Business Intelligence
Studio dei dati aziendali
SIAMO RICCHI DI DATI MA POVERI DI INFORMAZIONI ED ANCORA PIU’ POVERI DI CONOSCENZA
Il DSS è uno strumento informatico che aiuta il manager a prendere decisioni, trovando, riassumendo e analizzando i dati per il processo decisionale
TROVANDO………………………
Trovare i dati è il problema minore dato che i software gestionali sono in grado di recuperarne moltissimi, relativi a qualsiasi situazione aziendale. Le dimensioni dei dati sono, spesso, grandi perché si relazionano a molte variabili e mancano di sistemi di rappresentazione sintetica : si pensi ad esempio al fatturato a quantità e valore di un cliente, agente, zona, paese, articolo, famiglia di articoli, anno, periodo, volendo tener conto di tutte le variabili citate. La tecnica DRILL DOWN visualizza i dati totalizzati a qualsiasi livello e scende, a richiesta, a livelli di maggior dettaglio
RIASSUMENDO…………………
La parte della Statistica Descrittiva che si occupa dell’analisi dei dati, ci aiuta ad estrarre, da quelli disponibili (molti), alcuni parametri (pochi), che “rappresentano” i dati di partenza, senza perdere le informazioni iniziali. Il confronto fra i parametri di una distribuzione riferita a tempi, luoghi o situazioni differenti verificano se la distribuzione proposta si adatta a tutte le situazioni esaminate. Relativamente all'esempio citato : è possibile stabilire se la distribuzione dei fatturati per cliente di due agenti o di due zone siano uguali o diverse. Oppure se, a seguito di una azione promozionale dell'azienda, le vendite di una famiglia di prodotti siano aumentate o meno, ben sapendo che il valore assoluto delle vendite non è un parametro per decidere. Per diminuire le dimensioni dei dati si usano tecniche di raggruppamento (cluster analysis) basate su algoritmi particolari : alcuni soggetti (clienti, articoli..) costituiscono un gruppo se hanno parametri “simili” di comportamento, relativamente ad un target di analisi. Una classica applicazione è la segmentazione del mercato riferita ai tipi di prodotto o alle categorie dei consumatori : si possono identificare delle “aree” che presentano analogie e richiedono interventi comuni di politica aziendale.
ANALIZZANDO…………………………
Conoscenza consiste nello strutturare i dati in modelli interpretativi che “prevedano” l’evoluzione di un fenomeno al variare delle variabili esterne. La correlazione è un parametro statistico che misura la “relazione” fra due o più variabili : se all'aumento di una è associato l'aumento o la diminuzione della seconda oppure se le due variabili sono indipendenti. L’applicazione di algoritmi di regressione multipla permette di determinare il grado di associazione fra più variabili (Data Mining). Nel caso in cui la variabile in esame sia dipendente dal tempo il coefficiente di correlazione assume il significato di variazione di tale variabile nel tempo (TREND).
La conoscenza si raggiunge usando strumenti statistici per strutturare i dati di partenza e creare modelli interpretativi. I modi di procedere possono essere simbolizzati nella loro forma estrema dal ragno e dalla formica. Le formiche statistiche raccolgono dati su dati, li accumulano, sperando che essi parlino da soli ; ma spesso rimangono muti. I ragni statistici sono coloro che prediligono la formulazione di eleganti modelli, ma trascurano di verificarne, con opportuni strumenti, la validità. Lo statistico non è nè la formica né il ragno, ma piuttosto l’ape : rileva i dati elementari, come l’ape raccoglie il nettare, li analizza , come l’ape elabora il nettare per ottenere il miele, e li ripone in un modello interpretativo, come l’ape ripone il miele nelle strutture geometriche dell’alveare.
Di seguito abbiamo riportato alcuni esempi di informazioni ricavabili da dati aziendali : sono casi elementari riferiti al settore delle statistiche di vendita. Abbiamo “riassunto” molti dati per trovare delle informazioni, che abbiamo proposto in formato “grafico” : strumento piu’ intuitivo ed immediato.
Nel mese di luglio abbiamo fatturato circa 65.000 euro in meno dell’anno precedente : imputabili ad un volume di vendita inferiore per 100.000- euro e ad un prezzo superiore di vendita per 35.000+ euro.
Nel mese di novembre abbiamo fatturato circa 42.000 euro in piu’ dell’anno precedente : imputabili ad un volume di vendita superiore per circa 76.000 euro, ma ad un prezzo inferiore per circa 34.000 euro.
Composizione del fatturato aziendale : la distribuzione è interpretabile da una curva normale (Gauss) asimmetrica a sinistra, che privilegia clienti con fatturato più basso della media. Può essere interessante confrontare questa curva ricavata da dati aziendali con la stessa curva riferita ad un agente.
Gli stessi dati sono cumulati : si evidenzia l’inversione di tendenza verso i 500 euro. Acquisire clienti con fatturati sotto tale valore è relativamente facile, mentre far crescere un cliente oltre lo stesso valore presenta qualche difficoltà.
La percentuale del fatturato “aziendale” è distribuito, a seconda dell’età del cliente, come indicato dalle colonne verdi, mentre la stessa distribuzione, riferita ad “un agente”, è indicata dalle colonne rosse. L’agente è meno “bravo” ad acquisire clienti nuovi, ma “fidelizza” i clienti di una certa “età” (con più di tre anni).
Ripartizione del fatturato aziendale fra clienti nuovi (1anno di età) e clienti acquisiti negli anni precedenti. Nei primi tre anni i clienti nuovi e vecchi contribuiscono in egual misura al fatturato totale. Nel quarto anno, l’acquisizione di “buoni” clienti nuovi ha spostato l’equilibrio verso i “nuovi clienti”. Nell’anno successivo gli stessi clienti sono diventati vecchi, ma continuano a essere “buoni” clienti.
Curve di Lorenz
Misura il grado di concentrazione del fatturato dei clienti o degli articoli. Una bassa concentrazione indica che il fatturato è suddiviso in modo uniforme sui clienti o sugli articoli; viceversa una concentrazione alta significa che la maggior parte del fatturato è “concentrato” su pochi clienti o pochi articoli. L’area racchiusa fra le due curve rappresenta la concentrazione.
Il risultato è confermato dal grafico dei clienti sopra e sotto la media : quelli sopra la media sono pochi con fatturati decisamente buoni (fino a 25.000 euro sopra la media), quelli sotto la media sono molti, circa il 65%, ma con fatturati che si discostano al massimo di 13.000 euro dalla media.
