la nuova ERA dei dati

La nuova ERA dei dati (3)

Perché gli ERP dovrebbero evolvere e comprendere integrazione con i dati analitici?

Per capirlo, meglio fare un passo indietro e analizzare la storia dei software gestionali. Essi sono diventati il fulcro dell’informazione aziendale procedendo alla continua integrazione da dati e processi nel corso del tempo, dalla contabilità automatizzata al suo collegamento con il magazzino, dalla schedulazione della produzione fino ad arrivare alle integrazioni con le tecnologie 4.0. (Ne abbiamo parlato qui)

L’ultima nuova evoluzione qualitativa dell’ERP è l’ERA, risposta strutturata alla necessità di utilizzo a scopo decisionale dei dati aziendali. La presenza di numerosi dati in tutta la rete globale produce nuove competenze, nuovi strumenti e nuovi modelli di lavoro. Gli ERP manterranno la propria centralità rendendo disponibili, tramite tool e funzioni, gli analytics decisionali.

Principali differenze tra ERP e ERA:

  • Finalità: gli analytics estraggono intelligenza dai dati, sfruttandoli in seguito come base per la costruzione di KPI, indici etc, seguendo un flusso di miglioramento continuo basato sulle performance.
  • Tipologia di dati: gli ERP garantiscono lo svolgimento delle operazioni aziendali con dati corretti, secondo compliance. Gli analytics sono in grado di costruire misure finalizzate agli obiettivi di gestione, standard, forecast e planning.
  • Elaborazione: gli elementi gestionali sono inseriti direttamente a sistema. Gli operatori di ogni settore creano continuamente dati. Nel mondo analytics i dati sono acquisiti e messi in relazione per essere trasformati in informazioni.
  • Numero e tipologia di utenti: l’ERP prevede un numero elevato di operatori, in ciascuna funzione o area aziendale prevista. I sistemi ERA sono invece configurati per generare in autonomia le misure di performance, senza eccessivo intervento da parte degli operatori. La regia è molto ristretta e comprende un team altamente specializzato, con competenze funzionali e tecnologiche.
  • Struttura dei dati: gli ERP predefiniscono tabelle e campi del database per inserimento dati. I sistemi ERA si costruiscono invece in funzione dell’acquisizione dei dati richiesti ai fini delle decisioni. Il data warehouse deve essere costruito in maniera adattiva  con tabelle e campi di ricezione variabili, in modo da poter adattarsi alle richieste di informazioni sempre in evoluzione.
  • Reporting: i report delle elaborazioni del sistema ERP sono rivolti all’inserimento dei dati in dettaglio, delegando al lancio delle statistiche il reporting di analisi. Il report analytics è invece un sistema rivolto alla visualizzazione dei risultati, finalizzate alle decisioni.

Come garantire interazione e immediatezza dei reporting analytics?

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ATTENZIONE! Le decisioni hanno bisogno di molti punti di osservazione, perché molti sono gli ambiti e le occasioni di utilizzo dei dati all’interno di un’azienda.
Gli ERA sono il cuore che riunisce in un unico sistema le diversità di cui è costituita la gestione aziendale, comprendendo:

  • Open data: strumenti e collegamenti per acquisire dati dal mercato, competitor, benchmark etc.
  • Data warehouse: base di dati unitaria, sulla quale costruire le misure e dimensioni di analisi dai vari archivi.
  • Controllo di gestione: procedure e logiche di cost accounting per calcolare costo prodotto e marginalità.
  • Finance analytics: analisi patrimoniali e finanziarie, indici di rischio e valore.
  • Business Intelligence: navigazione e visione trasversale dei risultati. 
  • Budget e pianificazione: basi di calcolo e procedure per definire obiettivi a breve e lungo periodo, proiezione dei dati su diversi scenari di business.

ATTENZIONE: le attività di Budget e pianificazione si configurano comunque come attività di GESTIONE dei dati (dati prospettici invece che attuali o storici), tipiche quindi di un buon ERP.
Un sistema ERA è in grado di aggiungere a tale attività anche le ANALISI dei dati gestiti (storiche, attuali e prospettiche). Queste esigenze, sono state sinora interpretate come mondi separati, appannaggio di specialisti. La risposta ERA allinea tecnologia e competenze, permettendo il superamento di problematiche legate all’accesso e disponibilità dei dati e le divisioni organizzative che ne derivano.

Come avviene l’evoluzione delle risorse ERP in sistemi di analytics ERA?

In due modi diversi: 

  • Integrated analytics.
  • Connected analytics.

Il primo percorso è ancora un’utopia: permetterebbe di realizzare un unico sistema di informazioni in grado di unire esperienze ERP con tecnica e tecnologia analytics sui dati. Il software così creato sarebbe in grado di seguire l’evoluzione di un dato dalla sua creazione all’interno del sistema di operazioni aziendali, sino alle analisi di BI.

La seconda modalità crea invece un ambiente di analytics separato, ma allo stesso tempo connesso. Così che i due sistemi dialoghino continuamente in maniera automatica. Questo è il caso più diffuso e prevede una piattaforma ERA per integrare in un unico sistema gli strumenti e le logiche tipiche dell’analisi dei dati. L’ambiente ERA deve usufruire di strumenti pronti a cambiare in ogni momento le logiche di associazione di dati, le attribuzioni alle dimensioni o le valorizzazioni delle misure, adattando il reporting in modo veloce, efficace e sicuro.
I software di controllo non saranno quindi più fogli elettronici o prodotti isolati, le risorse umane diverranno controller con forte predisposizione informatica, il reporting sarà affiancato o sostituito da strumenti di BI capaci di analizzare e memorizzare milioni di dati in pochi secondi

ERA: un nuovo ruolo dei sistemi di controllo e dei controller

Il controllo di gestione ha ormai assunto il ruolo di punto di connessione tra manager e operations, il controller non è più solo un analista di numeri e dati, ma un gestore dell’informazione che comprende le logiche di raccolta dati e conversione in indicatori degli stessi.
Il ruolo diventa più ampio e più complesso, il punto di raccordo tra il mondo dell’informazione esterna e le esigenze di informazione interna. Il controller diverrà un vero manager dell’informazione, che seguirà dall’origine sino all’utilizzo, composizione e compatibilità rispetto all’ERP. Dovrà sapere riconoscere l’origine dei dati sui database aziendali, per gestirne il passaggio da piattaforme esterne ed interne e recepirli nel sistema di reporting in uso. Una posizione trasversale, al centro dei sistemi ERA con competenze di analisi dei dati e conoscenza delle strutture informative.

Concludendo

Le richieste in termini di dati utili alle decisioni provengono da ogni reparto aziendale e spesso non ricevono adeguata risposta  a causa di strumenti o procedure operative inadeguate. Le soluzioni autonome comportano alti rischi di inefficienza procedurale e di scarso controllo delle performance. Anche gli ERP da soli non sono più in grado di garantire tutte le risposte necessarie.

Soluzione >> evolvere i sistemi informativi verso integrated analytics. Questo cambiamento prevede una svolta decisiva culturale e tecnologica, nella quale finalmente si uniscono controllo di gestione, finance analytics e pianificazione tramite strumenti di Data Warehouse Business Intelligence in un unico grande serbatoio di valore.

Credits: A. Galassi, Dai Sistemi ERP alle piattaforme ERA: il nuovo paradigma delle resources analytics.