Alla base di quanto realizzato al Policlinico Gemelli troviamo l'esigenza di sviluppare sistemi informativi in grado di portare alla lettura sistematica dei processi e dei fenomeni in corso al suo interno. Ne chiediamo conferma e illustrazione a Vincenzo Tracuzzi, Responsabile Unità Data Warehouse dell’Università Cattolica del Sacro Cuore:

«Nella nostra sede la gestione informatizzata dei dati è presente dal 1965 e, da allora, sotto il controllo del Sistema Informativo, si è evoluta al passo con la tecnologia, fino a gestire tutte le attività (degenze, laboratori, amministrazione del personale, segreterie didattiche, ecc.) con una serie di sistemi integrati che rispondono a tutte le esigenze operative e mantengono coerente e aggiornata una base dati aziendale di notevoli proporzioni. Oltre la gestione però, con il tempo, è sempre di più emersa l’esigenza di utilizzare tutti i dati a disposizione, vuoi per l’analisi di particolari fenomeni, o per realizzare sintesi direzionali, o per reportistiche di controllo gestionale o, anche, per supporto alla ricerca; tutte cose dove l’importante non è la conoscenza "informatica" dei dati e delle loro strutture, ma la competenza sull’argomento e la capacità di "trasformare" i dati in informazioni, cioè cose dove sarebbe bene che "a manovrare" fossero i diretti interessati. Quindi, nel 1985, è stata realizzata una struttura che, con gli strumenti di allora, riuniva e metteva a disposizione degli utenti una serie di dati pronti per analisi e reportistiche di vario genere: in pratica, una specie di data warehouse in embrione».

In tale contesto, ci sembra abbia avuto un ruolo significativo la collaborazione con SAS...
Col tempo, ci si è resi conto che lo sviluppo naturale di questa esigenza di analisi fosse quello di andare verso la Business intelligence. Questo, però, significava anche dotarsi di strumenti software adeguati, che ci consentissero di organizzare i dati in archivi di notevoli dimensioni, con ottime performance di accesso, sia in termini di tempo che di facilità d’uso; che ci garantisse una protezione degli investimenti (sempre alti in questi casi) e la possibilità di evoluzione tecnologica nel tempo. Così, nel 2001, dopo l’esame di diverse soluzioni, è stato scelto il software SAS, con il quale abbiamo costruito un data warehouse che contiene tutti i dati significativi, rappresentanti la realtà aziendale, con opportuna profondità storica e coerenza di dati, costantemente aggiornato. Ogni giorno, insieme alle funzioni di aggiornamento, vengono anche eseguite ulteriori elaborazioni che preparano e raggruppano i dati per renderli meglio fruibili. Per avere un’idea dei lavoro che c’è dietro, possiamo rammentare che il data warehouse contiene, tra l’altro, i dati di analisi (sia in dettaglio che in formati sintetici) di 2.000.000 di pazienti, 1.500.000 di ricoveri, 45.000.000 di prestazioni diagnostiche con oltre 100.000.000 di risposte, 16.000.000 di fatturazioni ambulatoriali, 7.000.000 di registrazioni di consumi di farmaci e materiali e 30.000.000 di dati economici e normativi sul personale.

L’area human resource risulta essere tra i principali, o prioritari obiettivi e punti di forza del progetto, anche in considerazione della sua funzione di possibile strumento di analisi e stimolo delle performance?
In tutte le aziende il personale rappresenta l’elemento fondamentale che determina realmente il "successo" dell’organizzazione. Proprio per governare al meglio quest’area, in tutti i sistemi informativi quella della "Gestione del Personale" è una delle prime applicazioni che viene implementata. E, proprio per rispondere adeguatamente alla richiesta di analisi delle problematiche relative alla gestione del personale, il data warehouse si è corposamente sviluppato e alimentato con una bella fetta dei dati provenienti dai sistemi gestionali. Nel 2004 poi, per rispondere meglio alla necessità di integrazione dei dati in prospettiva di funzioni di Business Intelligence, è stato installato il modulo SAS Human Capital Management. La presenza nel data warehouse dei dati del Personale ha permesso di popolare la base dati di SAS HCM nel giro di pochissimi giorni, permettendo di concentrare le risorse nell’attività di personalizzazione delle viste e delle analisi presenti nel sistema. Chiaramente, HCM ha già compresi elementi di analisi di fenomeni tipici dell’area del personale (assenze, straordinari, organici, ecc.) sia a livello aziendale (o di reparto) che individuali.

Quali i principali indicatori individuati e quali i risultati ad oggi riscontrati?
Nella nostra realtà si è prestata particolare attenzione ai fenomeni legati alle assenze, agli straordinari e allo sviluppo di funzioni di elaborazioni di supporto alle politiche retributive. Le funzioni aziendali del personale si sono rese autonome nell’analisi dei dati ed è aumentata la conoscenza dei fenomeni: la possibilità di interagire direttamente con i dati disponibili ha permesso di sviluppare analisi "desiderate" da tempo immemorabile.

Avrete avuto momenti di difficoltà, di criticità in un contesto di realizzazione e integrazione di una realtà così ampia e articolata...
Naturalmente, nel "mondo reale" non sono tutte rose e fiori. Dovendo integrare nel data warehouse dati provenienti anche da sistemi eterogenei, lo sforzo di uniformare codifiche e allineare dati e tempi è stato notevole. La maggiore difficoltà, poi, è quella di creare un linguaggio comune con il quale il data warehouse possa parlare alle varie funzioni aziendali. Ma questa è un’attività senza fine...

Una delle principali esigenze nell’impiego evoluto dei sistemi di Business intelligence è quello legato all’aspetto predittivo.
Questa possibilità viene utilizzata? Con quali risultati? Quale lo sviluppo previsto e intravisto per il progetto?
Il sistema ha sicuramente grandi potenzialità, ma, per il momento, è utilizzato prevalentemente per reportistica e per analisi. Penso che un impiego in ambito "predittivo" potrà avvenire più avanti nel tempo, quando si avrà piena padronanza della sua "capacità informativa" Lo sviluppo è sicuramente quello di incrementare la quantità e la qualità dei dati presenti nel data warehouse e di estendere le funzioni disponibili anche a settori non ancora coinvolti. Vedremo quale impegno sarà necessario, magari (spero) saremo aiutati da ulteriori sviluppi della tecnologia.