Innovation sparks

Decisioni nel momento giusto e con le regole giuste in un virtuoso “infinity loop”

Inserire gli analytics in un processo decisionale non significa avere degli algoritmi che magicamente diventano la soluzione a tutti i problemi aziendali, piuttosto significa avere dei “dati che parlano” e aiutano a prendere decisioni guidate dalla realtà (e non dalle sensazioni personali).

La digital transformation arriva al business decisioning

Automatizzare le decisioni diventa la nuova frontiera degli analytics che escono dall’alveo IT e si innestano nelle organizzazioni aziendali.
Anche nelle organizzazioni più mature nel percorso di digital transformation, spesso gli analytics si “fermano” al fornire informazioni utili e conoscenza che però non vengono automatizzate e non si inseriscono nei processi decisionali, oggi ancora manuali e con il coinvolgimento frammentato di diverse persone lungo una catena non presidiata.
Il passaggio dagli analytics alla decisione è tuttora “one-off”: gli analytics producono informazioni che vengono lette e interpretate da qualcuno che deve prendere una decisione.
Oggi con architetture dati molto flessibili che consentono di fare analisi in real-time, il cloud che abilita l’analisi “at the edge” ed elimina le barriere del data warehouse, gli analytics possono arrivare in modo diretto alla decisione (in alcuni casi rendendola anche automatizzata).

Questi elementi, arricchiti con un principio di governance e trasparenza, permettono di creare un “infinity loop” dove analytics e business sono costantemente connessi, con un IT al centro che assume un ruolo critico e fondamentale nello sviluppo e, soprattutto, nella gestione e nel controllo delle performance dei modelli alla base degli analytics.

Portare gli analytics dentro le regole di business

Per alimentare questo “infinity loop”, come accennato, servono altri due ingredienti importanti:

• Governance: serve un principio di Governance degli analytics per fare in modo che “non sfuggano di mano”; il rischio di avere degli analytics incontrollati c’è, serve quindi un loro governo efficace. 
• Trasparenza: interpretabilità e affidabilità dei dati (quindi delle informazioni, quindi delle decisioni) che devono basarsi su principi di trust per rendere affidabile e trasparente il processo di analisi e di decisione.

Tutti questi ingredienti, di fatto, ridefiniscono l’analytics lifecycle. Il ciclo di vita analitico “tradizionale” cambia e passa dall’essere lineare (preparare i dati, disegnare il modello di analisi, pubblicare il modello, monitorarne i risultati) all’essere un ciclo infinito dove il monitoraggio dei risultati si aggancia a una decisione che viene presa da un principio di business che permette agli analytics di aggiornarsi e che a sua volta alimenta e aggiorna la decisione.

Il business beneficia di nuove frontiere tecnologiche

Di fatto, l’evoluzione architetturale in atto (abilitata per esempio da cloud e containers) rappresenta un forte acceleratore degli analytics di nuova generazione, basati su intelligenza artificiale e alimentati da innumerevoli risorse oggi disponibili ed accessibili facilmente via web (per esempio grazie a piattaforme open source o repository condivisi come GitHub).

Ecco perché diventa ancor più importante il principio di Governance per fare la cosiddetta ModelOps Management, la gestione dei modelli a tutto tondo, che non può esaurirsi con la semplice catalogazione di tutti i modelli presenti per “far girare” gli analytics, ma deve tener conto di tutto il ciclo di vita dei modelli stessi e dei processi che vanno a supportare. Soprattutto quando si tratta di regole e principi di business che determinano il processo decisionale e che sono inserite – anche a livello tecnologico – dentro quell’infinity loop la cui execution si basa su un principio di “continuous integration e continuous delivery”: dal punto di vista tecnologico non è più necessario “bloccare” i modelli, riscriverli e ripubblicarli. Ora è possibile integrare gli analytics, anche con nuove regole di business, rendendoli immediatamente disponibili all’interno di sistemi che già sono in produzione, e quindi in uso alle persone dell’azienda.

28 giugno 2021