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Sas: sempre più Business Analytics

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Sas: sempre più Business Analytics

15 Mar 2010

di Nicoletta Boldrini

Incremento della redemption dei clienti del +20%, riduzione dal 2-3% all’1% dell’incidenza dello smaltimento dei prodotti in eccesso: sono solo alcuni esempi dei risultati ottenuti con l’adozione di analisi predittive avanzate

Oggi gestire e interrogare enormi quantità di dati appare scontato. Un solo esempio: Google processa oltre 20.000 terabyte di dati al giorno, ed è in continua crescita, mentre tutti i libri contenuti nella Biblioteca del Congresso di Washington (la più grande del mondo) in forma stampata equivalgono a soltanto 400 terabyte di dati, e addirittura ad appena 20 terabyte come solo testo. È il balzo dalla “società dell’informazione” alla “‘economia della conoscenza”: le classiche soluzioni di business intelligence offrono una visione approfondita del passato e anche del presente, identificando gli schemi che determinano comportamento e prestazioni delle funzioni aziendali. L’evoluzione è rappresentata dalle applicazioni analitiche avanzate, le Business Analytics. Si tratta di soluzioni che consentono di identificare possibili comportamenti e correlazioni tra le variabili entro un complesso insieme di dati, strutturati e non strutturati, storici, attuali e potenziali, per consentire di prevedere eventi futuri valutando le possibilità offerte dalle diverse strategie identificate.
Business Intelligence e Business Analytics non sono più termini che individuano un’attività legata al solo mondo dell’Information Technology, ma al contrario una tematica rilevante e strategica per ogni area aziendale e organizzativa. Marketing, gestione delle risorse umane, relazione con il cliente, adeguamento a normative, sostenibilità, gestione del rischio, controllo di gestione e altro ancora, sono tutte aree che possono ottenere straordinari risultati dall’utilizzo di tecnologie analitico-predittive.
Disporre di un’infrastruttura It basata anche su modelli previsionali e tecniche predittive permette ai manager di prevedere l’impatto delle proprie decisioni di business prima che vengano prese e di investire le proprie risorse in strategie e azioni in grado di portare maggiori ritorni sugli investimenti. Tra le soluzioni più richieste vi sono quelle che supportano le aziende nel gestire la parte commerciale, sviluppare piani di crescita e individuare le giuste leve su cui puntare.
Sas, in quest’ottica, ha evoluto la propria offerta di business intelligence in un framework di business analytics. Con il supporto di questo “Business Analytics Framework”, l’It collabora con le risorse business per risolvere problematiche business-critical in un’ottica di aumento degli utili, percentuali più elevate di soddisfazione della clientela e crescita del management It su un piano paritetico rispetto al management delle differenti funzioni business.
Le soluzioni Sas aiutano ad aumentare il ritorno delle campagne di marketing, monitorare i fornitori e ottimizzare le politiche di acquisto, analizzare i dati finanziari con la gestione del budget e la cost allocation, per le risorse umane e simulare modifiche organizzative, per disporre di strumenti di risk management nei più diversi settori economici. Alcuni esempi: nel banking, Neos Finance ha incrementato la redemption dei clienti del +20% mentre tra le utility Snam Rete Gas è stata in grado di segmentare le previsioni di distribuzione garantendo un servizio più sicuro ed efficiente. Grandi Salumifici Italiani ha ridotto dal 2-3% all’1% l’incidenza dello smaltimento dei prodotti in eccesso, e l’agente di riscossione Serit Sicilia ha aumentato le riscossioni dei tributi del 24%.

Nicoletta Boldrini

Giornalista

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