“PROGETTO ED IMPLEMENTAZIONE DI UN SISTEMA DI BUSINESS INTELLIGENCE PER L’ANALISI DELLE

1. UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI MODENA E REGGIO EMILIAFACOLTA’ DI INGEGNERIASede di Reggio EmiliaCorso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale “PROGETTO ED IMPLEMENTAZIONE DI UN SISTEMA DI BUSINESS INTELLIGENCE PER L’ANALISI DELLE PERFORMANCE AZIENDALI” Tesi di laurea di: Pier Paolo Ori Relatore: Prof. Domenico Beneventano

2. Il progetto • AZIENDA: C.M.S. S.p.A. • OBIETTIVO: costruzione di un sistema di business intelligence per analizzare le performance dei processi aziendali • SPONSOR: il management • ATTORI: • Il management e i responsabili di funzione; • Azienda di consulenza informatica; • Il progettista: • figura dotata di conoscenze e competenze informatiche; • conoscenze di economia aziendale; • conoscenze del core business dell’organizzazione; • capacità di comunicare e relazionarsi con il management. • TEMPI: da aprile 2006;

3. C.M.S. S.p.A. • Azienda principale del gruppo industriale omonimo: • Produzione e montaggio componenti meccanici; • 198 dipendenti alla fine del 2006; • Circa 50 milioni di euro di fatturato nel 2005; • Oltre 200 fornitori, di cui 35 con oltre 500 righe ordine nel 2006; • Clienti leader di settore: • Packaging (partner); • Alimentare; • Ferroviario; • Automotive; • Aviazione.

4. Il controllo manageriale oggi • Veloci cambiamenti e competizione aggressiva. • Processo decisionale complesso • Performance; • Obiettivi; • Budget; • Dati di mercato; • Comportamento concorrenti; • Analisi delle forniture; • Esigenze dei clienti; • Analizzare grandi volumi di dati in poco tempo ed a basso costo.

5. Business intelligence(1) • Definizione: • “un insieme di strumenti e procedure che consentono all'azienda di trasformare i propri dati elementari di business in informazioni utili ed utilizzabili” • A chi si rivolge? • Manager; • Responsabili; • Analisti; • Decision maker; • Knowledge Worker. • Obiettivi: • consentire ai responsabili aziendali di operare decisioni consapevoli e informate; • stabilire, modificare e trasformare le strategie e i processi di business; • migliorare le performance operative;

6. Business intelligence(2) • Sistema Informativo Direzionale • Insieme delle applicazioni informatiche a supporto dei cicli di pianificazione strategica e di pianificazione e controllo delle risorse aziendali • E’ fondamentale poter disporre in maniera rapida e completa delle informazioni necessarie al processo decisionale: • le indicazioni strategiche sono estrapolate principalmente dalla mole dei dati operazionali contenuti nei database aziendali, attraverso un procedimento di selezione e sintesi progressiva. • Data Warehouse un raccoglitore di informazioni che integra e riorganizza i dati operazionali provenienti da sorgenti di varia natura e li rende disponibili per analisi e valutazioni finalizzate alla pianificazione e al processo decisionale • Analisi dei dati • …

7. Struttura del progetto • 4 steps: • Analisi del sistema informativo direzionale dell’azienda: definizione dei KPI (Key Performance Indicators); • Data warehousing; • Tecniche di analisi dei dati: Hyperion Intelligence Designer; • Definizione degli accessi alle informazioni e distribuzione delle analisi di risultato.

8. Step 1: analisi del sistema informativo direzionale(1) • Dati elementari di business: • Sistema informativo operativo: • Registra le transazioni operative, gli eventi di business. • Sistema informativo direzionale: • Supporta le attività del management (obj, decisioni, risultati, azioni correttive) • Fornire tutte e sole le informazioni significative • Misura le prestazioni aziendaliKPI • I due sistemi interagiscono. SISTEMA INFORMATIVO OPERATIVO Elabora obiettivi Informazioni sui risultati Sistemi informatici Meccanismi organizzativi SISTEMA INFORMATIVO DIREZIONALE

9. Indicatori finanziari Indicatori fisici CSF BSC Controllo strategico Controllo direzionale KPI Management accounting …analisi dei requisiti(2) • 4 metodi fra loro complementari: • Il metodo dei Critical Success Factors (CSF); • Il metodo dei Key Performance Indicators (KPI); • Il metodo del Management Accounting; • Il metodo della Balanced Scorecard (BSC).

10. …metodo dei KPI (3) • Metodo dei KPI: • un insieme di indicatori che misurano: • prestazioni di efficienza; • livello di servizio; • qualità dei processi aziendali. • processo gestionale: • tupla concettuale; • P-KPI = (I,O,R)=(input, output, risorse utilizzate) • obiettivi: • visione globale delle prestazioni; • attraverso il focus sui processi coprire tutta l’azienda. • steps: • Selezione dei processi da controllare; • Identificazione dei KPI (triangolo degli indicatori); • Rifinitura degli indicatori (Metrica, Aggregazione, Fonte); • Verifica della robustezza (Sono strategici per l’azienda?); • Analisi dimensionale; • Rifinitura dei requisiti (documentazione).

11. Step 2: data warehousing (1) • Cosa è? • Magazzino di dati; • Un db Read-Only; • Insieme di strumenti per convertire un vasto insieme di dati in informazioni utilizzabili dall’utente. • Perché un data warehouse? • “Concentrare” tutti i dati dell’ azienda in un unico punto; • I dati sono trasformati e “puliti”. • Tecnologia: • Microsoft SQL Server 2000; • Stile di progettazione: • Rapid Warehouse Methodologyincrementale • L’architettura: • Due livelli (sorgenti e dw). • 4 Steps di progettazione: • Analisi ei requisiti identificazione delle fonti dati; • Progettazione concettuale; • Progettazione logica; • Progettazione dell’alimentazione.

12. …requisiti utente/sorgenti dati (2) • Inputinterviste ai business users: • Quali sono gliobiettivi del tuo ufficio? • Come misuri attualmente le prestazioni del tuo ufficio? • Da dove prendi le informazioni? • Cosa vorresti poter misurare? • Con quale frequenza vuoi poter analizzare i dati? • Con quale livello di dettaglio vuoi poter visualizzare i dati? • Quale storicizzazione dei dati vuoi mantenere? • Esempi di interrogazioni a cui vorresti che il sistema rispondesse? • Outputglossari per la mappatura dei requisiti • Fatti, misure e dimensioni; • Interrogazioni; • Sorgenti dati.

13. …progettazione concettuale (3) • Tecnica top-down; • Definizione dei fatti (elementi da misurare, es. tempo di montaggio) ; • Per ogni fatto: • Costruzione albero degli attributi; • Editing dell’albero; • Misure (i valori che vogliamo analizzare rappresentati dalle quantità, es. effettivo, teorico); • Dimensioni (fornisce un contesto alle misure, es. tempo per stazione di montaggio); • Gerarchie sulle dimensioni (operatorestazionelinea); • Costruzione dello schema di fatto: • Dimensional Fact Model;

14. Step 3: tecniche di analisi dei dati (1) • Obiettivo: • Creare interfacce utente usabili e interattive per la visualizzazione dei KPI. • Come: • Visualizzazione ed esplorazione multidimensionale (cubi) • Reportistica • Creazione di dashboards interattivi • Strumenti: • Hyperion Intelligence Designer;

15. Dimensione temporale Misura Misura Misure Dimensione macchina Dimensione “Tipo inefficienza” Dimensione “Tipo Attività” …i cubi (2) • “Organizzazione” multidimensionale dei dati provenienti dal DW • Progettazione: • progetto logico; • aggiunta di misure calcolate. • 2 tipologie: • Tabelle pivot; • Grafici.

16. Selezione oggetto OLAP da visualizzare Navigazione sulle dimensioni Altre funzionalità Per ogni macchina Aggiunta di misure Tipologie di analisi Visualizzazione oggetto OLAP …interfaccia utente (3) • 2 possibilità di visualizzazione dei risultati: • Dashboards interattivi; • Reports. • Dashboard: • contenitori flessibili di informazioni; • seguire con immediatezza l'andamento delle performance • utenti possono interagire per filtrare i dati degli oggetti OLAP, selezionando valori • Combinati con il linguaggio di scripting permettono la navigazione sul front-end. • possono integrare una pagina Web, un documento di testo, un foglio di calcolo. • Report: • Tutte le funzionalità tipiche degli strumenti di reporting (es. sottoreport);

17. Step 4: definizione degli accessi e distribuzione dei risultati • Stabilire chi può fare cosa e con che frequenza; • Passo fondamentale per il controllo: • attribuzione di responsabilità e competenza; • stimolo al miglioramento; • processo di coinvolgimento; • competizione. • Come? • Griglia di utilizzo delle informazioni direzionali; • Analisi dei requisiti utente (interviste); • Hyperion Performance Suite: • Pubblicazione del KPI a livello web; • Definizione degli utenti o ruoli; • Assegnazione dashboard e report e grado di controllo; • Schedulazione dei JOB.

18. Risultati ottenuti • Cruscotto di 15 indicatori • Copertura quasi totale dei processi aziendali • Riscontro positivo da parte del management e dei responsabili funzionali: • Miglioramento delle performance (es. area produzione); • Maggior coinvolgimento; • Maggior attenzione al risultato: • Sistemi d’incentivazione legati alle performance (es. premio di produzione legato alle Non Conformità Interne) • Alcune voci: • “…i risultati sono certi,…analizzabili sotto diversi punti di vista e costantemente on-line…” • “…devo solo fare il login e tutto che mi serve è a portata di click…” • “…ogni inizio mese apro la mia cartelle personale e trovo le statistiche sulle forniture suddivisi per fornitore...”

19. Il futuro • CRM • Il cliente e non il prodotto al centro del business; • Arricchire il sistema informativo operazionale con maggiori info su CLIENTI e FORNITORI;