Introduzione al business

Decisioni, decisioni: Sistemi di supporto alla gestione

I sistemi di elaborazione delle transazioni automatizzano i processi di routine e noiosi di back-office come la contabilità, l’elaborazione degli ordini e i rapporti finanziari. Riducono le spese amministrative e forniscono rapidamente informazioni operative di base. I sistemi di supporto alla gestione (MSS) usano il database principale interno per eseguire analisi di alto livello che aiutano i manager a prendere decisioni migliori.

Le tecnologie dell’informazione come il data warehousing fanno parte dei MSS più avanzati. Un data warehouse combina molti database in tutta l’azienda in un database centrale che supporta il processo decisionale del management. Con un data warehouse, i manager possono facilmente accedere e condividere i dati in tutta l’azienda per ottenere un’ampia panoramica piuttosto che solo segmenti isolati di informazioni. I magazzini di dati includono software per estrarre i dati dai database operativi, mantenere i dati nel magazzino e fornire i dati agli utenti. Possono analizzare i dati molto più velocemente dei sistemi di elaborazione delle transazioni. I data warehouse possono contenere molti data mart, sottoinsiemi speciali di un data warehouse che trattano ciascuno una singola area di dati. I data mart sono organizzati per una rapida analisi.

Le aziende usano i data warehouse per raccogliere, proteggere e analizzare i dati per molti scopi, compresi i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti, il rilevamento delle frodi, l’analisi delle linee di prodotti e la gestione delle risorse aziendali. I rivenditori potrebbero voler identificare le caratteristiche demografiche dei clienti e i modelli di acquisto per migliorare le risposte di direct-mailing. Le banche possono individuare più facilmente le frodi delle carte di credito, così come analizzare i modelli di utilizzo dei clienti.

Secondo Forrester Research, circa il 60 per cento delle aziende con 1 miliardo di dollari o più di entrate usano i magazzini di dati come strumento di gestione. Union Pacific (UP), una ferrovia da 19 miliardi di dollari, si è rivolta alla tecnologia del data warehouse per semplificare le sue operazioni commerciali. Consolidando più sistemi separati, UP ha ottenuto un sistema unificato di supply-chain che ha anche migliorato il suo servizio clienti. Prima che nascesse il nostro data warehouse, avevamo dei sistemi “stovepipe””, dice Roger Bresnahan, ingegnere principale. “Nessuno di loro parlava tra loro. . . . Non potevamo avere un quadro completo della ferrovia.”

Per creare il sistema di data warehouse diUP ci sono voluti molti anni e il coinvolgimento di 26 dipartimenti. I risultati sono valsi lo sforzo: UP può ora fare previsioni più accurate, identificare le migliori rotte di traffico e determinare i segmenti di mercato più redditizi. La capacità di prevedere i modelli stagionali e di gestire più da vicino i costi del carburante ha fatto risparmiare a UP milioni di dollari ottimizzando l’utilizzo delle locomotive e di altre risorse e attraverso una gestione più efficiente del personale. In soli tre anni, riferisce Bresnahan, il sistema di data warehouse si è ripagato da solo.

Al primo livello di un MSS c’è un sistema di reporting delle informazioni, che usa i dati riassuntivi raccolti dal TPS per produrre sia rapporti regolari che speciali. Il livello di dettaglio dipende dall’utente. Il personale addetto al libro paga di un’azienda potrebbe ricevere un rapporto settimanale che mostra come è stata determinata la busta paga di ogni dipendente. I manager di livello superiore potrebbero ricevere un rapporto di riepilogo del libro paga che mostra il costo totale del lavoro e gli straordinari per reparto e un confronto dei costi di lavoro attuali con quelli dell’anno precedente. I rapporti sulle eccezioni mostrano i casi che non soddisfano alcuni standard. Un rapporto d’eccezione sui crediti che elenca tutti i clienti con conti in arretrato aiuterebbe il personale di riscossione a concentrare il proprio lavoro. I rapporti speciali sono generati solo quando un manager li richiede; per esempio, un rapporto che mostra le vendite per regione e tipo di cliente può evidenziare le ragioni di un calo delle vendite.