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COSTRUISCI IL TUO PIANO DI AZIONE PER I PROSSIMI 3 ANNI: VINCERE CON LA BIA
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Ishikawa
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"
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La «cultura» del dato
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Dati
InfoKnow
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«il computer non prende nessuna decisione;
esso esegue solo ordini.
È un imbecille totale, e questa è la sua forza.
Ci costringe a pensare per impostare i criteri.
Più lo strumento è stupido, più noi dobbiamo
ingegnarci – e questo è il più stupido
strumento che abbiamo mai creato.”PETER DRUCKER 1967
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“Un valido flusso di info ed efficaci
strumenti di analisi ci hanno svelato
nuove opportunità di profitto
all’interno di una massa di dati
potenzialmente impenetrabili
ottimizzando le capacità intellettive
dell’uomo e riducendo il carico di
lavoro”
Bill Gates – 1995
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Overall Analytics Score Ranges by Industry Segment.
Fonte: IIA
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ASPIRANTI ESPERTI EROI
Motivo Uso degli analytics
per giustificare le
azioni
Uso degli analytics
per guidare le
azioni
Uso degli
analytics per
prescrivere azioni
Competenza
funzionale
Gestione finanziaria e
budgeting
Operazioni e
produzione
Vendite e marketing
Tutte le funzioni
aspiranti
Strategia / sviluppo
commerciale
Assistenza clienti
Ricerca / sviluppo
del prodotto
Tutte le funzioni
aspiranti ed
esperti
Customer
experience
Pianificazione /
allocazione della
forza lavoro
General
management
Brand and
market
management
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LAVALLE S., LESSER E., SHOCKLEY R., HOPKINS M.S., KRUSCHWITZ N., Big Data, Analytics and the Path From Insights to Value, “Mit Sloan
Management Review”,
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Data management Capacità limitata di
catturare, aggregare,
analizzare o
condividere
informazioni e
intuizioni
Capacità moderata di
catturare, aggregare e
analizzare i dati
Capacità limitata di
condividere
informazioni e
intuizioni
Capacità forte di
catturare,
aggregare e
analizzare i dati
Efficacia nella
condivisione di
informazioni e
intuizioni
Analytics in azione Raro utilizzo di
approcci rigorosi per
prendere decisioni
Utilizzo limitato di
insight per guidare
future strategie o
operazioni
quotidiane
Uso limitato di
approcci rigorosi per
prendere decisioni
Maggiore utilizzo di
insight per guidare
future strategie, ma
ancora limitato l'uso di
insight per guidare le
operazioni quotidiane
Uso rilevante di
approcci rigorosi
per prendere
decisioni
Utilizzano insight
per guidare future
strategie, e la
maggior parte usa
insight per guidare
le operazioni
quotidiane
ASPIRANTI ESPERTI EROI
LAVALLE S., LESSER E., SHOCKLEY R., HOPKINS M.S., KRUSCHWITZ N., Big Data, Analytics and the Path From Insights to Value, “Mit Sloan
Management Review”,
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DATA ECONOMY: capacità delle imprese di sfruttare i Big Data e gli Analytics per
supportare le decisioni strategiche aziendali.
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I principali fruitori di Big Data Analytics
Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di
Milano, 2015.
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Fonte: Tdwi.org
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Il valore delle
intuizioni
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Il sistema cognitivo
...è un sistema con un paradigma computazionale rivoluzionario ...ha 3 unicità rispetto ai sistemi tradizionali
comprende/interagisce in linguaggio umano su temi complessi
(senza restrizioni di argomento; fa domande e richieste)
ha grandissima potenza computazionale (40M docs in 15 sec.)
“studia” dati non strutturati
(articoli, immagini, video, suoni, blogs, Wiki, etc.)
utilizza avanzati software analitici
è in grado di autoapprendere
produce risutati non più di tipo deterministico ma probabilistico
(generando ipotesi, percorsi, raccomandazioni)
Comprende nello stesso modo degli
umani: dal linguaggio verbale scritto,
orale e visivo.
Ragiona: Elabora informazioni ma è in
grado di evidenziare anche idee e
concetti; questa abilità migliora e si
perfeziona nel tempo.
Non smette di apprendere: Questo
sistema accresce il suo valore nel
tempo. Sviluppa capacità, diventa un
esperto e non un esecutore di modelli
matematici. Noi cosideriamo il nostro
medico esperto nel suo campo NON perchè risponde
correttamente a tutte le domande, ma perché ci
aspettiamo che sia capace di ragionare e arrivare ad una
conclusione spiegandone i razionali.
...lavora per...
...potenziare ...accelerare...“scalare”
la conoscenza umana
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Le soluzioni COGNITIVE
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Modello del Successo diMark Frigo
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Il Business Model Canvas
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Si assomigliano?
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Cluster Analysisun supporto statistico per l’analisi dei gruppi
Scelta delle
variabili che
definiranno i
cluster
Scelta
dell’algoritmo di
raggruppamento
Scelta del
tipo di
distanza da
adottare
Scelta del
numero di
gruppi da
ritenere
FASI OPERATIVE
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Cluster Analysis
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Cosa hanno in comune?
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Comprano questi prodotti
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Spaghetti alla carbonara
Basket analysis
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Empathy map
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Value proposition canvas
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I migliori usano la BIA per …
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Funzione aziendale Descrizione Aziende
Supply Chain Simulazioni e ottimizzazioni del
flusso di fornitura, riduzione delle
scorte e delle rotture di stock.
Dell, Wal-Mart,
Amazon.
Segmentazione dei clienti,
fedeltà e servizioIdentifica i clienti con maggior
profitto potenziale, aumenta la
probabilità che essi vogliano il
prodotto o il servizio offerto,
conserva la loro fedeltà.
Harran’s, Capitol
One, Barclays.
Politiche di Prezzo Identifica il prezzo che
massimizza il rendimento o il
profitto.
Progressive,
Marriot.
Capitale Umano Seleziona i migliori dipendenti
per particolari obiettivi o
mansioni, con particolari livelli di
salario.
New England
Patriots, Oackland
A’s, Boston Red
Sox.
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Descrizione dei miglioramenti nelle specifiche funzioni aziendali ottenuti dalle grandi
imprese che utilizzano la Business Analytics
T.H. DAVENPORT, Competing in Analytics, “Harvard Business Review”,
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Descrizione dei miglioramenti nelle specifiche funzioni aziendali ottenuti dalle grandi
imprese che utilizzano la Business Analytics
T.H. DAVENPORT, Competing in Analytics, “Harvard Business Review”,
Funzione aziendale Descrizione Aziende
Qualità di Prodotti e
Servizi
Individua velocemente i problemi di
qualità e li minimizza.
Honda, Intel.
Performance
Finanziarie
È possibile comprendere al meglio
gli indicatori finanziari e gli effetti
dei fattori non finanziari.
MCI, Verizon.
Ricerca & Sviluppo Migliora la qualità, l’efficacia e,
dove necessario, la sicurezza dei
prodotti e dei servizi.
Novartis, Amazon,
Yahoo.
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I motivi che spingono verso la BIA
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Quando manutenere gli impianti?
Come personalizzare il prodotto?
Come innovare il prodotto?
Come migliorare la qualità?
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Stabilire una cultura manutenzione predittiva, M Plant Performance
Analytics, analizzando i dati generati da apparecchiature per fornire
visibilità dei fattori che contribuiscono alla perdita di produttività. Esso
consente la gestione dell'impianto e di calcolare la probabilità
statistica di guasti o variazioni del processo produttivo che
influiscono sulla qualità. IBM Plant Performance Analytics può aiutare
la gestione degli impianti e determinare le cause probabili che
mettono in pericolo l'efficacia globale delle attrezzature e fornire
raccomandazioni per mitigare tali rischi.
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Nakagawa commenta• “SPSS Modeler è molto buono per l'organizzazione dei dati grezzi in
insiemi di dati utilizzabili, in modo che possano essere analizzati
facilmente. E 'anche molto facile da usare per analisi complesse.”
• Honda R & D utilizza IBM Watson Content Analytics per il text
mining - dando ai ricercatori un istantaneo spaccato di documenti e
altri dati testuali. Ad esempio, il JD Power Initial Quality Studi e
Honda R & D's studi in-house voce-di-cliente sono fonti molto
preziose di informazioni. Negli Stati Uniti, la Highway Safety
Authority traffico nazionale (NHTSA) fornisce anche una ricca fonte
di comprensione dei problemi dei consumatori e le preoccupazioni
per la sicurezza.
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La scoperta HONDA
• “Recentemente, stavamo discutendo dove localizzare un pulsante di
'avviamento del motore' nei nostri veicoli. Analizzando i record
NHTSA, abbiamo scoperto che diversi piloti negli Stati Uniti si erano
lamentati di aver accidentalmente premuto il pulsante di
avviamento motore con le ginocchia.
• “Questa è stata una grande sorpresa per noi, perché è possibile
solo se si mette la macchina in cruise control, prendi i piedi dai
pedali, e piegare le gambe sul sedile. Non avevamo mai
immaginato che la gente in realtà scegliesse di guidare in
questo modo - così è stata una comprensione importante per i
nostri team di progettazione del prodotto “.
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WHIRPOOL
• “Analisi cognitive di IBM è strategico per la Whirlpool
Corporation,” ha dichiarato Laurent Borne, General
Manager, Whirlpool Corporation.
• “Risparmiare energia e acqua, la cura per le loro famiglie
attraverso l'efficienza - questi sono i benefici che
speriamo di portare ai consumatori. L'esperienza di IBM
nella memorizzazione dei dati, e il cloud computing
assicura che continueremo a portare i nostri consumatori
tecnologie rilevanti per il futuro, così come fornire
nuove, innovative e distintive esperienze per il
consumatore. “
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INNOVAZIONI DI VALORE
Il marchio ha anche portato la nuova smart
Whirlpool® Top Load Lavatrice e
asciugatrice attivata con Connect to
programma CareTM, un'opzione che, se
attivata, permette ai consumatori di fare
una piccola donazione per Habitat for
Humanity ogni volta che un carico di
biancheria viene lavata.
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Comprendere i motivi della soddisfazione?
Comparare il livello di soddisfazione?
Ridurre gli sprechi ed i malfunzionamenti?
Monitorare e stimolare le vendite in real time?
Limitare le frodi?
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HERTZÈ il più grande Brand di autonoleggio aeroportuale con oltre 8.300 sedi
in 146 paesi.
Hertz richiede e riceve continuamente feedback dai propri clienti
mediante sondaggi web, email e messaggi di testo. Tutti i dati non
strutturati così raccolti rappresentano una fonte molto preziosa per
misurare il grado di soddisfazione dei propri clienti e capire quali
sono i limiti del servizio erogato che possono generare insoddisfazione
nella clientela.
La soluzione implementata è un software dedicato solamente alla
Analytics, permette di classificare automaticamente i dati non strutturati
raccolti mediante l’utilizzo di regole linguistiche restituendo report
facilmente interpretabili e analizzabili dal management.
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MEDIASETTestare una soluzione in grado di raccogliere e analizzare i dati non
strutturati dei social media e successivamente compararli con i dati
oggi disponibili in azienda e i dati di mercato provenienti dalle fonti più
tradizionali; l’obiettivo principale è quello di valutare se l’analisi dei dati
destrutturati possa affiancare gli altri strumenti di marketing a
disposizione dell’azienda e di misurare il grado di soddisfazione dei
clienti rispetto ai propri prodotti e rispetto a quelli dei concorrenti.
Ciò ha permesso un monitoraggio del “sentimenti” dei clienti
rispetto al brand e ai prodotti/servizi offerti. Ha portato ad un utilizzo di
alcuni indicatori rappresentativi del comportamento dei clienti per
intercettare le opinioni degli utenti e poter studiare azioni mirate
volte a gestire e ridurre l’eventuale insoddisfazione dei clienti e a creare
un feedback dei risultati alle diverse Business Unit aziendali.
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TELECOMTelecom Italia ha implementato una soluzione che permette di
integrare e correlare dati sulla rete, sui clienti, sui dispositivi e altri dati
di business. In questo modo, Telecom Italia può disporre di sistemi di
alerting collegati alla rete, di un sistema di KPI che permette
l’identificazione dell’origine dei malfunzionamenti che si verificano
e la loro tempestiva risoluzione. Tutto ciò permette, inoltre di
rispondere in modo molto più puntuale ed esaustivo alle richieste
di supporto dei clienti.
Ciò ha permesso un incremento della capacità di monitoraggio della
rete e una riduzione del tasso di abbandono grazie all’incremento
del livello di servizio e alla riduzione dei problemi sulla rete. Ma anche
una adozione di un approccio proattivo alla gestione dei
malfunzionamenti della rete, che permette una loro identificazione
molto precoce, spesso prima che il cliente si lamenti o si accorga della
mancanza del servizio.67
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COSTA CROCIEREMonitorare l’andamento delle vendite a bordo con lo scopo di innescare, in tempo
reale, meccanismi di marketing e comunicazione mirati.
Introdurre una piattaforma di Business Intelligence flessibile e abilitatrice, che ha
permesso all’ azienda di monitorare attraverso tecniche di valutazione dei dati relativi
all’andamento delle prenotazioni dei clienti, del controllo dei ricavi derivanti da vendite a
bordo delle navi dei prodotti di food e beverage, di pacchetti escursioni e di altri servizi
erogati. L’integrazione di tale piattaforma con i vecchi sistemi presenti in azienda è stata
ragionevolmente agevole, grazie al fatto che in azienda già i dati che venivano
collezionati all’interno di Data Warehouse, passano prima in uno strato, a modo di filtro,
in cui venivano effettuate attività di pulizia dei dati.
Costa crociere ha inoltre, implementato un ambiente di Big Data Analytics, basato su
tecnologia Hadoop in cloud. Questo ambiente consente di analizzare nello specifico i
dati economici e di utilizzo dei canali web, social e telefonici e di direct marketing,
integrandoli con i dati di vendita e dei piani aziendali.
Il sistema fornisce informazioni rilevanti al business in tempo reale, con un grado di
dettaglio elevato e di promuovere campagne marketing mirate direttamente durante la
crociera. Inoltre, grazie alla visibilità completa dei volumi di vendita suddivisi, è possibile
valutare quanto aumentino i volumi in relazione alle specifiche azioni intraprese di
marketing e comunicazione.
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69Danilo Scarponi© >>> 2017
ENEL
Individuare le perdite tecniche di rete, riducendo di conseguenza le frodi
e i malfunzionamenti dovuti a perdite di energia che non possono
esser fatturate. In particolare sono state considerate 10 diverse tipologie
di informazioni provenienti da sistemi specifici diversi (tra cui, per esempio,
i consumi orari o i tempi di fuori servizio della rete). Dopo aver caricato tali
dati su una piattaforma Big Data in cloud (generando oltre 50 miliardi di
righe), sono stati sviluppati circa 50 modelli di Analytics al fine di
individuare quello maggiormente performante.
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70Danilo Scarponi© >>> 2017
• Quanto dovrebbe vendere un PDV?
• Cosa determina il protesto?
• E’ possibile prevedere il rischio di insolvenza?
• Aspetti qualitative che influenzano la
performance?
• Perché alcune persone sono nostri benefattori?
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Quanto dovrebbe vendere un PDV e perché?
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Analytical spending by organization type.
Fonte: IIA
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Tipologie di analytics presenti nelle imprese
italiane
Osservatorio BDA & BI del Politecnico di Milano - 2016
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76Danilo Scarponi© >>> 2017
Fonte: International Institute for Analytics
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78Danilo Scarponi© >>> 2017
D.L e A.J., 100 Data and Analytics Predictions Through
2020, Gartner, 2016
entro il 2020 il degli
investimenti delle imprese sarà destinato ai
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80Danilo Scarponi© >>> 2017 80
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81Danilo Scarponi© >>> 2017 81
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82Danilo Scarponi© >>> 2017 82
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83Danilo Scarponi© >>> 2017 83
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84Danilo Scarponi© >>> 2017
ATTENZIONE A …
Investire competenze e tecnologie
Pianificare il progetto e gli obiettivi
Team interno e consulenti
Cultura del dato
I dati
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85Danilo Scarponi© >>> 2017
Acquisti
forniture Produzione
Distribuzione fisica
Organizzazione commerciale
Marketing
Relazioni
umane
Tecnologia
Informatica
Innovazione
RisorseimmaterialiCapacità
organizzative
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86Danilo Scarponi© >>> 2017
Recuperare il ritardoAnalytics 1.0 Analytics 2.0 Analytics 3.0 4.0
Tipi di
aziende
Grandi
imprese
Online
e start-up
Aziende di tutti
i tipiAziende di tutti
i tipi
Obiettivo
dell’Analytics
Decisioni
interneNuovi prodotti
Decisioni e
prodotti
Decisioni
automatiche
Tipi di dati Dati strutturatiBig data, non
strutturati
Tutti i tipi di
dati,
combinati, IoT
Provenienza InternaInterna e
Esterna
Interna e
Esterna
Tipo di
AnalyticsDescrittivo
Descrittivo,
predittivoPrescrittivo
Collocazione
aziendaleBack-office
Ponte di
comando
Collaborativa
internaNetwork
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COSTRUISCI IL TUO PIANO DI AZIONE PER I PROSSIMI 3 ANNI: VINCERE CON LA BIA
87Danilo Scarponi© >>> 2017
Hype Cycle for Business Intelligence and Analytics.
Fonte: Gartner
COSTRUISCI IL TUO PIANO DI AZIONE PER I PROSSIMI 3 ANNI: VINCERE CON LA BIA
88Danilo Scarponi© >>> 2017
BI & Analytics (Gartner)
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COSTRUISCI IL TUO PIANO DI AZIONE PER I PROSSIMI 3 ANNI: VINCERE CON LA BIA
89Danilo Scarponi© >>> 2017
Data science (Forrester)
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COSTRUISCI IL TUO PIANO DI AZIONE PER I PROSSIMI 3 ANNI: VINCERE CON LA BIA
90Danilo Scarponi© >>> 2017
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91Danilo Scarponi© >>> 2017
COSTRUISCI IL TUO PIANO DI AZIONE PER I PROSSIMI 3 ANNI: VINCERE CON LA BIA
92Danilo Scarponi© >>> 2017
Past President e Socio Fondatore della Controller Associati
Professore a contratto di Business Intelligence
Facoltà di Economia “G.Fuà” – Università Politecnica Marche
Consulente di Direzione
Mob: +39 3357159714