il proprio orario in maniera diversa. Molti hanno quindi dovuto rivedere il proprio ruolo all’interno di un’organizzazione più vasta, oppure relazionarsi con dei colleghi che avevano addirittura retribuzioni e abitudini diverse.

La Provincia lombarda analizza in profondità i dati sulle risorse umane per recuperare efficienza, attraverso percorsi formativi che puntano a motivare i dipendenti

Brescia, la Provincia si organizza Come ha gestito questa situazione la Provincia di Brescia?

All’interno della pubblica amministrazione i contratti di lavoro hanno regole piuttosto rigide ed è difficile applicare leve di incentivazione economica e dunque si deve ricorrere a stimolare la motivazione.

Siamo quindi partiti dall’analisi dei curricula individuali e su questa base abbiamo disegnato dei percorsi formativi ad hoc, puntando a valorizzare gli studi e le esperienze professionali dei dipendenti.

Progressivamente siamo riusciti a raggiungere una certa uniformità dal punto di vista delle prestazioni individuali.

Come influisce la dimensione di una Provincia su questo tipo di problematiche?

Si tratta di situazioni comuni a tutte le province, ma di sicuro la dimensione e la complessità hanno un certo impatto.

La provincia di Brescia, ad esempio, conta 36 sedi sul territorio, estremamente eterogenee tra loro, e 1100 dipendenti circa, caratterizzati da una forte differenza di mansioni che va dai docenti agli ingegneri, dai poliziotti ai cantonieri, fino ai dipendenti degli uffici di informazione turistica o dei centri per l’impiego.

Anche solo organizzare la segnalazione delle presenze per risorse così multiformi è piuttosto complicato: non si trovano all’interno di un unico edificio delimitato dai tornelli! Senza contare che assicurare la presenza dei dipendenti sul posto di lavoro non significa necessariamente garantirne l’efficienza … È in questo contesto che si inserisce il progetto implementato con SAS? Esattamente. Noi – come gli altri enti pubblici – dobbiamo esercitare determinate funzioni attraverso un certo personale, che ha determinate caratteristiche di partenza e che non può essere aumentato, o cambiato.

Non bisogna dimenticare infatti che da qualche anno vige di fatto – per gli enti pubblici – il blocco delle assunzioni, condizione che non ci consente di intervenire neanche in caso di turnover. La nostra sfida dunque è quella di raggiungere l’efficienza partendo da una base sulla quale non è possibile agire se non attraverso la formazione e la corretta gestione dei processi. Il nostro organico, inoltre, si è ampliato e ristretto negli ultimi anni sulla base delle deleghe che la Regione ci ha dato o tolto, e la dirigenza si è spesso tro-

“ Il progetto si è trasformato in uno strumento che ci ha consentito di coinvolgere i collaboratori a tutti livelli rendendoli artefici del cambiamento dell’ente in una logica di miglioramento dell’efficienza globale. ”

vata ad affrontare temi eterogenei, senza averne da subito la necessaria competenza.

Come si colloca il progetto all’interno dell’ente e in relazione agli obiettivi del Ministero?

In prima battuta il progetto era nato come “cruscotto direzionale” per un utilizzo interno all’ente, in un’ottica di migliore organizzazione delle risorse umane.

Successivamente, però, siamo stati scelti dal Ministero come una delle realtà che avrebbero collaborato al monitoraggio dei dati sulla Funzione Pubblica, in virtù della tipologia di aggregazioni di dati che il Ministero richiedeva, diversa da quella cui erano abituate le amministrazioni. Noi disponevamo infatti di un sistema che ci permetteva già di integrare informazioni provenienti da banche dati diverse, mentre alcuni enti non avevano neanche la percezione del potenziale di questi dati.

Con il valore aggiunto che ha acquisito, entrando all’interno delle attività ministeriali, il progetto ha ripreso vigore: dall’analisi dei dati utilizzata come strumento di controllo a studio delle informazioni per la gestione quotidiana del lavoro.

Qual era l’esigenza della Provincia di Brescia?

L’esigenza principale era quella di disporre di dati che ci fornissero una visione complessiva del personale dell’ente in relazione al dimensionamento, agli stipendi e alle presenze con la possibili-

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È stato scelta la soluzione SAS HCM (Human Capital Management), dedicato all’Area delle Risorse Umane, web-based per la distribuzione delle informazioni, il consolidamento e certificazione dei dati disponibili e le analisi multidimensionali ad oggi disponibili su anagrafica giuridica ed eventi gestionali, dimensionamento dell’organico, contabilità del personale e assenze.

tà di entrare nel dettaglio di assunzioni, cessazioni, progressioni, incrementi retributivi, part-time, lavoro straordinario, secondo parametri di consultazione temporale, per settore/servizio, profilo professionale, categoria giuridica, sesso, età, anni di servizio.

Occorreva quindi uno strumento trasversale a tutte le soluzioni informatiche in uso nell’ente. Gli obiettivi del progetto si sono ampliati nel corso del tempo, a beneficio dell’intero processo

In che modo viene coinvolto il personale della Provincia all’interno del processo di modernizzazione?

Lo strumento di cui disponiamo viene utilizzato quotidianamente dagli operatori per l’immissione e l’analisi dei dati, e in tal modo tutti coloro che vi lavorano contribuiscono al miglioramento dell’efficienza dell’ente.

Ad esempio i funzionari, che si occupano dell’elaborazione paghe o degli immobili, sono essi stessi fruitori di questi dati, che utilizzano per assumere decisioni o elaborare proposte che verranno valutate per mettere in atto nuove stra-

Questo progetto ci consente di disporre di dati che sono in grado di lanciare importanti campanelli d’allarme e metterci nelle condizioni di agire per recuperare motivazione ed efficienza. di rinnovamento e organizzazione della Provincia di Brescia.

Nato per supportare i dirigenti nel processo decisionale e nell’analisi dei comportamenti anomali per ottimizzare al meglio le risorse disponibili, il progetto si è trasformato in uno strumento che ci ha consentito di coinvolgere i collaboratori a tutti i livelli rendendoli artefici del cambiamento dell’ente in una logica di miglioramento dell’efficienza globale.

Che tipo di soluzione è stata scelta?

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tegie. Inizialmente abbiamo riscontrato qualche resistenza, poiché i dati sono un patrimonio e costituiscono anche una possibile “leva di potere”. Ma siamo riusciti progressivamente a far vivere questo strumento come un’innovazione che avrebbe facilitato l’attività lavorativa di tutti, una vera e propria agevolazione che – grazie all’attività quotidiana – avrebbe eliminato il problema delle urgenze, consentendo a tutti di avere più tempo per pensare all’organizzazione del lavoro e di sentirsi parte di una

strategia di valorizzazione delle risorse stesse, oltre che dell’ente.

Pensa che gli obiettivi siano stati raggiunti?

I nostri obiettivi sono molto ambiziosi e potremo fare una valutazione complessiva tra qualche mese, visto che abbiamo iniziato di recente a utilizzare questi nuovi strumenti. Di certo, però, questo progetto ci consente di disporre di dati che sono in grado di lanciare importanti campanelli d’allarme e metterci nelle condizioni di agire per recuperare motivazione ed efficienza. Il picco delle malattie, dei permessi e delle aspettative, infatti, costituisce un importante indicatore per verificare qual è il clima di lavoro e il livello di motivazione interna. E su questa base possono assumersi decisioni organizzative. Non bisogna mai dimenticare infatti che non tutte le assenze – spesso messe indiscriminatamente sotto i riflettori – sono indice di scarsa efficienza. La Provincia di Brescia, ad esempio, è costituita da personale piuttosto giovane e da una elevata presenza femminile: di conseguenza sono molto alte le assenze per maternità e congedi parentali, anche in virtù di corrette politiche volte ad agevolare le donne nel mondo del lavoro.

A chi giova di più il processo di rinnovamento della pa?

Ai cittadini, naturalmente, anche se l’ente efficiente non viene vissuto come “virtuoso”: il cittadino infatti ritiene che l’efficienza sia un dovere della pubblica amministrazione, soprattutto oggi che l’attenzione su certi temi è molto più alta.

Come si inquadra questo progetto all’interno del piano industriale della pubblica amministrazione?

All’interno del tema dell’innovazione, che nel nostro caso impatta sull’attività quotidiana dei dipendenti dell’ente.

Non solo, rientra anche tra gli obiettivi di digitalizzazione e dematerializzazione, aspetto sul quale abbiamo lavorato su diversi fronti, anche puntando alla fruizione online dei percorsi formativi.

Più in generale invece rientra nella ricerca di maggiore efficienza che si raggiunge analizzando al meglio i dati e monitorando in profondità la struttura. ◆

RICAVI RECORD per SAS 2,26 MILIARDI di DOLLARI nel 2008 Acquisiti 2600 nuovi clienti grazie alle soluzioni anti recessione “Abbiamo raggiunto il nostro trentatreesimo anno di crescita del fatturato, nel peggiore scenario economico che possiamo ricordare. Questa crescita è la diretta conseguenza del fatto che siamo una solida azienda a capitale privato, libera di investire in relazioni a lungo termine, sia con i nostri clienti sia con i nostri dipendenti.” Lo ha dichiarato Jim Goodnight, CEO di SAS in occasione della comunicazione alla stampa dei dati di bilancio 2008 che hanno registrato per l’esercizio appena conclusosi risultati record: un giro d’affari di 2,26 miliardi di dollari con un incremento del 5,1% rispetto al 2007.

Lo sviluppo più importante ha riguardato gli ambiti degli analytics, del data mining e di tutte le soluzioni che aiutano le organizzazioni a fidelizzare i clienti acquisiti e a conquistarne di nuovi, a gestire il rischio e a ottimizzare i processi aziendali.

“In tempi duri, infatti, le aziende puntano a ottimizzare le proprie attività” ha affermato Goodnight.

AUMENTATA LA RICHIESTA DI BUSINESS SOLUTION CHE PORTANO PROFITTI

Spinti dal difficile scenario economico, le aziende si rivolgono alle soluzioni di business analytics di SAS per ottenere – a partire dall’enorme volumi di dati presenti in azienda – informazioni utili a generare e salvaguardare i profitti. Nel 2008 si è registrata una crescita del 28% sulle vendite di soluzioni di risk mana-

gement e del 18% di quelle di ottimizzazione. Anche le soluzioni per mercati verticali, guidate da Energy e utilities, hanno registrato un incremento del 27%, mentre il settore finance (banche e assicurazioni) ha visto una crescita del 15%.

I ricavi totali dalla vendita di analytics, data mining e forecasting sono aumentati di oltre il 15%.

UNO SVILUPPO MONDIALE Come negli anni precedenti, la crescita dei ricavi SAS è stata omogenea in tutto il mondo. Gi Stati Uniti hanno pesato per il 43%; l’EMEA (Europa, Medio Oriente e Africa) per li 45% l’area Asia-Pacifico per il 12%.

Particolarmente significativi gli alti tassi di crescita nei mercati emergenti: 25% in America Latina, 20% in India e più del 15% nei principali Paesi dell’Europa dell’Est. SAS ha reinvestito il 22% dei ricavi 2008 in Ricerca & Sviluppo e ha chiuso l’anno con 11.019 dipendenti (3,5% in più rispetto al 2007).

Per la dodicesima volta SAS è stata posizionata nelle liste delle 100 migliori aziende per cui lavorare in America, stilata dal magazine Fortune (quest’anno al n° 20), ed è stata indicata come una delle organizzazioni più attente ai temi della salute, dell’infanzia e dell’equilibrio tra impegno lavorativo e vita privata. ◆

E la crescita continua…

• Incrementi a due cifre nella vendita di soluzioni di data integration e data quality, in particolare nei settori farmaceutico e pubblico.

• I mercati sanitari e della formazione hanno aumentato di oltre il 20% le richieste di tecnologie analitiche.

• Per le soluzioni di business intelligence l’incremento a due cifre ha riguardato in particolare i settori pubblico, retail e farmaceutico.

• Nel settore assicurativo si è registrato un aumento del 50% nella richiesta di soluzioni di customer intelligence.

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SCENARI E MERCATI

Gestione economica sostenib dalla rendicontazione all’ottim delle performance di impresa di Paola Fiore, Sustainability Management & Communications Specialist ETICA@AMBIENTE Sustainability Management & Communications Consulting Ciascuna delle tre dimensioni della Sostenibilità può avere ripercussioni positive sull’agire imprenditoriale.

La sostenibilità economica può contribuire a generare maggiore reddito, profitti e lavoro; quella sociale a garantire migliori condizioni di benessere e a distribuire più equamente opportunità di crescita; quella ambientale a salvaguardare le risorse naturali e la possibilità di reazione dell’ecosistema ad assorbire gli impatti negativi.

La rendicontazione di Sostenibilità e le metodologie utilizzate per creare sistemi di rendicontazione sostenibile sono in continua evoluzione.

Quale contributo può fornire l’impresa allo Sviluppo Sostenibile?

Cosa offre lo Sviluppo Sostenibile alle strategie aziendali?

In un numero sempre crescente d’iniziative pubbliche, progetti di ricerca e sviluppo, attività industriali e commerciali si richiede all’impresa di soddisfare al tempo stesso requisiti di sostenibilità economica, ambientale e sociale.

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Il modello del Global Reporting Initiative, Sustainability Reporting Guidelines (GRI-G3) è lo standard volontario più usato nella rendicontazione e redazione di rapporti di Sostenibilità.

Oggi, le aree di maggiore rilevanza per l’impresa, al fine della creazione di sistemi di rendicontazione di Sostenibilità e l’utilizzo di tali strumenti, sono il ‘Cap & Trade Risk’, ovvero il sistema europeo di scambio delle quote d’emissione di gas serra (soprattutto di anidride carbonica CO2), il ‘Carbon Footprint Mo-

delling’, ossia il calcolo dell’Impronta Emissiva e il ‘Green Ict’, vale a dire la riduzione e l’ottimizzazione dei consumi energetici dei datacenter.

CAP & TRADE RISK Quale interconnessione esiste tra il cambiamento climatico e le politiche energetiche a livello municipale, regionale, nazionale, europeo e internazionale?

Rispondere a questa domanda è oggi di fondamentale importanza per l’impresa che voglia essere socialmente responsabile e sappia portarsi avanti rispetto alle scelte della concorrenza, agli andamenti del mercato e alle normative cogenti in materia, sempre più stringenti per l’industria. Tra i tre meccanismi flessibili previsti dal Protocollo di Kyoto, in vigore dal 16 febbraio 2005, vi è l’Emission Trading (ET). Prevedere un sistema aziendale d’organizzazione, gestione, misurazione e controllo del rischio legato allo scambio delle quote di carbonio non è soltanto vitale per l’impresa in termini economici e finanziari, ma è soprattutto una questione di scelte strategiche da integrare correttamente nella gestione complessiva d’impresa.

Tale scelta di medio lungo periodo met-

bile: mizzazione a te l’impresa al riparo dal pagamento di possibili penali di rilevante entità, dall’impossibilità di vedere approvato il proprio bilancio annuale sulle quote d’emissione da società di revisione indipendenti, dal rischio di non riuscire a saldare entro fine aprile dell’anno successivo l’ammontare delle proprie quote assegnate, in riferimento ai target d’emissione previsti dal Piano di Allocazione Nazionale (PAN), e dal non potere scambiare le quote mediante accordi bilaterali o in appositi mercati non regolamentati tipo ‘over the counter’ o regolamentati tipo ‘borse dei fumi’.

CARBON FOOTPRINT MODELLING Ogni settore produttivo, escluse le imprese così dette ‘virtuali’, causa impatti ambientali.

Oggi, grazie a modelli di calcolo dell’Impronta Emissiva (Carbon Footprint Modelling) è possibile calcolare la quantità totale di gas serra prodotta durante un’attività antropica.

Il concetto dell’Impronta Emissiva deriva da quello più generale d’Impronta Ecologica, metodo di calcolo utilizzato per valutare la sostenibilità ambientale dei consumi di un individuo, famiglia,

città, regione, paese o dell’intera umanità e la cui analisi è resa possibile da un metodo contabile basato sulla quantità di ecosistemi consumati, misurata in ettari di superficie ecologica.

L’impronta emissiva (carbon footprint) d’un uomo (si misura anche quella di un’impresa, organizzazione o paese) è uguale alla somma di tutte le emissioni di CO2 equivalente prodotte dalle sue attività in un tempo dato solitamente pari all’anno; la carbon footprint si esprime in genere in tonnellate equivalenti di CO2, ma può anche esprimersi in chilogrammi di carbonio e chilogrammi di CO2. Partendo dalla quantità di carburante consumata in automobile, motorino, treno o aereo è possibile per esempio calcolare le emissioni dei gas serra corrispondenti rilasciati in atmosfera, vale a dire vapore acqueo, ozono,

anidride carbonica, protossido di azoto, clorofluorocarburi e metano.

La carbon footprint può esprimersi anche in termini d’area: è possibile calcolare l’impatto ambientale di tutta la CO2 emessa per capire come può esse-

Quanto incide la sostenibilità sullo sviluppo imprenditoriale?

L’evoluzione dei sistemi di rendicontazione sostenibile per generare reddito, profitto e lavoro. re efficacemente smaltita, calcolando i flussi di carbonio in ingresso e uscita dai diversi comparti del ciclo produttivo e analizzare il peso delle singole componenti di processo per verificare lo stato d’equilibrio grazie all’utilizzo di modelli matematici di calcolo.

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Quale interconnessione esiste tra il cambiamento climatico e le politiche energetiche a livello municipale, regionale, nazionale, europeo e internazionale?

Tali modelli sono in continua evoluzione per qualità dei dati prodotti e metodologia utilizzata; dal 2004 opera il Global Footprint Network, organismo internazionale di ricerca su tale metodo d’analisi.

GREEN ICT I temi della salvaguardia ambientale, del cambiamento climatico e dell’efficienza energetica influenzano sempre più da vicino in modo diretto e indiretto anche la gestione e la governance dei Sistemi Informativi e del green computing.

Cresce l’influenza di nuove leggi a livello locale e internazionale, così come il ruolo degli stakeholder in riferimento al tema del rispetto dell’ambiente e le tendenze del green marketing a questo

correlate. La tecnologia del settore Ict può essere utilizzata per combattere il riscaldamento globale.

Il Green Ict può tendere alla riduzione delle emissioni di CO2 fondamentalmente mediante due approcci: riducendo i consumi di comparto, responsabili di circa il 2% delle emissioni globali, e sviluppando nuove tecnologie per consumare meno CO2 (minori spostamenti, meno CO2). Su 100 wattora assorbiti da un server, per esempio, 40 wattora sono per raffreddamento e alimentazione, 42 wattora per periferiche e accessori, 18 wattora per il processore.

Oggi il ciclo di vita di un server dura il 10-12% soltanto delle sue effettive potenzialità e il 40% dell’energia assorbita dai datacenter è spesa per raffreddare

sale e macchinari.

Vi è poi il problema della dissipazione di calore, poiché all’aumentare della potenza dei nuovi sever, aumenta il calore prodotto e la richiesta energetica di raffreddamento. Al momento, la risposta migliore per aumentare l’efficienza energetica dei sistemi informativi sta nel produrre datacenter più efficienti (soprattutto in riferimento agli aspetti di riscaldamento, ventilazione e condizionamento), nella misurazione continua e nel risparmio dei consumi energetici, nell’ottimizzazione delle infrastrutture mediante tecniche d’isolamento e illuminazione e nella delocalizzazione ad alte quote o in paesi nordici, dove le temperature sono più fresche e riducono i consumi di ventilazione. ◆

protagonisti

Grandi Salumifici Italiani, vendite mirate con SAS Grandi Salumifici Italiani, protagonista dell’industria alimentare italiana e leader del mercato nazionale dei salumi, utilizzerà SAS per ottimizzare e velocizzare il processo di pianificazione commerciale e definire in maniera accurata il budget e le previsioni di vendita. Il progetto, sviluppato mediante le soluzioni SAS Forecast Server e SAS Financial Management, permetterà da un parte di velocizzare i processi di pianificazione delle vendite e effettuare previsioni sulla base dello storico e degli eventi, dall’altra di effettuare la definizione annuale del budget e delle strategie di produzione relative alle stime del trimestre successivo. “Con il software SAS la previsione è diventata una procedura standard e ha spinto le persone a responsabilizzarsi e a rispettare maggiormente i tempi – ha dichiarato Armentano Raco, Direttore Trade Marketing di Grandi Salumifici Italiani. - Si è inoltre ridotto il margine di errore: chi deve fare stime ha disponibili tutte le informazioni utili aggiornate in tempo reale. Queste funzionalità ci consentono di risparmiare tempo e lavorare meglio”.

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SCENARI E MERCATI

Migliorare le prestazioni aziendali.

I consigli dell’esperto Perché è così difficile metodologie già esidi Gary Cokins, Global Product gestire un’azienda? stenti.

Marketing Manager - SAS Perché è complicato Se dovessi definirla portarla fuori dalla con una metafora direi tempesta della crisi che consiste nel sosticome sta succedendo tuire gli ingranaggi di in questi mesi? Gary un’azienda con nuove Cokins, uno dei più rotelle al titanio, in affermati esperti di modo che il motore Performance Managiri più velocemente e gement al mondo una duri più a lungo”. risposta ce l’ha, ed è Fuor di metafora, l’inmolto semplice: “per terpretazione in chiaguidare una macchive attuale del Perforna bisogna azionare mance Management almeno tre strumenti consiste nell’integradiversi: l’acceleratore, zione di metodologie il volante e il freno”, multiple in un unico spiega, “solo coordinando l’azione dei schema in cui la business intelligence, tre si riesce, ad esempio, a condurre la e in particolare la business analytics, macchina su per una strada di montagna. Ma in una grande azienda non esiste nessuno che possa governare tutti gli strumenti contemporaneamente: ciascun manager ha il suo, quindi non solo deve saperlo usare, ma deve anche coordinarsi con gli altri dirigenti e con i propri uomini. Solo così, con un grande sforzo coordinato, si può guidare un’azienda”.

Se questo è il segreto del successo, le difficoltà per metterlo in pratica sono sotto gli occhi di tutti. Uno studio statunitense afferma che ben nove aziende su dieci falliscono nell’implementare la propria strategia; “e il motivo più comune”, prosegue Cokins, “è che nemmeno gli impiegati capiscono quale sia; e se non ci riescono loro, come può farlo un potenziale cliente?”.

Secondo Cokins, il Performance Management è la risposta a questi problemi: è qualcosa che coinvolge l’azienda a tutti i livelli e in tutte le funzioni, non è solo un insieme di dashboard, scorecard e Key Perfomance Indicators (KPI), non vuol dire solo allocazione delle risorse strategiche. Comprende tutto questo e molto di più. “Non è una nuova metodologia”, dice ancora Cokins, “piuttosto una versione moderna e più globale di

Il Performance Management funziona se le linee guida sono diffuse e comprese a tutti i livelli aziendali e se la Business Intelligence viene usata effettivamente in tutto il suo potenziale, che oggi supera perfino la dimensione predittiva e arriva all’ottimizzazione spinta delle risorse.

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SCENARI E MERCATI Le soluzioni di Business Analytics rappresentano la corteccia cerebrale, la parte del cervello che governa il pensiero e le analisi. giocano un ruolo fondamentale anche se non l’unico: “un incapace che ha a disposizione un software rimane sempre un incapace”, sentenzia Cokins, “ma un buon sistema di business intelligence è un potente facilitatore dell’applicazione delle strategie aziendali”.

Nella visione di Cokins, infatti, le scorecard e gli altri strumenti sono visti più come uno strumento sociale che uno strumento tecnologico, e i KPI sono un modo per coinvolgere colleghi e dipendenti dell’azienda nelle strategie comuni. Insomma, gli indici sono un mezzo per diffondere una cultura aziendale orientata alla comprensione e all’esecuzione delle strategie, e non una serie di numeri su cui fissarsi in modo inutilmente ossessivo.

Capovolgere il paradigma Per troppo tempo nelle aziende si è pensato che la soddisfazione degli azionisti fosse l’obiettivo da raggiungere.

“Bisogna invece partire dalla comprensione delle strategie e dalla condivisione”, dice ancora Cokins, “questo porta al miglioramento dei processi interni, che a sua volta porta al raggiungimento dei risultati finanziari, e in ultima analisi alla soddisfazione degli azionisti. Così quest’ultima non è l’obiettivo da ottenere, ma il risultato finale di un circolo virtuoso in cui il software di business intelligence è uno strumento”.

Secondo l’analisi di Cokins, una delle domande più importanti che i manager dovrebbero porsi è: “Come sono le mie prestazioni riguardo le cose che contano per la mia azienda?”.

Le Strategy Map e le Scorecard permettono di rispondere a questa domanda, e non solo per i top manager, ma per tutta la catena decisionale dell’organizzazione (sia essa un’impresa sia un Ente

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della Pubblica Amministrazione). “Se le scorecard sono introdotte come strumento di controllo possono essere viste con timore e scetticismo all’interno dell’organizzazione”, dice Cokins, “invece dovrebbero essere applicate come uno strumento destinato a migliorare il lavoro e le prestazioni di tutti”. Anche la definizione dei KPI è importante per partire bene e far sì che il Performance Management sia uno strumento utile e non un fastidioso fardello: i KPI strategici devono rigorosamente derivare dalla strategy Map e devono essere pochi (non per nulla si chiamano “chiave”) e la loro misurazione deve avvenire con una frequenza appropriata (trimestrale, mensile, anche giornaliera) ma non in tempo reale. Se sono troppi e rilevati troppo frequentemente diventano semplici PI (Performance Indicator) e perdono il loro potenziale.

Il modo più efficiente per individuare quali sono gli indicatori effettivamente chiave per il successo della strategia aziendale è quello di farsi supportare da metodologie analitiche che permettano di scoprire le correlazioni esistenti, anche dal punto di vista temporale, tra i diversi indicatori.

Si ipotizzi ad esempio una situazione in cui si ritiene che: • un incremento del 30% del “Numero di contratti stipulati” comporti direttamente un aumento del 10% del fatturato • un incremento del 5% del “Numero di ore di lavoro straordinario” comporti direttamente un aumento del 5% del fatturato.

L’analisi delle relazioni può dimostrare che l’aumento contemporaneo del numero di contratti stipulati e del numero di ore di lavoro straordinario può avere un effetto che può essere di molto superiore o di molto inferiore alla somma dei due aumenti di fatturato (ad esempio perché i due fattori combinati portano alla ricerca di clienti che presentano

maggiori tassi di recesso dal contratto).

Queste metodologie di Predictive Performance Management garantiscono importanti vantaggi competitivi alle organizzazioni che le adottano.

Il vecchio budget è morto Il modo di stare in azienda è cambiato radicalmente negli ultimi anni. “Al contrario dei nostri genitori”, dice Cokins, “che restavano indisturbati nella stessa azienda per 30 anni, senza sentirsi quasi mai misurati, oggi non abbiamo un posto per nasconderci: le nostre prestazioni sono misurate quotidianamente”. In effetti, una volta, per prendere una decisione importante si facevano riunioni, passavano giorni; oggi spesso si decide nel corso di una telefonata o di una conference call, in pochi minuti.

Non solo, molti manager sono obbligati a prendere decisioni con la stessa rapidità dei loro capi. Una delle conseguenze di questo nuovo modo di governare l’impresa è l’obsolescenza improvvisa dei metodi e dei sistemi di budgeting e contabilità. “Oggi non serve capire solo quanto ho speso”, spiega Cokins, “bisogna sapere anche come sono stati spesi i soldi.

Il metodo contabile tradizionale, che si basa su valori medi divisi per macrovoci (personale, materie prime etc.) non è più attuale. E’ un po’ come se, a cena con amici, io prendessi solo un’insalata mentre gli altri ordinano caviale e champagne. Poi, all’arrivo del conto, qualcuno propone di fare alla romana.

Non sarebbe corretto, vero?”. La risposta a questa eccessiva approssimazione (che funzionava fino a qualche anno fa, quando la pressione competitiva non era così forte) è il metodo Activity Based Cost (ABC), un modo per tenere traccia realmente dei costi e per capire quanto pesano su ciascun prodotto/servizio oppure per ciascun cliente.

Con il metodo ABC, che è possibile implementare solo con sistemi di Business Intelligence, si “scoprono” molte cose utili a migliorare le prestazioni dell’organizzazione; si può capire, ad esempio, quali tipi di clienti portano profitto all’azienda e quali no, per investire soprattutto sui primi ed evitare sprechi inutili (soprattutto in tempi di crisi come questo). Studi empirici hanno infatti dimostrato come in ogni azienda esista un 20% di clienti che “distrugge” il 400%

dei profitti e che, fortunatamente, ne esiste un altro 20% che genera addirittura un profitto del 500% superiore a quello che viene registrato in bilancio.

Ed ecco che affiora l’ultimo dei “consigli” di Cokins: “una delle chiavi per il successo è la collaborazione tra il CFO e il CMO, il primo deve poter aiutare i reparti marketing e vendite a individuare i clienti migliori, per spendere al meglio le risorse che in tempi come questi sono quanto mai preziose”.

Un unico quadro complessivo Il metodo ABC oggi fa un passo ulteriore, diventa Activity Based Planning (ABP), un processo che richiede capacità di analisi e che è di tipo predittivo, non si limita ad esaminare il passato.

In un processo di budgeting integrato e moderno, si utilizza l’ABP per analizzare le spese ricorrenti e si valutano le Strategy Map per stimare le spese non ricorrenti (che sono quasi sempre legate ai progetti).

Ecco che quindi la strategia, la base del Performance Management, entra anche nell’attività di budgeting, chiudendo il cerchio di un modo efficace di gestire le organizzazioni.“Molte aziende affogano nei dati”, conclude Cokins, “ma muoiono di sete di informazioni.”

Oggi, però, tramite la Business Intelligence, e in particolare gli analytics, il Performance Management può dare importanti risposte circa il comportamento passato dell’azienda ma anche prevedere il futuro”. In questo percorso i sistemi ERP e quelli transazionali non possono essere di supporto, essi infatti sono perfetti per gestire il day-by-day delle organizzazioni, all’interno delle aziende rappresentano quello che nel cervello umano viene chiamato il cervello rettile, indispensabile per i processi respiratori e digestivi.

Le soluzioni di Business Analytics rappresentano invece la corteccia cerebrale, la parte del cervello che governa il pensiero e le analisi. Insomma, il percorso evolutivo è chiaro: dai dati, alle informazioni; dalla conoscenza all’intelligenza, dal “che cosa è successo”, al “perché è successo” fino al “che cosa succederà”.

Grazie alla Business Analytics, è possibile passare dai modelli descrittivi a quelli predittivi, per arrivare all’ottimizzazione, la parola chiave di questo difficile periodo di mercato. ◆

Il Performance Management aiuta nel passare da una strategia “reattiva” ad una “attiva”: le aziende, oggi più che mai, non possono permettersi di reagire a fronte dei segnali ricevuti dal mercato ma piuttosto devono agire, addirittura preventivamente, per poter anticipare i fenomeni e porre le giuste azioni correttive ai loro piani di business. itasascom 2/2009 13

SCENARI E MERCATI

Meno rischi, più competitività

Il 56% delle principali compagnie assicurative mondiali indica come priorità la disponibilità di una piattaforma dedicata alla raccolta, al trattamento e all’analisi delle informazioni relative al rischio.

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Nuove strategie per la gestione del rischio assicurativo fra scenari di crisi e conformità al Solvency II SAS Insurance Intelligence Architecture, la risposta più completa alle problematiche emergenti del risk management.

di Anselmo Marmonti - SAS Se c’è un tema all’ordine del giorno nell’attuale contesto di crisi finanziaria è proprio la gestione del rischio. E non è un caso che, secondo una recente indagine promossa da SAS e realizzata dalla società di ricerca Economist Intelligence Unit, il 56% delle principali compagnie assicurative mondiali indica come priorità la disponibilità di una piattaforma dedicata alla raccolta, al processamento e all’analisi delle informazioni relative al rischio. D’altro canto, la direttiva Solvency II, che estende al settore assicurativo un quadro regolativo analogo come impostazione a quello di Basilea II già in vigore per il mercato bancario, impone alle compagnie di assicurazione l’adozione di strategie coerenti e di adeguate politiche di mitigazione nei confronti dei rischi.

REAGIRE POSITIVAMENTE ALL’ONDA LUNGA DELLA CRISI Per altro, la turbolenza che caratterizza il contesto economico internazionale, e non solo in ambito finanziario, spinge le aziende assicurative a porre una crescente attenzione all’efficientamento dei processi nella gestione del rischio, allo scopo di acquisire competitività e di reagire positivamente all’onda lunga della crisi. Posto che il core business delle assicurazioni è proprio quello di acquisire nuovi rischi, di valutarli e di stabilirne il prezzo, la corretta valutazione del rischio diventa un fattore chiave per migliorare la profittabilità del business e acquisire un vantaggio competitivo durevole

DAL RISK MANAGEMENT ALLA PIANIFICAZIONE In questo quadro, il risk manager avrà il compito mission critical di acquisire una quantità crescente di informazioni, di sottoporle a valutazione con tecniche analitiche e predittive, di effettuare simulazioni e stress test e di comunicare tempestivamente i risultati delle analisi alla funzione Pianificazione e Controllo.

Perché la necessità di maggiore efficienza e gli effetti di Solvency II non impatteranno solo sulla funzione di risk management: si parlerà sempre più spesso di interazione fra gli analisti del rischio e i responsabili della pianificazione, che dovranno unire i loro sforzi per monitorare le dinamiche del business e intraprendere le azioni necessarie per guidare efficacemente la sua crescita.

Un framework allineato alle dinamiche emergenti Proprio per rispondere alle esigenze strategiche e operative di un settore in piena evoluzione è stata recentemente presentata SAS Insurance Intelligence Architecture, che, incentrata su un data model aggiornato e allineata alle dinamiche emergenti del comparto assicurativo, si propone come un framework integrato a supporto delle analisi di rischio e le stime risk-based del capitale. Si tratta di un framework, parte della soluzione Risk Management for Insurance, che, attraverso funzioni di data management e data quality, favorisce l’acquisizione, la raccolta e

la validazione dei dati dalle fonti alimentanti, organizzandoli secondo modelli appropriati e calibrati sulle necessità delle singole compagnie o secondo logiche di gruppo. E permette l’integrazione di ambienti di calcolo per la misurazione e la gestione dei parametri di rischio (come l’underwriting risk) e moduli di ottimizzazione per la replica dei portafogli delle passività disponibili nella soluzione Risk Management for Insurance.

UNO STRUMENTO DI INTELLIGENCE PER OTTIMIZZARE LE ANALISI DI RISCHIO SAS Insurance Intelligence Architecture si configura così come un vero e proprio strumento di intelligence a disposizione delle compagnie assicurative per organizzare la base dati e per misurare, analizzare e gestire le diverse tipologie di rischio, sia esso assuntivo, operativo, di credito o di mercato. E questo nell’ambito di una architettura disegnata per ottimizzare le attività di laboratorio e di messa in produzione secondo i requisiti di trasparenza e di tracciabilità imposti dagli enti di regolazione. ◆

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SOLUZIONI E TECNOLOGIE

La tecnologia che abilita il business

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di Keith Collins, Senior Vice President e Chief Technology Officer - SAS

Un’avvertenza preliminare

L’intera organizzazione SAS dedicata alla R&S lavora con un unico intento: quello di offrire un valore aggiunto al cliente. Detto questo, il percorso è già tracciato: privilegiamo i progetti capaci di arrecare reali benefici in termini di business. Nello sviluppo, teniamo ovviamente conto delle tecnologie emergenti, ma sempre bilanciando la volontà di sfruttare le novità tecnologiche con l’impegno a soddisfare le esigenze dei clienti.

Qual’è la visione di SAS sui bisogni del mercato e sulle tecnologie emergenti?

Quali driver guidano la ricerca di nuove soluzioni?

Un percorso negli scenari tecnologici prossimi venturi in compagnia di Keith Collins, Senior Vice President e Chief Technology Officer di SAS.

cerca su cui siamo attualmente impegnati. L’integrazione in tempo reale di testi non strutturati, che sono larga parte del patrimonio informativo dell’azienda e offrono una visione insostituibile in alcuni campi particolari. Sviluppo di tecniche sempre più evolute nel forecasting e nella modellizzazione predittiva, in particolare per il settore retail (stagionalità) e finanziario (risk analysis, pilastro di Basilea II), negli algoritmi di ottimizzazione (ad esempio per la supply chain) e nei metodi di data mining applicati alla gestione delle campagne di marketing.

Business Intelligence in mobilità

SAS: la nuova versione

La nuova versione si caratterizza per un’aderenza ancora più spinta alle specifiche peculiarità dei singoli comparti economici, le cui problematiche ben conosciamo grazie ai proficui rapporti di partnership con i clienti. Per citare solo un esempio, nella prevenzione delle frodi relative alle carte di credito abbiamo lavorato in stretto contatto con Hsbc Holdings, una delle maggiori aziende internazionali di servizi bancari e finanziari.

Analytics e tecniche predittive

Cito solo alcuni dei numerosi filoni di ri-

La fruibilità delle nostre soluzioni anche sui terminali mobili è un obiettivo che stiamo attentamente valutando. C’è però una questione di fondo. Trasferire le applicazioni così come sono, considerando la crescente potenza dei terminali, oppure sviluppare versioni ritagliate sulle caratteristiche delle piattaforme mobili? In più, manca una vera e propria standardizzazione e proliferano le tecnologie proprietarie.

Collaboration e BI

La collaborazione è una richiesta sempre più pressante espressa dal mercato. La maggior parte delle soluzioni SAS dispone già di un “collaboration framework”, ma non è ancora chiaro quale tipo di framework è destinato a imporsi come standard, Web 2.0, wiki, Sharepoint o quant’altro. Su questo fronte, siamo impegnati a implementare nodi di collabora-

zione nel workflow delle nostre soluzioni e soprattutto a offrire risposte convincenti per il vero problema causato dall’aumento esponenziale dei dati, cioè dove e come trovare le informazioni che servono.

BI distribuita

La tendenza a rendere la BI direttamente fruibile all’utente finale è sicuramente molto diffusa, anche per merito di SAS che in questo campo ha svolto la funzione di apripista. Attualmente, ogni processo SAS può essere incapsulato ed esposto come Web service, ma il vero problema è quello di stabilire il giusto livello di delega decisionale. Quando, ad esempio, l’applicazione di fraud detection rileva un possibile utilizzo fraudolento, il processo decisionale deve coinvolgere più livelli, perché bloccare l’operazione di un cliente importante non è senza conseguenze.

La questione allora non è semplicemente quella di spostare la BI fino all’ultimo punto di contatto con il cliente.

Info delivery e mash-up

La distribuzione delle informazioni attraverso il reperimento e l’inclusione dinamica di contenuti provenienti da fonti diverse è un tema oggi molto popolare. È una modalità sicuramente innovativa, ma anche foriera di rischi per i clienti, soprattutto quando le applicazioni manipolano flussi di informazioni critiche.

Chi è il proprietario delle informazioni e chi il garante della loro validità? E chi si occupa di manutenere l’applicazione nel tempo? ◆

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SOLUZIONI E TECNOLOGIE

Dal data quality, più valore alla BI Data integration come apparato circolatorio che trasporta il flusso sanguigno delle informazioni in tutte le ramificazioni del corpo aziendale. E data quality come riserva di anticorpi destinati a proteggere il flusso vitale dalle minacce interne ed esterne. È la metafora che meglio sintetizza con la forza dell’immagine i temi emersi nel recente convegno dedicato da SAS alla data quality. Un convegno che, a sottolineare i tradizionali legami di SAS con l’università e la ricerca, ha visto operatori ed esponenti del mondo accademico confrontare idee ed esperienze sulle interazioni che legano la qualità dei dati con la significatività delle elaborazioni che su di essi si fondano.

Garbage in, garbage out In effetti, come avverte Walter Lanzani, Direttore Marketing di SAS, riprendendo un noto aforisma del mondo informatico, “Garbage in, garbage out”. Ovvero, tradotto molto liberamente, se nei sistemi informativi entrano rifiuti, non verranno prodotti che rifiuti. E se le soluzioni di Business Intelligence e di supporto alle decisioni ricevono dalla molteplicità delle fonti alimentanti dati imprecisi e inaffidabili, non possono che produrre risul-

tati scorretti, cioè decisioni non fondate sulla realtà dei fatti”. Da qui scaturisce la necessità di regolare e di governare in un’ottica di data quality i flussi informativi che, estratti dai database aziendali, vanno ad alimentare i sistemi gestionali e di BI: profilazione dei dati per individuare anomalie e ambiguità, applicazione di regole e modelli per le operazioni di pulizia e di deduplica, monitoraggio continuo, adozione di regole di calcolo condivise, documentazione dei processi e dei flussi.

Migliorare la qualità, diminuire i rischi Se la governance dei dati viene meno, i rischi sono destinati ad aumentare in modo esponenziale. Rischi nella formulazione di strategie inadeguate a reggere la competizione del mercato, rischi di immagine e rischi di non conformità al quadro regolativo vigente (si pensi solo a Basilea per le banche e a Solvency per le assicurazioni). Ecco perché SAS dedica un impegno così consistente, in termini di risorse e di investimenti, alle tematiche della qualità del dato, tanto da posizionarsi nel quadrante dei leader fra i produttori di strumenti di data quality nella graduatoria stilata da Gartner. Il legame

Le avanzate capacità delle soluzioni di SAS Enterprise Data Integration Server consentono: • Massima Connettività e gestione dei metadati • Bonifica ed arricchimento dei dati (Data Quality) • Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) • Data Warehouse e Business Intelligence • Migrazione e Sincronizzazione • Data Federation • Gestione dei Dati Unici di Riferimento (Master Data Management)

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tra qualità dei dati e qualità dei risultati emerge con evidenza nell’intervento di Carlo Vercellis, docente del Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano e responsabile dell’Osservatorio Business Intelligence.

Le informazioni, rese disponibili dalle tecnologie di memorizzazione e dalla connettività, sono i driver fondamentali che guidano i processi decisionali delle aziende. Le quali si rivolgono alla Business Intelligence, intesa come “insieme di modelli matematici e di metodologie di analisi che esplorano i dati per ricavare conoscenze utili ai decision maker e ai knowledge worker”, per conoscere nel dettaglio l’andamento e le prestazioni del business e ottimizzare le decisioni sotto il profilo dell’efficacia e della reattività. Anche la PA si rivolge con sempre maggiore frequenza agli strumenti di BI per migliorare la propria efficienza nell’erogazione dei servizi e per contenere i costi in un contesto di vincoli di bilancio sempre più stringenti.

Data quality, leva di competitività In questo quadro, la qualità dei dati, costantemente minacciata dall’incompletezza (valori mancanti), dal rumore di fondo (errori e valori anomali) e dall’inconsistenza (discordanze nelle codifiche di rappresentazione), diventa l’elemento cruciale su cui fa perno una BI finalizzata, come mostrano le rilevazioni dell’Osservatorio, a ottenere risultati strategici e competitivi attraverso l’ottimizzazione (marketing, logistica e produzione),

il revenue management in tempo reale, gli analytics (data mining e forecasting), l’integrazione fra dati strutturati e informazioni non strutturate. Presupposto della BI in generale, e delle tecniche analitiche e predittive in particolare (“strumenti che si affermano come driver del vero vantaggio competitivo, per attuare strategie aggressive e massimizzare i profitti rispetto ai concorrenti”), è la predisposizione di dataset costruiti secondo precise linee guida: “validazione dei dati, per individuare e rimuovere anomalie e inconsistenze; integrazione e trasformazione dei dati, per migliorare l’efficienza e l’accuratezza dei modelli; discretizzazione dei dati, per ridurre gli attributi e i record dei dataset”.

Fitness for use Per parte sua, Cinzia Cappiello, docente del Dipartimento di Elettronica e Informazione presso il Politecnico di Milano, evidenzia come la natura multidimensionale e funzionale della qualità del dato contribuisce in larga misura ad accrescere la complessità del tema. La qualità del dato può essere schematicamente definita come “fitness for use, cioè adeguatezza in rapporto al processo in cui il dato viene utilizzato”: questo implica che una qualità sufficiente a livello operativo (ad esempio, dati poco precisi sull’età del cliente) può risultare assolutamente inadeguata a livello decisionale (per rendere efficace una strategia di marketing oneto-one). D’altro canto, la consistenza dei dati (e il loro riallineamento) diventa un elemento cruciale nell’attuale contesto tec-

I principali benefici del Master Data Management sono:

nologico, incentrato sull’interconnessione, sulla multicanalità e sulla possibilità per il cliente di manipolare i propri dati di riferimento. Come risultato, la scarsa qualità dei dati si propaga, la probabilità di errore subisce un incremento esponenziale e i costi lievitano.

Quanto costa la non qualità?

Perché sono tanti, e non sempre evidenti, i costi associati alla scarsa qualità dei dati: “costi che derivano dal fallimento dei processi, dalla correzione degli errori (recupero delle informazioni mancanti, verifica dei dati, gestione delle ridondanze, riscrittura del software, data cleaning), dalla perdita di immagine, dalle opportunità mancate (si pensi solo alle conseguenze che dati imprecisi possono avere sui risultati di una campagna)”.

Per imboccare un percorso di miglioramento della qualità, l’azienda deve attuare una strategia di Data Quality Management proattiva: definire gli obiettivi di qualità, analizzare la situazione esistente (in termini di

• Vista unica a 360 gradi dei dati aziendali.

• Analisi, trasformazioni e distribuzione di dati affidabili, consistenti e accurati.

• Forte contenimento dei costi e delle risorse per potenziare la gestione dei profitti, l’efficacia delle attività di marketing e migliorare le decisioni di business.

• Valorizzazione dei propri investimenti traendo vantaggio dalla disponibilità di dati integrati e affidabili sia negli ambienti operazionali (batch), che transazionali ed analitici.

• Fornire rapide funzionalità di interrogazione, analisi e reporting richieste per il successo delle iniziative di business.

• Accesso ai molteplici sistemi sorgente e istantanee trasformazioni dei dati in informazioni utili per le analisi. sorgenti dati, processi di business e unità coinvolte), identificare cause ed effetti della scarsa qualità, valutare i costi e i benefici della qualità e attuare gli opportuni interventi di data cleaning in rapporto alle dimensioni di qualità misurate. ◆ Le principali caratteristiche di SAS Data Quality Solution sono: • Bonifica di Database e Data Warehouse utilizzando tecniche tra cui la standardizzazione, la trasformazione e la razionalizzazione dei dati.

• Profilazione dei dati per identificare dati incompleti, inaccurati o ambigui.

• Creazione di regole di business per la bonifica e qualità dei dati utilizzabili in ambiente SOA. • Pulizia in tempo reale dei dati transazionali.

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SOLUZIONI E TECNOLOGIE

Customer Experience ed Execution: da una strategia reattiva a una proattiva Massimizzare la Customer Experience Nell’attuale contesto economico, al Marketing viene spesso chiesta più produttività, con risorse uguali se non inferiori. Inoltre i fattori delineatisi negli ultimi anni non rappresentano soltanto nuove complessità, ma anche nuove opportunità di comunicazione e vendita. Secondo gli analisti del Pepper&Rogers Group, almeno il 50% delle decisioni dei consumatori avviene d’impulso: ecco perché una delle maggiori opportunità per massimizzare la customer experience è senza dubbio l’inbound marketing, inteso come capacità di indirizzare comunicazioni e offerte personalizzate in un’interazione iniziata dal cliente. È la situazione in cui il cliente manifesta in modo esplicito all’azienda le proprie esigenze e i propri bisogni. In questi casi rispondere con offerte generiche significa sprecare una preziosa opportunità e perdere credibilità. Attraverso la soluzione SAS Real Time Decision Manager è possibile attuare strategie di

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interazione, anche multicanale, sfruttando tutti gli strumenti necessari a formulare l’offerta più appropriata: dati storici (profili, preferenze, ecc.), informazioni acquisite nel corso dell’interazione (conversazioni di call center, sessioni Web, operazioni transazionali, ecc.), modelli analitici e predittivi (valore del cliente, propensione all’acquisto, probabilità di abbandono, rischio di credito, ecc.).

Inoltre l’interfaccia utente di tipo grafico permette di disegnare in modo intuitivo e interattivo il processo decisionale, portando i modelli predittivi e comportamentali direttamente sul front end. Con la possibilità di aggiornarli in tempo reale.

Nel clima attuale le aziende hanno sviluppato una maggiore propensione a misurare l’effettivo ROI dei propri investimenti in marketing. Questo ha comportato un incremento nelle soluzioni di marketing automation per rendere più efficienti anche le iniziative outbound, intese come informazioni ed eventi connessi con l’attività commerciale. SAS Campaign Management è una soluzione di marketing automation semplice e intuitiva che permette di analizzare i cam-

biamenti comportamentali dei clienti per rispondere prontamente in caso di mutate esigenze, attivando campagne di marketing action-based, determinando i migliori canali di contatto e ottimizzando le campagne che richiedono l’utilizzo degli stessi canali, ottenendo inoltre indicazioni precise sull’efficacia di una campagna, basate sulle risposte dei clienti, oltre a consolidare i risultati e produrre report.

SAS Campaign Management indirizza a clienti diversi comunicazioni mirate e differenziate, offrendo l’opportunità di disegnare, simulare ed eseguire campagne multicanale (direct mail, e-mail, telefoniche, SMS, WAP, ecc.), monitorandone l’attuazione e la validità in tempo reale.

La soluzione permette di promuovere campagne event-driven, attuate in coincidenza con un evento scatenante, come una soglia prefissata dell’indice di fidelizzazione o una data significativa per il cliente. Un approccio che fidelizza i clienti acquisiti, sfruttando opportunità di cross-selling e up-selling e massimizzando il valore della relazione.

Dalla customer experience alla execution Secondo Gartner, entro il 2012 nel 55% delle aziende le priorità dei CMO passeranno dalla costruzione creativa del marchio a finalità più quantificabili. In un contesto che vede il prodotto trasformarsi in pura commodity, il vantaggio competitivo non risiede più tanto in una politica di differenziazione del prodotto, quanto in una strategia basata sulla conoscenza approfondita del cliente, che ne ricostruisca un profilo psicografico oltre che demografico, e su una segmentazione basata sui desiderata del cliente.

Riveste quindi un ruolo fondamentale la connessione tra la customer experience e la effettiva execution, vista come insieme di attività per coniugare sales plan e marketing plan, ottimizzare l’uso dei canali, dei contatti e dei budget per le campagne, e per massimizzare l’efficacia dei call center, dei siti web e dei promotori proponendo la Next Best Action.

Gli ambienti multicanale di ultima generazione rivestono un ruolo fondamentale in questa evoluzione: le interazioni online sono sempre più numerose e significative e rappresentano una fonte sempre più rilevante per la conoscenza del cliente e dei suoi pattern comportamentali. I

nuovi canali necessitano di sistemi di rilevazione più evoluti che non si limitino a elencare le hot page o a calcolare le visite uniche, ma sappiano interpretare in profondità l’esperienza e il comportamento del visitatore all’interno del sito.

SAS for Customer Experience Analytics combina la raccolta dinamica dei dati prodotti dalle interazioni con le funzionalità analitiche e predittive tipiche della tecnologia SAS. Nell’ambito delle moderne strategie multicanale, diventa cruciale assicurare al cliente un’esperienza e una qualità di servizio coerente indipendentemente dal punto di contatto scelto. SAS Interaction Management permette di coordinare le comunicazioni e le iniziative outbound e event-based per minimizzare i tempi di reazione e massimizzare la qualità di risposta. La soluzione traccia i pattern comportamentali dei clienti nei vari canali, ne monitora la dinamica e segnala cambiamenti di stato, anomalie e comportamenti inattesi in modo da facilitare l’attuazione degli interventi più appropriati.

Per abilitare una effettiva execution in ottica multicanale integrata, la Customer

gie multiple in un unico schema entro il quale le strategie top-down e bottom-up trovano un punto di integrazione e confluiscono in una pianificazione strategica capace di allineare attività e obiettivi, grazie al ruolo fondamentale dei Business Analytics. SAS Marketing Performance Management consente infatti di definire gli indicatori KPI più significativi, monitorare l’esecuzione delle attività e confrontare gli esiti con gli obiettivi stabiliti, individuare scostamenti e criticità, identificare i KPI e le azioni sottoperformanti, decidere le azioni correttive per allineare le performance agli obiettivi attesi.

In questo modo, la soluzione è anche in grado di innescare un circolo virtuoso di conoscenza, perché facilita l’individuazione e il ricircolo in ambito aziendale delle azioni e delle best practice che hanno prodotto i migliori risultati.

Il rilevamento e la valutazione delle performance aiuta anche a soddisfare la crescente richiesta di accountability da parte del board e a ottimizzare la spesa nelle attività di marketing verificando e misurando l’impatto dei singoli investimenti, allocando il budget sulle azioni più pro-

Strategie di marketing non solo per rispondere agli stimoli del mercato ma anche per anticipare i fenomeni, andando oltre la stessa dimensione predittiva per raggiungere una ottimizzazione avanzata delle risorse.

Intelligence deve essere pervasiva in termini di ampiezza e di profondità ed estendersi a tutte le funzioni aziendali, non solo quelle di front end. Anche le funzioni che normalmente sono poco integrate con il marketing (come la R&S, il merchandising, la produzione) avrebbero tutto da guadagnare da un livello più elevato di Customer Intelligence, perché la conoscenza del cliente è fondamentale per meglio caratterizzare i prodotti e per ottimizzare la distribuzione.

SAS Marketing Performance Management rappresenta l’anello di congiunzione: un framework che integra metodolo-

fittevoli, effettuando analisi “what-if” per prevedere gli esiti di investimenti alternativi, ottimizzando il marketing mix e il suo impatto sui ricavi e sulla redditività. In questo modo, i professionisti del marketing possono collegare i dati e i risultati di mercato (ricerche sui consumi, concorrenti, vendite, indici di elasticità ai prezzi, ecc.) con le informazioni economico-finanziarie (costi di produzione, di advertising e di promozione, margini lordi, indici di ROI, ecc.) per pianificare, misurare e ottimizzare l’impatto delle iniziative di marketing sui ricavi e sulla profittabilità. ◆

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UNICREDIT GROUP

Quando la compliance fa bene al business di Emanuele Giovannini, Responsabile Comparto Sviluppo Modelli di Rating Divisione Retail Italy UniCredit Group poter tracciare nel tempo tutte le attribuzioni intermedie del rischio alla controparte, fino a risalire alla prima determinazione del valore di rating.

Allineare i modelli di rating alla strategia commerciale

In ambito bancario, il disegno di un efficiente sistema di rating è sicuramente un’operazione estremamente delicata sotto il profilo metodologico e operativo.

Non solo perché la perfomance dei modelli incide fortemente sul livello di erogazione del credito, sulla determinazione delle perdite attese e in definitiva sul business complessivo della banca. Ma anche perché il sistema di rating deve soddisfare un insieme di stringenti requisiti stabiliti dal Comitato di Basilea e recepiti dalla circolare 263 della Banca d’Italia. Documentazione, in primo luogo, relativamente alle scelte metodologiche effettuate, all’architettura del sistema e alle eventuali modifiche intervenute. E poi completezza dell’informazione, nel senso che il sistema deve tener conto di tutte le informazioni disponibili (comprese quelle di tipo qualitativo formulate dal soggetto/gestore) opportunamente sottoposte a processi di data quality. E infine replicabilità: occorre cioè

È in questo contesto che UniCredit Group, trasformatosi in uno dei maggiori player europei nel settore bancario a seguito di una dinamica strategia di concentrazione, ha maturato la decisione di procedere a una profonda rivisitazione del sistema di rating interno. Duplice l’obiettivo del progetto, realizzato in collaborazione con SAS: da un lato, disegnare un ambiente IT di sicurezza per la determinazione del rating, capace di soddisfare tutti i requisiti posti da Banca d’Italia, e dall’altro elaborare nuovi modelli meglio rispondenti alle attuali caratteristiche del portafoglio e alle strategie commerciali pianificate.

Come sottolinea Emanuele Giovannini, Responsabile Comparto Sviluppo Modelli di Rating - Divisione Retail Italy UniCredit Group - “nel passato la mancanza di una standardizzazione incorporava un rischio di forte penalizzazione del sistema di rating. L’obiettivo principale di chi sviluppava un modello era massimizzarne la funzionalità, indipendentemente dal contesto operativo e dalle necessità di tracciatura. Il modello poi, documentato in forma cartacea, veniva passato alla funzione IT che provvedeva alla sua ‘traduzione’ per

In conformità con i requisiti di Basilea e di Banca d’Italia, UniCredit rinnova il proprio sistema di rating. Un ambiente/laboratorio di massima sicurezza per massimizzare la performance dei modelli e accelerare la messa in produzione.

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la messa in produzione, fatto questo che esponeva a un aumento delle probabilità di errore”.

Un ambiente/laboratorio di massima sicurezza L’individuazione delle criticità operative e la contemporanea necessità di soddisfare i requisiti normativi hanno portato al disegno di un ambiente/laboratorio unitario incentrato su due componenti, SAS Data Integration e SAS Enterprise Miner. La prima componente è dedicata alla gestione del dato: acquisizione dalla funzione IT dei dataset necessari alla definizione e all’attribuzione del rating, processi di data quality per garantire la richiesta completezza dell’informazione, creazione dei job che processano i dati fino ad arrivare al database finale. Database su cui insiste la seconda componente, cioè SAS Enterprise Miner, che supporta l’utente nel processo di definizione del modello con un insieme di funzionalità analitiche e produce in automatico il codice necessario per la messa in produzione. “I benefici di un ambiente/laboratorio di questo tipo – sottolinea Emanuele Giovannini – sono evidenti. In primo luogo, documentabilità, replicabilità e garanzia di standard di sicurezza assoluti, come richiesto e validato da Banca d’Italia: chi sviluppa modelli di rating può accedere, secondo lo specifico profilo di abilitazione, a un ambiente blindato dove reperire le funzionalità e le informazioni necessarie, comprese quelle di tipo storico. In secondo luogo, accelerazione del passaggio dalla definizione del modello alla messa in produzione, perché la generazione in automatico del codice minimizza gli errori ed evita la necessità delle ‘traduzioni’ cui accennavo”.

Modelli di rating dedicati L’impegno nello sviluppo di nuovi mo-

delli di rating, capaci di assicurare al contempo accuratezza delle stime e migliore reattività nei tempi di risposta, ha accompagnato e favorito l’attuazione di una politica commerciale rivolta a un settore di clientela importante per dimensioni e per operatività, cioè quello delle PMI. Si tratta di un portafoglio estremamente diversificato, che spazia dalla ditta individuale ai top client, aziende più strutturate con fatturato annuo di qualche milione di euro, e comprende anche le aziende di nuova costituzione. “La nostra scelta – prosegue Emanuele Giovannini – è stata quella di elaborare un modello dedicato non solo ai due segmenti dimensionali, cioè piccoli operatori e middle-top client, ma anche alle start-up, aziende particolari se non altro per la carenza di informazioni che le contraddistingue. Un modello dedicato è, a nostro parere, l’unico capace di offrire performance elevate e di massimizzare la qualità delle decisioni, ottimizzando il processo di delibera nella concessione del credito e migliorando i tempi di risposta.”

Se la performance migliora, il risparmio aumenta Il modello di rating dedicato alle aziende di nuova costituzione, per le quali non esistono informazioni andamentali, è stato elaborato integrando informazioni anagrafiche, dati di bilancio (quando disponibili), informazioni qualitative e soprattutto dati acquisiti da fonti andamentali esterne (Centrale Rischi di Banca d’Italia e credit bureau privati). Grazie a questa integrazione, la perfomance del nuovo modello ha superato di ben 10 punti percentuali quella del precedente. “Per un Gruppo come il nostro – prosegue Emanuele Giovannini – un aumento di 10 punti nelle performance del modello produce impatti notevoli.

Significa poter selezionare al meglio una clientela poco o affatto conosciuta, assicurando maggiore probabilità di accettazione alla clientela buona e minore a quella cattiva. Significa migliorare le stime di perdita attesa, di rischio ponderato (RWA) e di tutti i parametri che dipendono dalla probabilità di default. In pratica, nell’accezione letterale del termine, significa un risparmio di alcuni milioni di euro sul perimetro delle 3 Banche Retail del Gruppo, UniCredit Banca, UniCredit Banca di Roma e Banco di Sicilia”.

Analoghi risultati ha offerto il modello dedicato ai clienti esistenti. L’integrazione, accanto ai dati citati, delle informazio-

ni andamentali in possesso della banca, frutto di una conoscenza consolidata del cliente, ha permesso di raggiungere una performance complessiva pari all’80%, con un incremento percentuale di 10 punti rispetto al modello, pur performante, del passato.

Più classi di rating per ottimizzare il pricing Il nuovo sistema di rating, validato da Banca d’Italia che ha verificato non solo la bontà metodologica dei modelli, la loro tenuta e la loro capacità di performance, ma anche la robustezza dell’ambiente IT in termini di funzionalità e di sicurezza, ha avuto una prima applicazione nella determinazione delle classi di rating. Il sistema calcola la probabilità di default a 12 mesi e, applicando tecniche statistiche non parametriche, costruisce 12 classi di rating, estendendo il numero di quelle usate tradizionalmente dalla banca per assicurare una maggiore granularità nella distribuzione del portafoglio e calibrare in modo ottimale le politiche di pricing. Un meccanismo di ponderazione permette di valutare con precisione le richieste di credito e di stabilire il necessario livello di delibera, dalla rete alla Direzione Commerciale Regionale, fino alla Direzione Generale nei casi di maggiore rischiosità. Significativi anche i vantaggi offerti dal nuovo sistema in termini di perdita attesa sulle diverse fasce del portafoglio.

“Lo sviluppo di modelli dedicati più performanti – conclude Emanuele Giovannini – si traduce in una migliore aderenza al rischio reale osservato, con un impatto sulla perdita attesa sicuramente più pertinente. Nel caso dei top client, abbiamo visto una riduzione della perdita attesa pari al 25%, equivalente a diverse decine

di milioni di euro, mentre nel caso delle start-up la riduzione si attesta intorno a un 35%. Anche sul fronte dei Risk Weighted Asset i risultati si sono rivelati eccellenti, con una sensibile riduzione su tutti i comparti”. ◆

I benefici del nuovo sistema di rating.

• La creazione di un ambiente/laboratorio caratterizzato da elevati standard di sicurezza ha ottimizzato l’intero processo di sviluppo e di attribuzione dei rating, nel pieno rispetto dei requisiti di Banca d’Italia.

• L’architettura modulare del sistema garantisce una manutenibilità assolutamente superiore rispetto al passato, facilitando le future attività di rivisitazione e di validazione dei modelli.

• La generazione in automatico del codice ha accelerato il passaggio dalla fase di definizione del modello a quella della messa in produzione.

• Forti miglioramenti nelle performance dei modelli, pari mediamente a 10 punti percentuali.

• Diminuzione delle controparti unrated, con conseguente miglioramento dei Risk Weighted Asset.

• Significativi risparmi in termini di perdita attesa e di RWA.

itasascom 2/2009 23

Progetti di innovazione BNL – GRUPPO BNP PARIBAS “Customer Insight”: conoscere il cliente per offrire “la” soluzione

L’attenzione verso il comportamento dei consumatori assume oggi una tale rilevanza da rappresentare una funzione strategica per le aziende, soprattutto se costrette a misurarsi quotidianamente con un mercato altamente competitivo come quello finanziario. BNL - uno dei principali gruppi bancari italiani, dal 2006 parte del Gruppo BNP Paribas - ha avvertito da tempo l’esigenza di delineare in maniera approfondita il profilo di ciascun cliente, al fine di supportarne l’attività con strumenti specifici, affidabili, efficaci.

Come? Attraverso la realizzazione del progetto “Customer Insight”, capace di analizzare le dinamiche relative ai comportamenti dei singoli target e di fornire informazioni circa l’andamento di servizi e prodotti aziendali. Da un punto di vista operativo, il supporto del data warehouse SAS è decisamente strategico: raccoglie i dati direttamente dal sistema sorgente, li “pulisce”, li controlla, li sistematizza, infine li tratta attraverso algoritmi semplici o complessi. La possibilità di gestire una serie storica di informazioni della durata di 30 mesi è uno dei punti di forza della soluzione, in quanto consente di comprendere l’evoluzione temporale delle dinamiche comportamentali della clientela, supportando in tal modo qualsiasi azione di CRM orientata al contatto diretto verso l’utente e finalizzata all’elaborazione di indicatori di consumo, cross selling, sviluppo e defezione.

FONDAZIONE TELETHON La gestione efficace della conoscenza

Il Comitato Telethon, attraverso la sensibilizzazione dell’opinione pubblica, raccoglie fondi da destinare alla ricerca nel campo delle malattie genetiche. In quest’ambito, il contributo della tecnologia è fondamentale: ottimizzare la gestione delle informazioni relative alle centinaia di migliaia di donatori rappresenta infatti il primo, importante passo per assicurare alla ricerca i necessari finanziamenti. Telethon si avvale di SAS Marketing Performance Management per trasformare in valore aggiunto le informazioni sui donatori, traducendole in efficaci azioni di raccolta fondi.

In particolare, la soluzione consente ai knowledge workers di raccogliere e incrociare tra loro i dati che derivano dalle singole modalità di comunicazione di Telethon e dalle banche dati esterne, contribuendo così ad implementare il patrimonio informativo dell’Organizzazione; al management di disporre di uno strumento capace di configurarsi quale supporto strategico nella definizione delle azioni di marketing finalizzate ad aumentare la redditività dei sostenitori fidelizzati e a incrementare il numero dei nuovi.

Il processo – che potremmo definire di “gestione efficace della conoscenza” – favorisce inoltre l’integrazione fra le molteplici attività svolte all’interno delle singole aree e l’ottimizzazione dei flussi lavorativi.

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EDITORIALE DOMUS Il valore della relazione, l’importanza della scelta

Nel mondo dell’informazione automobilistica il brand Quattroruote è sinonimo di autorevolezza e affidabilità; la pubblicazione di dati relativi, ad esempio, alle prestazioni, ai consumi, ai costi, ai trend di mercato orientano le scelte degli acquirenti, che numerosi frequentano il sito Quattroruote.it.

Disporre di un sistema capace di strutturare – per ciascun utente – un profilo che aggreghi in maniera sistematica i percorsi di navigazione con le variabili socio-demografiche rappresenta un vantaggio competitivo rispetto ai principali players, in quanto consente di individuare le tipologie dei clienti potenziali e di ipotizzarne le possibili scelte d’acquisto.

Lo strumento al quale la testata si è affidata per attivare l’intero processo è SAS Web Analytics; attraverso questa soluzione è infatti possibile estrarre i dati dai canali online per integrarli con le sorgenti tradizionali, ottenendo così una visione completa dei trend comportamentali, che consentono – a loro volta – di elaborare accurate analisi sul sito e sui relativi fruitori, di determinare l’effettivo posizionamento competitivo dei vari modelli automobilistici, di intensificare o modificare le strategie commerciali.

Nel medio – lungo periodo il principale beneficio atteso è quello di consolidare la posizione di Quattroruote quale punto di riferimento per ciò che concerne il settore automotive per le principali tipologie di interlocutori (i lettori e le aziende), per i quali assume un valore centrale la possibilità di disporre di report e analisi capaci di fornire una chiara ed effettiva lettura del mercato.

GRUPPO BANCA ETRURIA Obiettivo “Campagna perfetta”

Il Gruppo Banca Etruria è attivo in molteplici settori. Oltre a quello bancario tradizionale, opera anche nei comparti del leasing, dell’informatica, della gestione immobiliare, dei servizi finanziari e della consulenza alle imprese.

La capogruppo, Banca Etruria, è una Banca Popolare presente in Toscana, Lazio, Umbria, Marche, Abruzzo, Molise, Emilia Romagna, Lombardia e Veneto. L’Istituto, che attualmente vanta 186 sportelli guidati da oltre 1.800 dipendenti, riconosce nel patrimonio informativo un asset fondamentale per gestire proattivamente le relazioni con i propri clienti, valorizzando al massimo le informazioni raccolte nel corso del tempo, capaci di descrivere a 360° il comportamento (commerciale, patrimoniale e finanziario) di ciascuno di essi.

Adottando il sistema integrato SAS Customer Intelligence, è stato possibile in primo luogo costruire una piattaforma capace di implementare i dati provenienti dall’area dei controlli, rendendone possibile l’”incrocio” a più livelli; quindi procedere all’integrazione con le variabili relative ai comportamenti predittivi ed effettivi. I dati così rilevati hanno rappresentato la base di partenza per elaborare un’analisi comportamentale capace di fornire preziose indicazioni circa la dinamica e l’esito delle campagne commerciali focalizzate su determinati prodotti, sui ritorni effettivi dei singoli progetti, sull’eventuale gap tra percezione stimata (dall’agenzia) e percepita (dal cliente), eccetera. Gli utenti, in relazione alle proprie esigenze, hanno avuto accesso ai dati necessari, producendo inoltre reportistica statistica in maniera automatica.

L’obiettivo? Decisamente ambizioso, ma non per questo irraggiungibile: realizzare la “campagna perfetta”, capace non solo di presentare al cliente ciò di cui ha bisogno, ma soprattutto di farlo nel momento stesso in cui il bisogno emerge.

HELVETIA COMPAGNIA SVIZZERA D’ASSICURAZIONI Un modello di propensity a supporto del business

Presente in Italia dal 1948, Helvetia Assicurazioni, attiva nell’Area Danni, è una delle due realtà attraverso le quali la casa Madre Gruppo Helvetia opera nel nostro Paese (la seconda è Helvetia Vita).

Utilizzando SAS Enterprise Miner, il Marketing Strategico ha sviluppato un modello di propensity finalizzato a fornire alla propria rete di agenzie una stima della propensione all’acquisto di uno specifico prodotto assicurativo Vita.

Il data mining, impostato su un campione rappresentativo di clienti opportunamente estratto dal database clienti - è stato sviluppato mediante l’ausilio di diverse tecniche statistiche quali la regressione logistica, gli alberi decisionali e le reti neurali.

L’applicazione finale è stata poi testata sull’intera popolazione dei clienti, ottenendo la lista di quelli con la più elevata probabilità di sottoscrizione del prodotto assicurativo oggetto della campagna; l’elenco è stato poi inviato alle rispettive agenzie per la proposta di sottoscrizione.

Nel breve-medio periodo, il confronto con i dati reali ha messo in evidenza una redemption del 66% di effettive sottoscrizioni del prodotto da parte dei clienti selezionati dal modello, opportunamente contattati dalla Sales Force interna.

L’incremento e il miglioramento del livello di conoscenza dei propri clienti consentirà alla Compagnia, nell’immediato futuro, di proporre a ciascuno di essi prodotti ad hoc.

NEOS BANCA L’informazione finanziaria a supporto delle strategie di marketing

Neos Banca è la società del Gruppo Intesa Sanpaolo specializzata nel credito al consumo.

Poiché i clienti possono avere accesso, contemporaneamente, ad uno o più finanziamenti, è opportuno elaborare strategie di marketing in grado di raggiungere prioritariamente tre obiettivi: ottimizzare i contatti attivi, privilegiando quelli che dimostrano una reale propensione all’acquisto; realizzare un’azione di direct marketing efficace, che elimini i rischi legati allo “Spray and Pray”; elaborare azioni di up-selling e cross-selling, secondo la logica “il prodotto giusto al cliente giusto”.

Con le risorse messe a disposizione da SAS – Customer Intelligence e Web Report Studio – è stato possibile configurare una struttura che, raccogliendo, incrociando e analizzando una serie di variabili socio-demografiche e comportamentali fornisce una serie di indicazioni mirate per ciascun cliente, necessarie per definire una strategia di marketing personalizzata.

Il lancio di una nuova iniziativa commerciale viene infatti preceduta da un’attenta valutazione del data base clienti, alla quale segue la selezione dei soli profili “compatibili” con il prodotto oggetto della campagna. I risultati? Solo qualche dato: incremento del 20% della redemption, diminuzione del 30% dei rifiuti.

Le aziende si affidano alla BI analitica per indagare le dinamiche del business, elaborare modelli predittivi, migliorare le relazioni con i clienti e promuovere competitività e innovazione. itasascom 2/2009 25

SAVA – NUNATAC Aumenta il ricavo, diminuisce il rischio

Il credito al consumo è un fenomeno in continua e rapida espansione, che interessa un bacino di potenziali clienti sempre più ampio e differenziato. Queste e altre considerazioni hanno spinto il management Sava, società fondata a Torino nel 1925, leader nel settore dei finanziamenti auto in Italia – a interrogarsi circa la possibilità di realizzare e gestire un programma di crossselling finalizzato a massimizzare la reazione positiva dei potenziali clienti, minimizzando il rischio associato, e mantenendo, nel contempo, una pressione promozionale equilibrata.

Utilizzando l’applicazione SAS Enterprise Miner, sono stati integrati in un unico sistema predittivo un insieme di modelli che consentono di assegnare a ciascun cliente uno score di propensione verso il prodotto Prestiti Personali, al netto della propensione indotta dai contatti promozionali e nel pieno rispetto delle condizioni necessarie all’ottenimento del finanziamento.

L’applicazione di questo innovativo sistema di scoring ha consentito di raggiungere una serie di risultati positivi, primi fra tutti l’incremento del ROI, il consolidamento del brand, la fidelizzazione della clientela.

26 itasascom 2/2009

Sky Italia Massimizzare l’efficacia di prevention e customer care minimizzando il churn rate del parco clienti

Operando in un contesto altamente competitivo, Sky Italia – leader nel settore della televisione digitale satellitare – ha avvertito la necessità di adottare misure volte ad abbassare il tasso di abbandono della propria Customer Base.

L’utilizzo di SAS Enterprise Miner ha consentito da un lato di prevedere il cosiddetto “evento-abbandono” da parte dei clienti, dall’altro di effettuare una segmentazione comportamentale dei feedback che gli stessi inviano in relazione ad una serie di variabili: ciclo di vita dell’abbonamento, anzianità di sottoscrizione, metodo di pagamento, adesione alle promozioni di ingresso. I dati emersi hanno consentito di sviluppare tre diversi modelli di analisi, di ottimizzare le campagne di prevention e massimizzare l’efficacia delle attività di customer-care. In particolare: - attraverso il modello expiring, focalizzato sui clienti di recente acquisizione, prossimi alla data del rinnovo contrattuale, è stato possibile identificare il 20% dei clienti “ad alto rischio”, destinatari di una campagna prevention a cadenza mensile, avviata nel marzo 2008; - le indicazioni fornite dal modello generale, applicato all’intera Customer Base, sono state utilizzate per definire le linee strategiche dei processi di gestione delle chiamate inbound nell’ambito del progetto Next Best Activity, attualmente in fase di roll-out; - i risultati del modello ad hoc, indirizzato ai clienti titolari di condizioni contrattuali particolari, che di fatto favoriscono l’abbandono, sono stati adottati quali linee guida nella revisione dei processi interni di acquisizione nuovi clienti.

UNICAB Una piattaforma web al servizio dello sviluppo aziendale

Unicab svolge indagini e studi di marketing per importanti Enti pubblici e aziende private; rappresenta un valido supporto nella gestione dei dati e fornisce consulenza finalizzata a ottimizzarne i risultati, tanto in ottica business quanto di contenimento dei costi.

All’interno di questo contesto emerge sempre più spesso la necessità di dover accedere, a qualsiasi livello e per la propria competenza, ai risultati delle ricerche o a qualunque altro dato aziendale in maniera semplice, rapida e, soprattutto, unitaria.

Per far fronte a questa esigenza, UNICAB si è dotata di una delle più diffuse suite di Business Intelligence, SAS Enterprise BI Server, capace di gestire un potente database multidimensionale e di offrire un veloce accesso a volumi di dati di grandi dimensioni, attraverso un portale web e senza alcuna installazione di software sui computer aziendali dei clienti.

Curando la formazione dei singoli utenti, UNICAB pone ciascun cliente nella condizione di poter utilizzare al meglio lo strumento, organizzando e personalizzando l’architettura in relazione alle singole esigenze.

Grazie all’imponente quantità di dati che alimenta il data warehouse, è possibile non solo monitorare costantemente il mercato di riferimento e il proprio posizionamento, ma anche – e soprattutto – misurare l’efficacia degli strumenti “in campo” al fine di elaborare le opportune strategie aziendali, sia nei confronti del mercato estero che dei comparti interni.

NEWS

 Formazione SAS / Business Knowledge Series La Formazione SAS continua con successo la programmazione dei seminari della famiglia BKS “Business Knowledge Series” indirizzati alle tematiche aziendali più attuali. Svolti in collaborazione con alcune prestigiose Università italiane ed esperti stranieri, affrontano metodologie e applicazioni nell’ambito della Business Analytics.

Tutti i seminari disponibili, le novità, gli approfondimenti e le modalità d’iscrizione sono alla pagina www.sas.com/italy/formazione Questi alcuni titoli presenti nei prossimi mesi:  E adesso che ho i numeri?

Dopo aver integrato ed elaborato quantità di dati con sofisticate tecniche di Business Intelligence, come fare per presentare in modo efficace i risultati in una riunione di business?

This advanced, highly interactive course will clarify how you can adopt state-of-the-art data mining techniques for complex customer intelligence applications. You will receive a sound mix of both theoretical and technical insights as well as practical implementation details, illustrated by several real-life cases.

25 giugno – SAS Milano

 Advanced Credit Risk Modeling for Basel II using SAS Corso in lingua Inglese tenuto da Bart Baesens Assistant Professor at the School of Management of the University of Southampton (UK)

Vediamo uno scenario abbastanza consueto: da grandi quantità di dati esistenti in azienda l’esperto di Business Intelligence ne ricava la sostanza e la esprime graficamente in una semplice curva, ne prevede la tendenza, i pericoli e le opportunità; si decide quindi di organizzare un meeting per la presentazione della curva e per lanciare messaggi strategici, ma può succedere che le slide – preparate talvolta in fretta – non riescono ad esprimere quell’essenza nascosta nei dati e tutto il bel lavoro di BI va in fumo, insieme ai pericoli e alle opportunità...  Advanced Analytics for Customer Intelligence using SAS Corso in lingua Inglese tenuto da Bart Baesens e Cristopher Mues Ph.d.

Assistant Professor at the School of Management of the University of Southampton (UK) 6 luglio – SAS Milano

15 aprile – SAS Milano In this advanced course, we start with providing an overview of all issues and difficulties that arise when modeling loss given default (LGD) and exposure at default (EAD). We also elaborate on how to do validation, backtesting and stress testing. We then discuss some recent techniques that have been developed for PD, LGD and EAD modeling in the context of the Basel II regulation. More specifically, we will discuss neural networks, support vector machines and Bayesian probabilistic network classifiers. We also discuss how survival analysis may be used to do profit scoring and risk based pricing. The course aims at providing a sound mix of both theoretical, technical insights as well as practical implementation details, illustrated by several real-life cases. It will be highly interactively organised.

 Posco conta sugli analytics per minimizzare i costi di manutenzione In un periodo di turbolenza economica come quello attuale, la manutenzione ottimizzata degli impianti è per il settore del manufacturing un fattore chiave per garantire la piena funzionalità dei cicli produttivi, incrementare la produttività e diminuire i costi. È a partire da questa consapevolezza che Posco, gigante coreano leader mondiale nella produzione di acciaio, si affida a SAS Predictive Asset Maintenance per assicurare il funzionamento ottimale degli impianti e risolvere i problemi di malfunzionamento prima ancora che essi si manifestino.

Attraverso l’impiego intensivo delle tecnologie analitiche e predittive, come il data mining e il forecasting, SAS Predictive Asset Maintenance consente a Posco non solo di ottenere una piena visibilità sul funzionamento degli impianti, minimizzando i rischi di guasto e di fermo macchina, ma anche di applicare metodi innovativi di pre-detection per prevenire guasti e malfunzionamenti e per stimare le cadenze ottimali in termini di rapporto costi/benefici delle manutenzioni.

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NEWS

 SAS Content Categorization, per ricavare il massimo valore dai dati non strutturati Come valorizzare l’enorme quantità di dati testuali generati dai processi di business, dalle interazioni tra i dipendenti, dai blog, dai wiki o dalle community di clienti? La risposta è SAS Content Categorization, la nuova soluzione realizzata da SAS proprio per consentire alle aziende di ricavare il massimo valore dai dati non strutturati che oggi costituiscono larga parte degli asset informativi. Applicando le tecniche più avanzate di riconoscimento semantico e di parsing del linguaggio naturale, SAS Content Categorization, che è in grado di riconoscere e di analizzare oltre 30 lingue, offre agli utenti un ambiente grafico e intuitivo per definire un sistema tassonomico di categorie e di concetti, stabilire i criteri di classificazione dei documenti e facilitare la condivisione dei progetti. Anche i dati testuali e non strutturati possono così recare il loro prezioso contributo alla definizione delle strategie di business.

 Gartner premia la visione strategica di SAS nel Marketing Resource Management Come si sa, Gartner riassume periodicamente le proprie valutazioni analitiche con i cosiddetti “quadranti magici”, in cui posiziona i maggiori player di mercato sulla base di criteri predefiniti. Nell’ultima rilevazione inerente le soluzioni di Marketing Resource Management (MRM), Gartner ha collocato SAS nel quadrante dei “visionari”, cioè dei produttori leader per lucidità di visione strategica. “SAS Customer Intelligence – ha affermato Jeff Levitan, general manager per i sistemi di MRM, commentando il prezioso riconoscimento – si è imposta come framework di riferimento nel Marketing Resource Management, che tipicamente abbraccia le aree della pianificazione, ottimizzazione del budget, performance management e gestione delle campagne. E le più importanti aziende mondiali si affidano agli analytics di SAS per contenere i costi delle attività di marketing e migliorare al contempo l’efficacia delle iniziative e degli investimenti.”

 Snam Rete Gas prevede con SAS il fabbisogno dei consumi per migliorare il servizio ai clienti Snam Rete Gas, primo player nazionale per il trasporto e il dispacciamento di gas naturale, utilizza il software SAS per prevedere il fabbisogno giornaliero della domanda di gas e garantire un servizio di trasporto efficiente a tutti gli utenti della rete, in totale sicurezza. Il progetto Gas Demand Forecasting, realizzato da Accenture in collaborazione con SAS, fornisce dati accurati e trasparenti con il duplice obiettivo di segmentare le previsioni della domanda di gas per area geografica e tipologia di utenza. Ciò avviene generando in modo automatico modelli previsionali precisi e affidabili, facili da utilizzare (navigabili attraverso pagine internet), estendibili e integrabili con altre applicazioni già esistenti in azienda. Tra i benefici ottenuti, consentono l’automazione nella tiratura dei modelli più adatti da usare nei diversi periodi di tempo e l’incremento della capacità di previsione temporale e geografica.

“Una delle esigenze prioritarie di Snam Rete Gas era quella di migliorare non solo la precisione, ma anche il dettaglio dei forecast, dichiara Natale Maiocchi, CIO di Snam Rete Gas. Operiamo infatti in un mercato regolato dall’Autorità e siamo tenuti a rispettare criteri molto stringenti in termini di qualità del servizio. Le necessità erano diverse: dalla segmentazione delle previsioni in modo più granulare, ad esempio per area geografica o per tipologia di utenza, alla previsione di uno scenario futuro che potrebbe vedere aumentare la frequenza con la quale vengono fatte le nomine. A ciò si aggiunge il bisogno di superare l’obsolescenza tecnologica delle applicazioni, realizzate in momenti diversi e in base a modelli non più rispondenti agli attuali bisogni di business”. “La soluzione realizzata – spiega Carmine Artone, Senior Executive di Accenture – risponde in pieno agli standard tecnologici e alle esigenze di Snam Rete Gas: è basata su un software la cui evoluzione viene gestita direttamente dal fornitore.

Questo elimina il problema dell’obsolescenza e riduce i costi di gestione. Nell’ottica di supportare il processo di business, la soluzione è integrata con altri applicativi; ciò è stato reso possibile coniugando le competenze analitiche di SAS con quelle informatiche di Accenture, sinergia che consente di accrescere il valore per il business di Snam Rete Gas”.

28 itasascom 2/2009

Le meduse si lasciano trasportare dalle correnti.

Loro non possono decidere di cambiare direzione.

Tu puoi. Con i servizi e i software SAS di Performance Management.

SAS for Performance Management

•

Strategic dashboard portal

•

Sustainability management

•

Predictive analytics

•

Cost e profitability analysis

•

Financial consolidation, budgeting,

Per richiedere white paper sull’argomento

www.sas.com/italy/meduse

planning e reporting

SAS è un marchio registrato di SAS Institute Inc. (NC) USA. Altri marchi o nomi di prodotti citati sono marchi registrati dalle rispettive aziende.

itasascom 2/2009 29

Le zebre hanno strisce distintive come le impronte digitali.

Loro non riescono a valorizzare la propria unicità.

Tu puoi. Con i servizi e i software SAS di Customer Intelligence.

SAS for Customer Intelligence

30 itasascom 2/2009

•

Marketing automation

•

Marketing optimization

•

Customer experience analytics

•

Interaction management

•

Real-time decision management

•

Marketing resource management

•

Campaign management

•

Customer profitability

Per richiedere white paper sull’argomento

www.sas.com/italy/zebre

SAS è un marchio registrato di SAS Institute Inc. (NC) USA. Altri marchi o nomi di prodotti citati sono marchi registrati dalle rispettive aziende.