RAPPORTO DI RICERCA PER SAP ITALIA
VELOCITA’ AZIENDALE E TECNOLOGIE
MEMORY: UNA PROSPETTIVA MANAGERIALE
A cura di
Paolo Pasini
Angela Perego
Rapporto di Ricerca per SAP Italia
Velocità aziendale e tecnologie In-Memory:
una prospettiva manageriale
a cura di
Paolo Pasini
Angela Perego
IN-
Pubblicato nel mese di Maggio 2012
© 2012 SDA Bocconi School of Management e SAP AG. Tutti i diritti riservati.
Indice
1
2
Le ICT e i nuovi orizzonti del management aziendale .............................................. 7
La velocità aziendale come elemento di competizione ......................................... 14
2.1
La velocità dell’innovazione ........................................................................... 15
2.2
La velocità dei processi aziendali.................................................................... 16
2.3
La velocità di reazione a eventi inattesi ......................................................... 18
3 Le tecnologie In-Memory: elementi distintivi e di innovazione ............................. 20
4 Gli ambiti di applicazione delle tecnologie In-Memory per la Velocità aziendale:
alcuni casi internazionali ................................................................................................ 25
5 I benefici e il valore aziendale dell’In-Memory ...................................................... 31
5.1
La velocità aziendale ....................................................................................... 31
5.2
L’informazione di ogni tipo, in ogni luogo, in ogni tempo ............................. 31
5.3
Il superamento della distinzione tra sistemi informativi transazionali e sistemi
di BI ........................................................................................................................ 32
5.4
Miglioramento della catena performance tecniche-performance aziendali: le
analisi alla “velocità del pensiero” ............................................................................. 33
5.5
Libertà di analisi .............................................................................................. 35
5.6
Minor Time-to-Delivery .................................................................................. 35
5.7
Maggiore “effetto esperienza” ....................................................................... 36
5.8
Ottimizzazione dei costi di gestione IT ........................................................... 37
5.9
Minor complessità di gestione IT ................................................................... 38
6 Conclusioni ............................................................................................................. 40
Bibliografia ...................................................................................................................... 42
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Gruppo di Lavoro
SDA Bocconi School of Management
Paolo Pasini
Professore di IS Strategy e Management, senior lecturer e
direttore dell’Osservatorio Business Intelligence presso SDA
Bocconi. Professore a contratto presso l’Università
Commerciale Luigi Bocconi di Milano. Docente ufficiale del
Master universitario in Project and Information
Management.
Angela Perego
Lecturer di Sistemi Informativi presso SDA Bocconi. Docente
ufficiale del Master in Project and Information
Management e del Master in Economia e Management dei
Trasporti, della Logistica e delle Infrastrutture presso
l’Università Commerciale Luigi Bocconi di Milano.
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Tutti questi fenomeni aziendali
hanno un denominatore comune, la
velocità, che è diventata una
condizione sempre più determinante
per:
1 Le ICT e i nuovi orizzonti
del
management
aziendale
svolgere i processi e le attività
aziendali
(es.
un
processo
commerciale, la creazione di un
nuovo concept di prodotto, la
produzione di un conto economico
Nel
campo
del
business
management il nuovo millennio si è
aperto con nuove suggestioni derivate
dall’impiego delle ICT che hanno dato
vita a filoni di pensiero e di ricerca
innovativi: Real Time Enterprise, Data
Explosion e oggi Big Data (dati
strutturati e non strutturati, social web
data, location data, dati da Internet
delle cose e M2M, etc.), Next
Generation Business Intelligence e
di prodotto o di cliente, la
comunicazione di marketing con
media digitali);
trattare in modo integrato grandi
volumi di dati eterogenei (es. dati di
vendita, reclami a un customer care
e commenti sui blog o nei social
network, dati di geo-localizzazione)
e
ottenere
un’informazione
rilevante (es. di insight nel
comportamento di acquisto di un
Analytics (inclusa la RealTime BI o la BI
embedded nei processi operativi
aziendali), In-Memory Computing,
Open Innovation (e Co-Innovation),
Global, Networked e Liquid Enterprise.
segmento di clientela e delle sue
percezioni di qualità verso il
prodotto), fenomeno che oggi viene
menzionato con l’espressione “Big
Data”;
Trattamento “integrato” di
grandi volumi di dati
eterogenei
Processi e attività
aziendali
Velocità
Gestione delle relazioni
digitali e della ubiquità dei
dati e delle persone
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Rilevazione, archiviazione,
elaborazione, distribuzione
e presentazione dei dati con
sistemi ICT
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rilevare, archiviare, elaborare,
distribuire e presentare i dati
generati utilizzando i sistemi ICT;
gestire le relazioni digitali tra le
persone, le imprese e le istituzioni e
che permettono la “ubiquità” dei
dati e degli individui.
La velocità riguarda quindi, il tempo, il
ritmo delle cose, del lavoro, delle
persone, ma la velocità senza controllo,
senza finalità, non genera utilità, non
genera valore, soprattutto nel campo
economico-aziendale. E il controllo oggi
è sempre più esercitato da una
combinazione di persone e di sistemi
informatici che lo supportano.
La metafora delle auto di Formula 1
fornisce un buon esempio per capire
come si combinano in modo esemplare
queste due capacità di controllo (gli
strumenti ICT di bordo collegati in
RealTime a quelli di scuderia, la squadra
e il pilota).
Si può andare oltre. La velocità oggi
a disposizione delle aziende si
concretizza nella capacità potenziale di
ridurre il tempo necessario non solo
per l’esecuzione di un’attività, ma
anche per la sua finalizzazione, per il
cambiamento repentino e “in corsa”
dei suoi obiettivi o delle sue relazioni
con altri processi, e questa è la vera e
rivoluzionaria novità per la gestione
d’azienda. La metafora del navigatore
satellitare nel guidare il percorso verso
una destinazione può aiutare a
8
comprendere questo aspetto, nel caso
in cui la destinazione debba cambiare in
modo inaspettato: la reimpostazione
“in corsa”, durante il viaggio, in tempo
reale, della nuova località consente
velocemente di riprogrammare il
percorso e le risorse necessarie (tempo,
carburante,
pedaggi,
etc.)
per
raggiungere l’obiettivo, senza lunghe
attese dovute alla ricerca dei dati, alla
loro elaborazione, alla presentazione
delle informazioni rilevanti e alla loro
interpretazione. È chiaro che il
muoversi in un contesto dove si hanno
tutti i dati a disposizione, in un contesto
dove i tratti stradali sono definiti, le
distanze sono finite e calcolabili,
consente di affrontare un problema con
un margine di errore ridotto e
accettabile. Per riavvicinarsi al contesto
più reale e incerto in cui operano le
aziende è necessario menzionare il
fatto che i tratti stradali cambiano,
“lentamente” ma cambiano (e quindi i
dati delle mappe vanno aggiornati
frequentemente), i lavori in corso o gli
incidenti
possono
bloccare
la
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circolazione (e questo rende necessario
disporre di un sistema di informazione
in tempo reale sulle condizioni del
traffico),
questi
eventi
incerti
condizionano lo svolgimento del
percorso, e quindi potrebbe essere
necessario
programmare
delle
deviazioni o scegliere un percorso non
ottimale; comunque il sistema di
informazione (il navigatore) è sempre
disponibile, a supporto continuo e in
tempo reale del “guidatore-decisore”,
elaborando sia dati storici disponibili (i
dati georeferenziati delle mappe
geografiche), sia i dati che sono resi
disponibili in tempo reale (i dati GPS dei
veicolo in movimento, i dati sul
traffico), sia i dati forniti dal “decisoreguidatore”
(le
destinazioni,
le
caratteristiche del percorso desiderato,
più veloce o più breve, etc.).
Quest’ultima metafora può aiutare
in modo semplice a comprendere cosa
significherebbe per le imprese disporre
di un simile sistema di “navigazione
aziendale” che le supportasse a
muoversi anche su terreni spesso
sconosciuti, imprevisti, incerti. La
complessità crescente della gestione
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aziendale di cui si parla spesso, di fatto
è generata da due fattori prevalenti:
la
crescente
velocità
dei
cambiamenti
(di
percorso)
necessari;
la crescente incertezza degli scenari
(cioè, dei terreni in cui muoversi) e
dei risultati generabili dalle scelte
possibili (in termini di performance,
cioè in termini di tempi e risorse
impiegate per raggiungere
destinazione desiderata).
la
Ora questo sistema di “navigazione
aziendale”
si
sta
velocemente
configurando all’orizzonte, facendo
leva sulla convergenza di strumenti
tecnologici
di
memorizzazione,
elaborazione e trasmissione di dati
digitali, di competenze delle persone, di
disponibilità tempestiva di elevati
volumi di dati di ogni natura, di
strumenti di scouting, ricerca, selezione
e interpretazione intelligenti, che
consentono di superare i tradizionali
ostacoli dell’”Information Overloading”
e dalla “Paralysis by Analysis”.
Questo
nuovo
sistema
da
configurare e personalizzare in ogni
impresa ha la capacità di superare molti
dei paradigmi manageriali oggi
conosciuti: ad esempio non avrà più
senso distinguere tra dati operativi e
dati direzionali, o tra sistemi
transazionali e sistemi di analisi e di
informazione; il dato che serve per
perfezionare un ordine online di un
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cliente, è immediatamente disponibile
per un’attività in tempo reale o quasi
reale, di profilazione del cliente, di upselling o di cross-selling, di promozione
di altri prodotti o di ricalcolo in tempo
reale della redditività del cliente stesso;
oppure il dato di geo-localizzazione di
un’auto di un cliente (che ha
autorizzato la sua geolocalizzazione!) di
un servizio di sorveglianza satellitare o
di un’assicurazione, può servire
avere queste situazioni di ricavi e costi
aggiornate in tempo quasi reale dopo
ogni operazione di vendita o di
acquisto.
Così
come
sarebbe
rivoluzionato pesantemente il processo
di pricing dei prodotti o dei servizi
potendo applicare concetti di revenue
management in tempo reale, non solo
nella vendita di una stanza di hotel o di
un posto aereo o treno man mano che
si avvicina la data di consumo, ma
immediatamente sia per attivare
interventi operativi (in caso di
soccorso), sia per effettuare azioni di
geo-promozione in operazioni di
location-marketing su device mobili, sia
per analizzare il comportamento di
guida del cliente al fine della
determinazione del prezzo della sua
polizza. Oppure più semplicemente non
sarà più necessario trasportare e
estendendo questa idea di Dynamic
Pricing anche a tutti i prodotti deperibili
di un retailer (non solo al pesce!) man
mano che si avvicina la data di
scadenza, oppure ai biglietti per uno
spettacolo,
alla
“distribuzione
temporale intelligente” dei saldi
nell’abbigliamento anche durante la
singola giornata di apertura di ogni
singolo punto vendita di proprietà,
manipolare i dati operativi contabili
delle aziende dai database transazionali
in
database
dedicati
all’analisi
(datawarehouse o datamart), dal
momento in cui tutti i dati operativi
elementari o intermedi possono essere
disponibili in strutture dati libere, in
ambienti ad altissima velocità di
accesso (tipicamente in memoria RAM,
e non su disco fisico). Altrettanto
potrebbe non avere più senso pensare
oppure alla vendita B2B o B2C di
macchine per il condizionamento,
oppure nel pricing di un progetto a
saturazione di risorse nel campo dei
servizi professionali, oppure nel pricing
orario dell’energia, e così via.
a livello gestionale, alle chiusure
contabili, ai conti economici di
prodotto, di cliente, di Business Unit o
aziendali come a situazioni di periodo,
quando potenzialmente si potrebbe
10
Altresì potrebbe trasformarsi un
altro dei grandi paradigmi del
management che contrappone il
“grande” al “piccolo”, le economie di
scala alle economie di flessibilità: se in
alcuni settori (ad es. nei consumer
package goods) non c’è dubbio che la
dimensione di impresa su scala globale
è vincente e indispensabile, in realtà
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oggi è il “veloce” che vince contro il più
“lento” (economie di velocità).
Come in tutti i cambiamenti
generati dalle tecnologie, anche in
questo caso il change management
deve azionare leve che riguardano
anche le persone, la cultura:
nuovamente la velocità senza un
adeguato controllo non genera alcun
valore in azienda. Le persone, il
management aziendale devono saper
convivere con la velocità ed essere in
grado di governarla, per poterla
sfruttare
al
meglio,
generando
performance incrementali.
I seguenti punti possono aiutare a
riassumere i principali cambiamenti già
in atto e basati sulle ICT, che
prospettano alcuni nuovi orizzonti del
management aziendale:
1. Trasformare il modo in cui le
persone pensano, analizzano i fatti,
pianificano e agiscono: nuovi skill
sono necessari, ma soprattutto
nuovi atteggiamenti nei confronti
delle ICT, passando da molti
fenomeni
di
moda
e
di
“consumerization” (ad es. riguardo i
device mobili o il social web), ad un
reale impiego nella gestione
aziendale.
2. Velocizzare i processi di Innovation
Management,
sia
di
prodotto/servizio
(dall’idea
generation al concept al testing e
allo sviluppo), sia di processo
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(interno esterno, operativo o
manageriale), generati dalle ICT.
3. Far funzionare in modo sincrono
elevati volumi di transazioni e
operazioni aziendali con veloci ed
evolute attività di analisi dei dati
strutturati (es. dati contabili) e non
strutturati (es. dati del social web,
di geolocalizzazione, di audio-video)
generati
da
questi processi
operativi online e offline.
4. Velocizzare le decisioni aziendali
con un numero maggiore di
informazioni rilevanti (e quindi
opportunamente selezionate) e con
sistemi di
comunicazione
e
collaborazione ad alta velocità, in
tempo reale, tra persone, tra team
di lavoro, tra imprese.
5. Aumentare
i
cicli/ritmi
di
misurazione, di monitoraggio e di
analisi dei fatti aziendali per
innescare veloci attività “trial and
error”, veloci cicli di “Analyze, Plan,
Act and Control”, piuttosto che
profondi e lenti processi di
decisione analitica:
Analyze
Plan
Control
Act
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L’impiego di tecnologie di Business Intelligence (BI Tools e BI Analytics) in modalità
RealTime è ancora allo stato embrionale e sperimentale: ampi spazi di diffusione
esistono in tutti i settori economici rappresentati dal campione di 120 imprese indagate
nella ricerca.
Infatti il 49% del campione deve gestire processi decisionali strategici con frequenza
inferiore ai 3 mesi, un tempo decisamente “faticoso” per impostare e svolgere un tipico
progetto IT; la soluzione in queste imprese risiede nel creare le condizioni il più
“naturali” possibili per produrre e distribuire le informazioni necessarie a questi processi
decisionali , cioè una piattaforma aziendale di BI flessibile, usabile anche in modalità
“user self-service”, che possa gestire un’ampia e profonda base di dati aziendali di
qualità e aggiornati con tempestività differente, fino al tempo reale ove necessario e
opportuno.
Tuttavia la maggioranza (il 57% dei rispondenti IT e il 69% delle persone non IT)
dichiara un livello soddisfacente o perfettamente coerente nei tempi di produzione delle
informazioni critiche per la direzione aziendale: la percezione media sui tempi di attesa
non si presenta quindi particolarmente critica. Questo si spiega sicuramente in parte con
la presenza di sistemi di BI efficienti nei tempi di produzione delle informazioni, in parte
nell’ancora diffusa inconsapevolezza del significato e dell’utilità del Real Time nella
velocizzazione dei cicli di controllo e di decisione operativi e direzionali.
A sostegno dell’ultima affermazione, e a dimostrazione del fatto che i sistemi di BI
attuali sono insufficienti, interviene il giudizio sugli ostacoli principali nello svolgimento
dei processi decisionali strategici per l’impresa, dove al 2° posto, più di un terzo del
campione, cita la mancanza di informazioni di qualità, in termini di completezza,
affidabilità, aggiornamento e tempestività (mentre al primo posto si citano ostacoli di
carattere organizzativo che esaltano il ruolo che potrebbe svolgere oggi la c.d. “BI
collaborativa” e la “BI Mobile”).
In questo quadro però la funzione SI ha un ruolo riconosciuto di primo piano da parte
della proprietà e del top management delle imprese, ruolo tutto da giocare anche in
termini di spinta all’innovazione dei sistemi di BI finora realizzati e gestiti.
Da osservare come principali candidati delle tecnologie di BI RealTime, nel settore
Finance, i processi di gestione del rischio, della sicurezza on-line e dei Sistemi informativi;
nel settore Manifatturiero, i processi di Controllo di gestione, Produzione e Fatturazione;
nel settore dei Servizi in generale, Media, Utilities e GDO, i processi di Controllo di
gestione, Fatturazione e Sistemi Informativi. Stranamente più assenti sono i processi
Commerciali e di Marketing, soprattutto on-line, che sono tipicamente e storicamente
interessati da analisi in tempo reale dei fenomeni in corso.
Poco impiegati sono i sistemi di Alerting automatici all’interno dei sistemi di BI
RealTime e non RealTime, che potrebbero dare un impulso interessante al cd.
“management by exception”, attirando l’attenzione manageriale solo sui fenomeni che
superano certe soglie di sicurezza o di tolleranza o che deviano da modelli di
comportamento usuali.
Gli ostacoli percepiti come più forti nell’introduzione delle tecnologie di BI RealTime,
sono le ancora le classiche 3 “C”: costi, cultura e competenze!
SDA Bocconi - Ricerca sulle informazioni in RealTime in Italia, 2011.
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meno capacità di “andare in
profondità” e più capacità di
“mettere in relazione” i fatti e di
reagire in modo esperto, deduttivo,
basando le decisioni su fatti
documentati in continuo, in tempo
sempre più reale.
6. Essere coscienti che il sogno della
“real time enterprise” può avverarsi
solo in alcuni business (es. le web
company) o in nicchie di
aprono nel campo delle analisi e
delle decisioni, ma solo se si
possiedono anche le capacità di
chiudere il cerchio, il loop “Analyze,
Plan, Act and Control”: in altri
termini, la più veloce e sofisticata
capacità di analizzare fatti e
decidere
(“insight”)
deve
necessariamente scaricarsi a terra
in azioni innovative, fattibili, veloci,
economicamente convenienti (nel
attività/processi aziendali fisici (es.
processi produttivi) o con particolari
caratteristiche (es. fraud detection,
trading finanziario), mentre nuove
opportunità di “Near RealTime” si
marketing,
nel
business
development, nella finanza, etc.),
diverse da prima, altrimenti resta
un potenziale inespresso e fine a sé
stesso.
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2 La velocità aziendale
come
elemento
di
competizione
Nel paragrafo precedente si è
velocemente i nuovi bisogni della
domanda contribuisce a velocizzare sia
il time to innovate che il time to
market, altrettanto chiaro è che
commettere errori in questa attività
può portare alla perdita di investimenti
di sviluppo e di marketing. Tutto ciò ha
portato negli ultimi anni a sviluppare
modelli di Open Innovation, e in
particolare di Co-Innovation con i clienti
attuali o potenziali, che permettono di
detto che la competizione oggi si gioca
soprattutto tra chi è “lento” e chi è
“veloce”: veloce nell’innovazione di
prodotto/servizio
(“time
to
innovation”), nel diversificarsi a livello
geografico, nei prodotti/servizi, veloce
nei processi aziendali, veloce nel
reagire a eventi imprevisti (“time to
market”), e infine veloce nel “time to
profit”.
ridurre i rischi di un Product o Service
Development errato e i rischi finanziari
collegati, non allungando i tempi di
sviluppo, anzi riducendoli con approcci
collaborativi.
La velocità aziendale assume quindi
molti significati.
pagamento di una fattura), con una
La velocità può indicare il “time to
innovation”, perseguito sia con la
riduzione dei leadtime dalla fase di idea
generation, alla fase di concept, alla
fase di testing, alla fase di sviluppo, sia
con l’aumento della frequenza di
presentazione al mercato di nuovi
prodotti o servizi. Oppure il “time to
market” dei prodotti/servizi, cioè il
tempo che intercorre dalla disponibilità
di un nuovo prodotto/servizio al suo
lancio sul mercato. È evidente che una
buona capacità di individuare e rilevare
14
Velocità può significare anche
puntualità, cioè rispetto degli impegni
(di tempo) assunti con un cliente (es.
nella consegna di una commessa o di
un ordine), con un fornitore (es. nel
Innovazione
Processi
aziendali
Reazione a
eventi
inattesi
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funzione aziendale interna (es. nei
tempi di rilascio di un progetto IT
applicativo). Quest’ultimo aspetto
riguarda strettamente la capacità di
eseguire “velocemente” i processi
aziendali, operativi e direzionali.
Infine velocità è assimilabile al
concetto di tempestività di business,
cioè al fatto di essere i “primi” a
effettuare un’azione sul mercato o al
fatto di reagire prontamente a un
evento imprevisto che si è manifestato
sul mercato: una decisione sul pricing
dei prodotti è tempestiva se è presa
prima che avvenga un fatto esterno che
ne neutralizza o limita l’impatto e
l’efficacia
commerciale
(es.
un
riadeguamento
dei
prezzi
del
competitor principale); oppure la
decisione di lanciare un nuovo prodotto
sul mercato come reazione a un nuovo
prodotto del principale competitor, è
tempestiva se avviene in un arco di
tempo tale da non concedere rilevanti
vantaggi di posizione al concorrente
“first comer”.
2.1
La velocità dell’innovazione
L’innovazione è un processo molto
complesso, i cui effetti incidono in
maniera diffusa e pervasiva su tutti i
processi
dell’azienda,
da
quelli
produttivi e logistici, a quelli distributivi
e
commerciali,
a
quelli
di
comunicazione e di marketing, a quelli
amministrativi
e
L’innovazione può
di
controllo.
essere radicale,
casuale, saltuaria, oppure può essere
incrementale, può essere innovatività,
ossia la capacità di generare
continuamente prodotti nuovi e di
successo in misura sostenibile dalle
routine dei processi aziendali (Baglieri,
2012). L’innovatività consiste nella
costruzione di processi e competenze
che
consentano
di
mantenere
costantemente allineata la posizione
tecnologica dell’impresa alla sua
Una ricerca SDA Bocconi sul tema della Velocità aziendale, tra cui la velocità dell’Innovazione,
ha evidenziato (Baglieri, 2012) l’importanza dei seguenti aspetti:
Velocità. Non è un valore assoluto, ma relativo. Non è tuttavia la velocità a determinare
il successo della singola innovazione, ma il suo ritmo di manifestazione sul mercato ne
costituisce il fattore di successo competitivo.
Ascolto del cliente. È una determinante del successo dell’innovazione molto più efficace
della tecnologia.
Anticipazione del cliente. Ascoltare il cliente non significa “appiattirsi” nel miglioramento
incrementale, che pure è essenziale, ma avere la capacità di reinterpretare i feedback del
cliente in chiave originale e reinventare i prodotti e i servizi anticipando i bisogni dei
clienti.
Semplicità. L’innovazione veloce, ma complessa, fallisce. L’innovazione deve garantire al
cliente una risposta semplice ai propri problemi.
© 2011 SDA Bocconi – Forum Eccellenza Operativa.
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posizione competitiva e di sostenere e
accrescere il vantaggio competitivo
dell’azienda proprio attraverso la
transizione continua della tecnologia
sui prodotti e sui processi aziendali
(Baglieri, 2012). In entrambi i casi,
l’impiego delle ICT e l’esternalizzazione
a clienti, a fornitori o a comunità di
ricerca di consistenti attività di
innovazione, ha generato una forte
riduzione dei tempi di sviluppo
2.2
La velocità dei processi
aziendali
dell’innovazione.
Numerose esperienze di ricerca
sostengono che è significativa sotto il
profilo strategico la “cadenza” con la
quale si rilasciano le innovazioni sul
mercato. Se, ad esempio, si osserva la
strategia di innovazione di SMH, il
consorzio svizzero dei produttori dei
celebri orologi Swatch, si noterà che,
successivamente alla prima tiepida
standardizzazione. E questo vale per
ogni tipologia di processo. Per Ing
Direct anche il processo di acquisizione
del cliente e di attivazione del primo
contratto deve essere standard,
semplice, veloce, automatizzato e
tracciabile con un forte impiego di ICT.
Per BTicino la velocità dei processi
passa attraverso una revisione del
processo di consegna anche per quei
prodotti finiti di classe B e C che
accoglienza riservata dal mercato al
prodotto, si decise di introdurre quale
elemento
di
innovazione
e
differenziazione proprio il concetto
della collezione, ossia del ritmo
prefissato e scandito dalle stagioni nella
moda, settore al quale l’orologio al
quarzo con lancette si prefiggeva di
accostarsi come accessorio. Oppure
rilevanti sono i casi di Sisal nel settore
rappresentano il compendio di gamma
e per i quali a magazzino erano
detenuti minimi livelli di stock, con
l’obiettivo quindi di migliorare il livello
di
servizio
riducendo
contemporaneamente
le
scorte.
Passando da una gestione tradizionale
della domanda basata su sistemi MRP
su previsione, a una produzione “tirata”
dalle esigenze del cliente che richiedeva
del gioco con le continue varianti di
“Win for Life” o di Sky con SkyGo,
ennesima innovazione nelle modalità di
fruizione di contenuti televisivi.
frequenze di consegna
elevate, per quantità
sempre più ridotte e
tempo, la velocità
diventava cruciale.
16
La velocità dei processi aziendali ha
molti modi per esprimersi, e
considerando che sono il modo per le
aziende di costruire e svolgere routine,
cioè procedure e attività ripetitive e
strutturate in fasi, quasi sempre hanno
l’obiettivo di generare efficienza,
produttività,
trasparenza
e
sempre più
di prodotto
variabili nel
di processo
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Ancora, velocità dei processi può
significare per le imprese di produzione
alimentare, come Illy nel comparto del
caffè o Mutti nel comparto del
pomodoro, automatizzare il processo di
raccolta, controllo e tracciamento dei
dati di qualità delle materie prime e dei
semilavorati,
per
poter
agire
tempestivamente nei casi in cui si
manifestino anomalie e fuori norma.
trasportatori di palmari su quali
registrare l’avvenuta consegna della
merce), dall’altra ha affidato in
outsourcing i processi amministrativi.
In DHL Supply Chain l’impiego delle
ICT per velocizzare i processi aziendali
non core ha agito su due fronti: da una
parte ha dematerializzato gran parte
dei processi documentali (es. dotando i
contraffazioni, ridurre i tempi di
attivazione e di consegna della polizza
al cliente e risparmiare quindi sui costi
di spedizione.
Sulla scia della de-materializzazione,
molte assicurazioni sono pronte a
migliorare e velocizzare il servizio al
cliente trasformando in elettronico
anche l’attuale contrassegno di
assicurazione, al fine di ridurre le
I risultati emersi da un focus group svolto in SDA Bocconi sulla velocità aziendale, e quindi sulla
velocità dei processi aziendali, porta a evidenziare i seguenti aspetti (Pozzoli, 2012).
I processi sui quali le aziende ripongono maggiore attenzione in termini di miglioramento della velocità sono quelli client-facing e quelli ad alta intensità documentale. Sui primi esiste una
esplicita richiesta di maggiore velocità e livello di servizio sia dall’interno dell’azienda, sia dal
cliente finale stesso; sui secondi, invece, che spesso sono processi interni, esiste una forte consapevolezza interna all’azienda che la presenza di documentazione cartacea è elemento di rallentamento del processo, e che una volta rimosso può produrre benefici che vanno oltre la
dematerializzazione arrivando fino al miglioramento della qualità interna, del prodotto e del
servizio al cliente finale.
In tutti i progetti di miglioramento e di velocità di processo si parla di ICT. Questo dimostra
come non sia possibile oggi modificare le modalità operative senza implementare l’ICT. Però,
l’ICT viene letta sotto diversi aspetti:
a. come facilitatore, ovvero come strumento per automatizzare il processo, per migliorare le
informazioni a disposizione su un determinato processo (es. previsione della domanda),
per controllare il processo, etc.;
b. come ostacolo, ovvero come elemento causa di scarsa integrazione tra attività svolte da
diverse unità organizzative (es. a causa della disomogeneità di sistemi informativi spesso
utilizzati dalle diverse unità coinvolte in un processo aziendale);
c. come repository di conoscenza sul funzionamento delle business operation (es. Zegna che
utilizza l’ICT come leva fondamentale per racchiudere la conoscenza implicita di prodotto
moda).
©2011 SDA Bocconi – Forum Eccellenza Operativa.
© 2012 Divisione Ricerche “Claudio Demattè”
17
SAP Italia
2.3
La velocità di reazione a
eventi inattesi
Crisi, instabilità, interdipendenza,
incertezza e complessità sono le parole
chiave che caratterizzano il contesto
attuale: di conseguenza, la capacità dei
nostri sistemi, intesi come paesi,
aziende e individui, di assorbire
“traumi” di vario genere e di adattarsi
al nuovo contesto e ri-organizzarsi
velocemente assume un’importanza
enorme.
L’espressione “Resilienza” è definita
come l’abilità di “reagire o ri-adattarsi
facilmente e velocemente a eventi
inattesi, spesso negativi”. La resilienza
può significare la “velocità di ripristino
della normalità, dopo un evento
traumatico”, oppure l’ampiezza del
“trauma” che può essere assorbito dal
sistema in quanto tale senza generare
impatti negativi sull’operatività, spesso
affrontato con la “ridondanza” delle
risorse (D’Amato, 2012).
Il classico esempio che viene citato
quando si parla di “resilienza” in ambito
supply chain è relativo all’incendio
avvenuto nella fabbrica di semiconduttori della Philips in New Mexico,
nel 2000. A causa dell’incendio, Philips
comunica un ritardo di una settimana
nella consegna dei suoi prodotti a due
dei suoi maggiori clienti, Nokia e LM
Ericsson. Nokia, immediatamente,
condivide la notizia del ritardo
all’interno della sua organizzazione,
18
SDA Bocconi School of Management
comprende l’eventuale impatto del
ritardo e della mancata fornitura dei
componenti sul suo business e si
adopera per cercare e acquisire al più
presto
fonti
alternative
per
l’approvvigionamento dei componenti
e per evitare di subire il ritardo, che si
rivelerà molto più lungo del previsto.
Per Ericsson, si tratta di un normale
ritardo di una settimana, la notizia
rimane nell’ambito della funzione
acquisti e, quando l’azienda realizza la
gravità del problema, è troppo tardi per
porvi rimedio.
La “mappatura delle vulnerabilità”è
il primo passo verso un’azienda
“resiliente”. Il secondo è di individuare
le azioni che possono ridurre la
probabilità che l’evento di rischio si
verifichi oppure quelle che possono
mitigare l’impatto dell’evento di rischio
sull’operatività e sulle performance
aziendali.
Tutte
le
aziende
hanno
generalmente procedure strutturate e
organizzate di “Disaster Recovery” per i
sistemi IT, per le comunicazioni, per i
sistemi produttivi o logistici.
Poche aziende hanno sistemi
decisionali basati su tecnologie di BI in
grado di “anticipare” e di migliorare la
capacità di “prevedere” gli eventi
inattesi della concorrenza e della
domanda di mercato, dei prezzi delle
materie prime, della fuoriuscita di
risorse umane chiave per l’azienda,
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SDA Bocconi School of Management
etc., e di essere in grado di sviluppare
scenari alternativi per far fronte
velocemente ad ogni situazione.
L’introduzione di sistemi di Alerting
tempestivi, basati su tecnologie di BI,
impostati su indici e misure significative
di performance di tipo financial (es.
margini operativi, fatturato) o non
financial (es. produttività, customer
retention, online reputation) può
contribuire a ridurre fortemente la
capacità di rilevare i “fuori norma”, le
eccezioni, le situazioni anomale o trend
che possono causare conseguenze
negative se non gestite, se non sono
attivate contromisure in tempi brevi. La
determinazione dei “range” entro cui
indici e misure possono essere
considerate in norma da sistemi
informatici non è facile, soprattutto in
tempi turbolenti e dinamici, ma la
continua rilevazione di queste misure e
indici può aiutare a migliorare
significativamente
(“continuous
organizational learning”) la propria
capacità di stabilire i range numerici da
considerare regolari, i limiti di
attenzione o gli intervalli di criticità.
Il Gruppo Zegna ha la capacità di
rilocalizzare in poche ore gli uffici di
sedi territoriali esposte a rischi di
SAP Italia
riallocando e spostando in tempo quasi
reale le consegne tra i paesi che hanno
avuto una domanda di prodotti
inferiore alle previsioni verso quelli che
hanno avuto una domanda superiore,
nonostante le grandi distanze, grazie
alla velocità e all’efficacia delle
operations, alla velocità di trasmissione
e condivisione delle informazioni e al
supporto delle tecnologie IT.
Anche l’esperienza di Sky sottolinea
come dotarsi di sistemi agili, scalabili e
ridondanti sia una necessità per essere
velocemente reattivi ad aumenti e
cambiamenti rapidi della domanda, ma
anche come, spesso, il grado di
controllo influisca sulla velocità di
reazione: infatti l’azienda è in grado di
gestire con efficacia e velocità le attività
gestite internamente mentre riscontra
maggiori difficoltà quando deve
intervenire su attività date in
outsourcing, a causa della complessità
dei procedimenti di escalation con il
fornitore. La ridondanza delle risorse
ricercata con l’esternalizzazione di
attività e processi, spesso si scontra con
la rigidità contrattuale e i modelli di
economicità dei fornitori.
catastrofi naturali, grazie a sistemi e
basi dati centralizzati e a reti di
comunicazione adeguate; altresì è in
grado di rispondere a cambiamenti
inattesi della domanda tra diversi paesi,
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19
in
possibilità, grazie all’IT, di poter
istantaneamente
rilevare
un
cambiamento aziendale o di contesto
competitivo e poterlo affrontare e
gestire senza ritardi nel modo più
efficace possibile. Sicuramente molto è
stato fatto verso questa direzione ma
molto deve essere ancora fatto. Come
introdotto nel paragrafo 2 la velocità è
un fattore determinante dell’agire
aziendale e l’IT ricopre un ruolo sempre
Information Technology hanno un
impatto determinante sulle prestazioni
delle aziende e sulla loro capacità di
essere profittevoli. L’IT, infatti, come è
noto, permette alle aziende di
semplificare e velocizzare i propri
processi operativi core e non ma
consente, soprattutto, alle aziende di
migliorare costantemente i propri
processi di analisi, comprensione dei
più
determinante
nel
suo
raggiungimento. Questo però comporta
l’implementazione di soluzioni sempre
più flessibili, che lascino liberi gli utenti
di svolgere le proprie attività di analisi
seguendo i propri percorsi logici,
cognitivi e associativi che non sempre
possono
essere
preventivamente
definiti e strutturati. Allo stesso tempo
queste soluzioni devono consentire
fenomeni aziendali più rilevanti, di
previsione, valutazione e presa della
decisione. Oggi si inizia a intravedere la
l’accesso all’intero patrimonio dei dati
aziendali senza alcuna necessità di
elaborazioni preparatorie (Estrazione,
3 Le tecnologie In-Memory:
elementi distintivi e di
innovazione
Da
sempre,
le
innovazioni
Processori
Multi-core
Riduzione dei
costi della
memoria
Elaborazione
parallela
Database a
colonne
20
Tecnologie
InMemory
Memorie a
64 bit
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SDA Bocconi School of Management
Trasformazione e Caricamento) che
migliorano le prestazioni tecniche di
questi sistemi ma limitano gli ambiti di
azione e le possibilità di navigazione
degli utenti.
Gli sviluppi in campo tecnologico,
soprattutto
hardware,
stanno
mettendo le fondamenta perché lo
scenario prima descritto si concretizzi
in tempi brevi. Le tecnologie InMemory rappresentano sicuramente
un passo determinante in questa
direzione e il superamento di alcuni
limiti
imposti
dalle
tecnologie
precedenti, come ad esempio la netta
separazione tra ambiente transazionale
e di Business Intelligence che, sul fronte
tecnico, è dovuta solo ad esigenze
prestazionali.
Le tecnologie In-Memory, infatti,
coniugano le ultime innovazioni, come
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SAP Italia
la possibilità di utilizzare architetture
hardware
multiprocessore
e
la
possibilità di caricare grandi moli di dati
in memoria centrale, per abilitare un
circolo virtuoso e interattivo tra l’analisi
dei dati in tempo reale, le attività
previsionali dei fenomeni aziendali e di
analisi degli scenari, e la presa di
decisione tempestiva, senza ritardi
dovuti principalmente
alla non
immediata
accessibilità
ai
dati
necessari.
In particolare, le tecnologie InMemory
combinano
innovazioni
hardware (blade servers, architetture
multiprocessore e capacità di memoria
di terabytes) e software (In-Memory
database).
Le prime negli ultimi anni hanno
reso possibile ridurre se non superare
completamente alcuni limiti dei sistemi
21
SAP Italia
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Con la velocità di SAP HANA (SAP High-Performance Analytics Appliance) possibilità
prima impensabili.
SAP ha sviluppato soluzioni In-Memory che soddisfano specificatamente l'esigenza di
analizzare elevati volumi di dati riducendo al contempo i costi IT grazie all’introduzione
di SAP HANA (SAP High-Performance Analytic Appliance ), un'appliance In-Memory
flessibile, multifunzionale e compatibile con qualsiasi fonte di dati, che abbina
componenti software SAP ottimizzati per l'hardware fornito e distribuito dai principali
hardware vendor.
SAP HANA consente alle aziende di analizzare informazioni di business basate su elevati
volumi di dati di dettaglio man mano che questi si sviluppano. Le organizzazioni
possono esplorare ed analizzare immediatamente tutti i loro dati transazionali e
analitici da praticamente qualsiasi fonte di dati in tempo reale. I dati operativi vengono
acquisiti nella memoria mentre si verifica una determinata transazione e, grazie a viste
flessibili, le informazioni analitiche sono accessibili ad una velocità prima impensabile.
Dati esterni strutturati e non strutturati possono essere aggiunti ai modelli analitici per
estendere la capacità di analisi all'interno e all'esterno dell'organizzazione.
Ciò si traduce in:
informazioni reali e una migliore e più rapida capacità decisionale,
una collaborazione immediata tra le diverse strutture aziendali,
nuove applicazioni innovative che abbinano transazioni basate su un elevato
volume di informazioni, a funzionalità analitiche,
miglioramento dei processi esistenti o creazione di nuovi processi in qualsiasi
ambito, dalla pianificazione, alla previsione, all'ottimizzazione dei prezzi,
accelerazione delle performance aziendali,
riduzione del TCO grazie a un minor impiego di hardware, manutenzione e controlli.
© 2012 SAP AG. Tutti i diritti riservati
di accesso ai dati come i tempi di
accesso alle unità di memoria che
contengono i dati (CPU register, DRAM,
NAND Flash, etc.), la velocità di
elaborazione e la capacità delle unità di
storage utilizzate. Le seconde, invece,
mirano a una diversa organizzazione e
L’elemento più innovativo e
disruptive rispetto alle tecnologie
tradizionali è che l’elaborazione dei dati
avviene direttamente a livello del
database e non nel livello applicativo.
Solo i risultati delle query sono trasferiti
per essere visualizzati dagli utenti. Il
gestione dei dati all’interno del
database c.d. In-Memory (IMDB) che
risiede direttamente in memoria
centrale.
cuore delle
quindi il
Computing.
integrato di
consente di
22
tecnologie In-Memory è
motore di In-Memory
Esso è uno strumento
calcolo e di database che
elaborare grandi quantità
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SDA Bocconi School of Management
di dati in tempo reale nella memoria
centrale, per fornire istantaneamente i
risultati di analisi ed elaborazioni. Al
pari di un comune database, il motore
di In-Memory Computing supporta gli
standard di settore, come SQL e MDX,
ma include anche un motore per il
calcolo ad alte prestazioni che integra il
supporto del linguaggio procedurale
direttamente nel kernel del database.
Tale approccio elimina l’esigenza di
leggere i dati dal database, elaborarli e
quindi riscriverli nuovamente nel
database.
Il motore di In-Memory Computing
propone quindi significative innovazioni
SAP Italia
tecniche come l’utilizzo del nucleo della
CPU e la massiccia elaborazione
parallela. In particolare la velocità, la
scalabilità e la capacità di compressione
dei dati sono i suoi veri punti di forza
tecnici.
La Velocità di elaborazione è
conseguenza
della
capacità
di
memorizzare i dati per colonne al fine
di raggiungere elevate performance
nelle
operazioni
di
analisi,
classificazione e aggregazione alla base
delle BI Analytics e dei BI Tool. Infatti,
esso può esaminare 2 milioni di record
al milionesimo di secondo per core e
oltre 10 milioni di aggregazioni
Le tecnologie In-Memory nella loro applicazione in azienda possono seguire approcci differenti:
Modello Associativo. Esso carica e memorizza tutti i dati in un modello dati “associativo”utilizzato a livello di memoria centrale. Le associazioni sono basate sulle relazioni esistenti tra diversi dati. Questo permette agli utenti di interrogare tutti i dati considerati rilevanti senza gerarchie di dati o percorsi di analisi predefiniti. In questo modo l’utente non è
limitato a navigare e interrogare i dati secondo uno schema preordinato.
In-Memory OLAP. Esso opera primariamente caricando i dati in memoria centrale e permettendo l’elaborazione di query complesse on demand e di incroci multipli di dimensioni
di analisi dei dati con tempi di risposta ridotti.
Excel In-Memory Add-In. Esso permette agli utenti di caricare grandi moli di dati in Excel.
Una volta che i dati sono in Excel, le relazioni tra i dati sono automaticamente definite tra i
diversi dataset. Questo permette agli utenti di svolgere numerose attività (on the fly sorting, filtering, slicing and dicing, etc.) superando molti dei limiti tecnici di Excel. Questo approccio è disegnato per incrementare l’autonomia degli utenti e le forme self service di accesso ed elaborazione dei dati.
In-Memory Accelerator. Esso è studiato per incrementare le performance di analisi
all’interno di un esistente ambiente di Business Intelligence. Dopo aver caricato i dati
all’interno della memoria centrale, fa leva su un sistema di indici precostruiti per velocizzare i tempi di risposta del sistema. Questo approccio non vincola la navigazione e le analisi
dei dati a strutture particolari o gerarchie.
In-Memory VIsual Analytics. Esso combina un In-Memory Database con i tool di “visual data exploration” che permettono agli utenti di accedere velocemente ai dati, interrogarli e
raccogliere i risultati in report, sfruttando un ambiente grafico e interattivo.
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23
SAP Italia
SDA Bocconi School of Management
complesse calcolate dinamicamente al
secondo per core. Sono queste le
performance che possono trasformare i
processi aziendali operativi e di
produzione delle informazioni, di cui si
è parlato nei paragrafi precedenti: ad
esempio, un’azienda del settore dei
beni
di
largo
consumo,
ha
implementato uno scenario reale su
SAP HANA® che dimostra la capacità di
eseguire liberamente query complesse
La Scalabilità, invece, è garantita
dall’uso di un’architettura multi-core e
dal ricorso a parallelizzazioni e
partizioni dinamiche, per carichi di
lavoro sia OLAP (OnLine Analytical
Processing)
sia
OLTP
(OnLine
Transaction Processing), attraverso
sofisticati algoritmi che lavorano in
memoria cache. Di conseguenza le
performance scalano in modo lineare
non solo sui server blade, ma anche sul
su oltre 450 miliardi di record in pochi
secondi. Anche le performance di
aggiornamento,
inserimento
e
caricamento
dati
mostrano
un
significativo miglioramento rispetto ai
sistemi tradizionali, dal momento che
nessun dato aggregato o indicizzato è
mantenuto e tutte le operazioni a
runtime sono eseguite In-Memory, a
eccezione dell’attività di logging.
numero di core per blade.
24
La Compressione, infine, è possibile
grazie all’utilizzo di avanzati algoritmi di
compressione e strutture dati che
minimizzano
l’occupazione
della
memoria
richiesta dal
sistema,
mantenendo un completo supporto alla
fase di OLTP workload.
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Velocità dell’innovazione.
4 Gli ambiti di applicazione
delle
tecnologie
InMemory per la Velocità
aziendale: alcuni casi
internazionali
Le esperienze in questo ambito sono
per ora più rare, ma non per questo
meno interessanti. Due le categorie di
innovazione emergenti:
1. casi di Co-innovation con partner di
SAP, di diversa tipologia:
a. Deloitte
Consulting.
Sperimentazione, sviluppo e
pacchettizzazione di un nuovo
software dedicato al Dynamic
Cash Management, all’interno
delle soluzioni di Financial
Planning
di
prossima
generazione.
b. Cisco. Sviluppo di un nuovo
prodotto che integri SAP HANA
sui Cisco Unified Computing
Systems.
c. Intel. Sviluppo di una nuova
Le tecnologie In-Memory sono
enabler determinanti per incrementare
la velocità in azienda. Ciò emerge
chiaramente
dall’analisi
delle
esperienze
esistenti
di
implementazione di SAP HANA e dalla
conseguente mappatura dei casi
aziendali all’interno del modello della
Velocità aziendale nel paragrafo 2.
Innovazione
Velocità
Processi
aziendali
Reazione a
eventi
inattesi
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• Co-Innovation
• Innovazione dei prodotti e
servizi
• Processi operativi
transazionali
• Processi di controllo,
monitoring, forecast,
performance
management
• Alerting, predictive,
simulation, scenario
analysis
25
SAP Italia
SDA Bocconi School of Management
CoInnovation
• Deloitte (Consulting)
• Cisco (ICT)
• Intel(ICT)
Innovazione
Innovazione
dei prodotti
e servizi
versione
di
SAP
HANA
tipo operativo che analizzano dati
compatibile con i processori
Intel multi-core.
elementari e restituiscono risultati
in tempi molto veloci idonei a
svolgere e modificare processi di
produzione, di sperimentazione, di
intervento sul campo, di customer
service, etc.:
a. Medidata, azienda operante nei
servizi informativi di tipo clinico.
2. casi di innovazione dei prodotti o
dei servizi core business dei clienti
di SAP:
a. Charitè, azienda US operante
nell’Healthcare. La velocità di
analisi dei dati clinici ottenuta
operativi,
L’utilizzo di SAP HANA e di
RealTime
Analytics
ha
velocizzato in modo radicale i
processi dei test clinici con i
clienti, i medici e i centri di
ricerca migliorando il livello dei
servizi di patient care.
b. Nomura, istituto di ricerche. La
velocità ottenuta nell’analisi dei
dati del traffico di Tokio ha
transazionali, in termini sia di
velocità di esecuzione, sia di
velocità di cambiamento, abilitata
soprattutto da applicazioni di
Business Intelligence RealTime di
consentito di incrementare la
capacità di azione e di invio dei
messaggi pubblici per migliorare
la fluidità e la sicurezza della
circolazione stradale cittadina.
con SAP HANA ha consentito di
creare nuovi trattamenti sanitari
e nuovi servizi di patient care
più efficaci.
Velocità dei processi aziendali.
Le esperienze sono numerose e molto
varie. Le categorie individuate sono le
seguenti:
1. velocità
26
• Charitè (Healthcare)
dei
Processi
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SAP Italia
c. Bosch&Siemens,
gruppo
operante nel settore delle
tecnologie avanzate. SAP HANA
è stata impiegata in modo
estensivo per velocizzare le
simulazioni di redditività in più
aree aziendali, dal finance alle
vendite ai servizi interni, al fine
di prendere decisioni di
miglioramento dei processi
operativi interessati.
telecomunicazione. SAP HANA
ha consentito di gestire milioni
di interazioni e di messaggi
giornalieri ai clienti per renderli
sempre più personalizzati alle
loro
esigenze, sia come
contenuti promozionali, sia
come informazioni sui loro
profili di utilizzo.
f. NongFu Spring, azienda di beni
di largo consumo, CPG. SAP
d. Groupe Casino, azienda di retail.
SAP HANA ha velocizzato il
processo di gestione degli ordini
online dei clienti e reso possibile
un livello di servizio adeguato ai
clienti che possono ritirare i
propri prodotti ordinati entro
due ore presso un outlet
dedicato.
e. T-Mobile,
azienda
di
HANA ha sincronizzato in tempo
reale le velocità di esecuzione
dei processi operativi di
promozione e dei processi di
analisi di marketing.
g. Medtronic,
azienda
di
apparecchiature mediche. SAP
HANA ha permesso di analizzare
grandi quantità di dati non
strutturati provenienti dalla
Processi
Operativi e
transazionali
Processi
aziendali
Processi di
controllo,
monitoring,
forecast,
performance
management
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• Medidata (healthcare)
• Nomura research institute
(servizi)
• Centrica (utility)
• Surgutneftegas (energy)
• Bosch&Siemens (high-tech)
• Groupe Casino (retail)
• T-Mobile (Telco)
• Federal Mogul (automotive)
• NongFu Spring (CPG)
• Medtronic (Healthcare)
• Cisco (ICT)
• Adobe (ICT)
• BASF (chimica)
• P&G (CPG)
• Infosys (ICT)
• AOK (insurance)
• Colgate-Palmolive (CPG)
• Provimi (CPG)
• Lenovo (ICT)
27
SAP Italia
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gestione globale dei reclami e di
fornire in tempi brevi reporting
mirati di vendita ai venditori
affinché potessero spendere più
tempo
in
visita
dai
clienti/medici.
h. Cisco, azienda ICT. SAP HANA è
stata applicata nell’elaborazione
di oltre 700 milioni di record
gestiti da sistemi non SAP,
finalizzata a produrre in tempo
i.
j.
reale reporting operative selfservice per la forza vendita.
Federal
Mogul,
azienda
dell’automotive. SAP HANA
applicata ai processi di logistica
ha
generato
rilevanti
miglioramenti della gestione
degli magazzini.
Centrica,
azienda
utility.
L’analisi veloce delle grandi
quantità di dati provenienti
dagli strumenti di smart
metering ha permesso di
produrre
più
efficienti
programmi
di
risparmio
energetico personalizzato per i
clienti.
k. Adobe, azienda ICT. SAP HANA
ha consentito di analizzare i
milioni di dati strutturati di
vendita e i milioni di dati non
strutturati
del
supporto
prodotto per analizzare la
pirateria del software Adobe,
per monitorare il fenomeno e
28
l.
lanciare azioni preventive e di
recupero di ricavi persi.
Surgutneftegas,
azienda
energetica. SAP HANA a
supporto di applicazioni di
RealTime analysis dei dati
generati dai processi core
business
di
inventory
management e di material
movement.
2. Processi di controllo direzionale,
forecast,
Performance
management, processi di analisi di
dati più tipicamente rientranti
nell’ambito della BI tradizionale:
a. BASF, azienda chimica. SAP
HANA integrate con il modulo
CO-PA
ha
velocizzato
notevolmente le analisi di
redditività di prodotto e di
cliente.
b. P&G, azienda di beni di largo
consumo, CPG. SAP HANA è
stata applicata alla produzione
in tempo reale del Conto
economico gestionale per BU.
c. Infosys, azienda ICT. SAP HANA
è stata impiegata per ottenere
in tempi molto più veloci le
simulazioni dei margini a livello
aziendale, di centro di profitto e
di progetto cliente.
d. AOK, azienda assicurativa. SAP
HANA ha permesso di analizzare
con velocità coerente milioni di
casi di ospedalizzazione al fine
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SAP Italia
sia di migliorare la patient care,
sia di mantenere la redditività
attuale dei servizi di assistenza
sanitaria erogati.
e. Colgate-Palmolive, azienda di
beni di largo consumo, CPG. SAP
HANA è stata impiegata nel
velocizzare e rendere accettabili
come tempi di risposta le analisi
di profittabilità dei brand e dei
clienti
della
grande
distribuzione.
f. Provimi, azienda di beni del
largo consumo, CPG. SAP HANA
for business insights.
g. Lenovo, azienda ICT. SAP HANA
è stata applicata alle analisi dei
contratti dei clienti al fine di
rilevare comportamenti e “best
e worst” practice da segnalare.
Velocità di reazione a eventi inattesi.
I casi di impiego di SAP HANA in
questo ambito sono minori e spesso
embedded
in
casi
precedenti,
soprattutto nell’impiego di SAP HANA a
supporto della BI RealTime e operativa,
in applicazioni di Alerting (per ridurre il
Reazione a
eventi
inattesi
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tempo di reazione con segnalazioni
immediate, in tempo reale dell’evento
inatteso) o di predictive analysis e di
simulazioni di scenari (per anticipare e
prevedere eventuali eventi inattesi):
a. Booan, azienda di beni di largo
consumo. SAP HANA elabora grandi
quantità di dati di vendita, di
acquisto e di logistica e produce
dashboard in tempo reale per i
decisori aziendali coinvolti da questi
processi.
b. Dabor, azienda di beni di largo
consumo. SAP HANA elabora grandi
quantità di dati di vendita, di
acquisto e di logistica e produce
dashboard in tempo reale per i
decisori aziendali coinvolti da questi
processi.
c. Nomura research institute. L’analisi
in tempo reale dei dati di traffico
nella città di Tokio può consentire di
gestire in tempo reale eventuali
imprevisti
eccezionali
sulla
circolazione stradale.
d. Taiko Palm-Oleo, azienda chimica.
SAP HANA è stata impiegata per
realizzare un sistema di Alerting che
Alerting,
predictive,
simulation,
scenario
analysis
• Booan (CPG)
• Dabor (CPG)
• Nomura research institute
• Taiko Palm-Oleo (chimica)
• Hilti (engineering and
construction equipments)
29
SAP Italia
monitora una serie di indicatori di
redditività e induce azioni di
intervento in caso di fuori range.
e. Hilti, azienda di engineering e
construction equipment. SAP HANA
30
SDA Bocconi School of Management
ha velocizzato le analisi dei dati di
vendita e di cliente per poter
generare reazioni più veloci nel
lavoro sul campo con I clienti.
© 2012 Divisione Ricerche “Claudio Demattè”
L’obiettivo di questo paragrafo è
quello di delineare i possibili benefici
supporto della velocità aziendale, quale
fattore rilevante di competizione nel
contesto economico del nuovo
millennio, e scomponibile nelle sue tre
determinanti
della
velocità
dell’innovazione (di prodotto/servizio),
velocità di esecuzione dei processi
aziendali e velocità di reazione ad
eventi inattesi. Queste tre tipologie di
velocità aziendale sono per definizione i
primi benefici in termini di valore
dell’In-Memory in una prospettiva
trasversale e più completa, sia come
aziendale dell’In-Memory, descritti nel
paragrafo 2 e 4.
5 I benefici e il valore
aziendale dell’In-Memory
benefici
di
performance
del
management aziendale, sia come
benefici più di tipo IT. Le tecnologie InMemory, per quanto detto nel
paragrafo precedente, possono offrire
molteplici opportunità alle aziende
migliorando e modificando il loro modo
di svolgere i processi aziendali e le
decisioni che quotidianamente sono
chiamate a prendere per fronteggiare
la complessità e variabilità del contesto
competitivo in cui operano. Queste
tecnologie offrono dei vantaggi anche
da un punto di vista meramente tecnico
IT. Nel prosieguo verranno richiamati
tutti gli aspetti di particolare rilevanza
per le aziende che rappresentano
effettivamente
un
punto
di
discontinuità con il passato.
5.1
La velocità aziendale
Nel paragrafo precedente sono stati
inquadrati i possibili contributi di SAP
HANA, come tecnologia In-Memory, a
© 2012 Divisione Ricerche “Claudio Demattè”
5.2
L’informazione di ogni tipo,
in ogni luogo, in ogni tempo
Le possibilità offerte dalla ricerca
nel web hanno mostrato cosa significa
ricercare e analizzare grandi volumi di
dati in tempo reale e soprattutto hanno
evidenziato i vantaggi da essa derivanti
per le aziende. Naturale diventa quindi
ricercare e richiedere alle applicazioni
aziendali e ai database aziendali
funzionalità simili. Sfortunatamente ciò
è stato possibile solo in pochi casi,
nonostante il fatto che alcuni problemi,
come la consistenza e l’attendibilità dei
dati, sia molto più gestibile nei
database aziendali che non nel web
dove la qualità e l’affidabilità dei dati è
spesso molto discutibile. Ad esempio la
ricerca di informazioni da parte di un
operatore di call center dei prodotti
aziendali che rispondono meglio a una
richiesta pervenuta, raramente avviene
in tempi coerenti col fatto di avere un
31
SAP Italia
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cliente o un potenziale cliente al
telefono o in chat: nella migliore delle
ipotesi la ricerca è possibile all’interno
di un DB oppure all’interno di un DB
virtuale federato progettato ad hoc, ma
con tempi di risposta spesso non
accettabili per poter dare una risposta
in tempo reale. Oppure in un processo
decisionale manageriale la ricerca di
informazioni
sugli
ordini
di
riassortimento, sulla disponibilità a
motore di ricerca utilizzato e la
presentazione
dei
risultati
è
fondamentalmente un puro elenco di
contenuti di diversi formati ordinati a
seconda della rilevanza rispetto alla
ricerca fatta, senza alcun tipo di
rielaborazione e senza alcuna garanzia
di completezza. Alle applicazioni
aziendali, invece, non si richiede
soltanto la ricerca di dati rilevanti ed
esaustivi del fenomeno indagato ma
magazzino dei prodotti, sui lotti di
produzione in corso da parte dei
terzisti, per decidere quale punto
vendita servire per primo e con quale
livello di servizio, raramente ottiene
risposte in un tempo ragionevole (Near
RealTime) che consenta di simulare le
diverse opzioni possibili e quindi di
ottimizzarne
la
scelta.
Il
comportamento
dei
manager
anche la loro elaborazione e
aggregazione mediante algoritmi più o
meno complessi. Questo è, per
esempio, quello che fanno molte
applicazioni di pianificazione, di
previsione, di analisi di scenari, che
devono trattare i dati prima di poterli
essere
presentati
all’utente,
soprattutto se provenienti da fonti
diverse e tra loro eterogenee.
cambierebbe
certamente
se
l’informazione aziendale fosse “real
time Information” come nel web.
L’In-Memory sembra essere un
tassello fondamentale nel ravvicinare la
realtà della produzione di informazioni
in azienda alla metafora della ricerca su
Web.
Se la velocità è sicuramente un
elemento vincente della ricerca di
informazioni su web, non altrettanto
può essere detto in merito alla
completezza dei risultati ottenuti, che
rappresenta invece una caratteristica
irrinunciabile dei dati provenienti dalle
applicazioni aziendali e dalle fonti di
dati interne. La ricerca sul web, infatti,
si basa principalmente sul matching
“testuale e semantico” tra il dato
ricercato e i set di dati indicizzati dal
32
5.3
Il
superamento
della
distinzione
tra
sistemi
informativi transazionali e
sistemi di BI
La difficoltà di operare secondo i
tempi del web è determinata da
molteplici fattori; a esempio i sistemi
transazionali sono separati dai sistemi
di BI al fine di poter garantire sia la
capacità di analizzare i dati aziendali,
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sia adeguati tempi di risposta da parte
di sistemi specializzati a svolgere
attività diverse (eseguire azioni,
produrre informazioni). Inoltre solo una
parte dei dati aziendali è caricata nei
sistemi di BI, poiché generalmente si
procede a una aggregazione dei dati
transazionali che riduce la granularità e
quindi il loro potenziale informativo.
Questa operazione è molto critica
perché limita quindi le possibilità di
già presenti nel sistema, e le
caratteristiche delle Analytics, che
come loro dovrebbero elaborare grandi
volumi di dati per analizzare la
situazione aziendale corrente, scoprire
eventi o andamenti non previsti e
scegliere le opportune azioni. Queste
applicazioni potrebbero, per esempio,
fornire un valore aggiunto sensibile
all’azione aziendale se potessero
abilitare gli utenti alla conduzione di
analisi successive e la produzione di
report personalizzati. Il dover caricare i
dati dai sistemi transazionali ai sistemi
di BI seguendo i necessari step di data
cleaning ed elaborazione influenza
inoltre la durata dell’intervallo di
tempo che intercorre da quando i dati
sono immessi nel sistema transazionale
a quando essi sono disponibili per le
attività di analisi. Tale intervallo può
analisi degli scenari in modalità quasi
RealTime e in funzione di fatti
quotidiani che cambiano i risultati
aziendali. Oggi con le In-Memory ciò è
possibile.
essere di alcune ore o perfino di giorni.
Questo ritardo e separazione ha un
impatto rilevante soprattutto sulle
performance di quelle applicazioni che
dovrebbero avere sia un utilizzo
operativo sia direzionale (es. Availableto-Promise, demand planning). Molte
sono infatti le applicazioni aziendali
che, per rispondere efficacemente alle
esigenze degli utenti, dovrebbero
coniugare le caratteristiche delle
Un’altra caratteristica della ricerca
su web è la possibilità di utilizzare un
approccio “trial and error” alla ricerca.
Infatti, si parte utilizzando delle key
words e poi, sulla base dei risultati
ottenuti, si procede a un loro
affinamento. Allo stesso modo le
attività di analisi di un fenomeno
aziendale potrebbero seguire questo
approccio, a condizione che non ci
applicazioni transazionali, che come
loro dovrebbero operare su dati
operativi aggiornati con l’inserimento
manuale di nuovi dati, con la modifica
di dati esistenti o con l’utilizzo di dati
Per
poter
utilizzare
questo
approccio, i tempi di risposta delle
applicazioni
devono
diventare
paragonabili ai tempi di reazione e
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5.4
Miglioramento della catena
performance
tecnicheperformance aziendali: le
analisi alla “velocità del
pensiero”
siano tempi di attesa troppo lunghi.
33
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comprensione del cervello umano, in
altre parole devono essere comparabili
con la “velocità del pensiero”. Se ciò
non avviene, gli utenti percepiscono il
sistema lento e sono portati a
“ingannare” il tempo di attesa iniziando
altre attività che deviano la loro
attenzione distraendola dall’attività
principale. Questa defocalizzazione,
apparentemente innocua, ha invece
degli
effetti
considerevoli
sulla
disporre di tutte le risorse necessarie
nel momento in cui sono richieste, c.d.
“real time information”. Ciò significa
che gli utenti possono accedere
all’intero patrimonio dati aziendale
senza vincoli tecnici e senza la necessità
di
elaborazioni
o
trattamenti
preparatori sui dati. Qualsiasi tipo di
elaborazione è fatta quindi “on the fly”,
fornendo la massima flessibilità e
libertà di accesso, utilizzo e analisi dei
produttività degli utenti e sulla loro
capacità di raggiungere il risultato
desiderato in termini anche qualitativi.
La concentrazione, infatti, permette di
ottimizzare l’analisi utilizzando i risultati
raggiunti nel percorso di indagine
intrapreso e di raggiungere gradi di
approfondimento elevati in tempi
brevi. La possibilità di avere
applicazioni che operano alla “velocità
dati aziendali agli utenti, superando
definitivamente
la
divisione
concettuale e fisica tra dati per le
transazioni e per le informazioni
manageriali.
del pensiero” ha quindi l’obiettivo di
aiutare gli utenti a concentrarsi su una
sola attività e a non sprecare energie
passando da un’attività all’altra. Inoltre
la riduzione dei tempi di risposta e di
elaborazione sicuramente rende molto
più coerente queste applicazioni con
l’utilizzo dei device mobili sempre più
diffusi e utilizzati in ambito aziendale.
Il confronto fatto tra ricerca web e
dei dati aziendali. Fino a questo
momento i forti limiti alla velocità di
analisi erano dovuti principalmente ai
tempi di accesso alle unità di
memorizzazione e alla banda dei canali
di comunicazione tra di esse e le CPU
utilizzati per scambiarsi ed elaborare
grandi volumi di dati. Per limitare il loro
effetto
sulle
prestazioni
delle
applicazioni,
tradizionalmente
le
applicazioni
aziendali
oggi
sta
diventando sempre meno futuribile
grazie alle tecnologie In-Memory. Il loro
fondamento, infatti, come visto nel
capitolo precedente, è la possibilità di
aziende avviavano importanti attività di
ottimizzazione dei database e delle
procedure di accesso. Le tecnologie InMemory, invece, come già presentato
nel paragrafo 3, superano questi
34
Si è già detto che il più rilevante
beneficio
derivante
dall’implementazione delle tecnologie
In-Memory risiede nell’impressionante
incremento delle performance di analisi
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problemi portando tutti i dati e il carico
di lavoro nella memoria centrale. In
questo modo è possibile abbattere
definitivamente il principale collo di
bottiglia delle tecnologie tradizionali: i
tempi di accesso all’hard-disk e i tempi
richiesti per lo svolgimento di attività di
Input/Output.
Dare agli utenti la possibilità di
interagire con dati In-Memory,
piuttosto che con dati residenti in un
tradizionale database o in un
Datawarehouse, rende le loro attività di
analisi significativamente più veloci ed
esplorative.
La
velocità
nel
comprendere un fenomeno aziendale e
nel prendere la conseguente decisione
migliore sono, come è noto,
prerequisiti irrinunciabili per poter
migliorare costantemente le proprie
performance aziendali.
5.5
Libertà di analisi
I sistemi tradizionali di analisi
forniscono principalmente risposte a
quesiti predefiniti o comunque
circoscritti
ad
ambiti
pensati,
organizzati e strutturati a priori.
Generalmente
queste
attività
preliminari degli ambiti di analisi
includono anche alcune attività di prelavorazione dei dati in termini di pulizia,
selezione e aggregazione; in particolare
queste ultime due attività impattano
fortemente sulle possibilità successive
di analisi che possono essere svolte
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dagli utenti. Infatti, la costruzione di
questi ambienti di analisi porta a
delimitare il perimetro dei dati oggetto
di analisi, a definire la cardinalità dei
dati considerati e a costruire ipotetici
percorsi di analisi. I sistemi che
utilizzano
tecnologie
In-Memory,
invece, mettono a disposizione la
totalità dei dati aziendali riguardanti i
vari domini (venite, ordini, personale,
costi, acquisti, ecc.), non loro
sottoinsiemi, permettono agli utenti di
navigare tra i dati in estrema libertà,
abilitando analisi che assecondano
molto di più il percorso logico e
associativo degli utenti, che possono
adottare approcci di tipo “Managing by
walking around” all’interno dei dati e
delle informazioni aziendali. In questo
modo gli utenti possono, sfruttando la
velocità di esecuzione delle query,
accedere autonomamente ai dati per
loro più rilevanti, aggregarli e incrociarli
senza vincoli di granularità o
numerosità e quindi raggiungere livelli
di analisi più coerenti con le loro
necessità.
5.6
Minor Time-to-Delivery
Le
tecnologie
In-Memory
permettono una maggiore velocità
implementativa degli tool e delle
applicazioni di BI, grazie al fatto che a
differenza delle tecnologie tradizionali
non richiedono attività di setup e di
ottimizzazione dei dati, non si
avvalgono di modelli di dati strutturati
35
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che in genere richiedono a priori di
avere le idee molto chiare sulle
dimensioni e le gerarchie di analisi dei
dati e
che generano
attività
specialistiche molto “time-consuming”.
Nuovamente la riduzione del “timeto-deliver” si traduce in velocità di
risposta (dei progetti applicativi) ai
nuovi fabbisogni informativi espressi
dal business, e quindi, in ultima analisi,
in velocità aziendale.
Intelligence.
Questo percorso si avvia con
l’utilizzo delle funzionalità di base della
BI e mira soprattutto a “Capire e a dare
un senso al passato e ai risultati
aziendali”, per poi via via rivolgersi ad
“Anticipare i problemi e a guidare il
business”
con
un
maggior
orientamento al supporto decisionale, a
“migliorare i processi aziendali chiave
La velocità di esecuzione propria
delle tecnologie In-Memory e la
maggior libertà di analisi in modelli di
dati
non
strutturati,
possono
determinare a loro volta un maggior
effetto esperienza velocizzando il
percorso di conseguimento di risultati
dell’azienda, soprattutto dei processi
che si interfacciano con i clienti e i
fornitori”, con meccanismi c.d. di
“closed loop” che consentono di
utilizzare la maggior ricchezza di
informazioni disponibili anche per
“alimentare” i processi operativi
aziendali, e infine, all’apice della
conoscenza generata dalla BI, generare
Creatività Manageriale, in termini di
“nuovi
prodotti-servizi”
o
di
aziendali a valore crescente, ottenibili
dalla sperimentazione progressiva degli
strumenti di Business Intelligence e
delle Analytics descritti nella Piramide
di
esperienza
della
Business
“cambiamento del Business Model
dell’azienda”. In funzione del livello di
maturità,
cioè
del
grado
di
sofisticazione delle attività di Business
Intelligence, è possibile rispondere a
5.7
Maggiore
esperienza”
“effetto
Creatività sul
mercato e nei
Business Model
Nuovi Prodotti e Servizi
Migliorare i processi aziendali e le
relazioni nella rete del valore
“Anticipare i problemi e guidare il Business” nel
breve e medio periodo
“Capire e dare un senso al Business, al passato”
36
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La piramide di esperienza della Business Intelligence, emersa dalle ricerche condotte da SDA
Bocconi sulla diffusione della Business Intelligence in Italia dalla metà degli anni ’90 in poi, descrive come la maggior diffusione della BI sia avvenuta partendo dalle funzionalità di base (reporting standard e cruscotti) per poi ampliarsi con l’esperienza sull’analisi Olap, sulle capacità
di Query e di reporting ad hoc, fino alle più sofisticate funzionalità di modelling, di simulazione,
di predizione, di mining. La diffusione e la stratificazione di queste funzionalità di BI nel tempo
comporta modifiche di rilievo delle architetture dei sistemi di BI aziendali, la necessità di disporre di competenze analitiche sempre più diffuse e maggiori, nonché la comprensione che le
funzionalità più sofisticate di BI accrescono di molto il valore proprio generato dei sistemi di BI
aziendali, ma non sono “per tutti” gli utenti della BI, bensì sono più spesso gestibili da pochi
analisti o specialisti di BI portatori di competenze quantitative in parte esclusive.
domande via via più evolute che
potenzialmente possono far conseguire
Vantaggi Competitivi sempre più
rilevanti, come evidenzia Davenport
(2007).
Le
tecnologie
In-Memory
potrebbero quindi contribuire ad
“appiattire” molto la “piramide
dell’esperienza della BI” e di percorrere
più
velocemente
la
“scala
dell’Intelligence”,
riducendo
la
complessità e la stratificazione
dell’architettura sottostante, riducendo
la necessità di sofisticate competenze
analitiche e ampliando il numero dei
potenziali utenti in grado di sfruttarle al
meglio.
5.8
Ottimizzazione dei costi di
gestione IT
Un altro importante ritorno
dell’utilizzo delle tecnologie In-Memory
consiste nella riduzione dei costi di
gestione IT e quindi dei costi operativi
aziendali. Ciò è conseguenza del fatto
che i dati aziendali sono memorizzati,
nelle applicazioni tradizionali, su hard
disk e la ricerca dei dati al loro interno è
Competitive Advantage
BI Tools
BI Analytics
Decision Optimization
What’s the best that can happen?
Predictive Analytics
What will happen next?
Forecasting
What if these trends continue?
Statistical models
Why is this happening?
Alerts
What actions are needed?
Query/drill down
Where exactly is the problem?
Ad hoc reports
How many, how often, where?
Standard reports
What happened?
Information
Degree of Intelligence
Insight
(adattamento da Davenport , 2007)
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37
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SDA Bocconi School of Management
la
maggior
voce
di
costo
nell’esecuzione di una query. In
aggiunta i sistemi elaborativi spendono
la maggior parte del tempo ad
aspettare risposte da altri sistemi e
questo incide negativamente sulle loro
performance. Per migliorare tali
prestazioni è necessario utilizzare un
ampio numero di hard disk,
incrementando, conseguentemente, i
costi dell’infrastruttura IT. A tutto ciò si
utilizzare motori di analisi (Analytical
Platform) molto meno complessi e
costosi.
somma il fatto che i tradizionali sistemi
di analisi e di datawarehouse sono
costosi da implementare perché
necessitano di lunghi setup e elevate
competenze di DBA per migliorarne le
prestazioni. Le tecnologie In-Memory,
invece, danno la possibilità di analizzare
grandi volumi di dati in memoria
centrale: esse possono incrementare i
costi iniziali, ma sono decisamente più
dati, ma i volumi di dati potenzialmente
utilizzabili dalle imprese sono destinati
semplici da implementare e gestire nei
tempi successivi. Di conseguenza la
funzione IT non è impegnata in attività
altamente
time-consuming
per
migliorare le performance di accesso ai
dati, e ciò può ulteriormente ridurre i
costi di avvio e di gestione (esercizio e
manutenzione ordinaria) dei progetti di
BI e Analytics.
destinati a crescere; l’architettura InMemory potrebbe abilitare l’accesso ai
dati e l’analisi di grandi volumi di dati a
costi sensibilmente inferiori. Infatti, la
possibilità offerta dalle tecnologie InMemory di caricare i dati in memoria
centrale permette agli utenti un
accesso istantaneo ai dati con la
conseguente creazione di report
dinamici in tempo reale. La capacità di
accedere rapidamente a grandi volumi
Inoltre
molti
IT
vendor
sono
fermamente convinti che le tecnologie
In-Memory siano meno costose di
quelle tradizionali, principalmente
perché, ad esempio nel caso dei sistemi
di Business Intelligence, permettono di
38
5.9
Minor
complessità
gestione IT
di
Molte aziende presentano i dati
distribuiti in molteplici data mart
dipartimentali. I sistemi tradizionali non
sono generalmente disegnati per
condurre veloci analisi su terabytes di
ad aumentare esponenzialmente (si
veda il par. 1). Di conseguenza,
l’estrazione di dati diventa un’attività
sempre
più
time-consuming
e
complessa. In questo scenario, se le
imprese necessitano di sviluppare un
data mart completo, i costi di sviluppo
e di gestione dei relativi progetti sono
di dati per scopi di analisi senza dover
costruire complesse architetture di
datawarehousing è uno dei principali
vantaggi delle tecnologie In-Memory.
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L’aggregazione di dati per produrre
le sintesi richieste dagli utenti è
generalmente non coerente con i tempi
di risposta erogati agli utenti stessi; di
conseguenza molti datamart sono
disegnati in modo da pre calcolare
alcuni dati di sintesi attraverso
strutturati processi di aggregazione.
Tutto ciò, ovviamente, comporta il
ricorso a numerosi processi di
elaborazione
dei
dati
e
SAP Italia
Con le tecnologie In-Memory non è
necessario procedere all’aggregazione
dei dati, visto la considerevole quantità
di dati di dettaglio che è possibile
caricare e analizzare in memoria
centrale. Anche questo beneficio, oltre
a semplificare la gestione IT dei sistemi
di BI (tool tradizionali o Analytics), ha
un impatto di rilevo sulla velocità di
esecuzione dei progetti di BI e, in
ultima analisi, sulla velocità aziendale.
all’ottimizzazione degli algoritmi di
aggregazione
per
migliorare
le
performance.
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39
6 Conclusioni
Nel presente lavoro si è visto che la
velocità riguarda il tempo e il ritmo
delle cose, del lavoro, delle persone,
ma la velocità senza controllo, senza
finalità, non genera utilità, non genera
valore, anche e soprattutto nel campo
economico-aziendale. E il controllo oggi
è sempre più esercitato da una
combinazione di persone e di sistemi
informatici che lo supportano.
La velocità oggi a disposizione delle
aziende si concretizza nella capacità
potenziale di ridurre il tempo
necessario non solo per l’esecuzione di
un’attività, ma anche per la sua
finalizzazione, per il cambiamento
repentino e “in corsa” dei suoi obiettivi
o delle sue relazioni con altre attività, e
questa è la vera e rivoluzionaria novità
per la gestione d’azienda.
Come in tutti i cambiamenti
generati dalle tecnologie, anche in
questo caso il change management
deve azionare leve che riguardano
anche le persone, la cultura: le persone,
il management aziendale devono saper
convivere con la velocità, per poterla
40
sfruttare al meglio e
performance incrementali.
generare
La competizione oggi si gioca
soprattutto tra chi è “lento” e chi è
“veloce”: veloce nell’innovazione di
prodotto/servizio
(“time
to
innovation”), nel diversificarsi a livello
geografico, nei prodotti/servizi, veloce
nei processi aziendali, veloce nel
reagire a eventi imprevisti (“time to
market”), e infine veloce nel “time to
profit”.
Le tecnologie In-Memory, oggi
disponibili, possono giocare un ruolo di
rilevo in questo scenario di Velocità.
Esse coniugano le ultime innovazioni
ICT
(architetture
hardware
multiprocessore, la possibilità di
caricare grandi moli di dati in memoria
centrale a basso costo, un database
moto performante), per abilitare un
circolo virtuoso e interattivo tra lo
svolgimento rapido dei processi
operativi aziendali, l’analisi dei dati
aziendali in tempo reale e la presa di
decisione tempestiva, senza ritardi
dovuti principalmente
alla non
immediata
accessibilità
ai
dati
necessari.
Le prime esperienze di impiego
delle tecnologie In-Memory hanno già
evidenziato
interessanti benefici e
valore aziendale, in termini di velocità
aziendale, di informazione eterogenea
e ubiqua, di superamento della
distinzione tra sistemi informativi
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transazionali e sistemi di Business
Intelligence, di analisi alla “velocità del
pensiero” e libere, personalizzate e
contestualizzate, di minor “Time-toDelivery” dei dati e delle informazioni
stesse,
di
maggiore
“effetto
esperienza”
nel
passare
dalle
funzionalità di base a quelle più
sofisticate della Business Intelligence e
Analytics, di ottimizzazione dei costi di
gestione IT e di minor complessità di
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gestione delle architetture applicative
dedicate
alla
produzione
di
informazioni in azienda.
Saper coniugare Velocità e Qualità
nelle attività aziendali e nei suoi output
è e sarà ancora per molti anni la vera
sfida in questa difficile fase economica
per le imprese private e pubbliche e per
la società nel suo complesso.
41
Bibliografia
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Enterprise Applications”, Springer.
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quali elementi e quali contributi dall’ICT e dalle Operations?”, 2° Forum di Economia e
Management sull’Eccellenza Operativa, in collaborazione con ING Direct (in corso di
pubblicazione)
 Baglieri E., D’Amato I., Pasini P., Pozzoli E. (a cura di), 2011, “Le dimensioni del
successo competitivo e il ruolo delle ICT”, 1° Forum di Economia e Management
sull’Eccellenza Operativa, in collaborazione con ING Direct, Economia e management,
n. 4.
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