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SAS Business Analytics Gallery 2008:
cresce la sensibilità di enti e aziende verso i modelli matematico-statistici,
migliorano i risultati attesi e aumenta l’utilizzo anche da parte
di utenti non esperti |
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| Nel corso della seconda edizione dell’evento è emersa l’esistenza di un management più consapevole, anche se, in alcuni casi, ancora resistente al cambiamento | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 aprile 2008 - Le aziende pubbliche e private sono sempre più convinte dell’importanza degli Analytics nell’aumento della capacità decisionale, dell’efficienza e della competitività d’impresa. E’ quanto è emerso ieri in occasione di SAS Business Analytics Gallery, l’appuntamento romano che, alla sua seconda edizione, ha registrato 450 iscritti e che ha visto la premiazione dei progetti più innovativi nell’applicazione di tecniche matematico-statistiche. «Evitare decisioni sbagliate ed errori strategici, valutare rischi legali, finanziari e di immagine e predire scenari futuri - afferma Walter Lanzani, direttore marketing SAS - sono i principali vantaggi derivanti dall’applicazione di tecniche analitiche ai processi di business, percepite, sempre di più, come cruciali per il raggiungimento dei risultati attesi da molte aziende italiane e internazionali». Quello degli Analytics è un ramo in cui SAS opera incontrastato, con 2,15 miliardi di dollari di fatturato e la capacità, unica sul mercato, di combinare in modo integrale l’aspetto analitico con quello di data management. «SAS - spiega Lanzani - si conferma l’unico produttore indipendente di software che, da 32 anni, dedica ingenti risorse in Ricerca e Sviluppo, per la messa a punto delle migliori competenze e di servizi e soluzioni di Business Intelligence, fondati sulle tecniche analitiche e utilizzabili da persone con diverse competenze e skills». Ad ogni azienda la sua applicazione Ma ciò che ne accresce il valore è l’integrazione fra il personale IT e gli sviluppatori di modelli analitici. «Gli analytics di SAS, infatti, sono integrati nel cuore del sistema, e l’architettura del software è stata progettata per gestire enormi quantità di dati. Il vantaggio di avere un 'cuore analitico'è che i modelli matematico-statistici possono essere implementati in qualsiasi punto del processo di elaborazione dei dati e contenuti all'interno di business solutions e soluzioni per specifici settori di mercato». I modelli analizzano le relazioni tra gli eventi che hanno avuto un impatto sul business, prevedono scenari futuri e operano in termini di ottimizzazione, con l’obiettivo di massimizzare il profitto e minimizzare i costi. «Per farlo - spiega Cinzia Amandonico, Analytic Team Manager SAS - utilizzano i modelli predittivi, per anticipare, ad esempio, il comportamento di clienti e dipendenti (customer retention, cross-selling, rischio di frodi interne ed esterne); il forecasting, che, aiutando a prevedere la domanda, consente di perfezionare approvvigionamenti e logistica; l’ottimizzazione, per definire, ad esempio, i prezzi in periodi di svendite o impiegare nel modo migliore lo staff. Il tutto accompagnato da algoritmi ancora più potenti e flessibili, capaci di gestire dati ingenti e complessi e da un’interfaccia grafica utente che facilita il lavoro degli utilizzatori». L’analisi dei dati:
sogno o incubo? E’ fondamentale, quindi, credere nel valore che si genera. «Se c’è la consapevolezza del valore aggiunto - racconta Natalia Vai, vice direttore generale Unicredit Processes & Administration - allora ci può essere vero cambiamento: spesso il manager non crede nella veridicità del dato oppure non è in grado di agire di conseguenza. E spesso, si teme, un eccesso di informazioni e di controllo». «Gli interlocutori più consapevoli dell’importanza del dato - spiega Antonella Dassiè, Senior Consultant Analytic Consulting, The Nielsen Company - sono le grandi aziende dove spesso già esistono le competenze per analizzare le informazioni, ma che necessitano di una certificazione esterna per giustificare il cambiamento all’interno dell’azienda. In generale, comunque, è sempre meglio evitare la definizione di modelli troppo complessi e cercare di tradurre i risultati in termini di impatto su volume e profitto». In conclusione, l’analisi dei dati è un processo ancora in evoluzione nel nostro Paese. «Il dato - conclude Fulvia Bertaccini - rappresenta una base di conoscenza che aiuta a decidere innovando. Ma rappresenta anche un momento di crescita e di cambiamento difficile e doloroso che può trasformarsi in un incubo, prima di tornare ad essere un sogno». I premiati
dal comitato scientifico I premiati
dal pubblico SAS |
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