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La Business Intelligence per un’impresa di packaging a conduzione familiare

di

C. Alfonsi, L. Sperduti

Carla Alfonsi

Docente a Contratto Facoltà di Economia - University di Urbino

Via Saffi n. 2 – 61029 Urbino (PU) – Italy

e-mail: carla.alfonsi@gmail.com

Leandro Sperduti

Laureato presso la Facoltà di Economia 15/12/2011 – Università di Urbino

e-mail: sperduti.l@virgilio.it

Abstract

The article shows how a family firm operating in the packaging can be built a business

intelligence application to support business decisions at a lower cost and without any

change in the management information system.

The firm is a leader in packaging, uses an ERP software developed in Cobol ISAM.

The firm has staff personnel who can work on the databases, with direct experiences on

data. With data from the ERP system and other useful information from external

sources (Istat, GIFCO1) it has been built a data warehouse that can provide data for

business and competition analysis mined directly from the enterprise information

systems. The decision support system can be used directly by stakeholders and has

given rise to interesting elements non-deductible directly from the standard reports

generated by ERP software: the productivity of agents by region, the region of greatest

importance in terms of turnover, the region with the highest number of top clients, the

evidence that in times of crisis, the percentage ratio between sales and customers is less

stable than the previous annuity, the comparison with competing firms and evaluation of

new market strategies.

Key words: Family firm, packaging, file ISAM, dataware house, data Analysis,

business intelligence

JEL Code: D83

1 Gruppo Italiano Fabbricanti Cartone Ondulato (GIFCO), Gruppo che definisce gli standard di qualità

per la produzione del cartone ondulato.

2

Abstract

L’articolo dimostra come in una impresa a conduzione familiare operante nel packaging

possa essere costruita una applicazione di business intelligence2

a supporto delle

decisioni aziendali a costi ridotti e senza operare nessuna trasformazione nel sistema

informativo gestionale.

L’impresa di riferimento produce packaging. E’ integrata a valle, realizza cartone

ondulato e lo trasforma in scatole. L’impresa è leader nel campo del packaging usa un

software ERP sviluppato in Cobol su files indicizzati ISAM C.3 L’impresa ha in

organico personale in grado di lavorare sui database, con esperienza diretta sui dati e

capace di interpretare la semantica dei dati direttamente dal contenuto dei file

sequenziali. I dati possono essere esportati dal sistema ERP in formato testuale CSV

(delimitato dal separatore di elenco) o XLS (Microsoft Excel). Con i dati del sistema

ERP e altre informazioni utili fornite da enti esterni (Istat, GIFCO) è stato costruito un

datawarehouse in grado di rendere i dati del sistema informativo direttamente

disponibili per le analisi aziendali e di mettere in correlazione i dati del GIFCO (Gruppo

Italiano Cartone Ondulato) per l’analisi della concorrenza.

La realizzazione del datawarehouse è resa possibile dall’impegno diretto del personale

dell’azienda che attraverso la conoscenza dei prodotti e delle dinamiche aziendali ha

permesso la trasformazione dei dati memorizzati nei file ISAM in informazioni

decisionali.

Il sistema decisionale è utilizzabile dai dipendenti della imprese e ha fatto emergere

elementi interessanti non deducibili direttamente dai report standard generati dal

software gestionale ERP: la produttività dei singoli agenti per regione, la regione di

maggior importanza in termini di fatturato, la regione con il maggior numero di clienti

top, l’evidenza che in tempi di crisi il rapporto percentuale tra vendite percentuali e

2Business intellingence: un insieme di processi aziendali per raccogliere ed analizzare informazioni

strategiche, 1958, Hans Peter Luhn 3 Indexed Sequential Access Method (metodo di accesso sequenziale indicizzato), ed è un modo per

immagazzinare dati da estrarre rapidamente, IBM

3

clienti risulta meno stabile rispetto alle precedenti annualità, il confronto con le ditte

concorrenti e la valutazione di nuove strategie di mercato.

Key words: impresa a conduzione familiare, cartone, file ISAM, datawarehouse, analisi

dei dati, business intelligence

4

La Business Intelligence per un’impresa di packaging a conduzione familiare

di

C. Alfonsi, L. Sperduti4

1. Obiettivi del lavoro e metodologia di analisi seguita.

Questo articolo ha l’obiettivo di raccontare l’esperienza svolta da una impresa familiare

operante nel packaging nella realizzazione di un sistema di business intelligence per il

supporto della decisioni e come la realizzazione di una infrastruttura dedicata al

supporto alle decisioni non sia più rivolta soltanto alla grande impresa ma che possa

essere realizzata ed utilizzata anche a livello di impresa a conduzione familiare.

In particolare ci si è posti l’obiettivo di analizzare il sistema di produzione, la clientela,

le aree geografiche di maggior interesse, i tipi di prodotto da vendere e tante altre analisi

volte a valutare e a confrontare i dati negli anni tenendo verificando gli effetti della crisi

sulla produttività della impresa.

Un ulteriore obiettivo è stato quello di confrontare i dati della produzione della azienda

con la concorrenza attraverso il confronto con i dati raccolti da un ente esterno (Gifco).

La sperimentazione è stata effettuata nell’ambito di una impresa industriale che produce

imballi in cartone ondulato per le peculiarità delle scatole in cartone ondulato.

Si tratta di un prodotto altamente personalizzato che dal punto di vista qualitativo può

essere realizzato in base un amplissimo ventaglio di materiali differenti, in base a

specifiche esigenze di confezionamento.

Gli effetti di questi due aspetti, danno luogo ad una produzione estremamente

differenziata.

In una prima fase è stato analizzato il processo produttivo, il prodotto e analizzato il

quadro di insieme del settore del packaging in Italia.

4 Il Lavoro è una parte di un progetto di ricerca comune sviluppato dai due autori. La parte relativa

all’analisi delle sorgenti, delle tabelle, le figure, il capitolo 5 per la parte relativa alle sorgenti, i grafici ,

sono state scritte da Sperduti, la raccolta dati e l’elaborazione del sistema è stata fatta da Sperduti, la

analisi, progettazione e realizzazione del sistema da entrambi gli autori, le parti relative alle tabelle, ai dati

del sistema, al dominio applicativo sono state scritte da Sperduti, mentre la supervisione del progetto, la

redazione e la stesura dell’articolo nel suo complesso è stato scritto e revisionato da Alfonsi.

5

In una seconda fase sono state scelte le metodologie e definiti gli strumenti da utilizzare

per la realizzazione del sistema di business intelligence volto sia all’analisi dei dati del

sistema informativo aziendale che della concorrenza.

In una terza fase, sono stati analizzati di dati aziendali e ricostruito attraverso la

conoscenza e il know how degli impiegati della azienda il significato dei dati raccolti

nel sistema informativo. Inoltre in questa fase,si è valutato se i dati sulla concorrenza

forniti forniti da GIFCO potevano essere utilizzati per una analisi ancora più dettagliata

sulla produzione anche in relazione alla concorrenza.

L’impresa coinvolta nel progetto dispone di una grande molte di dati nel proprio

repository, in formato testuale, prodotta dalle attività operazionali integrata dai dati di

produzione del settore raccolti da un Ente di ricerca terzo.

I dati sono stati trasformati, per mezzo di un articolato insieme di linguaggi e strumenti

di programmazione e alla fine sono stati posti all’interno di un data warehouse costituito

da due distinti data mart.

Per le analisi sono state utilizzate le tabelle ed i grafici pivot di MS Excel 2007 che sono

stati collegati agli ipercubi predisposti mediante i servizi analitici di MS SQL Server

2000.

L’implementazione di questo progetto ha permesso di affiancare e superare il sistema di

reportistica in uso, ha consentito di analizzare le procedure in uso presso l’impresa,

migliorare la conoscenza del mercato e delle dinamiche commerciali, e di programmare

una raccolta dati più efficace.

Si è costatato che questi strumenti per la semplicità di uso, sono adatti anche alla

piccola e media impresa.

I principali risultati raggiunti sono la disponibilità di una base dati relazionale

contenente tutti i dati operazionali utilizzabile per la reportistica operativa, di un sistema

di supporto alle decisioni per la funzione commerciale, di uno strumento che permette di

analizzare il posizionamento strategico dell’impresa rispetto alla concorrenza, di una

infrastruttura che permette di integrare dati provenienti da fonti eterogenee interne ed

esterne.

6

2. L’Impresa.

L’impresa scelta è una società per azioni a conduzione familiare. E’costituita da 85

dipendenti ed ha un fatturato di circa 15 milioni di euro. Detiene tra il 2% ed il 3% del

mercato nazionale. Aderisce al Gruppo Italiano Fabbricanti Cartone Ondulato (Gifco)

che detta gli standard tecnico commerciali diffusamente riconosciuti in tutta la filiera.

Produce il cartone ondulato e lo trasforma in scatole, trattasi per questo di impresa

integrata a valle. Ha una capacità produttiva fino a 60 milioni di metri quadrati di

cartone e scatole.

3. Il Prodotto

Il processo produttivo della impresa è volto alla produzione di cartone ovvero di fogli

cordonati e tagliati a misura e alla produzione di scatole attraverso la trasformazione dei

fogli. Il cartone ondulato si produce incollando almeno tre carte: una copertina interna,

una carta ondulata ed una copertina esterna. Per la produzione del cartone in fogli si usa

un’apparecchiatura complessa denominata macchina ondulatrice. che riceve in input

carta in bobine, collante, vapore e restituisce fogli tagliati e cordonati a misura. La

cordonatura è un procedimento con cui il foglio di cartone viene opportunamente

schiacciato per agevolare montaggio e piegatura della scatola.

Le carte utilizzate nella produzione dei fogli determinano le caratteristiche tecnico-

meccaniche del prodotto finito. Esse si classificano per mezzo del colore bianche o

avana, per il contenuto di fibre cellulosiche in carte da pura fibra e carte da fibra

riciclata. Si distinguono ulteriormente per il titolo o peso per metro quadrato ovvero per

la grammatura gr/mq.

7

Nella tabella sotto indicata le caratteristiche della carta secondo la classificazione Gifco-

Fefco:

Descrizione carta Sigla Bianco Avana

Prevalenza di

Fibra

pura

Fibra

riciclata

Fluting F X X

Semichimica

Nazionale SA X X

Test Liner T X X

Liner L X X

Kraft K X X

Test Liner Bianco TB X X

Liner Bianco LB X X

Kraft Bianco KW X X

Semichimica Estera SE X X

Tabella 1- Tipi di Carta definiti nel regolamento per l'uso dei marchi GIFCO (Approvato

dall'assemblea GIFCO)

Il cartone si distingue in base al profilo o all’altezza dell’onda. Le onde più diffuse sono

le onde A ( altezza minima 4,5 mm) B (altezza minima 2,5 mm) e C (Onda C, altezza

minima 3,5 mm). Negli ultimi anni si è diffuso l’uso di un’onda molto bassa che si

chiama onda E ( altezza minima 1,2 mm).5 L’insieme dei fattori tipo onda, carta e

grammatura determinano le prestazioni ovvero la qualità del prodotto finito. Dal punto

di vista tecnico commerciale il cartone viene individuato da una sigla, ad esempio,

B/KST/333 in cui la prima lettera indica la tipologia di onda (nella sigla significa che il

cartone è prodotto in onda B), con una copertina esterna kraft da gr./mq. 140, con una

ondulazione semichinica nazionale da gr./mq. 140 e con una copertina interna test liner

da gr./mq. 140.

Il foglio ottenuto all’ondulatore rappresenta la materia prima dello scatolificio. Il ciclo

di produzione dello scatolificio comprende la stampa, il taglio e la chiusura della scatola.

Di norma le più moderne linee di produzione dello scatolificio sono attrezzate con

apparecchiature in grado di passare dal foglio alla scatola in un unico passaggio essendo

attrezzate con sezioni per stampa, taglio, piega e chiusura. I sistemi di chiusura più

diffusi sono i punti per cucitura e, soprattutto, le colle. Le linee di produzione dello

5 - Regolamento per l’uso dei marchi GIFCO (Approvato il 14/12/1999)- pg. 3

8

scatolificio si distinguono per genere di specializzazione, per tipo di scatole prodotta, ad

esempio, casemaker per le scatole americane, fustellatrici piane o rotative per i fustellati.

Figura 1- Scatola Americana

Figura 2- Scatola Fustellata

La scatole in cartone ondulato devono il loro successo all’elevato grado di

personalizzazione, all’economicità rispetto ad altri sistemi di imballo e al basso impatto

ambientale.

4. Il sistema informativo aziendale

A livello informatico l’azienda dispone di un centro elaborazione dati interno con una

sala server e con un dipendente a tempo pieno e due consulenti esterni a chiamata

dedicati sia alla gestione sistemistica degli apparati, sia alla rete, sia alla gestione degli

applicativi e delle postazioni lavoro. L’impresa è collegata in rete locale, tutti i

dipendenti dispongono di una postazione client con sistema operativo Window XP e si

utilizzano l’applicativo per quanto di competenza. Gli uffici commerciali e

amministativi utilizzano il software Excel per la generazione di report di base per la

direzione generale utilizzando i dati generati dal modulo statistico del sistema.

L’azienda dispone di diverse licenze di office e una licenza di MS Sql Server 2000 sul

quale è stato possibile installare Analisys Services 2000 allo scopo di utilizzare i dati

memorizzati nel sistema informativo in un datawarehouse in aggiunta al server UNIX

per il sistema informativo.

Per l’Enterprise Resource Planning6 l’impresa utilizza un software proprietario acquisito

da una software house esterna scritto in cobol su fonti dati ISAM a cui l’impresa paga

un canone annuale per la manutenzione correttiva. Eventuali modifiche o

6 ERP: un sistema di gestione che integra tutti i processi di business rilevanti di un'azienda (vendite,

acquisti, gestione magazzino, contabilità etc.)

9

personalizzazioni del software gestionale non classificabile come manutenzione

correttiva, non sono incluse nel contratto ma devono essere trattate apparte. Lo

sviluppo software può essere fatto solo dalla software house proprietaria del software.

Il sistema ERP è una soluzione verticale modulare che realizza le funzionalità di

gestione commerciale/produttiva, la gestione contabile/amministrativa e la contabilità

industriale.

Attraverso il software gestionale vengono registrate le schede tecniche di prodotto, i

clienti, gli ordini, le vendite, il magazzino. Il software implementa tutte le funzioni per

per ogni fase produttiva e in particolare la fase commerciale. Dispone di una funzione di

preventivazione con cui è possibile valutare con precisione i costi di produzione di ogni

prodotto, controllare costantemente i prodotti a listino. Con la funzione di gestione del

magazzino è possibile ottimizzare le scorte ridurre la loro giacenza media e diminuire i

tempi di permanenza della merce in magazzino. Per ogni commessa è possibile

prevedere il fabbisogno, determinare gli impegni per commessa e di memorizzare il

materiale utilizzato per la produzione consentendola rintracciabilità completa dei

materiali. Il software tiene traccia della capacità produttiva delle linee di produzione e

permette di conoscere i volumi di produzione previsti e la data certa di consegna della

merce. Consente inoltre, di pilotare le vendite in base alla residua capacità produttiva ed

organizzare al meglio i turni di lavoro per linea. La contabilità è integrata al gestionale

produttivo/commerciale.

Il software ERP è leader per il mercato del cartone e risulta completo ed efficiente nelle

elaborazioni per tutti gli aspetti legati alla produzione.

Per quanto attiene la reportistica e le elaborazioni statistiche, il software dispone di

funzionalità che generano report standard sulla produzione.Tali funzioni lavorano

soltanto su due annualità (anno corrente e anno precedente). Mette a disposizione anche

funzionalità di esportazione che restituiscono i dati in formato Comma Separated Value

con estensione .csv7. I condizionamenti più pesanti a questo riguardo, afferiscono i

metodi di storicizzazione dei dati e di reportistica. Per generare report di un fenomeno

7 comma-separated values (abbreviato in CSV) è un formato di file basato su file di testo

utilizzato per l'importazione ed esportazione (ad esempio da fogli elettronici o database) di una

tabella di dati.

10

di due anni differenti - l’anno in corso ed il precedente devono essere generati i reports

con i dati aggregati per mese; i reports ottenuti, si utilizzano quali input del report che

pone a confronto i dati dei due differenti anni. Inoltre tempi di realizzazione da parte

della software house di nuovi report risultano inadeguati per le continue esigenze di

monitoraggio dei risultati anche per la necessità di mettere a confronto i dati del sistema

con fonti dati esterne.

Nasce quindi l’esigenza di disporre di un sistema più flessibile e immediato per l’analisi

dei dati che permetta di lavorare sui dati del sistema produttivo in tempo reale, ma che

nello stesso tempo renda disponibili diverse annualità e integri informazioni derivate

anche da sistemi esterni.

In altre parole occorre realizzare un sistema di business intelligence in grado di

raccogliere ed elaborare informazioni strategiche attraverso strumenti tecnologici basati

sui dati in grado di generare conoscenza a valore aggiunto.

5. Il nuovo sistema di business intelligence.

Per sistema di business intelligence si intende un insieme di processi aziendali per

raccogliere ed analizzare informazioni strategiche, la tecnologia utilizzata per realizzare

questi processi, le informazioni ottenute come risultato di questi processi.

Per lo sviluppo del sistema di business intelligence della impresa sono state seguite le

principali fasi metodologiche per la costruzione di un sistema di datawarehouse a tre

livelli guidato dai dati.8

In particolare si è proceduto nella individuazione delle

informazioni rilevanti per una particolare area del business, una particolare divisione

della azienda, una particolare categoria di soggetti che viene denominato Data Mart.

Con il termine DataMart si intende un sottoinsieme dei dati presenti nel datawarehouse

che rappresenta uno specifico fatto di interesse per l’azienda.

8 Golfarelli – Rizzi – Datawarehouse teoria e pratica della Progettazione, Mc GrowHill, Ed. 2

Architettura a tre livelli per un sistema di datawarehousing

11

“In un approccio guidato dai dati, lo schema concettuale dei datamart viene definito in

funzione della struttura delle sorgenti stesse[...]”9

L’architettura del sistema di datawarehousing segue lo schema metodologico a tre livelli

evidenziato nella figura seguente:

Figura 3– Architettura di un sistema di datawarehousing a tre livelli

È stato seguito un iter metodologico tipo bottom up che si è concretizzato in sette fasi

per la realizzazione del Data Mart: analisi e riconciliazione delle fonti dati, analisi dei

requisiti, progettazione concettuale, carico di lavoro e validazione schema concettuale,

progettazione logica, fisica e dell’alimentazione come rappresentato nella figura

seguente.

9 Golfarelli-Rizzi, Datawarehouse teoria e pratica della Progettazione, Mc GrowHill, Ed. 2° .

pg. 153

12

Tabella 2-Fasi di progettazione del Data Mart

L’approccio bottom-up è stato l’unico approccio possibile in quanto non è stata resa

disponibile dalla software house alcuna documentazione della banca dati. Si è proceduto

passo dopo passo all’individuazione delle singole entità e delle correlazioni tra i diversi

elementi gestiti partendo dai dati e dall’applicativo.

Il processo di analisi e riconciliazione dei dati gestiti attraverso i file ISAM in una

struttura relazionale è stato possibile soltanto grazie all’approfondita conoscenza dei

processi produttivi e dei dati inseriti del personale informatico dell’impresa che è stato

in grado di interpretare direttamente dal dato il suo significato.

Il livello delle sorgenti è rappresentato dai file estratti dal sistema informativo in

formato csv e dai file mensili forniti in formato excel dal centro studi GIFCO. Il livello

del warehouse è rappresentato dal database riconciliato implementato su Access 2007 e

dal datawarehouse costituito dai datamart del commerciale (ordinato) e dei dati di

settore implementato con Analysis Services 2000. Il livello di analisi rappresentato da

tabelle pivot, report ad hoc e da strumenti OLAP implementato con file di Microsoft

Excel.

A livello delle sorgenti è stato svolto un lavoro di analisi sui file Isam disponibili che

rappresentano le informazioni relative ai dati delle vendite, dei margini, degli ordini, dei

clienti e degli articoli. rappresentate nella tabella seguente:

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Nome file Descrizione

CM22 Dati riguardati vendite e margini

OC20 Dati degli ordini dei clienti

CL100 Anagrafico clienti

MA170 Anagrafico articoli

Tabella 3- File ISAM del sistema ERP

Dall’analisi dei dati contenuti, sono emerse le seguenti criticità:

nel file contenente l’ordinato (OC20) non risulta possibile individuare

univocamente gli ordini;

l’anagrafica Clienti (CL100) contiene i dati anagrafici di agenti, venditori,

pagamenti contiene diversi errori generati dalla mancata normalizzazione della

tabella. È indicato codice e denominazione dell’agente, codice e denominazione

del venditore, codice e descrizione del pagamento e il campo “Km” che

rappresenta la distanza convenzionale;

nel file relativo ai dati riguardanti le vendite e i margini (CM22) è indicato il

margine di contribuzione unitario di commessa che rappresenta la capacità del

prodotto di concorrere a coprire i costi fissi che dovrebbe essere un dato

calcolato.

Il livello dell’alimentazione, ha rappresentato la fase più delicata e gravosa dell’intero

progetto.

Per implementare le procedure di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati

memorizzati nei file ISAM nel livello intermedio (ivello riconciliato dei dati) sono stati

utilizzati l’SQL di MS Access 2007, MS Excel 2007 e Visual Basic For Application

Edition al fine di svolgere con gli strumenti disponibili in azienda senza acquisire né

nuove licenze, né servizi di sviluppo software esterni all’azienda.

Di seguito viene riportata una tabella che evidenzia le principali operazioni svolte con il

relativo codice sviluppato:

14

Nome File Trasformazione Codice realizzato

File

OC20 Ordini

Manipolando i dati, è stato creato un campo

numero di ordine univoco, testuale, costituito

dai campi Numero del documento e Anno

desunti dati campi “Nr documento” e “Data

Documento” dal file OC20. Durante lo

svolgimento di queste attività, sono stati

riscontrate inconsistenze sui dati in quanto

risultano presenti delle righe di ordine relativi

ad articoli che più presenti nell’anagrafica

articoli.

La manipolazione è avvenuta

attraverso query di aggiornamento e

di pulizia dei dati direttamente con

l’SQL attraverso query di

aggiornamento e di cancellazione

File

CL100

Anagrafica

clienti

In base alla distanza convenzionale codificata

nel campo “Km” sono stati creati dei gruppi

di clienti. Il file CL100.CSV è stato importato

in MS Excel 2007, individuata la Zona,

trasformato il valore di zona da testuale a

numerico intero attraverso complesse

istruzioni in Visual Basic.

=SE(BO2=0;0;SE(E(BO2>0;BO2<5

1)=VER0;50;SE(E(BO2>50;BO2<1

01)=VERO;100;SE(E(BO2>100;BO

2<151)=VERO;150;SE(E(BO2>150

;BO2<201)=VERO;200;SE(E(BO2>

200;BO2<251)=VERO;250;SE(E(B

O2>250;BO2<301)=VERO;300;SE(

E(BO2>300;BO2<351)=VERO;350;

SE(E(BO2>350;BO2<401)=VERO;

400;SE(E(BO2>400;BO2<451)=VE

RO;450;500))))))))))

File

CM22

Marginalità

Usando i dati di marginalità unitari è stata

assegnata una classe di merito ai clienti. Al

crescere del valore di merito, formato numero

intero, cresce la classe o rilevanza del cliente

ed il margine unitario.Il file CM22 non

permette altro: non contiene riferimenti al

prodotto, alla data e al numero di ordine.

La tabella è quindi rappresentata in

un foglio di MS Excel la relazione

(Codice Cliente, Ragione sociale,

Merito) che sarà posta all’interno di

una base dati relazionale di Access

mediante query

Tabella 4- File ISAM e operazioni sui dati

Il livello riconciliato è stato costruito su un database relazione Access 2007 disponibile

in azienda con il seguente modello relazionale10

:

10

Modello relazionale- E-R entità Relazioni-

15

Figura 4- Relazioni del database riconciliato

Lo schema relazionale rappresentato è già completamente predisposto per

l’elaborazione multidimensionale in quanto rappresenta le tabelle dimensionali relative

alle regioni e al calendario denormalizzate (presenza di campi ripetuti).

Per la costruzione del datawarehouse si è partiti dalla realizzazione di due datamart:

Il data mart dell’Ordinato e dei dati di settore.

Il Dimensional Fact Model (DFM) è un modello concettuale specificatamente concepito

per fungere da supporto alla progettazione di datarmart; è di tipo grafico e può essere

considerato una specializzazione del modello multidimensionale per applicazioni di

datawarehousing11

.

11

Golfarelli 1998

16

Seguendo l’approccio guidato dai dati, la tecnica per la progettazione di un DataMart secondo il DFM a partire dalle sorgenti operazionali consiste nei seguenti passi:

1. Definizione dei fatti 2. Per ciascun fatto:

a. Costruzione dell’albero degli attributi b. Potatura e innesto dell’albero degli attributi c. Definizione delle dimensioni d. Definizione delle misure e. Creazione dello schema di fatto

Tabella 5 -Passi per la progettazione concettuale guidata dai dati

Si inizia quindi con lo schema di fatto o DFM12

relativo all’ordinato per poi procedere

alla realizzazione di quello relativo ai dati di settore. L’albero degli attributi relativo

all’Ordinato viene generato partendo dalla tabella T_DattaglioOrdini correlata a

T_IntestazioneOrdini, T_clienti, T_articoli, T_Regioni e alla identificazione, dopo

opportune operazioni di potatura e innesto delle Dimensioni e delle misure.

Figura 5 -Albero degli attributi generato Figura 6 - Raffinamento dell'albero degli attributi

Il Data Fact Model (DFM) e lo schema a stella dell’Ordinato vengono rappresentati

come nella figura seguente.

12

Uno schema di fatto F è una tripla (H,M,S) in cui: H è un insieme finito di gerarchie disgiunte,; M è un

insieme finito di Misure, S è un insieme finito di vincoli di additività – Golfarelli-Rizzi, Datawarehouse,

Ed. 2, pg. 125

17

Figura 7 -Dimensional Fact Model Ordinato Figura 8 - Relazioni dell'Ordinato

Il livello dell’alimentazione è costituito da software sviluppato in Sql o in Visual basic

direttamente dal personale interno.

L’architettura del nuovo sistema di business intelligence viene quindi sintetizzata nella

figura 10.

Figura 10- L'architettura a tre livelli per nuovo sistema di business intelligence

Attraverso Excel e attraverso il sistema OLAP offerto da MS Sql Server è possibile

interrogare il cubo relativo all’ordinato e ai dati di settore da parte di tutti i dipendenti

abilitati che possono in modo autonomo costruire i propri report e effettuare l’analisi dei

dati senza alcun intervento del personale IT.

18

6. I costi sostenuti per il nuovo sistema di business intelligence.

Il progetto è stato realizzato a costi molto contenuti: infatti è stato promosso e

implementato da personale interno dell’impresa competente nel dominio applicativo.

L’impresa disponeva già dei pacchetti software usati MS SQL Server e MS Office.

Per l’implementazione del sistema come risorse harware è stata utilizzata una

workstation già disponibili nel parco macchine con 4 Gb di Ram e con processore a 64

bit.

Per via della crisi sono stati rimandati alcuni progetti nell’ambito dei sistemi informativi

e la conseguente riduzione dei carichi di lavoro del relativo personale, ha permesso

l’esecuzione del progetto.

I soli costi sostenuti dall’impresa sono quelli riferibili alle ore uomo impiegate: circa 80

ore uomo, per due risorse, in totale eur 4.500 circa.

7. Aspetti gestionali ed organizzativi

Il progetto è stato promosso nell’ambito dei sistemi informativi ed è stato sponsorizzato

dal direttore dello stabilimento interessato inizialmente a valutare, a progetto finito, la

semplicità d’uso degli strumenti e l’eventuale introduzione nell’ambito dello studio dei

dati di produzione.

Il progetto è stato inteso quale progetto pilota e per questo motivo, non sono state

considerate alcune dinamiche che normalmente accompagnano le implementazioni

tecniche di successo nell’ambito dei sistemi informativi quali il coinvolgimento ed

addestramento degli utenti, la resistenza culturale e politica, l’ incoerenza rispetto ai

ruoli, responsabilità e meccanismi operativi.

Sviluppando il progetto si è riscontrata l’assenza di dati coerenti inerenti la produzione

che ne permettessero l’uso da parte di uno strumento evoluto per l’analisi dei dati.

Così sono stati usati prevalentemente i dati commerciali strutturati e disponibili in

maggiori quantità.

La debolezza nella definizione degli obiettivi ha ostacolato la piena condivisione da

parte degli altri stakeholders di alto livello, il direttore commerciale e quello

amministrativo.

19

In questo scenario, si è trovata piena condivisione e partecipazione dei middle manager

preposti all’ufficio commerciale che sin dall’inizio hanno intuito che lo strumento che si

stava predisponendo avrebbe consentito di superare la rigidità del sistema di reportistica

in uso.

I livelli più bassi dell’organico dell’ufficio commerciale che avrebbero dovuto sostenere

sul piano operativo il progetto, hanno avuto atteggiamenti meno concilianti:

ostruzionismo implicito, inerzia provocata, aumento del grado di vaghezza del progetto,

dimostrazione eccessiva della mancanza di conoscenze.

Infine, l’incompleta e parziale sponsorizzazione del progetto da parte della Direzione

Aziendale ha scarsamente legittimato il team di progetto.

Ciò non ha consentito al team di gestire con autorità i momenti di stallo o, ad esempio, i

problemi verificatisi al livello operativo dell’ufficio commerciale. Al termine del

progetto è stata organizzata un dimostrazione che ha coinvolto i middle manager

dell’impresa e la direzione.

Si è giunti alla conclusione che il sistema di business intelligence predisposto può porre

sono una nuova luce il complesso dei fenomeni aziendali.

Anche gli stakeholders di alto livello che inizialmente non avevano sponsorizzato il

progetto ha convenuto circa l’utilità dello strumento iniziando a valutarne l’estensione

all’interno delle funzioni cui sono preposti.

Ha colpito la semplicità di uso e soprattutto, la possibilità per i decision makers di

scegliere deliberatamente i percorsi di analisi.

Nella stessa sede si è constatato che l’azienda per poter sfruttare al meglio le

opportunità offerte da questi sistemi non dovrà ricorrere a nuove professionalità anche

se, dovrà investire nella formazione per migliorare le conoscenze avanzate dei managers

assuntori di decisioni di alcuni strumenti, in particolare MS Excel.

8. Risultati

La crisi è stata l’occasione per analizzare in modo critico le prestazioni dell’impresa

sulla base dei dati reali di produzione raccolti nel sistema informatico dell’azienda.

20

Inoltre attraverso l’incrocio con i dati mensili del centro studi GIFCO e i dati giornalieri

di vendita è possibile in modo immediato verificare il proprio posizionamento rispetto

alla concorrenza.

E’ possibile evidenziare risultati sia per quanto attiene al sistema informatico che per

quanto attiene alle informazioni elaborate.

Sono stati messi a disposizione dei decision maker due nuovi strumenti: il database

riconciliato, contenente tutte le informazioni del sistema informatico reingegnerizzate

secondo il modello relazionale dei dati e il datawarehouse come supporto

multidimensionale all’analisi dei dati da utilizzare con tabelle pivot, grafici e strumenti

olap per il supporto alle decisioni in cui far confluire tutti gli elementi indispensabili per

il supporto alle decisioni.

Disporre dei dati aggiornati periodicamente sia nel livello riconciliato che nel

datawarehouse permette ai manager di analizzare i dati e riflettere liberamente su trends

e valori attraverso l’uso di semplici strumenti quali le tabelle pivot, grafici o cruscotti

decisionali.

Per quanto attiene ai risultati dell’elaborazione dei dati, di seguito vengono mostrati

alcuni esempi di elaborazioni che possono essere utilizzati direttamente dai decisori

dell’impresa e le nuove evidenze derivate dall’analisi dei dati raccolti nel sistema

informativo.

Report 1 - Percentuale produzione del cartone

21

I principali tipi di cartone prodotti sono l’LBSL/362/A e il TBST/363/B come evidenzia

il grafico fornito nel report 1. Tali tipologie risultano essere nel complessivo l’80% del

mercato di riferimento.

Il sistema è quindi in grado di tenere sotto controllo la produzione del cartone ed

evidenziare i prodotti più venduti.

I grafici seguenti mostrano che il Lazio e la Campania rappresentano rispettivamente il

32% e il 38% del fatturato globale e che i principali clienti si trovano nel Lazio.

Report 2- Percentuale di fatturato divise per regioni italiane

Report 3 - i primi dieci clienti

22

Con il sistema decisionale è possibile calcolare il fatturato per regione e mostrare quali

regioni sono quelle con cui l’azienda intrattiene migliori rapporti commerciali. Questi

dati potrebbero essere utilizzati anche per comprendere le motivazioni per cui non si ha

lo stesso sviluppo su altre regioni che possono avere caratteristiche simili al Lazio o alla

Campania.

Il sistema permette anche di analizzare le vendite dal punto di vista qualitativo.

La tabella seguente mostra e la superficie in metri quadri di cartone prodotto per

tipologia e per regione nel triennio 2007-2009:

T Superfice Mq Etichette di colonna Etichette di riga 2007 2008 2009 Totale complessivo

Abruzzo 224.464 82.442 92.418 399.324

TBST/343/B 224.464 82.442 92.418 399.324

Basilicata 132.388 111.188 69.380 312.956

TBST/343/B 132.388 111.188 69.380 312.956

Calabria 28.300 52.486 33.358 114.144

Cosenza 28.300 27.418 33.358 89.076

Belsito 1.442 1.442

TBST/362/A 1.442 1.442

Castrovillari 26.858 27.418 33.358 87.634

TBST/362/A 26.858 27.418 33.358 87.634

Reggio Calabria 25.068 25.068

Villa San Giovanni 25.068 25.068

TBST/343/B 25.068 25.068

Campania 18.587.350 26.453.678 20.022.160 65.063.188

TBST/342/B 7.097.230 11.585.696 6.988.944 25.671.870

TBST/343/B 2.948.436 3.287.274 2.421.434 8.657.144

TBST/362/A 2.463.332 2.634.346 2.044.544 7.142.222

TBSTB/343/B 3.175.892 3.015.058 2.699.550 8.890.500

TFT/222/A 2.902.460 5.931.304 5.867.688 14.701.452

Controlla 2.626.696 2.871.252 2.297.214 7.795.162

TBST/342/B 699.796 526.268 170.682 1.396.746

TBST/343/B 1.579.050 1.779.288 1.501.440 4.859.778

TBST/362/A 322.618 518.958 422.338 1.263.914

TBSTB/343/B

40.436 194.602 235.038

TFT/222/A 25.232 6.302 8.152 39.686

Lazio 1.485.562 2.096.786 1.505.374 5.087.722

TBST/342/B 541.504 690.636 454.636 1.686.776

TBST/343/B 426.648 501.192 545.178 1.473.018

TBST/362/A 434.390 763.336 437.218 1.634.944

TBSTB/343/B

10.920

10.920

TFT/222/A 83.020 130.702 68.342 282.064

Molise 201.886 151.326 117.410 470.622

TBST/342/B 180.940 80.628 50.930 312.498

TBST/362/A 20.946 70.698 66.480 158.124

Sicilia 17.300 7.078

24.378

TBST/362/A 17.300 7.078

24.378

Totale complessivo 23.303.946 31.826.236 24.137.314 79.267.496

Report 4 - Vendite per tipo e per regione

La stabilità della percentuale delle vendite per i primi dieci clienti dell’azienda che per

gli anni 2006-2009 è mostrata nel grafico seguente.

23

Report 5 - Vendite percentuali per i primi 10 clienti dal 2005 al 2009

Si osserva che nel 2009 si verifica una minor stabilità dei clienti derivata dagli effetti

della crisi economica del 2008 a dimostrazione che nei momenti di tensione anche i

rapporti commerciali consolidati tendono ad essere messi in discussione.

Allo stesso modo il nuovo sistema permette di studiare l’andamento delle vendite in

ternini di volumi, peso e superficie, e fatturato. Il grafico seguente rappresenta

l’andamento delle vendite dal 2002 al 2009.

Report 6 – Vendite dal 2002 al 2009

24

Si nota una diminuzione delle vendite a peso per il 2009 in misura maggiore rispetto

alle diminuzioni del fatturato e delle vendite in termini di superficie.

Ciò può essere attribuito a due fattori: il primo, è che gli imballi più leggeri sono più

economici e il secondo derivato dal il recepimento da parte della dell’ente UNI di

alcune direttive della Comunità Europea che sollecitano la riduzione del peso medio

degli imballi, la riduzione degli scarti di lavorazione e degli sprechi.

Con l’integrazione della fonte dati del Centro studi Gifco, viene confermato Il trend

decrescente delle vendite come si evince dal grafico seguente.

Report 7 - Integrazione dati Gifco sulle vendite delle prime cinque aziende italiane produttrici di

cartone ondulato

L’evidenza del grafico mostra come l’impresa (rappresentata dalla linea continua) debba

lavorare sulla produzione in quanto presenta un trend decrescente rispetto alle altre che

invece rappresentano una lenta ripresa. Occorre raffrontare anche i dati del 2010 e del

2011 per verificare se il dato negativo del 2009 è dovuto ad una crisi momentanea o a

problemi strutturali della imprese che non sono stati ancora resi disponibili

dall’associazione GIFCO. E’ evidente la corrispondenza tra il report 6 e il report 7 che

dimostrano la veridicità dei dati raccolti dal sistema informativo che, trattati in questo

modo posso mostrare in tempo reale lo stato dell’impresa. I dati del 2010 mostrano

comunque il dato delle vendite in crescita rispetto al 2009 per un importo complessivo

intorno ai 160.000 euro che rappresenta comunque un segnale di ripresa post crisi.

25

Dall’analisi della concorrenza è risultato che l’impresa è cresciuta meno dei suoi diretti

concorrenti e tale fatto ha indotto una serie di riflessioni sulle seguenti cause e sui

seguenti possibili rimedi:

Le trasformazioni lungo la filiera: Si è riscontrato che la produzione delle casse degli

aderenti al Gifco ha subito un rallentamento maggiore rispetto alla produzione di fogli.

Questo significa che una parte del cartone immesso sul mercato è stato trasformato da

scatolifici non aderenti all’associazione di categoria. La disponibilità sul mercato di

fogli di cartone verificatasi a partire dalla seconda metà degli anni novanta ha

modificato la filiera, la quale accoglie oggi anche gli scatolifici. Un tempo la scarsa

disponibilità di fogli rappresentava una insormontabile barriera all’ ingresso nel mercato

degli imballaggi in cartone ondulato. Nell’ottica delle economie di scala, l’impresa

valuta la possibilità di collocare propri fogli di cartone ondulato sul mercato.

La contrazione delle esportazioni: La quota maggiore del proprio mercato di riferimento

è il settore alimentare delle conserve, dei pastai e dei vinai. Si è verificata una maggiore

contrazione di questo mercato destinato all’ export ovvero gli effetti della

sopravvalutazione dell’Euro rispetto al Dollaro ha determinato una riduzione sensibile

delle esportazioni di questi prodotti verso gli Stati Uniti e di conseguenza la domanda di

casse americane ha subito una contrazione più marcata rispetto agli imballi fustellati.

L’impresa sta considerando di investire in nuove apparecchiature per creare nuovi

mercati di sbocco. Nel dettaglio si sta valutando l’eventualità di introdurre macchinari

per la produzione di scatole di qualità realizzate mediate macchine da stampa

flessografiche ad altissima risoluzione.

Le gestione della produzione: Si è intuito che l’introduzione di uno strumento di

business intelligence consentirà di realizzare analisi predittive più puntuali e questo

permetterà di affrontare in maniera più razionale il problema dell’incertezza. Le

impresa di fronte all’incertezza reagiscono sovente aumentando la disponibilità di

capacità produttive e risorse in genere. Con la diffusione dei sistemi di business

intelligence all’interno dell’ impresa si ritiene di poter ridurre la disponibilità di tali

riserve di risorse determinando miglioramenti di efficienza ed efficacia e, nel complesso,

della capacità di competere dell’impresa.

26

Le osservazioni dell’ufficio commerciale: Alla luce delle analisi predisposte con i

nuovi strumenti, il Direttore commerciale ha potuto iniziare ad analizzare i dati

liberamente. Ha potuto segmentare il mercato in base a differenti chiavi ed ha iniziato a

pensare a riposizionare l’impresa rispetto ai concorrenti. Ha deciso di promuovere

l’emissione di un Questionari di Soddisfazione dei Clienti. In questo momento i progetti

avviati sono in corso. Il fatto significativo è che il Diretto commerciale, il quale

all’inizio del progetto aveva espresso un certo disinteresse, ormai usa quotidianamente

gli strumenti di business intelligence predisposti ed ha raccomandato una revisione del

progetto che lo veda partecipe in prima persona in maniera da realizzare degli strumenti

ancora più rispondenti alle sue esigenze. Le tecnologie dell’information technology

sono abilitanti per definizione e sta alla capacità e sensibilità dei manager cogliere le

opportunità che esse offrono.

9. Conclusioni

La capacità di trasformare i dati e le informazioni in conoscenza è alla base del processo

di accrescimento della capacità competitiva dell’impresa. I risultati che sono stati

ottenuti hanno dimostrato che a basso costo è possibile realizzare un sistema di business

intelligence partendo dal sistema informativo aziendale che possa rispondere alle

sempre crescenti esigenze di analisi dei dati che sorgono ai diversi livelli aziendali.

Attraverso l’uso delle risorse di personale dell’azienda, il sistema informativo, la

conoscenza dei materiali e del ciclo produttivo, è stato possibile realizzare un sistema

capace di migliorare la conoscenza del mercato degli imballi in cartone ondulato,

analizzare le dinamiche commerciali e valutare la concorrenza con costi ridotti per

l’azienda.

Dal punto di vista del sistema informatico, il sistema informativo ERP, costruito su file

ISAM è stato reingegnerizzato su una base dati relazionale messa a disposizione di tutto

il personale dell’azienda. Tale lavoro di decodifica, di costruzione delle relazioni e di

ristrutturazione delle sorgenti è stato possibile soltanto grazie alle conoscenze del

personale interno dei prodotti e dei processi oltre alla capacità informatica della

realizzazione. Questa è stata la fase più delicata e complessa per il sistema.

27

Il database riconciliato è stato la base per la realizzazione di un sistema di

datawarehousing contenente informazioni relative all’ordinato e alla concorrenza.

Realizzare un dataware house in ambiente Microsoft su Analisys services basato su

SQL server 2000 non ha comportato l’acquisizione di servizi all’esterno dell’azienda,

non ha comportato grandi conoscenze di programmazione e risulta essere facilmente

utilizzabile da personale tecnico informatico. Il datawarehouse ha permesso la gestione

delle annualità, la possibilità di raggruppare date e aree geografiche, di inserire nuovi

dati derivati da organismi esterni in modo semplice e intuitivo.

L’integrazione diretta del datawarehouse realizzato con gli strumenti di produttività

individuali come excel 2007 già presente nelle postazioni client degli impiegati addetti

al commerciale ha comportato una immediata fruizione dei risultati analitici generati dal

sistema in tempo reale senza alcuna dispersione in termini di tempi e costi.

Dal punto di vista informativo, il sistema di business intelligence ha messo in evidenza

quali regioni italiane rappresentano il mercato di riferimento dell’azienda, la percentuale

di fatturato per cliente, la produzione di cartone totale in metri quadri di cartone, la

produzione in relazione alla concorrenza e mostrato in quali settori o in quali aree

l’impresa potrebbe intervenire per migliorare il proprio business.

In tempi di crisi, permettere alle risorse umane dell’azienda di mettere a disposizione la

propria conscenza per il supporto alle decisioni e consentire agli impiegati di utilizzare

direttamente i dati raccolti per il monitoraggio del proprio lavoro può creare valore e

può suggerire al management nuove opportunità di business verificabili direttamente

con il sistema decisionale.

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