Smetti di “fidarti” della tua azienda e scopri il potere della Business Intelligence.
Con questo strumento potrai simulare il futuro, per poi iniziare a realizzarlo
Caro imprenditore,
non ti diciamo di abbandonare il tuo fiuto imprenditoriale…
…ma di affiancarlo al potere dei dati.
Applicando la nostra Business Intelligence nella tua azienda potrai…
- Tornare ad avere il pieno controllo senza impazzire, ritrovando tranquillità e tempo libero
- Scoprire, nei dati, rapporti causa-effetto e correlazioni dapprima invisibili e inimmaginabili
- Sorpassare di 10 anni il controllo di gestione (o bypassarlo direttamente, se ancora non c’è), per proiettare nel futuro la tua azienda
- Aumentare la redditività
- Penetrare nuovi mercati
- Iniziare a prendere decisioni importanti in modo chirurgico e senza paura, basandosi su dati affidabili
- Tornare ad avere il pieno controllo senza impazzire, ritrovando tranquillità e tempo libero
- Scoprire, nei dati, rapporti causa-effetto e correlazioni dapprima invisibili e inimmaginabili
- Sorpassare di 10 anni il controllo di gestione (o bypassarlo direttamente, se ancora non c’è), per proiettare nel futuro la tua azienda
- Aumentare la redditività
- Penetrare nuovi mercati
- Iniziare a prendere decisioni importanti in modo chirurgico e senza paura, basandosi su dati affidabili
Ogni buon imprenditore sa bene che la fiducia è preziosa e lo sa perché innanzitutto ha imparato a fidarsi, e a scegliere le persone giuste.
Eppure, non tutti i tipi di fiducia nel business sono salutari…
E no, non si tratta di manager o direttori, è importante che tu possa continuare a fidarti del tuo team.
Il problema di cui stiamo parlando è ben più profondo.
In effetti, viene prima del tuo team, prima del tuo marketing, prima del tuo reparto commerciale, è un problema che sta proprio alla base.
Per capire di che si tratta, chiediti:
“Su cosa si basano le decisioni che prendiamo in azienda?”
Sui dati. Ma quali?
Siete sicuri di raccogliere i dati nel modo giusto?
Li mettete insieme in modo da dare un ritratto fedele di ciò che accade?
State facendo delle simulazioni del futuro?
State incrociando anche dati al di fuori della mera contabilità?
Siamo sicuri che questi dati forniscano un ritratto fedele delle performance dell’azienda?
Se, come nel X 90% delle PMI, il modello attuale è solo il rigido controllo di gestione, la risposta a queste domande è quasi certamente “No.”
anche molte delle sue decisioni saranno corrotte.
Un dato incompleto riguardo alle vendite o alla produzione…
potrebbe portare a decisioni sbagliate nella gestione delle risorse, nella pianificazione della produzione o nelle strategie di marketing.
E se in un’azienda complessa prendi una piccola decisione sbagliata,
e la ripeti in continuazione, (ed è quello che succede,)
si crea un effetto domino, e presto il problema dei dati si riflette anche nel fatturato.
ma non (ancora) dei tuoi dati.
E c’è dell’altro:
se in questo momento esiste la paura di fare cambi di direzione o di prendere decisioni,
quella paura ha tutto il diritto di esistere e, per il bene dell’azienda, non dovresti provare a combatterla.
Infatti, prima di avere dati affidabili dovreste astenervi dalle decisioni importanti.
Sarebbe come dover entrare in autostrada, con una benda sugli occhi.
Il problema non si risolve col coraggio o con l’istinto, bensì vedendoci chiaro.
Senza poter far affidamento sui dati, si prendono decisioni impulsive e non ponderate.
Ma se rimuoverai il velo che offusca la realtà della tua azienda,
potresti vedere cose di cui nessuno prima si rendeva conto, che possono fungere da base per miglioramenti e nuovi sviluppi.
Qual è il potenziale inespresso, per colpa dei dati incompleti?
Vuoi scoprire il potenziale inespresso della tua azienda, che potrebbe essere nascosto a causa di dati incompleti?
Prenota una consulenza gratuita conoscitiva con la Dott.ssa Gagliano e scopri come possiamo trasformare la tua azienda.
E in omaggio, insieme alla consulenza:
- Un’analisi del tuo processo decisionale, con una verifica dell’efficacia dell’analisi e del raccoglimento dei dati.
- Una verifica del sistema di raccoglimento dati, per individuare e correggere eventuali errori che potresti commettere nel raccogliere e gestire le informazioni.
- Una prima analisi di verifica sui dati delle vendite, con una restituzione degli output evidenziando le mancanze e le aree di miglioramento.
- Un’analisi del tuo processo decisionale, con una verifica dell’efficacia dell’analisi e del raccoglimento dei dati.
- Una verifica del sistema di raccoglimento dati, per individuare e correggere eventuali errori che potresti commettere nel raccogliere e gestire le informazioni.
- Una prima analisi di verifica sui dati delle vendite, con una restituzione degli output evidenziando le mancanze e le aree di miglioramento.
Storie di successo
Siamo cresciuti molto velocemente perché abbiamo potuto seguire in maniera più puntuale i clienti:
di ciascuno di loro sappiamo tanto sui loro comportamenti di acquisto e le decisioni commerciali sono, di conseguenza, molto più mirate. Stiamo anche riscontrando una migliorata fiducia da parte delle istituzioni finanziarie perché ci vedono più organizzati e capaci di anticipare situazioni di rischio, proprio perché monitoriamo costantemente i nostri dati e i nostri principali indicatori. Continua…
È una persona umile con una grande capacità di creare valore per gli altri. Senza dubbio una persona a cui appoggiarsi e dare fiducia. Continua…
La verità a cui è giunta ciascuna di queste aziende è che il controllo di gestione non è più neanche sufficiente.
Queste aziende sono passate alla business intelligence, sorpassando il controllo di gestione di 10 anni.
Perché è solo grazie alla business intelligence, che la tua azienda saprà:
- Trovare le correlazioni tra i comportamenti organizzativi e i risultati
- Monitorare costantemente e in modo articolato i diversi fattori del business
- Avere la visione complessiva del business, con l’accentramento delle informazioni rilevanti per la gestione dell’azienda
- Raccogliere i fatti aziendali che devono guidare le decisioni
- Predire alcune tendenze e orientare il controllo di gestione verso il proprio futuro
- Identificare alert per la gestione dei rischi
- Orientare la gestione agli obiettivi
- Valutare le azioni da intraprendere per raggiungere determinati risultati
- Trovare le correlazioni tra i comportamenti organizzativi e i risultati
- Monitorare costantemente e in modo articolato i diversi fattori del business
- Avere la visione complessiva del business, con l’accentramento delle informazioni rilevanti per la gestione dell’azienda
- Raccogliere i fatti aziendali che devono guidare le decisioni
- Predire alcune tendenze e orientare il controllo di gestione verso il proprio futuro
- Identificare alert per la gestione dei rischi
- Orientare la gestione agli obiettivi
- Valutare le azioni da intraprendere per raggiungere determinati risultati
Noi di EvoluzionePMI guidiamo il software per i risultati della tua impresa,
perché veniamo dalla gestione di impresa, dai numeri e dal business controlling,
prima che dalla programmazione software.
Garanzie
Misurazione costante e in tempo reale dei più rilevanti KPI dell’azienda.
La misurazione viene ri-definita ogni volta che emergono nuove necessità e intervengono dei cambiamenti che ne modificano il senso.
Implementazione di una gestione manageriale sempre più basata su pianificazione, programmazione e monitoraggio costante e in tempo reale dell’attività aziendale.
Controllo dei giorni di incasso e pagamenti e rotazione delle scorte per una gestione più attenta del capitale circolante, al fine di massimizzare costantemente la liquidità disponibile per la crescita e gli investimenti.
Gestione efficace del magazzino per minimizzare i costi e migliorare la funzionalità organizzativa del magazzino stesso e della produzione.
Controllo dei costi di produzione, riduzione degli sprechi, alert per la gestione della manutenzione degli impianti e l’ottimizzazione delle utenze per un continuo miglioramento dei processi produttivi.
Nuove consapevolezze derivanti da un’approfondita analisi del portafoglio clienti (fidelizzati, persi a favore della concorrenza, valore apportato, liquidità, …) che consentono di aumentare i fattori negoziali a proprio favore in fase di trattativa (migliorando così nettamente la redditività) e di definire piani di marketing e politiche commerciali atte a recuperare clienti persi ed acquisirne di nuovi.
Nuove consapevolezze derivanti dalla costruzione di scenari che consentono di definire strategie più chiare e capaci di essere misurate e valutate.
Possibilità di valutare nuovi mercati basandosi su dati dettagliati e approfonditi e su scenari valutati attentamente.
Non dovrete assumere un controller, o altro personale.
Non dovrete armarvi di nuovi software, metteremo noi nelle mani del management la realtà dell’azienda, accessibile con un click.
Acquisizione di valore agli occhi degli Stakeholders.
Analisi dei dati presenti in azienda e verifica della loro qualità (correttezza, precisione, rilevanza) e completezza
I dati presenti in azienda possono essere ridondanti e scarsamente rilevanti, spesso incompleti, a volte anche contraddittori e non sempre rappresentativi dei processi.
Partendo da un’analisi minuziosa dei processi organizzativi, studiamo e verifichiamo i dati che vengono prodotti, le diverse fonti, la loro coerenza e selezioniamo i dati utili e significativi.
Questa fase è importantissima anche perché è l’occasione per riprogettare alcuni processi inefficaci e per diffondere nell’organizzazione il senso e l’importanza della “formazione del dato”.
I dati provengono da diversi programmi, applicazioni, dispositivi. Questo implica che non sempre sono compatibili per essere utilizzati.
L’attività di trasformazione serve proprio a trasformare i dati in un unico formato per essere archiviato, analizzato, estrapolato per la business intelligence.
In questo step individuiamo nuove fonti di dati, anche esterne (es. opendata di settore, dati meteorologici, ecc..), non considerate fino a quel momento. Questi dati li integriamo nel sistema per consolidarne l’utilizzo.
Uno studio approfondito del modello di business aziendale consente, inoltre, di attribuire ad alcune categorie di dati (es. prodotti, clienti, costi, ecc..) delle classificazioni qualitative che consentono al momento dell’analisi di acquisire informazioni di dettaglio mai avute fino a quel momento.
Le fasi 2 e 3 servono a progettare e costruire la base dati su cui poggia l’intero sistema informativo.
Esso contiene tutti i dati ritenuti rilevanti, provenienti dai gestionali, dai diversi dispositivi, dalle diverse applicazioni, dal web, dagli open data, dalle nuove classificazioni, ecc.
Con questo modello l’azienda ha moltiplicato la base dati su cui vengono effettuate le analisi e questo consente di avere “nuova conoscenza”. Il datawarehouse è aggiornato in tempo reale.
I data mart sono un sottoinsieme del datawarehouse. Essi rappresentano i database di ogni specifico argomento aziendale: vendite, produzione, logistica, finanza, ecc…
Con la costruzione dei datamart si rendono facilmente fruibili i dati di un’area aziendale.
La costruzione dei datamart è anch’essa una struttura dinamica. Nel momento in cui migliora il processo di formazione dei dati se ne aggiungono di nuovi al data mart.
Si governa solo ciò che può essere misurato.
L’analisi descrittiva risponde alla domanda: Qual è lo stato del business e dell’azienda in questo momento e che cosa è successo in passato?
I kpi dell’analisi descrittiva hanno il pregio di sintetizzare il livello di performance di una o più variabili del business e di essere basati su dati aggiornati in tempo reale.
Hanno la caratteristica di essere rilevanti sia quando sono espressi in valore assoluto, sia in relazione ad altri elementi, sia quando esprimono un andamento.
Per consentire un’informazione fruibile ovunque e sempre costruiamo applicazioni di visualizzazioni dati dinamici e fruibili da diversi device (pc, smartphone, tablet).
I dati li rendiamo disponibili nel cloud e le visualizzazioni sono interattive. I dati e le analisi sono aggiornati in tempo reale.
Lo storytelling dell’analisi dei dati è dinamico e lo modifichiamo ogni volta che nascono nuove esigenze conoscitive.
Per l’imprenditore ed il suo management, il modo e il momento in cui riceve i report sull’andamento della sua azienda e dei progetti per cui ha investito tanta energia è cruciale.
La lettura dei dati è spesso un buon momento per:
- liberare energia positiva e significativi propositi;
- (Ri)creare il senso dell’impresa costantemente;
- Introiettare più efficacemente il bisogno di cambiare;
- Valutare il frutto dei propri sforzi;
- Migliorare il pensiero strategico;
- Ragionare e vedere la propria azienda in termini sistemici;
- Rinforzare il processo di apprendimento;
- Costruire lo storytelling aziendale.
Nel modello TME, il momento di presentazione dei report periodici è concepito come un rituale e un momento di grande coinvolgimento.
Tutto il management:
- È “presente” e senza distrazioni;
- É concentrato, incuriosito e aperto a farsi sorprendere dalla grande capacità che hanno i numeri (quando correttamente correlati, analizzati e utilizzati) di raccontare i comportamenti organizzativi e le performance aziendali;
- Celebra i risultati positivi e riflette sulle aree di miglioramento. Prende decisioni immediate e si prepara a prenderne di nuove.
La presentazione e lettura dei dati con l’imprenditore ed il management avviene fino ad apprendimento realizzato.
Grazie al machine learning riusciamo ad aumentare ulteriormente il valore che si riesce ad ottenere dai dati e creare soluzioni che consentono, in ultima analisi, di rendere l’azienda più competitiva sul mercato.
Per ottenere questo risultato, il machine learning ha bisogno di tre cose: dati, algoritmi e modelli.
Per scegliere i migliori dati, gli algoritmi più efficaci ed il modello più appropriato con i nostri data scientist cerchiamo di capire e definire, insieme all’imprenditore, quale sia l’obiettivo aziendale, cioè quale risultato specifico si intende raggiungere.
Le soluzioni ben costruite di machine learning, e di data science più in generale, consentono di automatizzare operazioni complesse, di trovare relazioni nascoste tra le entità, di fare classificazioni, raccomandazioni, previsioni, e altro ancora.
La data analisys viene di solito suddivisa in quattro categorie, ciascuna propedeutica alla successiva:
descrittiva (cosa è successo), diagnostica (perché è successo), predittiva (cosa può succedere) e prescrittiva (cosa conviene fare).
Le prime due analisi le affrontiamo con le attività dei punti 1-8.
Da lì si parte per un viaggio che utilizza dati, algoritmi, modelli e conoscenze di dominio per avanzare nel percorso verso le analisi successive.
Si tratta di un percorso di certo non facile, spesso condizionato dalla ridotta mole dei dati di cui dispongono le PMI e dalla semplicità dei processi organizzativi, ma che ci riserva grandi soddisfazioni e vantaggi quando riusciamo a giungere fino in fondo.
E’ qui che, passo dopo passo, consentiamo alle PMI di costruire un vantaggio competitivo molto solido, difficile da colmare per i competitor e che abilita opportunità di business complesse da raggiungere.
Grazie ad una stretta collaborazione con l’impresa, definiamo gli ambiti di effettivo interesse per il contesto aziendale e ci focalizziamo solo su quelli. Elaboriamo dunque scenari specifici e taylor-made.
Ad esempio, l’analisi di serie storiche per prevedere la domanda di mercato, o la variazione dei prezzi delle materie prime, o la gestione dell’inventario, per arrivare ad una soluzione prescrittiva che possa suggerire il prezzo da usare combinando insieme tutte le informazioni disponibili.
Affinché esprimano tutto il loro reale valore, le soluzioni avanzate di data science le ingegnerizziamo e le inseriamo nei sistemi di produzione aziendale.
In questo modo saranno sempre attive e potranno continuamente generare il valore per cui sono state costruite.
In base al tipo di soluzione specifica che è stata realizzata, e quindi all’obiettivo aziendale a cui tale soluzione risponde, è possibile definire delle quantità da monitorare ed impostare su di esse degli alert.
Tali alert scattano quando le quantità che monitorano superano un certo valore soglia ed informano le persone più appropriate di quanto accaduto.
Ad esempio, una soluzione di data science avanzata potrebbe analizzare il funzionamento delle attrezzature di manifattura aziendali in tempo reale, calcolare la probabilità di un guasto (secondo un modello precedentemente addestrato di machine learning), ed inviare una notifica push al responsabile dei macchinari quando tale probabilità supera il 75%.
Costruiamo modelli simulativi per far valutare le relazioni cause-effetto delle diverse variabili del business e valutare l’effetto di alcune decisioni.
Questa attività è un momento di apprendimento strategico molto importante e, qualora non sia ancora avvenuto o sia avvenuto in modo parziale, si colloca nel momento del passaggio da una gestione “day by day” ad una gestione pianificata e programmata e dunque più strutturata.
I punti da 1. a 8. ANALISI DESCRITTIVA E DIAGNOSTICA si riferiscono al primo step di intervento con un processo che genera il maggior valore non tanto nella tecnologia messa a disposizione del cliente (la disponibilità di dati visualizzati in modo semplice e dinamico e aggiornati in tempo reale) ma nel rapporto di conoscenza dell’azienda, dei suoi problemi e/o dei suoi obiettivi e nella conduzione dei gruppi di lavoro interni.
I punti da 9 a 11 si riferiscono all’ANALISI PREDITTIVA e PRESCRITTIVA.
Si tratta di analisi molto avanzate che richiedono una buona conoscenza di partenza dello stato dell’azienda e sui suoi obiettivi di medio e lungo termine (conoscenza ottenuta seguendo i punti precedenti).
Da questa conoscenza segue la definizione della soluzione da costruire, il modello di machine learning da utilizzare, i dati da raccogliere, le integrazioni da effettuare e gli algoritmi da applicare. La modalità di lavoro è altamente iterativa ed interattiva e porta all’aggiornamento costante della conoscenza di ciascuno.
Il punto 12 si riferisce alla costruzione di modelli di APPRENDIMENTO STRATEGICO per effettuare simulazioni e valutazioni utili a prendere decisioni consapevoli e informate con una prospettiva temporale di medio-lungo periodo.
Qual è il potenziale inespresso, per colpa dei dati incompleti?
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EVOLUZIONE PMI è un team di professionisti altamente preparati che apprende e si aggiorna con continuità.
Un team che opera nel rispetto degli impegni sottoscritti e dei tempi prefissati, senza perdersi in percorsi inutili, restando sempre focalizzato sui progetti da completare rispetto alle esigenze dell’impresa. Un team che non è solo conoscenza ma anche saper fare.
Una consulente seria, professionale ma disponibile, sempre al fianco dell’imprenditore. Una consulente che sa comprendere, con cui si crea velocemente una grande sintonia.
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Una consulente in grado di entrare in connessione con l’impresa e l’imprenditore per stimolare un continuo cambiamento finalizzato ai loro interessi e al loro sviluppo.
Una interlocutrice che ha la risposta giusta alle tante domande che si possono esprimere liberamente. Una presenza costante e attenta che accompagna le PMI nel loro processo di crescita.
Una partner di cui fidarsi. Una guida garbata alla scoperta di un nuovo mondo e di un nuovo modo di gestire l’impresa grazie alla Business Intelligence.
Il Team di EVOLUZIONE PMI è guidato da Gaetana Gagliano, una Consulente Senior, accreditata CMC (Certified Management Consultant). Un consulente con oltre 20 anni di esperienza sul campo nella consulenza direzionale d’impresa.
La qualificazione CMC è rilasciata da APCO in base ai requisiti stabiliti dall’International Council of Management Consulting Institutes (ICMCI) di cui APCO è membro per l’Italia. La qualificazione CMC è l’unica esistente a livello mondo sulle competenze consulenziali.
Lo svolgimento dell’attività di consulenza viene effettuata secondo le indicazioni della norma ISO 20.700 e la più recente UNI 11.369.
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