La value chain della Business Intelligence

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La Business Intelligence e lo sviluppo di una intelligent learning organization costituiscono una tendenza di business sempre più diffusa in molte aziende del settore pubblico e privato

Idealmente qualunque manager o knowledge worker dovrebbe essere posto in grado di formulare richieste di informazioni senza l’assistenza di specialisti IT, ottenendo risposte veloci ed efficaci. Per un decisore poi è molto importante poter raffinare le ricerche ovvero avere la possibilità di formulare una serie di domande supplementari ottenendo risposte sempre più precise e immediate.

L’intelligenza è comunemente ritenuta come la capacità di imparare, comprendere o affrontare una situazione nuova o difficile, l’abilità nell’uso della ragione e nell’applicazione della conoscenza acquisita per manipolare l’ambiente o formulare pensieri astratti. Per Business Intelligence (BI) si intende invece un insieme di concetti, metodi e processi volti a migliorare le decisioni di business, utilizzando le informazioni provenienti da varie fonti, applicando l’esperienza e alcune condizioni al contorno (vincoli, opportunità, tendenze, etc.) per comprendere sempre meglio le dinamiche di business. Con il termine BI si indica anche il processo di raccolta, gestione ed analisi dei dati che porta alla produzione di informazioni da distribuire ai diversi soggetti che operano all’interno di un’organizzazione al fine di migliorare i processi decisionali.

Le risorse di base
La BI implica la creazione di un processo di integrazione di informazioni essenziali con informazioni contestuali –ma rilevanti – al fine di evidenziare degli eventi significativi e definire meglio gli aspetti più “opachi” del business. Essa presuppone la capacità di monitorare le tendenze dell’area di business, di evolvere e adattarsi quando si verificano cambiamenti di situazione e assumere decisioni “business intelligent” sulla base di giudizi incerti e informazioni spesso contraddittorie o conflittuali. Si basa sull’esplorazione e sull’analisi di informazioni frammentate e non correlate per giungere a conclusioni significative, individuando le opportunità latenti o nascoste. Ne discende che la BI richiede informazioni di alta qualità che è possibile ottenere solo da risorse (alias, dati) di qualità altrettanto elevata. Le aziende che intendono seriamente affrontare progetti di BI devono, innanzitutto, comprendere la necessità e il valore della qualità dei dati-sorgente, un presupposto fondamentale affinché la tecnologia sia in grado di supportare i processi decisionali. La questione, quindi, è in che modo “ripulire” dati di diversa natura e provenienza per ottenere fonti “limpide” già dall’inizio del processo. Per qualità delle risorse di dati non si intende la qualità delle informazioni, sebbene i due concetti siano spesso confusi e considerati intercambiabili in questa disciplina, ancora oscura dal punto di vista lessicale. La qualità delle informazioni si riferisce al modo in cui vengono soddisfatte le richieste di informazioni di business e comprende sia i dati utilizzati per produrre le informazioni, che il processo di ingegnerizzazione delle informazioni, nel quale rientra ogni aspetto che va da una corretta identificazione delle informazioni necessarie fino alla presentazione finale delle informazioni richieste. La qualità delle risorse dati si riferisce invece al modo in cui i dati sono in grado di supportare il processo di ingegnerizzazione delle informazioni affinché questo sia in grado di soddisfare le richieste presenti e future. Poiché le aspettative nei confronti delle informazioni cambiano costantemente nel tempo, alla stessa stregua variano anche le attese nei confronti delle risorse dati. Queste sono le fondamenta di una value chain che supporta le strategie di business dell’azienda e comprende l’ingegnerizzazione delle informazioni, il knowledge environment e la BI. Se le risorse non sono ben “livellate e squadrate” come le fondamenta di un edificio, sarà piuttosto difficile stabilire le strategie di business poiché la qualità del supporto sarà scarsa. Se, invece, le risorse dati sono di ottima qualità, questo darà maggior valore all’intera value chain, con grande vantaggio per tutta l’impresa.

Il valore incatenato
La catena del valore inizia dalle risorse dati, dalle quali vengono sviluppate le informazioni che servono per supportare il knowledge environment di un’azienda. I dati sono la materia prima per produrre informazioni, che a loro volta costituiscono la materia prima di un knowledge environment. La “knowldege”, ovvero il patrimonio di conoscenze in possesso di un’azienda, è la materia prima per ottenere la BI destinata a supportare le strategie aziendali. I dati sono singoli fatti grezzi, privi di contesto, e in quanto tali non sono significativi oltre che difficilmente interpretabili. I fatti sono invece numeri, lettere, stringhe di caratteri, immagini, audio e video e qualsiasi altra forma in cui è possibile presentare un evento. Solo inseriti in un contesto i dati diventano fatti dotati di un proprio significato e facilmente comprensibili, ma si tratta pur sempre di fatti grezzi, non ancora di informazioni, in quanto non possiedono ancora alcuna pertinenza e non sono inseriti in una struttura temporale. Un’informazione è formata da un insieme di dati contestualizzati e rilevanti per uno o più soggetti in un determinato momento o periodo di tempo. Le informazioni sono dati contestualizzati, imbevuti di significato, rilevanza e scopo. Un insieme di dati inserito in un contesto è un messaggio che diventa informazione solo quando uno o più soggetti sono pronti ad accettare tale messaggio come rilevante per le proprie esigenze. Un messaggio privo di significato, rilevanza o scopo è solo rumore. La conoscenza significa competenza, cognizione, ovvero il fatto o la condizione del conoscere qualcosa con la dimestichezza ottenuta dall’esperienza o dall’associazione. Significa comprendere o familiarizzare con qualcosa, ovvero il fatto o la condizione di apprendere o di essere consapevoli di un fatto o della verità. La conoscenza tacita è il patrimonio di conoscenze che si trova nella mente di una persona o globalmente nelle menti di tutti i membri di un’organizzazione, qual è, per esempio, un’azienda. È ciò che rende una persona pronta, capace, e la fa agire in maniera intelligente. La conoscenza esplicita è quella che viene resa pubblica a una comunità di persone. La conoscenza aziendale è data dalle informazioni rilevanti per un’azienda, è combinata con l’esperienza, con la capacità di comprendere e viene conservata. Si tratta di informazioni contestualizzate rispetto al processo di comprensione di ciò che è rilevante e significativo per un’azienda. È analisi, riflessione e sintesi di ciò che le informazioni significano per l’azienda e come possono essere utilizzate per creare dei plusvalori o dei vantaggi competitivi. È la capacità di imparare, capire ed avere a che fare con situazioni nuove e difficili, d’applicare la conoscenza e pensare in modo astratto. È il fulcro di una “intelligent learning organization” che deve essere accumulato, coltivato e gestito nel tempo. La conoscenza aziendale è un’interpretazione razionale delle informazioni che conducono alla BI.

La conoscenza
Un’azienda dispone di tre risorse principali: il capitale, le risorse umane ed i dati. Le risorse dati e l’ingegnerizzazione delle informazioni costituiscono la dorsale tecnologica che funge da supporto alla risorsa umana. Il knowledge environment e la BI costituiscono invece il backbone per la risorsa umana, che utilizza le informazioni per supportare le strategie aziendali. È la risorsa umana che possiede la BI e la competenza per supportare le strategie di business; le informazioni sono solo il collegamento tra le risorse di dati e le risorse umane. La conoscenza non può essere gestita nel senso in cui vengono gestiti i dati e le informazioni. È infatti possibile gestire un ambiente che promuova lo scambio di informazioni per creare ulteriore conoscenza. La cognizione è l’applicazione della conoscenza e nessuna tecnologia oggi è in grado di automatizzare la cognizione. Il Knowledge Management, ovvero la cosiddetta gestione della conoscenza, nel senso in cui è spesso promossa dal marketing dei produttori di IT, non è che un altro “proiettile d’argento”, destinato a perdere brillantezza nel tempo. Il Knowledge Management è in realtà la gestione di un ambiente dove le persone generano conoscenza tacita, la rendono conoscenza esplicita e la restituiscono all’azienda. Questo forma la base per creare ulteriore conoscenza tacita, facendo così proseguire il ciclo in una “intelligent learning organization”. È il processo di creazione, istituzionalizzazione e distribuzione di informazioni tra le persone; è il meccanismo volto a trovare corpi di conoscenza specifici per soddisfare una data esigenza, presentandoli in maniera adatta per specifici scopi aziendali. Il Knowledge Management mette in collegamento il knowledge worker con la fonte di conoscenza più adatta attraverso una serie di “profili” che elaborano e condividono tale conoscenza. È un approccio integrato all’identificazione, alla condivisione ed alla valutazione delle informazioni di un’azienda, che presuppone una cultura dell’apprendimento nella quale le persone sono incoraggiate a condividere informazioni e pratiche per risolvere problemi aziendali. Il Knowledge Management promuove e, nel contempo, si basa sulla condivisione di informazioni, ovvero sulla condivisione e sull’utilizzazione attiva di informazioni in un knowledge environment per il raggiungimento di uno specifico obiettivo aziendale. Questo significa condividere ricordi relativi a situazioni e soluzioni passate, comunicare esperienze d’apprendimento e scambiare una più profonda e completa conoscenza dei problemi e delle soluzioni. È un modo di sfruttare l’enorme potenzialità nascosta nelle risorse umane a vantaggio dell’azienda.
I dati ed i dati contestualizzati possono essere memorizzati nei database, dato che per lo più si tratta di file o tabelle di fatti (fact table). Al contrario, le informazioni, come definite in precedenza, non possono essere memorizzate nei database, poiché non è possibile salvarne la rilevanza in rapporto ai soggetti in un dato istante temporale. Quando si memorizzano delle informazioni, per esempio un rapporto con etichette e intestazioni, in realtà vengono memorizzati solo dei dati contestualizzati. Solo quando il rapporto verrà recuperato perché rilevante per determinati fini, diventerà un’informazione. I dati che istruiscono le macchine su come eseguire un compito o controllano le azioni della macchina o i dati che vengono scambiati tra applicazioni sono sempre e comunque dati, non informazioni. Le informazioni diventano tali solo in relazione agli essere umani, ovvero quando acquistano una particolare rilevanza in un particolare momento. Nemmeno la conoscenza, come definita in precedenza, può essere memorizzata. Essa ha sede nelle risorse umane che compongono un’azienda. La memorizzazione di questo patrimonio di conoscenze è spesso descritto come il processo di ricerca e cattura di informazioni rilevanti e loro memorizzazione affinché possano essere condivise con altri knowledge worker. In realtà sono sempre e solo i dati contestualizzati che vengono memorizzati per supportare la condivisione delle informazioni. Questi dati possono assumere la forma di fatti obiettivi o opinioni, cronologie di eventi passati, valutazioni di determinate situazioni, situazioni da evitare, alternative da provare e così via, tutte entità che vengono memorizzate sotto forma di dati contestualizzati. La conoscenza è un capitale intellettuale che viene conservato nell’archivio delle risorse umane: memoria istituzionale, business knowledge ed esperienza risiedono nelle risorse umane di un’organizzazione. La conoscenza è una risorsa solo in relazione alle risorse umane, ma non rispetto alla funzione di memorizzazione e recupero attuata da un elaboratore. La qualità della conoscenza è data sia dalla qualità dell’ambiente per la condivisione delle informazioni, sia dalla qualità delle risorse umane preposte alla scoperta, allo sviluppo ed alla conservazione della conoscenza. È la qualità con cui le informazioni vengono condivise per scoprire e accumulare conoscenza. Le risorse dati di un’azienda sono composte da tutti i dati presenti – e disponibili – all’interno e all’esterno dell’azienda ovvero da dati primitivi e derivati, tabellari e non (spaziali, visuali, testuali, audio e così via), dati elementari e combinati, automatizzati e non, permanenti e volatili, dati storici, correnti e proiezioni. Sono compresi i dati presenti nei database, nei report, nei documenti, dati su vari tipi di supporti, dati interni ed esterni, globali e locali, dati specifici di un’applicazione e dati generali relativi all’intera azienda, dati utilizzati dai tradizionali sistemi informativi, dai sistemi esperti, dai sistemi informativi di supporto alle decisioni, dai sistemi informativi geografici, dai data warehouse e dai sistemi object-oriented. Le risorse di dati si riferiscono a tutte le attività di business, a tutti i progetti e tutti i sistemi informativi, indipendentemente da dove risiedano, da chi le utilizzi o dal modo in cui vengano utilizzate. Comprendono tutti i dati indipendentemente dalla loro posizione, dall’origine, dalla forma o dal metodo di memorizzazione.

La qualità
Nella maggior parte delle imprese la qualità delle risorse di dati è generalmente piuttosto scarsa e questo a causa della loro eterogeneità. Risorse di dati disparate, di scarsa qualità, non possono certo fornire informazioni di alto profilo, così come non possono fornire un supporto adeguato alla BI. Tutti i dati devono essere inventariati, compresi ed integrati in un’architettura comune al fine di supportare in maniera adeguata un’iniziativa di BI. Quando si dice tutti i dati, si intendono tutti i megatipi di dati, non solo i dati tabellari, dato che la riuscita di un’iniziativa di BI dipende dal valore di tutti i dati che compongono le risorse di dati. Le risorse di dati rappresentano le fondamenta della BI e la qualità del supporto delle strategie di business da parte di una “intelligent learning organization” non potrà mai essere superiore rispetto alla qualità delle risorse di dati. Affinché la BI possa servire alle imprese è necessario una risorsa dati integrata di elevata qualità, un processo di preparazione e condivisione delle informazioni di elevata qualità e, naturalmente, risorse umane di profilo elevato.