Reporting e Mining

Nel secolo scorso, i settori dell'archiviazione e della memorizzazione delle informazioni, hanno subito profondi cambiamenti soprattutto vista la mole di dati posseduti da una sola azienda, i quali non vengono raccolti solo per essere sottoposti ad analisi o per ricavarne modelli di previsione ma anche per costituire la base dei processi decisionali in qualsiasi settore.

In un'azienda, in sede di pianificazione operativa, vengono stabiliti degli obiettivi ed è attraverso il controllo di gestione, ovvero un sistema operativo detto anche controllo direzionale e composto da indicatori, che si rileva lo scostamento tra obiettivi pianificati e risultati conseguiti con lo scopo di informare i responsabili che decideranno, poi, come intervenire. Inizialmente veniva utilizzato solo nelle imprese ma oggi anche la pubblica amministrazione inizia ad usufruire di questo sistema, secondo la filosofia del new public management, sostituendo i tradizionali controlli formali di legalità.
L'obiettivo non è individuare un colpevole in presenza di una perdita aziendale o di un errore logistico bensì quello di inquadrare il comportamento di tutti i dipendenti affinchè ciascuno di essi possa svolgere al meglio la propria professione, ecco perchè il controllo di gestione è solitamente affiancato da sistemi di valutazione del personale e da sistemi incentivanti.
Inoltre, i report possono essere classificati in: di conoscenza, di controllo e decisionali in base alla loro finalità, ma anche in: di routine, strutturati e periodici; di approfondimento, più analitici ma su richiesta; non strutturati, ad hoc per specifici problemi.

Il processo di controllo è composto da tre fasi:

1. FASE ANTECEDENTE O BUDGETING: in questa fase di stanziamento del bugdet, gli obiettivi operativi vengono resi misurabili attraverso degli indicatori con lo scopo di verificarne successivamente il conseguimento; vengono corredati delle risorse necessarie valutate in termini di costi; vengono assegnati agli organi aziendali responsabili


2. CONTROLLO CONCOMITANTE: si svolge parallelamente alla gestione e prevede dei controlli periodici degli indicatori; una raccolta di informazioni da trasmettere ai vertici aziendali; ipotetiche decisioni di intervento da parte del vertice aziendali e conseguente attuazione di tali decisioni.


3. CONTROLLO SUSSEGUENTE: è la fase di chiusera del controllo di gestione e prevede la comunicazione ai vertici della misurazione finale degli indicatori. lo scopo è quello di considerare in vecchio controllo di gestione come base per la stesura dei nuovi obiettivi operativi e il relativo budget.

Sia il controllo concomitante che quello susseguente si avvalgono dell'utilizzo del sistema di reporting, il quale va progettato attentamente affinchè arrivi la giusta comunicazione, alle persone giuste e al momento giusto.

Il reporting è un insieme di report ed analisi che mettono i responsabili aziendali nella condizione di poter costantemente controllare la gestione individuando anche gli scostamenti avvenuti dal budget iniziale.

Un buon reporting è ben fatto se caratterizzato da caratteristiche quali:

CHIAREZZA: le informazioni e i numeri devono essere ridotte al minimo indispensabile.

ESSENZIALITA': le informazioni e i numeri devono essere solamente quelle indispensabili magari indirizzando ad ogni singolo dirigente solo la parte di suo interesse.

TEMPESTIVITA': i report devono essere consegnati al management in tempi brevi.

AFFIDABILITA': il più possibile corretti affinchè il management prenda decisioni su basi solide.

Le due principali tipologie di reporting sono:

REPORTING DIREZIONALE: non segue una normativa contabile esterna bensì principi definiti all'interno dell'azienda. Si fonda sui dati della contabilità analitica e dell'analisi di bilancio i quali possono essere divisi per aree geografiche, gruppi clienti, linee di prodotto.

REPORTING OPERATIVO: Si tratta di rilevazioni ed elaborazioni specifiche su richiesta del management: statistiche di vendita; monitoraggio dei costi aziendali; analisi dei tempi dei processi aziendali.

Il termine datamining è diventato popolare negli anni '90 ed ha per oggetto l'estrazione di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati. Ha una duplice valenza: ESTRAZIONE, con tecniche analitiche, di informazioni nascoste da dati già strutturati; ESPLORAZIONE ED ANALISI, su grandi quantità di dati, eseguita in modo automatico o semi-automatico, con lo scopo di scoprirne i significati. Qualora se ne volesse dare un definizione, si potrebbe affermare che: "Il datamining è il processo di esplorazione e analisi, automatico o semiautomatico, di un'ampia mole di dati al fine di scoprire modelli e regole significativi".

Nelle ricerche di mercato, il datamining è volto ad ampliare la conoscenza su cui basare i processi decisionali ed è considerato parte del processo che porta alla creazione di un datawarehouse. Affinchè l'informazione sia significativa e quindi utile, deve essere: VALIDA, cioè che può agire anche i sui nuovi dati; PRECEDENTEMENTE CONOSCIUTA e COMPRENSIBILE.

Le attività del datamining sono:

• CLASSIFICAZIONE: assegnazione di un nuovo oggetto a una classe predefinita dopo averne esaminato le caratteristiche.
  
• STIMA


• PREVISIONE: si utilizzano i dati storici per costruire modelli generali sui quali basarsi per proiezioni future.


• RAGGRUPPAMENTO PER AFFINITA' O REGOLE DI ASSOCIAZIONE: l'obiettivo è individuare quali oggetti possono abbinarsi.


• CLUSTERING: segmentazione di un gruppo eterogeneo in sottogruppi più omogenei senza l'utilizzo di classi predefinite.


• DESCRIZIONE E VISUALIZZAZIONE: la descrizione di un database complesso serve per capire meglio i singoli dati e la visualizzazioneè una forma di datamining descrittivo che permette di individuare le regole di associazione proprio grazie alla forma dei dati visivi.

Alcuni software di datamining:

• ORACLE DATA MINER: componente opzionale di Oracle Database che permette di produrre informazioni predettive utili ai fini decisionali ma anche per la creazione di applicazioni di business intelligence integrate.


• MICROSOFT SQL SERVER: offre soluzioni circa il Business Intelligence e il Data warehousing permettendo all'azienda di avere un quadro completo e in costante aggiornamento dei dati, integrando tutti i sistemi aziendali e riducendo il carico di lavoro del personale.
  
• WEKA - WAIKATO ENVIRONMENT FOR KNOWLEDGE ANALYSIS: è un software opensource rilasciato con licenza GNU sviluppato nell'Università di Waikato in Nuova Zelanda. E' un ambiente software scritto in Java e consiste nell'applicare dei metodi di apprendimento automatici ad un dataset ed analizzarne il risultato.


• ORANGE CANVAS: software opensource per la visualizzazione dei dati e l'analisi degli stessi, risulta essere completo, flessibile e veloce ed adatto sia ai principianti che ai più esperti.