Intelligence e data warehousing: esperienze a confronto

Dalle relazioni presentate alla User Group Conference Teradata , tre progetti di aziende utenti che, sviluppati per risolvere problemi diversiin settori altrettanto diversificati, hanno in comune l’uso dell’analisi sui dati aziendali a tutto vantaggio del business

Pubblicato il 20 Mar 2007

Lo scorso settembre si è tenuta ad Orlando, Florida, Partners 2006, la User Group Conference di Teradata (www.teradata.com ). Sull’evento in sé e su quanto ne abbiamo potuto trarre riguardo i prodotti e la strategia di offerta della divisione di Ncr abbiamo già scritto (vedi ZeroUno n. 294, di novembre); ma ad Orlando non vi era solo la voce della società. Più di un terzo dei circa 180 incontri che si sono tenuti nelle 12 sale riservate alle sessioni parallele ruo­tava infatti sulle esperienze realizzate dalle aziende utenti.
Tra queste ne abbiamo scelte tre che riteniamo indicative vuoi dei problemi che portano ad implementare un Corporate data wa­rehouse (Cdw) con le relative applicazioni analitiche, vuoi dei risul­tati che da un tale progetto l’azienda si può aspettare.

Clienti Hbc: soddisfatti o rimborsati
Fondata nientemeno che nel 1670, Hudson Bay Company (www.hbc.com ) è il numero 1 della grande distribuzione in Canada, con oltre 550 punti di vendita propri, 60 mila associati che coprono tutto il paese e possiede cinque marchi per altrettante linee di ven­dita. Ma al di là della presenza sul territorio e della vastità dell’offer­ta, ciò che caratterizza il modello di business della società è la qua­lità del servizio al cliente, ed è da questa focalizzazione che deriva la strategicità del progetto presentato, che riguarda il controllo delle frodi applicato alla gestione delle merci rese. L’obiettivo era dare la massima sensazione di disponibilità al ritiro dei prodotti difettosi o semplicemente non più graditi senza per questo favorire comporta­menti irregolari e abusi che comportassero perdite per l’impresa.
Obiettivi del progetto erano: autorizzare il rimborso dei resi con una procedura per quanto possibile favorevole al cliente; fornire una validazione in tempo reale dei dati della transazione di vendita ori­ginale a confronto dei dati dell’articolo reso; calcolare il rimborso dovuto tenendo conto degli eventuali sconti e/o offerte speciali ap­plicati al momento dell’acquisto dell’articolo reso; alleviare il carico decisionale e ridurre la discrezionalità dei responsabili di negozio nel gestire queste operazioni.
Senza entrare nei dettagli della soluzione implementata diciamo che questa si basa sulla creazione, per sicurezza e ottimizzazione delle prestazioni, di un data base indipendente, che gira su un clu­ster di due server dedicati, le cui tabelle sono giornalmente allineate al Data warehouse centrale (Cdw Teradata V2 R 6.1). Il Db dei resi è alimentato sia dai dati transazionali provenienti dalle vendite e ca­ricati con strumenti di Etl nel Cdw sia dai dati forniti direttamente dai negozi riguardo le merci rese. In questo modo la funzione di ri­cerca (Sql multistatement dinamico) può confrontare i dati di vendi­ta e di richiesta di rimborso di ogni singolo articolo, identificato in modo univoco da un codice a barre stampato ad hoc presso il pun­to vendita, a un ritmo da 50 a 100 operazioni al secondo. La funzio­ne di ricerca interagisce con le applicazioni analitiche di Crm trac­ciando i clienti il cui comportamento eccede la media, lasciando però al dirigente locale la responsabilità di bypassare il sistema e autorizzare l’operazione.

Lo schema dell’ambiente applicativo per la gestione dei rimborsi in HBC evidenzia le connessioni tra il negozio (POS), l’ambiente transazionale (mainframe) e il database dedicato (Teradata) – fonte: Hudson Bay Company

Budgeting e forecast per i treni Bnsf
Creata nel 1995 a seguito della fusione di due storiche compa­gnie ferroviarie, Burlington Northern e Santa Fe Pacific, Bnsf Rai­lway (www.bnsf.com ) gestisce una delle più grandi reti ferroviarie americane e tra le maggiori del mondo per il trasporto merci (specie grano e carbone). Il problema di questa grande realtà era di orga­nizzazione ed efficienza interna e per certi aspetti richiama, non a caso, quello che ha dovuto affrontare la Rete Ferroviaria Italiana (ve­di ZeroUno n. 293 di ottobre), con la differenza che mentre in Italia il nodo era la gestione delle risorse materiali per la manutenzione della rete, negli Usa era la gestione delle risorse umane e finanziarie per il suo funzionamento. Si trattava di sostituire un sistema di pre­visione e allocazione risorse farraginoso e disorganizzato, basato sul­l’elaborazione manuale su fogli Excel di dati di diversa provenienza e non sempre aggiornati né omogenei, con uno scambio di oltre duemila spreadsheet l’anno tra i vari dipartimenti, con un sistema che lavorasse su dati certificati e rilevati in tempo reale dalle attività operative e che tenesse conto di variabili quali le unità disponibili, gli incassi e le spese (a preventivo e a consuntivo), gli incrementi salariali, le ferie e le giornate lavorative e così via.
La soluzione tecnicamente si basa su strumenti di budgeting e forecast Hyperion che poggiano su un CDw Teradata ed è intera­mente Web based, dovendo servire a direzioni compartimentali geo­graficamente distanti tra loro. I risultati, detti in breve, sono di pre­visioni più rapide e accurate, basate non su dati storici ma su dati dinamicamente legati agli eventi e quindi con la certezza che ogni loro mutamento, anche dell’ultimo momento, si rifletta sulle analisi e previsioni che vi sono collegate. L’automazione del processo inol­tre libera risorse che possono dedicarsi ad attività di più alto livello e valore per l’impresa.

Ocbc: il back office al servizio del marketing
Un’esperienza interessante e la cui presentazione lasciava in se­condo piano la soluzione adottata (basata su data mart e tool di ana­lisi Olap, ovviamente di Teradata) per focalizzare i processi da que­sta supportati, è quella di Ocbc Bank (www.ocbc.com ). L’istituto nasce nel 1932 dalla fusione di tre banche operanti a Singapore e Hong Kong che decidono di affrontare la Grande Depressione pun­tando sul credito a sostegno della piccola impresa. Oggi Ocbc serve, con soli 310 sportelli, 4 milioni di clienti nell’area Singapore-Malay­sia; è presente in 15 paesi: Malesia, Indonesia, Vietnam, Cina, Hong Kong più altri dieci sparsi in Europa, Asia ed America, ed il suo tar­get principale resta la Pmi, base del tessuto economico locale, dove, con asset per 136 miliardi di dollari, è il maggior istituto finanziario.Il modello di business abilitato dalle soluzioni di analisi implemen­tate, che Ocbc ha battezzato “Event based marketing & servicing” si basa sulla capacità di cogliere eventi generati dalle operazioni del cliente per attivare servizi e/o proposte di offerta. Un esempio: am­mettiamo che un cliente abbia un conto corrente che viaggia in me­dia sui 5mila dollari e che su questo conto un giorno arrivi un ver­samento di 15mila dollari; l’evento anomalo attiva una procedura per cui il versamento viene segnalato ai promotori finanziari: il gior­no dopo un funzionario chiama il cliente e, con la delicatezza del caso, cerca di capire se il denaro è già stato allocato o se può esse­re investito. In quest’ultimo caso è probabile che la proposta Ocbc sarà la preferita, perché giunta per prima e perché fatta da chi ha dimostrato di conoscere il cliente e di seguirlo con attenzione. Altri ‘eventi’ fanno scattare azioni più semplici ma ugualmente efficaci: ad esempio, tre passaggi del processo di concessione di una carta di credito attivano altrettante chiamate: una segue la presentazione del­la domanda e informa il cliente che la richiesta è stata accolta e ver­rà trattata entro 14 giorni; una seconda segue l’Ok della banca e l’avvisa che la carta verrà consegnata entro 7 giorni; la terza infine gli comunica l’avvenuta spedizione, in modo che se c’è qualche ri­tardo il cliente sappia a chi rivolgersi. Cose banali, ma che danno l’idea di una banca che cura il servizio. Naturalmente, ci sono ope­razioni molto più complesse, come quelle legate alla gestione dei depositi, ma l’idea è sempre la stessa: eventi legati ad operazioni di back-office fanno scattare attività di Crm.

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