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Analisi dei dati e management: l'evoluzione dei dati aziendali - Prof. Di Fraia, Appunti di Economia Aziendale

Libera università di lingue e comunicazione (IULM)Economia Aziendale
Prof. Guido Di Fraia

Dell'analisi dei dati aziendali e della loro evoluzione con l'avvento delle tecnologie informatiche. I dati sono ora disponibili, analizzabili e centrali nella gestione aziendale. Vediamo come l'analisi dei dati generi valore in tre modi: riduzione dei costi, aumento delle vendite e miglioramento di decisioni e prodotti.

Tipologia: Appunti

2020/2021

Caricato il 08/12/2021

Nikoro
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CAPITOLO 2 MANAGEMENT
L’analisi delle performance aziendali
I dati in azienda ci sono sempre stati, molto prima dell’avvento delle tecnologie informatiche. Gli usurai –
Reymerswaele, Marinus van (Scuola fiamminga) I numeri sono la naturale base del linguaggio economico
perché sono utili alla rendicontazione.
La diffusione delle tecnologie informatiche e dei big data, i dati in azienda sono «evoluti» in 3 direzioni:
1. Disponibilità: Sono presenti in quasi tutte le interazioni umane
2. Capacità di analisi: la tecnologia da reso possibile per quasi tutte le aziende analizzare i dati
facilmente e in modi impensabili prima
3. Centralità: sempre più strategico nella gestione aziendale
IERI VS OGGI
In pochi anni è cambiato profondamente il modo di
rapportarci con e tecnologie digitali: il nostro interagire
con le istituzioni, aziende e altre persone è avvenuto
sempre più spesso attraverso strumenti informativi,
lasciando tracce e registrazioni che hanno ingrandito il
bagaglio di dati a disposizione di computer e algoritmi.
L’ANALISI DEI DATI
- Descriptive analytics: utilizzare i dati
per descrivere ciò che è avvenuto in
passato rispondendo alla domanda
che cosa è successo?
- Predictive analytics: utilizzare i dati
del passato per predire quello che
presumibilmente avverrà in futuro,
rispondendo alla domanda che cosa
succederà?
- Prescriptive analytics: sfruttare i dati
per stilare una lista di azioni da
eseguire per raggiungere un
obiettivo, rispondendo alla domanda
che cosa fare?
I DATI COME FONTE DI VALORE, UN ESEMPIO
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CAPITOLO 2 MANAGEMENT

L’analisi delle performance aziendali

I dati in azienda ci sono sempre stati, molto prima dell’avvento delle tecnologie informatiche. Gli usurai – Reymerswaele, Marinus van (Scuola fiamminga) I numeri sono la naturale base del linguaggio economico perché sono utili alla rendicontazione. La diffusione delle tecnologie informatiche e dei big data, i dati in azienda sono «evoluti» in 3 direzioni:

  1. Disponibilità : Sono presenti in quasi tutte le interazioni umane
  2. Capacità di analisi : la tecnologia da reso possibile per quasi tutte le aziende analizzare i dati facilmente e in modi impensabili prima
  3. Centralità : sempre più strategico nella gestione aziendale IERI VS OGGI In pochi anni è cambiato profondamente il modo di rapportarci con e tecnologie digitali: il nostro interagire con le istituzioni, aziende e altre persone è avvenuto sempre più spesso attraverso strumenti informativi, lasciando tracce e registrazioni che hanno ingrandito il bagaglio di dati a disposizione di computer e algoritmi. L’ANALISI DEI DATI
  • Descriptive analytics : utilizzare i dati per descrivere ciò che è avvenuto in passato rispondendo alla domanda che cosa è successo?
  • Predictive analytics: utilizzare i dati del passato per predire quello che presumibilmente avverrà in futuro, rispondendo alla domanda che cosa succederà?
  • Prescriptive analytics: sfruttare i dati per stilare una lista di azioni da eseguire per raggiungere un obiettivo, rispondendo alla domanda che cosa fare? I DATI COME FONTE DI VALORE, UN ESEMPIO

Immaginiamo di lavorare per un’azienda italiana di medie dimensioni che produce macchine per il caffè e cialde. L’azienda sta conoscendo una grande crescita e negli ultimi mesi sta sperimentando una serie di innovazioni basate sull’utilizzo di dati e algoritmi:

  • Viene introdotta una dashboard interattiva a sostituire i report che venivano generati all’inizio del mese per aggiornare il cda sullo stato del business. La dashboard si aggiorna adesso quotidianamente ed è altamente personalizzabile.
  • Grazie a un modello in grado di riconoscere le novità statisticamente significative nell’evoluzione delle vendite, la dashboard viene arricchita di una pagina che riporta ogni settimana un sommario automatico dei 5 trend più importanti da monitorare.
  • Utilizzando dati esterni (commenti sui social media, recensioni dei consumatori, previsioni del tempo, modelli macroeconomici) e interni (vendite per territorio, richieste di assistenza, livelli di produzione) viene messo a punto un modello di previsione dei consumi di caffè in cialde in grado di stimare le vendite dei prossimi tre mesi per ogni regione d’Italia (errore medio del ±10%).
  • Il dipartimento di R&D ha sviluppato un dispositivo IoT in grado di raccogliere i dati relativi all’utilizzo delle macchine del caffè e di permetterne il controllo da remoto tramite app.
  • L’azienda cerca di rinforzare il suo canale di vendita diretta tramite la sottoscrizione, ovvero ordini ripetuti automaticamente con regolarità. Per fare questo, viene predisposto un modello di propensione che utilizza i dati relativi agli acquisti passati dei clienti registrati sul sito dell’azienda allo scopo di proporre un’offerta personalizzata di invito alla sottoscrizione. Questo sistema è completamente automatizzato, è in grado di imparare dagli esiti delle offerte precedenti e in pochi mesi triplica il numero di sottoscrizioni attraverso offerte promozionali finanziariamente sostenibili. CONSIDERAZIONI ALL’ESEMPIO I vari livelli di Data Analytics non vanno necessariamente visti come alternativi. Sebbene sia auspicabile spingersi oltre il livello descrittivo e cogliere le opportunità delle analytics predittive e prescrittive (advanced analytics), la business intelligence sarà sempre utile per il controllo gestionale e costituirà l’immancabile piattaforma di lancio degli strumenti più sofisticati. L’analisi dei dati genera valore in azienda in 3 modi non alternativi:
  • La riduzione dei costi
  • L’aumento delle vendite
  • Il miglioramento di decisioni e prodotti (impatto meno diretto sul conto economico) L’IMPATTO DELLA «DATA TRANSFORMATION» O «DIGITAL TRANSFORMATION» IN AZIENDA AZIENDA modello di business (business model) descrizione della sua proposta di creazione di valore economico (value creation) e il suo piano per monetizzarlo (value capture) modello operativo (operating model) descrizione del suo funzionamento. Se il business model definisce che cosa fare, il modello operativo descrive il come farlo MODELLO OPERATIVO TRADIZIONALE E DIGITALE A CONFRONTO livello di digitalizzazione, ovvero il grado di centralità di dati e algoritmi nel funzionamento dei processi aziendali

Focus sui risultati economici/reddituali

LA CONTABILITà GENERALE Ha due finalità:

  • fornire la base informativa per la costruzione delle sintesi del reddito e del capitale di funzionamento che formano il bilancio di esercizio;
  • documentare gli accadimenti, per costruire una traccia informativa dello svolgimento dell’attività dell’impresa. Si fonda sul conto quale strumento elementare di raccolta di valori;
  • si avvale del metodo della partita doppia I valori si rilevano attraverso la registrazione di tutte le transazioni di esterna gestione secondo il metodo della partita doppia , in base al quale ogni valore sorto per effetto delle operazioni di azienda si rileva due volte, con segno opposto, in appositi conti. L’ESERCIZIO L’esercizio generale dell’impresa, ossia l’insieme delle operazioni messe in atto dall’impresa lungo tutta la sua vita, viene scomposto a fini conoscitivi in esercizi parziali riferiti a determinati intervalli temporali, i “periodi amministrativi”. Il bilancio è generalmente costruito con riferimento all’esercizio annuale (dal 1/1 al 31/12)

IL PRINCIPIO DI COMPETENZA

Nella tavola del reddito relativa a un certo esercizio devono essere rappresentati:

  • tutti e soltanto i valori degli output prodotti nell’esercizio;
  • tutti e soltanto i valori degli input utilizzati e assorbiti per produrre tali output. 1 RICAVO è di competenza dell’esercizio se è stato ottenuto con input i cui costi sono stati sostenuti in tutto o in parte nell’esercizio 1 COSTO è di competenza dell’esercizio se è relativo a fattori produttivi utilizzati per la produzione dell’esercizio o quando le condizioni di produzione acquisite non saranno più utilizzabili in futuro IL MODELLO DEL BILANCIO D’ESERCIZIO

LO STATO PATRIMONIALE

La tavola del capitale di funzionamento – chiamata Stato Patrimoniale - è uno schema costruito per ordinare:

  • l’insieme delle condizioni di produzione di proprietà dell’impresa in un certo momento (le attività); -
  • l’insieme delle obbligazioni e degli impegni nei confronti dei vari soggetti che hanno fornito contributi (le passività) Gli obblighi nei confronti dei conferenti di capitale di rischio sono denominati “capitale netto”. Il valore totale delle attività è sempre pari al valore totale delle passività e del capitale netto. Lo Stato patrimoniale è una fotografia del capitale di un’impresa – beni e diritti a disposizione, ma anche obblighi verso terzi e verso gli azionisti - in uno specifico momento. La relazione tra attività, passività e capitale sociale è sempre in equilibro. Risorse economiche ATTIVO = PASSIVITA’ (Obbligazioni verso terzi) + CAPITALE NETTO (Obblighi verso i conferenti di capitale)