Referenze
Referenze | Tecniche analitiche e federalismo fiscaleCapitalizzando le competenze nella BI, CSI Piemonte vara un progetto per il federalismo fiscale e il contrasto all'evasione impositiva. Intervista a Giuliana Bonello , Product Manager Business Intelligence & Data Quality di CSI Piemonte e a Enzo Casula , Demand Manager Direzione Territorio e Ambiente.Mi sembra di poter dire che CSI Piemonte abbia ormai accumulato un ampio patrimonio di esperienze sui temi delle tecniche analitiche per il supporto decisionale…
In quali settori la BI ha dato il contributo più determinante? Giuliana Bonello. Una tematica su cui la PA è fortemente impegnata, soprattutto nello scenario attuale, è quello relativo all'efficienza dei processi interni. Su questo fronte, abbiamo realizzato nel corso del tempo numerose applicazioni destinate a ottimizzare e a monitorare i processi operativi e amministrativi dei singoli enti, fino ad arrivare ai cruscotti decisionali per l'alta direzione. E queste applicazioni, come dicevo, poggiano sulle molteplici basi informative che nel corso del tempo siamo riusciti a integrare, consolidare e storicizzare nei datawarehouse regionali. Un secondo tema è relativo al governo degli investimenti decisi ed erogati dall'ente regione: è evidente che il monitoraggio costante delle attività di erogazione è fondamentale non solo per assicurare la massima trasparenza, ma anche per evitare sprechi e inefficienze. Un'ultima area in cui la BI ha dato un contributo determinante è la Sanità, non solo sotto il profilo del contenimento della spesa e del miglioramento dell'efficienza, ma anche in termini di prevenzione della salute per i cittadini.
Quindi gli Analytics possono costruire le basi del federalismo fiscale? Enzo Casula. Il federalismo fiscale porta con sé due temi strettamente correlati. Da un lato, significa affrontare in modo nuovo il tema del contrasto all'evasione, allo scopo di recuperare quelle risorse da cui dipendono non solo le amministrazioni locali, ma anche il sistema paese. Dall'altro, significa poter simulare gli impatti che i nuovi scenari impositivi esercitano sulle famiglie e sulle imprese del territorio. Ma in che modo le tecniche analitiche possono aiutare concretamente gli amministratori su tematiche così complesse? Enzo Casula. Faccio un esempio pratico relativo al tema della ricerca evasione. L'approccio tradizionale è quello di organizzare i molteplici dati disponibili in un datawarehouse e, grazie all'incrocio delle informazioni, individuare le situazioni sospette. È un approccio che ha dato buoni risultati, ma che dipende strettamente dall'intuizione dell'utilizzatore e dalla sua capacità di porre le domande giuste al database. Per converso, il progetto su cui stiamo lavorando è incentrato sulle tecniche euristiche di data mining: è il data miner, per così dire, che fa parlare i dati e fa emergere quelle correlazioni nascoste da cui può nascere l'indizio di una possibile "frode". A che punto è il progetto? Enzo Casula. Stiamo avviando una fase di sperimentazione, volta a individuare i migliori strumenti resi disponibili dalla piattaforma e dagli Analytics SAS per aggredire una problematica che, come dicevo, è relativamente nuova. Contiamo di effettuare i primi test operativi entro l'inizio del prossimo anno, partendo dalla ricerca evasione dei tributi locali Comunali. A questo proposito, occorre sottolineare che il presupposto per la riuscita del progetto è che i dati disponibili siano di buona qualità. Sarebbe illusorio pensare di ricavare risultati corretti applicando gli Analytics a basi informative che non siano state ripulite e bonificate. Quindi anche la data quality è un fattore da cui non si può prescindere… Giuliana Bonello. Anche nell'applicazione degli strumenti SAS alle tematiche della data quality abbiamo acquisito un patrimonio di competenze unico nel suo genere, proprio per la necessità tipica della Pubblica Amministrazione di far parlare tra loro sorgenti eterogenee di dati. Teniamo conto, ad esempio, che per attuare e governare il nuovo modello di federalismo fiscale è necessario consolidare, integrare e ripulire i dati provenienti da una decina di fonti alimentanti diverse. E solo tecniche evolute come quelle rese disponibili dalla piattaforma SAS possono venire a capo di questa complessità. Prima si parlava di simulazione di scenari impositivi. Ma che cosa significa e a quale scopo? Enzo Casula. Mi spiego con un esempio. Come sappiamo, nel caso dei Comuni e delle città metropolitane l'ICI sarà sostituita dall'IMU, l'Imposta Municipale Unica. Ma quali saranno gli impatti del nuovo modello normativo? Come cambierà il gettito che entrerà nelle casse della città? E quale sarà l'effettiva pressione fiscale sui cittadini e sulle imprese? Come si vede, sono domande che riguardano il futuro e le risposte possono scaturire solo dalle tecniche predittive. Ed ecco il forecasting… Enzo Casula. Ma non solo, perché è indispensabile calare le tecniche predittive all'interno di un framework organico, capace di integrare in un unico ambiente non solo il forecasting, ma anche il data management, gli Analytics e la reportistica. In modo da offrire all'amministratore e al decisore politico una visione integrata non solo sulle risorse disponibili e sulla capacità contributiva del territorio, ma anche sui servizi che l'amministrazione può fornire ai cittadini e alle imprese. In questo senso, la soluzione può configurarsi come uno strumento per valutare le performance della Pubblica Amministrazione locale in rapporto ai servizi effettivamente erogati. È un progetto che deriva da una visione organica dei sistemi informativi regionali… Giuliana Bonello. Da quanto abbiamo detto, si vede chiaramente che il progetto capitalizza gli investimenti che CSI Piemonte ha effettuato nel corso degli anni. Da un lato, per la natura stessa del Consorzio, abbiamo dedicato un forte impegno alla costruzione di basi dati condivise fra tutti gli enti della Pubblica Amministrazione piemontese nell'ambito di una visione sistemica del patrimonio informativo pubblico. E dall'altro, con la strumentazione SAS, ci siamo dotati di uno strato informativo decisionale che ci permette di realizzare in tempi rapidi esperienze analitiche avanzate, in modo da rispondere con tempestività e precisione alle esigenze emergenti degli enti consorziati. Articolo tratto da itasascom (4/2011) - la rivista di fatti, informazioni e cultura del mondo SAS. Copyright © SAS Institute Inc. All Rights Reserved. |
CSI PiemonteEsigenza di Business:
Realizzare in tempi rapidi esperienze analitiche avanzate, in modo da rispondere con tempestività e precisione alle esigenze emergenti degli enti consorziati. Soluzione:
SAS Business Analytics Framework “Da un lato, abbiamo dedicato un forte impegno alla costruzione di basi dati condivise fra tutti gli enti della Pubblica Amministrazione piemontese nell'ambito di una visione sistemica del patrimonio informativo pubblico. E dall'altro, con la strumentazione SAS, ci siamo dotati di uno strato informativo decisionale che ci permette di realizzare in tempi rapidi esperienze analitiche avanzate, in modo da rispondere con tempestività e precisione alle esigenze emergenti degli enti consorziati.” Giuliana Bonello Product Manager Business Intelligence & Data Quality di CSI Piemonte Read more:
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