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Modelli di valutazione dell’efficacia dei progetti business intelligence

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Modelli di valutazione dell’efficacia dei progetti business intelligence

19 Apr 2010

di Andrea Grianti

Valutare l’efficacia dei progetti di Business Intelligence non è un tema nuovo per chi si occupa professionalmente di tecnologie e soluzioni a supporto dei processi decisionali, indipendentemente dal fatto che il proprio ruolo sia di consulente esterno o di responsabile di progetti di Information Management di un’azienda. Una volta terminato un progetto di Business Intelligence è necessario far comprendere al top management i benefici tangibili ottenuti con un approccio rigoroso e misurabile.

Valutare l’efficacia dei progetti di Business Intelligence non è un tema nuovo per chi si occupa professionalmente di tecnologie e soluzioni a supporto dei processi decisionali, indipendentemente dal fatto che il proprio ruolo sia di consulente esterno o di responsabile di progetti di Information Management di un’azienda.
Una volta terminato un progetto di Business Intelligence è necessario far comprendere al top management i benefici tangibili ottenuti con un approccio rigoroso e misurabile. Ciò non è sempre agevole soprattutto quando all’inizio non è stato costruito un solido business case e delle metriche di valutazione da confrontare a fine progetto.
AIMS (Accenture Information Management Services) è la practice di Accenture che supporta i clienti nella realizzazione e manutenzione di soluzioni analitiche che coinvolgono sia elementi architetturali complessi (DW Appliances, ETL, Data Quality, Master Data) sia soluzioni di Data Mining e algoritmi statistici applicati al contesto aziendale. Di fronte a una richiesta di ristrutturazione importante di capability esistenti o creazione di una nuova capability basata sulla BI, prima ancora di avviare il processo di stima e di quantificazione dell’effort realizzativo è importante  dedicare la giusta attenzione e tempo alla fase di planning in modo da poter evidenziare le metriche di aspettativa e di ritorno atteso dall’iniziativa stessa.
In questo contesto oltre agli strumenti metodologici classici che sicuramente aiutano a pianificare attività e deliverables, pensiamo sia necessario l’utilizzo di uno strumento diagnostico specifico per la BI, ma che include anche altri campi dell’Information Management (ad esempio i Portali, Il Content Management, il Data Management e la Data Governance) per la valutazione delle capability attualmente in essere.
Questo strumento, che abbiamo chiamato Accenture Information Management Diagnostic ed è frutto delle nostre esperienze progettuali cross mercato,  raccoglie in modo ordinato tutte le aree che compongono una soluzione di BI oggetto del planning con lo scopo di individuare le aree su cui sono necessari interventi rispetto a quelle invece già coperte da soluzioni soddisfacenti. Il processo di valutazione avviene attraverso interviste agli utenti interessati che così esprimono un proprio metro di giudizio sulla copertura attuale e i desiderata di diverse aree.
Abbinato ad un resoconto grafico dei risultati delle interviste lo strumento è considerato un valido aiuto nella fase di planning e data governance perché permette di contribuire alla costruzione del business case aiutando a portare in evidenza al livello di management i razionali tecnici nonché gli sponsor dell’iniziativa futura e quindi aiutando a definire l’aspettativa e il ritorno dell’investimento atteso. Questo rappresenterà nel corso della valutazione di fine progetto uno dei punti di riferimento su cui il risultato sarà misurato.
Una rivisitazione periodica dei risultati del tool diagnostico permette altresì di monitorare la copertura delle soluzioni implementate rispetto ai requisiti di business ed alle priorità aziendali, diventando così uno strumento a supporto della governance sulla BI e in generale sulle altre aree di gestione dell’informazione in azienda.

*Andrea Grianti è responsabile Aims – Accenture Information Management Services

 

Andrea Grianti

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