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4 strumenti chiave per il successo aziendale

Alla base del successo aziendale ci sono due attività fondamentali che ogni imprenditore deve tenere in considerazione per evolvere e far crescere il proprio business.

La prima è la pianificazione aziendale, il sistema operativo attraverso il quale l’azienda definisce i suoi obiettivi, previa analisi della realizzabilità e dei conseguenti vantaggi, e le azioni necessarie atte a conseguirli.
La seconda è il controllo di gestione, il necessario feedback sull’andamento dell’azienda tramite il quale si individuano le funzioni e i reparti che hanno contribuito al raggiungimento degli obiettivi, si prevengono situazioni difficili e si interviene con correzioni gestionali per migliorare l’impiego delle risorse.

Per far fronte alle profonde trasformazioni intervenute nei modi di produzione e nelle relazioni economiche e per agevolare le fondamentali attività di pianificazione aziendale e controllo di gestione, esistono degli strumenti specifici particolarmente utili.

BUSINESS INTELLIGENCE
Partiamo dal presupposto che le imprese capaci di trasformare i dati in informazioni e in conoscenza sono in grado di elaborare decisioni più tempestive ed efficaci e di conseguire un differenziale competitivo.
Ma come possiamo trasformare i dati in informazioni utilizzabili da parte dei decision maker impegnati nella gestione delle imprese?

Entra qui in gioco la Business Intelligence, un insieme di modelli matematici e metodologie di analisi che esplorano i dati per ricavare informazioni e conoscenze sfruttabili nel corso dei processi decisionali.

Vediamo ora nel dettaglio gli strumenti di pianificazione e controllo di gestione.

  1. Reporting aziendale

    In questo contesto assume fondamentale importanza il sistema di Reporting aziendale, il primo strumento a supporto dei processi di programmazione degli obiettivi, di controllo delle prestazioni aziendali e di decisione manageriali.
    Esso riveste infatti un’importanza strategica nel mantenere il sistema organizzativo in piena efficienza e permettere la diffusione delle informazioni ai vari livelli interessati.
     
  2. Sistemi di analisi predittiva e la pianificazione aziendale

    L’evoluzione delle tecnologie di raccolta e conservazione delle informazioni ha reso disponibili grandi moli di dati: il Data Mining è il processo di esplorazione e analisi di questi dati per individuare eventuali regolarità, estrarre conoscenza e ricavare regole ricorrenti significative.
    Queste attività sono particolarmente utili per proiettare scenari attendibili futuri per il business e guidare i knowledge worker nel corso dei processi decisionali e dell’elaborazione di strategie a medio o a lungo termine.
     
  3. Data warehouse

    Nel corso del tempo si è compreso che i database destinati a fornire i dati necessari per le analisi predittive e di business intelligence dovevano essere separati logicamente e fisicamente dai sistemi informativi operazionali.
    Questo è reso possibile da un essenziale strumento di gestione aziendale: il data warehouse, cioè un deposito di dati presenti all’interno dell’ecosistema aziendale che risultano disponibili per lo sviluppo delle analisi.

    È possibile identificare tre principali tipologie di dati che possono alimentare un data warehouse: i dati interni, i dati esterni e i dati personali.

  4. Big data analytics

    In linea con la Digital Innovation, nell’analisi predittiva rientra anche la Big data analytics, un processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni nascoste. Associati a sofisticate analisi di business, i big data hanno il potenziale di dare alle imprese intuizioni sulle condizioni di mercato, sul comportamento dei clienti, rendendo l’attività decisionale più efficace e veloce rispetto alla concorrenza. Oggi sono fornite diverse tecnologie e tecniche di analisi per scoprire patterns nascosti e connessioni tra i dati. Essi si discostano dalle tradizionali soluzioni di business intelligence perché operano sui big data e pertanto richiedono un’elaborazione più lenta.