Il Data Quality, un problema di Business!

Knowledge Intelligence:
metodologia, modelli gestionali e strumenti tecnologici
per la governance e lo sviluppo del business
Il Data Quality, un problema di Business!
Pietro Berrettoni, IT Manager Acraf spa
Imperativi di Business
Storicamente, ci si occupava di Qualità del dato per soddisfare esigenze della clientela
..poi il legislatore ci ha imposto regole di compliance e trasparenza…
Cosa pensate significhi oggi occuparsi di Data Quality?
Di che cosa parleremo
Le Tre domande sul Data Quality
1. Che cos’è il data quality e come impatta il
business
2. Perché il miglioramento del data quality
presuppone il focus sulle persone e sui
processi
3. Qual è il ruolo della tecnologia
Non è solo una questione di tecnologia: c’è Cultura e
Organizzazione e … coinvolgimento del Board
Le organizzazioni devono definire i requisiti del Data Quality
in base al proprio business
• Il primo stadio: ci si rende conto
che il dato esiste e deve essere
valido.
• Maggiore profondità: il dato
deve essere consistente (gli stessi
dati non sono residenti in
molteplici sistemi o DB sparsi)
• Area critica: dal dato ci si
aspetta Integrità (gli elementi
/modelli di dati sono completi)
Il Controller gioca un ruolo
fondamentale nella
definizione delle Regole!
• Alto impatto sul business: il dato
deve essere accurato (riesce
efficacemente ad caratterizzare
fenomeni concreti)
• Il business richiede Rilevanza
(capacità di supportare gli
obiettivi di business)
Alcune considerazioni:
Nel 2008 Gartner stima che le global 1000
enterprises sosterranno più costi dovuti alla
scarsità della Qualità del Dato rispetto ai
benefici ottenuti da CRM, ERP o BI applications
Impatti Customer (disaffezione, aumento dei costi di contatto, opportunità di vendita
compromesse )
Impatti Finance ( il budget non è accurato, non c’e’ condivisione nei report, spese
fuori controllo, budget overruns )
Impatti Produzione / Supply Chain ( cattiva qualità, scorte fuori controllo,.. )
Non riusciamo a fidarci del report che ci
presentano: è il primo sintomo!
La piramide dell’approccio alla qualità del dato
“buona confidenza”
“sensazione”
Il livello più basso: consapevolezza che il data quality è una regola.
L’approccio “reattivo”: iniziano ad intraprendere azioni.
Le aziende che riescono a trattare il data quality in modo proattivo, gestiscono
le risorse in consonanza con i processi di business e definiscono procedure per
monitorare i benefici a livello di cruscotto direzionale.
Il Progetto SOP in Angelini
Angelini: chi è e cosa fa
Angelini è un gruppo internazionale con radici italiane
che, da quasi un secolo, realizza, commercializza e
distribuisce farmaci e prodotti per il benessere.
Leader nel settore dell’automedicazione, subito dopo il
colosso Bayer-Roche, con una quota mercato del
10,6%*, Angelini figura in Italia tra le prime cinque
aziende farmaceutiche per volumi di vendita con circa
80 milioni di confezioni prodotte in un anno* .
*Fonte: IMS, anno mobile marzo 2005
La missione…
Siamo costantemente vicini ad ogni persona e ad
ogni famiglia dedicando interamente le nostre
conoscenze ed il nostro lavoro a soddisfare le
esigenze quotidiane inerenti alla loro salute e ad
un loro tangibile benessere.
Siamo un’azienda internazionale che ricerca,
produce e commercializza farmaci, prodotti di
grande diffusione, con un ottimo rapporto
efficacia-sicurezza e soluzioni innovative di
elevato contenuto scientifico.
e la visione…
Coniugare la logica conseguenza
della nostra matrice storica per la
quale vogliamo rappresentare la
scelta spontanea di ogni persona e
di ogni famiglia in tema di salute e
di star bene con l’ambizione di
divenire protagonisti in alcune
aree terapeutiche di altissimo
valore scientifico.
Il progetto SOP una guida verso
l’eccellenza
(Oliver Wight)
S ales (Vendite)
O peration (Operatività)
P lanning (Pianificazione)
Eccellenza operativa di
classe A
Eccellenza tramite un’azione coordinata tra le
tre principali leve del cambiamento
Kpi’S
Misurazione
Azioni Migl.cont.
OBIETTIVO
INTEGRAZIONE
PERSONE &
COMPORTAMENTI
PROCESSI
Formazione
&
Comunicazione
STRUMENTI
ERP
CRM
Business Int.
ALLINEARSI
STAKEHOLDERS
Processi – Aree di Miglioramento - Azioni
…ha coinvolto risorse interne ed esterne
a tutti i livelli…
a oggi 100
persone circa
Amm.re Delegato
Project leader
CONSULENTE
RISORSE INTERNE
FORMATORI
INTERNI
Gruppo strategico
G
R
U
P
P
O
G
R
U
P
P
O
G
R
U
P
P
O
Supporti specifici
Attività prima del SOP
GESTIONE MASTER DATA
- Anagrafica Materiali
- Attivazione Workflow
- Anagrafica clienti
- Anagrafica Listini
- Anagrafica Fornitori
- Controllo tabelle : profili ed autorizzazioni
TEAM DATI
5.18
Esattezzza Item Master
Team Dati
Situazione Precedente
Azioni correttive - Procedura Creazione
Procedura Controlli
5.19
Esattezza Inventari
Situazione Precedente
Azioni correttive - Nuova organizzazione di Magazzino
Procedura controlli - Inventario a rotazione mensile
5.20
Struttura / Accuratezza BOM
Situazione Precedente
Azioni correttive - Procedura Change
Procedura controlli
5.21
Struttura / Accuratezza Cicli
Situazione Precedente
Azioni correttive - Procedura controlli e aggiornamenti continui
3.18
Performance Aziendale
Situazione Precedente
Ciclo SOP - Scorecard e Rolling Forecast mensile
Ciclo SOP - Costi della NON Qualità
5.19 Esattezza Inventari
Procedura controlli - Inventario a rotazione mensile
Il lavoro di verifica continuo delle cause degli errori, la modifica del flusso di movimentazione
della merce unito ad una forte partecipazione e formazione di tutti gli operatori interessati ha
dato stabilità all’indice a partire dalla fine del 2005.
Per tutto il 2006 l’indice è stabilmente a livelli richiesti dagli standard SOP
96%
95%
93%
91%
Consolidamento
della nuova
Procedura
89%
87%
85%
2004
Gen
Feb
M ar
Apr
M ag
Giu
Lug
Set
Ott
Nov
Dic
Gen
Feb
M ar
Apr
M ag
Giu
La Business Intelligence ed il Data Quality
Processi di Management Integrato
OBIETTIVI DI
BUSINESS E
FINANZIARI
MERCATI &
CLIENTI
STRATEGIA DI
MANAGEMENT
PIANIFICAZIONE
E CONTROLLO
SVILUPPO E
INTRODUZIONE
NUOVI PRODOTTI
MIGLIORAMENTO
CONTINUO
PERSONE E LAVORO
DI GRUPPO
RISORSE E&
RESOURCES
MANAGEMENT
RESOURCE
DELLE
RISORSE
MANAGEMENT
TECNOLOGIE,
TECHNOLOGIES,
PRODOTTI
PRODUCTS&&
SERVIZI
SERVICES
Gestione Integrata del Business : Il
Supporto della Business Intelligence
SUPPLY CHAIN:
DEMAND PLANNING
LOGISTICA
CRM
OPERATIVO
ANALITICO
BUSINESS
INTELLIGENCE
SUPPORTO ALLE
DECISIONI
CONTABILITA’
INDUSTRIALE
BUDGET
ECONOMICO
FINANZIARIO
La Business Intelligence
Le aziende leader nel mercato devono avere un processo decisionale rapido
orientato alla creazione del valore…
• Supporto alle Strategie
• Misura delle Performance
• Pianificazione e Simulazione
Sistema
Strategico
Sistema
Analitico
• Piattaforma Data Warehouse
• Data Mining
• Ambienti di Reporting e Analisi
Sistema
Transazionale
• Controllo Costi Generali
• Ordini, Progetti e Investimenti
• Costo del Prodotto
Che cosa deve avere una Business Intelligence
ideale per contribuire al Data Quality?
Architettura
Una piattaforma di business intelligence deve essere
scalabile per sostenere anche l’uso di un elevato numero
di utenti simultanei su grosse moli di dati. Sono valutati
aspetti di configurazione, deployment, controllo accessi e
database supportati
Integrazione
Si valuta l’integrazione con applicazioni dal punto di vista
dei protocolli e dei linguaggi supportati, di adapters
standard verso i sistemi di back-end (ERP)
Consistenza
La frammentazione del prodotto attraverso i moduli, la
coerenza dell’interfaccia utente, l’amministrazione
centralizzata sono considerate in criteri di user
administration e client / server infrastructure consistency
La Business Intelligence
Benefici attesi
‰ Permettere velocità di analisi/azioni
verso gli stakeholder
Ö
SPEED
‰ Razionalizzare i processi con
procedure automatiche
Ö
OPTIMIZATION
‰ Assicurare informazioni certificate
per ottimizzare “decision making”
Ö
TRANSPARENCY
‰ Garantire flessibilità in un ambiente
competitivo
Ö
ADAPTABILITY
‰ Strutturare database integrato e
univoco
Ö
GOVERNANCE
‰ Monitorare processi d’impresa con
logiche Activity Based Management
Ö
VALUE CREATION
Balanced Scorecard:
Prospettive
Strategy Map
Obiettivi
Misure
Targets
Iniziative
Che
strategia si
cerca di
raggiungere
Monitoring del
successo/
fallimento degli
obiettivi
Livello di
performance o
tasso di
incremento
necessario
Azioni/program
mi necessari per
raggiungere gli
obiettivi
Obiettivi
Misure
Target
Iniziative
• 2001: 75 punti
• 2002: 85 punti
Implementare
database
feedback clienti
Incrementare
customer
relationship
• Customer
satisfaction
Progetto Business Intelligence ACRAF:
Pianificazione & Reporting
Organizzazione del progetto
Il Team integrato per la realizzazione dei Progetti è
sintetizzato nel seguente schema:
Steering Committee
Funzione Staff Interna
Information Technology
Funzione Staff Esterna
Consulenti SIC
Funzioni Owner
Controllo di Gestione
Funzioni di Business
Business Unit
Demand Manager
Marketing / Vendite
Supply Chain
Il successo e il ROI del Progetto dipendono anche dalla
conoscenza e dall’utilizzo dello strumento da parte
delle Funzioni.
Scope di Progetto
Modello di Demand Planning e Forecasting (Kick off 6 Novembre 2004)
Analisi, definizione e realizzazione delle logiche funzionali e operative di
gestione del processo di Creazione della Domanda e di Forecasting:
‰ Elaborazione Piano della domanda;
‰ Derivazione delle Previsioni di Vendita;
‰ Forecasting.
Piano della Domanda
Previsioni di vendita
Informazioni:
z
Piano della Domanda
Sales
Profit
Dati storici
Standardizzazione della reportistica : Obiettivo Team B.I.
REPORT REALIZZABILI IN BW
Priorita
BUCF/BS
Priorita Priorita
BUMM BUPE
Fatturato
Report
Ok
Ok
Ok
Ok
Ok
Ok
Fatturato
mensile e
cumulato
Confronto
Fatturato/
Budget
mensile
Indicatori Caratteristiche Periodo
BU, Org.Comm.,
Canale,linea
Quantità, (ML,COGE),
famiglia,articolo,
Valore
cliente, agente,
ecc.
Business
Unit
BUCF(Mk
Anno,
tg/
mese,
Vendite),
progressi BUPE,
vo,
BUMM,
settimana BUCOS,
BS
BU, Org.Comm.,
Quantità, Canale, nodo
Anno,
Valore, vs gerarc., area
mese
Forecast strateg., famiglia,
ecc.
Query disponibili
Fatturato - Analisi
Generale, Dati
fatturato AIC, Solo
per BUCF: Fatturato
Lordo e netto esclusi
gli OMG e
Clusterizzazione
Analisi fatturato
budget con versione
BUPE,
(per ogni BU), BU
BUMM,
Consolidato/ Budget
BUCOS,
a quantità/ valore,
BS BUCF
Budget Pluriennali,
ecc.
INTEGRAZIONE GLOBALE :
Dai dati ….. alle decisioni
CRM
BW
SAP R/3
OTHER
SYSTEM
Obiettivi / Benefici
‰Costruzione Reporting Commerciale/Trade per l’analisi
dai Ordinato, consegnato, fatturato, pricing, scontistica,
anche integrato con dati esterni (es.sistema Gare, dati
IMS,…)
‰ Costruzione Reporting Istituzionale Certificato e
Pubblicato;
‰ Saving di tempi per le Funzioni in fase di realizzazione di
Reporting utilizzando base dati aggregata e integrata;
‰ Saving di tempi nella costruzione del Processo di
Forecast per le funzioni commerciali;
‰ Affinamento della Forecast Accurancy.
Profilazione e tracciabilità:
Strumenti e funzionalità SAP
applicati nel settore farmaceutico
SAP, operando per processo, permette di gestire in
modo “flessibile” e “veloce” modifiche organizzative
e supporta la “Corporate Governance”
Organization Structure
Activities
Future
Roles
State
Current
state
la struttura
organizzativa
Cambiamenti
possibili
Cambiamenti
possibili
dovutidovuti
a SAP :alaSAP:
struttura
organizzativa
nuove attività/ruoli
nuova struttura organizzativa
riassegnazione responsabilità
adeguamento procedure
Gestire Ruoli e profili utenti permette di….
1. Migliorare la qualità e la sicurezza dei
processi aziendali
2. Pianificare e gestire il cambiamento
tecnologico
3. Migliorare l’integrazione tra sistemi ed
organizzazione
4. Diminuire i rischi legati ad eventuali errori
umani
5. Ottimizzare le modalità di utilizzo del SIA
6. Essere in regola con le normative (GXP)
7. Alimentare una cultura aziendale che va
verso “l’eccellenza”
8. Vantaggi nelle fasi di revisione dei processi
e Job rotation
Il Data Quality, un problema di Business!
“CONCLUSIONI”
Persone – Processi - Tecnologia
Profilazione e Pulizia del dato.
Occorrono Team interfunzionali
…..ma anche procedure
automatizzate !!!!
•Primo Errore: trattare il data profiling
come un’operazione spot e non
continuativa nel tempo;
•Secondo Errore: non utilizzare metadata
come PONTE nel processo di pulizia del
dato. In questo modo si potrebbero
raffinare e ottimizzare in maniera
continuativa le regole in accordo con la
intrinseca variabilità del dato.
•Terzo Errore: non predisporre delle
protezioni per evitare che la scarsa qualità
del dato rimanga fuori dalle
operazioni/applicazioni. Come?
Creare automatismi sulla pulizia del
dato , nell’analisi e nella profilazione
Creare un Data Quality Team!
Esso dovrà essere composto dal key user di ciascuna
area/dipartimento [data quality stewards]
Ognuno avrà il compito di rendere aderente le info provenienti
dall’ufficio marketing agli standard di qualità fissati a livello
corporate (completezza, correttezza, consistenza, integrità non
duplicazione)
L’IT metterà a disposizione degli analisti [data quality analysts]
responsabili dell’attività di supporto, profilazione e pulizia dei
progetti. Avranno anche la responsabilità dell’acquisizione dei tools
Cosa fare allora?
1. Conoscere profondamente i tuoi dati (info audit, localizzazione, metadata)
2. Formalizzare un programma di data quality
3. Costruire gli skills necessari ed organizzare un
Team
4. Definire regole e misure largamente condivise
5. Curare l’aspetto tecnologico, ben sapendo che
è solo una parte della soluzione
Fate del data quality una
opportunità di Business, non un
problema di “di Controllo di
Gestione e di IT”