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GRANDE SUCCESSO PER GLI “ANALYTICS” DI SAS. PREMIATI A ROMA I POSTER PIU’ INNOVATIVI.

-- Oltre 350 i partecipanti all’evento SAS Business Analytics Gallery & Conference
il primo convegno italiano interamente dedicato ai progetti di Business Intelligence analitica.
Numerosi i Poster premiati. Massiccia presenza di PA e Sanità, con il 40% dei progetti
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Milano, 14 aprile 2005 – Più di 60 poster esposti, oltre 350 partecipanti. Ha riscosso grande successo la formula della galleria espositiva nella quale SAS ha mostrato i numerosi progetti di Business Intelligence analitica realizzati presso aziende pubbliche e private.

SAS, numero uno in Italia nel mercato della Business Intelligence, ha chiamato a raccolta i suoi clienti italiani, che hanno presentato i propri progetti di Business Intelligence analitica sotto forma di poster. Un comitato scientifico, composto da esperti e professori Universitari, e il voto popolare hanno decretato i vincitori.

Premiati i poster più innovativi e creativi, esposti nelle sale di Villa Miani a Roma come quadri ad una mostra. Opere d’arte realizzate con il supporto degli “analytics”, componenti fondamentali della Business Intelligence targata SAS, in grado di scoprire correlazioni fra i dati, analizzare serie storiche e previsioni, simulare scenari economici attraverso il forecasting, calcolare indici e score, applicare modelli matematici complessi, fara data e text mining.

“I poster esposti oggi, più di una sessantina, sono il risultato di uno sforzo creativo ed intellettuale supportato dalla matematica – afferma Alessandro Zeigner, Amministratore Delegato di SAS – Perché non chiamarli arte? Gli analytics di SAS rappresentano la nuova frontiera della Business Intelligence, perché consentono di muoversi sul piano della possibilità, delle previsioni sul futuro, superando così i limiti della realtà, intrinsecamente legata a fatti del passato”.

E’ sul piano del forecasting, lo studio analitico di scenari futuri, che si gioca la sfida di SAS attraverso gli analytics. “L’obiettivo è superare la visione classica della Business Intelligence, fondata sull’analisi dei dati passati, – aggiunge Zeigner - per creare soluzioni che consentano di comprendere in anticipo i mutamenti del reale, modificando tempestivamente i processi a vantaggio delle aziende”.

Il gap di Business Intelligence delle aziende e della Pubblica Amministrazione italiana esiste. Ma può essere colmato grazie agli analytics, driver in grado di garantire un Roi calcolabile in tempi stretti liberando risorse. “All’interno delle organizzazioni bisogna evitare la nascita di silos isolati, colmi di dati che non comunicano fra loro – sostiene Ezio Viola, Group VC & General Manager IDC Southern Europe – In particolare, l’aspetto più interessante della business analytics è il suo carattere predittivo, che consente la creazione di modelli decisionali e feedback retroattivi su processi decisionali ed operativi”.

Sulla stessa lunghezza d’onda si trova Gerhard Held, Analytical Solutions Strategy Manager di SAS. “Il problema delle aziende è che sono sommerse da dati di ogni forma e genere, difficili da gestire in un’ottica di Business Intelligence classica (data access, data management, reporting) – dice Held – Manca il tempo di dedicarsi all’Intelligence vera, quella che riguarda il futuro, agli analytics (forecasting, text mining, quality control and optimization). SAS aiuta le aziende, con modelli predittivi, soluzioni di risk management, prevenzione di frodi e analisi dei comportamenti delle risorse umane”.

Comitato scientifico e Pubblico hanno decretato i vincitori per ogni categoria presente: Banche, Assicurazioni, servizi finanziari; Industria, Commercio e Servizi; Pubblica Amministrazione e Sanità; università.

POSTER PREMIATI DAL COMITATO SCIENTIFICO

Categoria Pubblica Amministrazione e Sanità

Primi ex aequo

CSI-Piemonte
  Applicazione del Text Mining su dati di testo reali della Regione Piemonte, allo scopo di verificare le potenzialità e l’adattabilità di queste tecniche nel contesto della Pubblica Amministrazione.
   
Ministero dell’Economia e delle Finanze
  L’Indicatore Anticipatore della Spesa Pubblica in conto capitale: Modello per la regionalizzazione della spesa in conto capitale dello Stato; Modello per la stima della spesa in conto capitale delle Amministrazioni Locali.

Categoria Banche, Assicurazioni, Servizi Finanziari

banca nazionale del lavoro
  Implementazione di un modello di calcolo dell'impairment collettivo IAS e stima dell'impatto in termini di accantonamenti.

Categoria Università

università di pavia
  Metodi statistici per la ricerca di pattern comportamentali: un caso della grande distribuzione.

Categoria Industria, Commercio e Servizi

Primi ex aequo

autogerma
  Previsione del budget da allocare annualmente per sostenere i costi di garanzia degli autoveicoli.
   
autogerma
  Stima del fatturato previsto nei 12 mesi successivi per Ricambi e Accessori per controllare il raggiungimento degli obiettivi di vendita a fine anno e intraprendere azioni correttive quando lo scostamento dal Budget diviene troppo elevato.
   
bmg italia
  Ottimizzazione delle quantità di riordino (Sell In) dei vari prodotti in funzione delle previsioni di vendita legate ai dati di Sell Out e valutazione dell’efficacia delle azioni e degli investimenti di marketing e promozionali effettuati sui singoli prodotti.

Categoria Telecomunicazioni

tim
  Cluster Analysis per individuare gruppi distinti di clienti TIM con l’obiettivo di creare indicatori di classificazione e di previsione utili per impostare e coordinare attività di campagne.

POSTER PREMIATI DAL PUBBLiCO

Categoria Pubblica Amministrazione e Sanità

Primi ex aequo

Comune di Torino/ Università di Torino/ Metis
  Comprensione dell'atteggiamento dei residenti di Torino verso i Giochi Olimpici invernali e verso la nuova immagine della città che i giochi porteranno con sé.
   
enea
  Previsione delle condizioni dell’inquinamento dell’aria per poter effettuare interventi efficaci a tutela della salute del cittadino prima del verificarsi dell’evento critico, attuando un'azione preventiva.

Categoria Banche, Assicurazioni, Servizi Finanziari

Unicredit Banca
  Conoscenza delle preferenze dei clienti attraverso ricerche di mercato: dalle analisi delle risposte si traggono informazioni utili per definire l'offerta di nuovi prodotti e servizi.
   
Banca Monte dei Paschi di Siena
  Progetto Evoluzione sistemi di Controllo-Prevenzione Frodi: evidenziare potenziali comportamenti fraudolenti sia da parte di dipendenti sia di soggetti esterni all’azienda.

Categoria Università

Primi ex aequo

Alma Mater Studiorum Università di Bologna
  Previsione della risposta dei clienti a nuove e modificate offerte e creazione di rapporti personalizzati con i propri clienti.
   
Università di Pavia
  Metodi statistici per lo studio di dati genomici.
   
Università di Siena
  Il Rischio di Liquidità nel Mercato Azionario.
   
Università Commerciale Luigi Bocconi
  Analisi sulle caratteristiche delle vendite.

Categoria Industria, Commercio, Servizi e Telecomunicazioni

tim
  Cluster Analysis per individuare gruppi distinti di clienti TIM con l’obiettivo di creare indicatori di classificazione e di previsione utili per impostare e coordinare attività di campagne.
   
bmg italia
  Ottimizzazione delle quantità di riordino (Sell In) dei vari prodotti in funzione delle previsioni di vendita legate ai dati di Sell Out e valutazione dell’efficacia delle azioni e degli investimenti di marketing e promozionali effettuati sui singoli prodotti.a.
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