Analytics Evaluation

La challenge

Nonostante si parli di Data Analytics (DA) da diversi anni, solo poche imprese italiane sono ad oggi effettivamente data-driven, ossia in grado di sfruttare appieno il potenziale dei dati disponibili in azienda per il proprio business. Una delle principali barriere riguarda la difficoltà nel quantificare gli investimenti necessari per l’implementazione dei progetti e il potenziale ritorno economico, creando incertezza e rendendo poco efficace la comunicazione verso il top management.

Si avverte il bisogno di una metodologia di valutazione prospettica dei costi e dei benefici ottenibili dall’implementazione di un progetto di Data Analytics. Tale metodologia aiuterebbe i decision makers a identificare le priorità strategiche in merito ai progetti da inserire nel portafoglio di investimenti.

La soluzione

La nostra proposta è di affrontare questa importante sfida attraverso due metodi pragmatici:

1. Un modello di valutazione dei costi di impianto e di operatività dell’applicativo di DA,
2. Un modello di stima dei benefici economici.
   

Il primo modello restituisce una misura economico-finanziaria dell’effort e dei costi in linea capitale (Capex) e operativa (Opex).

Il secondo modello serve a valutare la riduzione di costi e l’aumento di ricavi attesi, rispetto ad indicatori standard di bilancio. La differenza fra la stima del secondo e la stima del primo (benefici meno costi) restituisce la stima del valore netto del progetto.

La metodologia si fonda, oltre che su valutazioni di carattere economico e finanziario, su più approcci comunemente impiegati nell’ambito dei progetti di Information & Communication Technology, come la Function Point Analysis. Questo ha permesso lo sviluppo di un modello applicabile in modo flessibile ad una lista esaustiva di use case in diversi contesti imprenditoriali, come ad esempio imprese finanziarie ed industriali.

Le nostre conclusioni

Nel complesso, il sistema è stato progettato per essere scalabile, adattabile e migliorabile nel continuo, infatti l’utilizzo stesso del modello permetterà una sempre più precisa calibrazione dei parametri dell’algoritmo di calcolo anche sulla base delle validazioni ex post.

Prevediamo che nei prossimi mesi, a fronte di un sempre più ampio utilizzo da parte delle imprese che vorranno sperimentarlo, il modello evolverà, diventerà ancora più preciso e adattabile alle esigenze delle aziende.