Trasformare dati in informazioni per studiare il passato e progettare il futuro

Una collezione di metodi, tecnologie e strumenti per la trasformazione di “dati” in “informazioni”, con lo scopo di rendere disponibile la “conoscenza” a chi deve prendere decisioni: così può essere definita la cosiddetta Business Intelligence, al centro della lezione aperta svoltasi alla LIUC nell’ambito del corso di Information Systems Design (Sistemi Informativi), tenuto dalla professoressa Donatella Sciuto e compreso nella Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale.
Al centro dell’incontro un caso aziendale, quello di Sopra Group, realtà multinazionale capace di garantire ai propri Clienti un concreto aiuto sia nella fase di definizione delle strategie e dei processi che in quelle della progettazione e dello sviluppo di soluzioni tecnologicamente avanzate ad alto valore aggiunto.
Sono interevenuti come relatori/docenti Emanuela Carminati (HR Manager Sopra Group) e Roberto Romanò (Responsabile Area Business Intelligence Sopra Group), insieme a Mario Pagani, Responsabile Sistemi Informativi di AMSA, azienda che gestisce  a Milano i servizi di raccolta rifiuti, indifferenziati e differenziati, di pulizia delle strade e garantisce il corretto recupero e trattamento di tutti i rifiuti raccolti.
Obiettivo dell’incontro era infatti quello di collegare la formazione accademica sui sistemi informativi direzionali con un’applicazione reale di Business Intelligence, mostrando anche il processo di svolgimento di un progetto di sistemi informativi di notevole complessità e la relazione tra committente (AMSA) e fornitore di soluzioni (Sopra Group).
L’esigenza di AMSA era quella di poter avere sotto controllo a livello direzionale e quindi in modo sintetico, tutti i parametri chiave dell’andamento del business: questo tipo di obiettivo può essere raggiunto attraverso la Business Intelligence.
«I sistemi di Business Intelligence  – spiega la professoressa Sciuto – possono essere utilizzati per numerosi scopi: analizzare il passato, gestire il presente e anticipare il futuro; avere informazioni univoche, strutturate e certificate; analizzare dati storici e trend, fare previsioni e simulazioni; misurare, migliorare e ottimizzare i processi aziendali; dare valore aggiunto alle informazioni aziendali; ottenere dati di sintesi; prendere decisioni sulla base di dati certi e consolidati; guidare al meglio una azienda».
Gli interventi dei relatori si sono rivelati estremamente utili per fornire un esempio concreto, mediante un caso reale, di come si realizza un sistema di Business Intelligence per ottenere dei dati di sintesi che rappresentino con efficacia i key performance indicators dell’azienda.