Cosa fanno i sistemi informativi?

di Riccardo Grassi

4 Gennaio 2016 08:45

Reporting, supporto alle decisioni, automazione delle funzioni più ripetitive, osserviamo i diversi ambiti in cui usare un SI.

In questo articolo analizzeremo con un buon grado di dettaglio quali siano i compiti assolti dai vari sistemi informativi presenti in azienda.

Sistemi di elaborazione transazioni (TPS)

I sistemi di elaborazione delle transazioni o TPS, sono utilizzati per automatizzare le attività quotidiane all’interno dei processi di business dell’impresa. Storicamente i primi processi ad essere automatizzati sono stati quelli relativi alle registrazioni contabili, agli ordinativi ed alla gestione delle paghe. Attualmente le attività aziendali che potrebbero usufruire di automazioni informatiche sono potenzialmente tutte, si potrebbe pensare che in un’impresa digitale, l’intervento umano nella gestione dei processi aziendali potrebbe essere minima. Dipende dalle scelte della direzione definire quali siano i processi da automatizzare, ovviamente si tenderà a prediligere quelli a più alto valore o quelli che richiedono maggiori interventi umani, per diminuire il carico di lavoro ed aumentare l’efficienza.

=> Gestire la complessità in azienda: il ruolo dei sistemi informativi

Inoltre la grande diffusione delle tecnologie delle comunicazioni ha permesso una integrazione con dati provenienti dall’esterno dell’azienda: immaginiamo un tecnico al quale viene assegnato ad un intervento, il quale dal luogo di intervento, potrà verificare se il pezzo difettoso è presente a magazzino, tracciare l’intervento inviando la scheda di intervento alla sede, o un venditore che effettua un ordine e lo invia grazie al suo PDA al sistema remoto, innescando il processo di delivery della merce ordinata, etc. I TPS sono molto diversi a seconda del settore in cui opera l’impresa: per esempio una compagnia assicurativa avrà processi diversi da un’impresa del food&beverage etc. ma i sistemi di elaborazione delle transazioni comprendono funzioni di elaborazione classificabili in due grandi tipologie:

  • dirette, attivabili dall’utente:
    • Registrazione delle transazioni e aggiornamento della base dati;
    • Visualizzazione ed interrogazione della base dati.
  • d’amministrazione del sistema:
    • Gestione degli archivi anagrafici;
    • Gestione dei profili utenti;
    • Operazioni periodiche di ripulitura degli archivi;
    • Caricamento della base dati;
    • Funzioni di sicurezza;
    • Altre.

Sistemi di reporting (MIS)

I sistemi MIS o di reporting aziendale servono per ottenere i dati necessari alla gestione dell’impresa e per l’adempimento delle norme relative alla comunicazione dell’azienda verso i portatori di interessi (azionisti, enti, banche, etc.) I sistemi MIS forniscono informazioni ripetitive e coerenti, che devono quindi essere definite in dettaglio in anticipo e tipicamente elaborano le informazioni provenienti dai sistemi TPS. Esempi di reporting necessari alla gestione aziendale sono il fatturato trimestrale, il saldo periodico dei conti correnti, il numero di interventi tecnici mensili, etc. Il fattore determinante dei sistemi reporting è l’univocità delle informazioni generate, ossia i dati generati devono essere coerenti indipendentemente dalla tipo di elaborazione eseguita sui dati e non deve essere fonte di fraintendimenti: si pensi ad un report sui costi per una data commessa, il primo generato dal controllo di gestione, il secondo dal project management. Il primo si baserà sugli ordine realmente effettuati e pagati, il secondo terrà conto del così detto impegnato ossia si baserà sulle necessità della commessa: ad esempio il PM prevede una spesa per acquisto materiale in quel mese e la inserisce come costo. I due dati saranno estremamente diversi, quale dei due è giusto? Entrambi, ma semplicemente controllano lo stesse business in tempi diversi. La cosa importante quindi è saperli distinguere e dotarsi di una terminologia che consenta un’agevole distinzione. Un’ulteriore importante aspetto da considerare per i sistemi MIS, è relativo alla qualità del dato. In riferimento al noto detto “rubbish in – rubbish out” è di fondamentale importanza che i dati inseriti siano “puliti”, ossia corretti. In particolare è importante capire se la reportistica generata è basata su dati provenienti da altri sistemi informativi di tipo operativo (TPS) o piuttosto da inserimenti manuali, si pensi in un Call Center: se la direzione volesse un report sul numero di chiamate entranti per ora, il report sarà sicuramente più attendibile se generato dall’interogazione diretta del CTI (Computer Telephony Integration), piuttosto che dal controllo manuale del capo turno.

Sistemi di supporto alle decisioni (DSS)

I sistemi di supporto alle decisioni o DDS nascono dalla necessità di fornire alla direzione uno strumento che agevoli le scelte strategiche dell’impresa. In particolare le informazioni che sono chiamati a gestire sono molto diversificate e nella pratica, poco strutturabili e soprattutto molto variabili nel tempo. In quest’ottica si intuisce che i dati analizzati e gestiti provengono sia da fonti interne sia esterne: listini dei concorrenti, dati sulle vendite aziendali, dati delle vendite di un settore etc. I sistemi di supporto alle decisioni permettono quindi di aumentare l’efficacia dell’analisi in quanto aumenta il numero di alternative verificabili ed informazioni da processare. Tecnologicamente i DSS si basano su basi di conoscenza (DataBase), su sistemi intelligenti di Business Intelligence e sistemi esperti che generalmente cooperano per analizzare i dati. In particolare si sfrutta la struttura relazionale dei database al fine di estrarre pattern (pattern recogniction) utili a capire un trend un comportamento, etc.

=> Business Intelligence e Analytics Self-service

Un esempio sono le analisi condotte dalla grande distribuzione sugli scontrini o sulle tessere di fidelizzazione fornite ai clienti: se viene individuata una correlazione ad esempio tra la vendita di scatole di fagioli e di vino rosso, allora negli scaffali troveremo questi due prodotti vicini tra loro …Ecco perché non trovo mai i fagioli! Un altro importante campo di applicazione dei decision Support System (DSS) sono gli scenari di analisi e di simulazione, infatti questi sistemi riescono a fornire importanti scenari al variare delle variabili in gioco. In certi casi si parla di what if – analysis, ossia che comportamento otterrò al variare della mie variabili: un esempio è la possibilità di simulare come possano variare le vendite di un produttore di pannelli solari al variare del prezzo del petrolio, quale sarà il comportamento degli interessi bancari al variare dei tempi di pagamento dei clienti.

In altri casi si generano vere e proprie simulazioni: simulazione del piano di consegne di un corriere, dei tempi medi di percorrenza delle linee extraurbane di una compagnia di trasporto pubblico e cosi via. In questi casi gli strumenti a disposizione sono molti e diversificati, da strumenti di analisi dati, analisi statistica, simulazione analitica (ricerca operativa), reti neurali, etc. Al fine di poter ottenere un reale apporto da questi sistemi è di fondamentale importanza, capire esattamente quale sia il dominio del sapere che si vuole indagare, il rischio di contro è che le informazioni richieste siano troppo distanti e non correlabili (non bisogna mai mischiare i fagioli ed il vino!!!) Ed in ultimo questi software, che sovrintendono a processi complessi devono avere un’interfaccia utente semplice ed intuitiva: l’usabilità è un fattore determinante nella scelta o nella progettazione di applicazioni di questo tipo.

Sistemi di supporto all’attività di direzione (ESS)

I processi necessari alla pianificazione degli obiettivi e delle strategie o ESS, è quanto di più dinamico esista nelle imprese. Anzi le scelte strategiche intraprese da un’azienda spesso non provengono neanche da analisi e/o da processi, ma, soprattutto nelle PMI, dipendono dalle intuizioni del “capo”. Questi sistemi devono fornire strumenti facili ed intuitivi di calcolo, ricerca e comunicazione. I dati presi in considerazione per questo tipo di decisioni sono solitamente poco strutturati e per la maggior parte provengono da fonti esterne: quadro giuridico, listino concorrenti, stato dell’arte tecnologica in un certo settore. Inoltre tali dati sono spesso provenienti da fonti diverse e sono per lo più poco strutturabili, hanno perciò formati diversi, pertanto gli strumenti ESS devono permettere ricerche “full text” all’interno di immensa mole di dati.

Questi sistemi dovrebbero fornire informazioni on demand, ossia su richiesta dell’utente, sia permettere di fornire informazioni potenzialmente interessanti: avvisare il responsabile della ricerca e sviluppo di una società di software di tutte le novità in campo tecnologico e scientifico. Il vero valore dei sistemi ESS è quello di fornire un unico front end informazioni diversificate in termini di contenuto, formato e fonte. Ovviamente a seconda dell’ambito aziendale in cui vengono applicati i sistemi ESS possono assumere caratteristiche differenti fra loro, in particolare le differenze sono dettate da vari elementi:

  • Verifica  performance interne o analisi del contesto del mercato di riferimento
  • Fonte delle informazione: prevalenza di fonti interne od esterne
  • Strumenti di ricerca e di accesso alle informazioni
  • Formato di presentazione delle informazioni

Un importante aspetto di questi sistemi è la profilazione degli utenti, per la necessità di permettere l’accesso alle informazioni alle persone con i requisiti corretti, in pratica la visibilità di alcuni dati ritenuti sensibili saranno appannaggio solo della dirigenza, altri ai manager e così via.