Piana G.,Fenomenologia Dei Materiali e Campo Delle Decisioni
«L’evoluzione della Data Analysis»: scenario e …...2. Le decisioni e le azioni che si attuano...
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Copyright SDA Bocconi «L’evoluzione della Data Analysis»: scenario e governance dei progetti PMI, Northern Italy Chapter – 14 marzo 2019 Paolo Pasini
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«L’evoluzione della Data Analysis»: scenario e governance dei progetti
PMI, Northern Italy Chapter – 14 marzo 2019 Paolo Pasini
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BUSINESS INTELLIGENCE (ricerca intelligente di dati e Informazioni aziendali per vari scopi)
L’evoluzione della Business Intelligence (BI)
Business Intelligence Tools
Business Analytic Applications (es. BPM); Analytics -> Adv. Analytics
Big Data
Inizio anni ‘90
2000-05
2012
Focus sui Tools Focus sulle Applicazioni Focus sui Dati
Cresce il grado di Intelligence
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• Un manager senza dati in un contesto sempre più complesso e dinamico, è SOLO un’altra persona con una propria opinione, vale ma è un’opinione !
• Una sicurezza nel tempo e nel nuovo contesto Digital: NON SI MIGLIORA CIÒ CHE NON SI MISURA!
Situazione attuale della Data Analysis
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• Oggi si tirano le somme delle nuove sperimentazioni e dei nuovi progetti di Analytics degli ultimi 5 anni.
• I risultati non eclatanti riportano l’attenzione sul «COME» diventare una reale «Data-driven Organization»
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Situazione attuale della Data Analysis
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Oltre i Big Data ….!
• Un risultato positivo, si è capito che oggi: o i fenomeni digitalizzati di interesse per le aziende e da tenere sotto
controllo sono troppi, o è necessaria l’automazione delle Analytics e la capacità di impiegare
varie tecniche di IA
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Nuove fonti di dati
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La domanda è sempre la stessa!
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L’evoluzione delle Business Analytics
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Automated: eseguo
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Quali sw vendor?
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Le tecnologie e i servizi: una «giungla»!
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Il Business case, il Valore, il “so what”, lo “scarico a terra” della BI/Analytics dipendono
da:
1. La “distanza” dell’analisi dati dai risultati economico-finanziari
2. Le decisioni e le azioni che si attuano dopo l’analisi per ottenere i risultati desiderati (“fare” e “far succedere le cose”!)
3. Dati (quantità e qualità), mix di tecniche di analisi e visualizzazione dei dati e software tools che si mettono in gioco
4. La “distanza organizzativa” tra chi fa le analisi e chi utilizza i risultati (informazioni, insights)
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La curva del valore della BI/Analytics: capacità di generare informazioni e conoscenza rilevanti, ampie, affidabili, tempestive,
usabili
Capacità di analizzare e interpretare le informazioni, di produrre conoscenza
(competenze di dominio disciplinare nel contesto di azienda e di settore)
Velocità, Varietà, Quantità e Qualità dei dati
BI Tools, Business Analytic Appl. e Analytics; architetture applicative di BI
Tools e piattaforme di Data Governance, Data Integration, Data Repository & Data Quality
Organizzazione della BI e competenze analitiche (interne ed esterne: modello di sourcing)
Valore
Risorse e Capability (Fonte: Osservatorio BI, SDA Bocconi, 2013)
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Progetti di Data Analysis: Capacità di costruire Analytics
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Progetti di Data Analysis: Capacità di interpretare e «utilizzare» informazioni e insights
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Capacità di progettazione «creativa» e di sviluppo iterativo/incrementale: «agile as usual» nella data analysis complessa!
Continuos Solution Deployment
Continuous Stress Test & System
Tuning
Modelling, Incremental Prototyping/ Development («sprint» )
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Nuovi metodi di chi fa Analytics come «mestiere»!
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Creazione della sensibilità e della fiducia nel sistema di Analytics (creatività, qualità dei dati, utilità dei risultati, gradualità di sviluppo, «Test&Learn»)
Abbandonare il concetto di rilascio del sistema: “Cantieri aperti”
Contratti da «time e material» (no requirements!) a «chiavi in mano» con rischio calcolato e condiviso tra partner e azienda
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Il contesto organizzativo in cui il progetto di Data Analysis si sviluppa è importante:
la Data-Driven Organization
• Processi per la Data Governance • Processi di Data Analysis • Processi Decisionali
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Strutture organizzative
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Fonti Dati
La catena del valore dei dati: processi e «troppi» ruoli!
Utilizzatore dei risultati delle analisi dati
(Decisore, controllore, analista, …)
Masterdata Specialist
Source Expert (ERP, Social web, etc.) ETL Specialist
Chief Data Officer
DW Specialist Data modeler
Business Data Analyst (mktg, cost, …)
Data security specialist
Frontend Specialist
BI Developer
DATA SCIENTIST
«new» BI Manager
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Data Owner
La “distanza organizzativa” tra chi realizza le analisi e chi le utilizza è molto critica nel produrre risultati visibili!
Data governance manager, Data Quality manager, Data Tech manager
Data manager
Ruoli interni o esterni
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I modelli organizzativi delle unità dedicate alle Analytics (accentrati,
decentrati, federati, standalone)
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FORRESTER
McKINSEY
AT KEARNEY
Attività del BI/Analytics Unit o Competence
Center
Shared-
Service
Divis.
Sistemi
Divis. Prodo
tti
Local, stand
-alone
(risorse IT aziendali)
(progetti di BI) (progetti di BI)
(Dati Enterprise, alimentanti)
(Metadati specifici mondo
sistemi)
(Metadati specifici mondo prodotti)
Coord. e Implement.
progetti Enterprise
(Ownership di progetto)
(Ownership di progetto)
skill su temi specifici mondo
sistemi
skill su temi specifici mondo
prodotti
(on site)
(on site)
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Le 10 competenze più richieste in Advanced Analytics e IA (TechRepublic, 2018)
1. Machine learning 2. Python 3. R 4. Data science (?!) 5. Hadoop 6. Big data 7. Java 8. Data mining 9. Spark 10. SAS
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Hard Skill più richiesti (fonte: Linkedin, 2018)
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1. Cloud and Distributed Computing Related Jobs: Platform Engineer, Cloud Architect 2. Statistical Analysis and Data Mining Related Jobs: Business Analyst, Data Analyst, Statistician 3. Middleware and Integration Software Related Jobs: IT Manager, Systems Integration Engineer 4. Web Architecture and Development Framework Related Jobs: Web developer, Full Stack Web Developer 5. User Interface Design Related Jobs: UX Designer, Web Developer, UI Designer 6. Software Revision Control Systems Related Jobs: Web Developer, Software Programmer 7. Data Presentation Related Jobs: Graphic Designer, Data Scientist, Business Consultant 8. SEO/SEM Marketing Related Jobs: Marketing Specialist, Online Marketing Manager, Advertising Manager 9. Mobile Development Related Jobs: Mobile Engineer , Mobile Application Developer 10. Network and Information Security Related Jobs: Information Security Specialist, Cyber Security Specialist 11. Marketing Campaign Management Related Jobs: Online Marketing Manager, Digital Marketing Specialist, Digital Marketing Manager 12. Data Engineering and Data Warehousing Related Jobs: Software Engineer, Database Developer, Data Analyst 13. Storage Systems and Management Related Jobs: Database Administrator, System Administrator
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14. Electronic and Electrical Engineering Related Jobs: Electrical Engineer, Electronic Engineer 15. Algorithm Design 16. Perl/Python/Ruby Related Jobs: Software Engineer , Data Scientist 17. Shell Scripting Languages Related Jobs: Linux System Administrator , System Engineer, Java Developer 18. Mac, Linux and Unix Systems Related Jobs: System Administrator, Linux System Administrator 19. Java Development Related Jobs: Java Developer, Web Developer 20. Business Intelligence Related Jobs: Business Intelligence Analyst , Forecast Analyst 21. Software QA and User Testing Related Jobs: User Experience Engineer, Software Test Engineer, Quality Assurance Engineer 22. Virtualization Related Jobs: Network Engineer, Network Administrator 23. Automotive Services, Parts and Design Related Jobs: Vehicle Engineer, Industrial Designer 24. Economics Related Jobs: Business Development Manager, Auditor, Research Analyst 25. Database Management and Software Related Jobs: Database Specialist, Database Administrator
Hard Skill più richiesti (fonte: Linkedin, 2018)
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CDO (Chief Data Officer) e BI manager in Italia. Attività di Data Governance e di BI/Analytics Governance a confronto
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Una ricerca 2018 sulle medio-grandi imprese italiane
Presenza posizioni di CDO e BI Manager
CDO-BI MGR % del panel Natura di azienda
Presenza del CDO (57% nell’IT, 43% in funzioni di business)
7% Aziende “Data-sensibile”
Presenza del BI Manager (93% nell’IT, 7% nel Mktg)
54% Aziende “BI-sensible”
Presenza del CDO e del BI Manager
4% Aziende “Data-driven”
Assenza di entrambi 35% Aziende “Data-BI unaware”
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Non esistono elementi per definire un percorso di maturità ideale o virtuoso, anche se si può immaginare un passaggio da “Unaware” a “Data-driven”; c’è una storia e una presenza di profili nei due ruoli molti diversi nella pratica aziendale
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E infine, 3 massime ….!
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Un imprenditore illuminato
