Abbracciare la Business Intelligence per migliorare il processo decisionale della supply chain

Il concetto di “business intelligence” venne coniato per la prima volta da Richard Millar Devens nel suo Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes del 1865. Devens lo utilizzò per descrivere la pratica di Sir Henry Furnese, un banchiere, che riusciva a ottenere profitti agendo prontamente sulle intuizioni di mercato, anticipando così i suoi rivali.

Con un team di specialisti di business intelligence da Olanda, Fiandre, Francia e Germania, Furnese era sempre aggiornato sulle battaglie della Guerra dei Nove Anni. Questo gli diede il vantaggio di essere il primo a conoscere eventi importanti come, ad esempio, la caduta di Namur. Armato di queste informazioni esclusive, giocò alla borsa di Londra come un professionista, lasciando indietro i suoi rivali e intascando ingenti profitti.

Sia nel lontano XIX secolo che oggi, è essenziale essere in grado di utilizzare tutti i dati disponibili a vantaggio della nostra attività.

Quando si parla di Business Intelligence, non si intende Excel, SQL, Power BI, Tableau o Python.

La Business Intelligence non è uno strumento, ma piuttosto la capacità di individuare schemi nei dati e di prendere decisioni dopo averli trasformati in intuizioni attuabili.

La piramide della Business Intelligence

Possiamo descrivere il processo di BI utilizzando una piramide. I dati rappresentano la base e di conseguenza è necessario gestirli al meglio.

L’analisi dei dati inizia quindi con la strategia di gestione: Quale sarà il ruolo dei dati? Chi li analizzerà? Chi è responsabile della proprietà dei dati?

Va fatto notare che gli Analyst dei dati passano circa il 75% del loro tempo a elaborarli, prima di utilizzarli.

Questi dati devono poi essere trasformati in informazioni. Ad esempio, possiamo analizzare i dati relativi a una categoria di articoli per determinare il livello ottimale di scorte.

Questi dati vengono trasformati in informazioni che ci forniscono conoscenze. Una volta compreso il comportamento di un cliente, di un fornitore o di un gruppo di prodotti, possiamo intervenire per migliorare le prestazioni.

Ad esempio, se i tempi di consegna di un determinato fornitore variano in modo significativo, potremmo trovare un fornitore alternativo.

Possiamo quindi definire la BI come il processo di raccolta e analisi dei dati e i successivi processi che portano al miglioramento delle prestazioni.

Vantaggi della Business Intelligence

La Business Intelligence offre molti vantaggi:

Ottenere una visione olistica

Grazie alla Business Intelligence, possiamo creare rapidamente numerosi report. Questi report ci permettono di analizzare tutti i dati in tempo reale, identificando eventuali problemi nella nostra azienda e rilevando tendenze e modelli relativi all’attività.

Informare le decisioni strategiche

La Business Intelligence consente di prendere decisioni strategiche consapevoli sulla base dei dati. Facilita la visualizzazione degli insight per migliorare la comprensione delle informazioni e, di conseguenza, il processo decisionale.

Reporting rapido e accurato

Secondo la BI-Survey, il 64% delle aziende sostiene che la business intelligence faciliti la generazione di report e l’analisi dei dati in modo più agile. Grazie ad essa, le aziende possono visualizzare i dati attraverso grafici, tabelle e diagrammi in tempo reale, consentendo loro di prendere decisioni più velocemente.

Identificazione di tendenze e modelli

Un vantaggio significativo della Business Intelligence è la capacità di prendere decisioni basate sui dati. Questo perché fornisce strumenti per individuare tendenze e modelli. In questo modo, le organizzazioni possono comprendere meglio il proprio business e l’ambiente in cui operano.

Metodologia per la generazione di business intelligence

Ora ci concentreremo sull’esplorazione delle metodologie per generare Business Intelligence. Esamineremo le diverse fasi del processo necessarie per raggiungere tale obiettivo

Estrazione, trasformazione e caricamento dei dati

Questa fase combina i processi di data warehousing ed ETC: Estrazione, trasformazione e caricamento. Si tratta del processo di raccolta, pulizia e trasformazione dei dati da più fonti in un formato adatto all’analisi.

Memorizzazione dei dati

Creiamo un repository centralizzato in cui i dati aziendali vengono archiviati per l’accesso e l’analisi.

Analisi dei dati

A questo punto si procede con l’analisi e si possono utilizzare tecniche e strumenti come Python, Power BI o altri per esplorare, visualizzare ed estrarre conoscenza dai dati.

Creazione di report e dashboard

Forniamo una presentazione visiva dei dati e degli indicatori chiave di prestazione (KPIs) per facilitare il monitoraggio delle prestazioni aziendali.

Di cosa abbiamo bisogno per iniziare ad utilizzare la Business Intelligence?

Prima di tutto, è necessario tradurre i dati in informazioni.

Utilizzeremo tecniche e strumenti per esplorare, visualizzare ed estrarre conoscenza dai dati. In altre parole, utilizzeremo la piramide completa della BI.

Utilizzeremo il processo ETC e creeremo i report utilizzando strumenti grafici come Tableau e Power BI. In questo modo creeremo un report che racconta una storia e ci permetterà di visualizzare i dati e i KPIs per facilitare il monitoraggio delle prestazioni aziendali.

Da qui, prenderemo decisioni operative, tattiche e strategiche basate sulla conoscenza.

Tuttavia, per avere successo, l’intero processo deve essere sostenuto da una solida governance dei dati.

Gestione dei dati per generare Business Intelligence

Avrete sentito la frase Garbage in, garbage out. Ciò significa semplicemente che se si immettono dati sbagliati nel processo, si otterranno dati sbagliati anche in uscita.

Ci sono tre elementi da considerare quando si effettua la gestione dei dati.

La consapevolezza dei dati è necessaria. Dobbiamo cioè definire il loro ruolo nelle nostre operazioni, chi eseguirà i piani, chi ne è responsabile e chi ne è il proprietario.

Ciò implica che i dati devono essere accurati, completi, affidabili e coerenti. Significa anche lavorare sulla loro disponibilità, sulla gestione della loro definizione e sulla loro sicurezza. I dati hanno un grande valore e devono essere sicuri.

È essenziale garantire coerenza nei dati e nei KPIs in tutta l’organizzazione. Senza informazioni chiare e uniformi, le varie divisioni aziendali potrebbero adoperare concetti e unità di misura differenti, generando confusione e disorganizzazione.

La governance dei dati è la combinazione di strategie, persone e processi che devono essere allineati verso un obiettivo comune: la qualità.

La responsabilità di ciò spetta al management e ai dipendenti. In generale, è molto semplice: Un dipendente genera dati? Quindi deve essere anche il loro proprietario?

Business Intelligence nella supply chain

Vediamo ora di approfondire il rapporto tra la Business Intelligence e la supply chain. Iniziamo col chiederci perché abbiamo bisogno della BI nella supply chain.

In primo luogo, la catena di approvvigionamento svolge un ruolo centrale in tutte le organizzazioni e la sua gestione è difficile. Così come lo è quella delle scorte. Coinvolge una serie di attori interconnessi, come i fornitori, i team interni e i clienti.

Per questo motivo deve essere una priorità strategica. Se la catena di approvvigionamento non ha questa rilevanza, ridurremo l’efficienza della nostra azienda. Ecco perché è importante condividere le informazioni sulla supply chain.

Da qui l’importanza del processo di BI nella gestione della supply chain e dell’inventario.

Aspetti della misurazione delle prestazioni della supply chain con la Business Intelligence

È essenziale fissare in anticipo gli obiettivi per i KPIs relativi alla catena di approvvigionamento e alle scorte.

Per questo è essenziale sapere come vengono definiti i KPIs che nella pianificazione delle scorte non possono essere isolati. Quest’ultima è costituita principalmente da 3 aspetti interconnessi:

• Il livello di servizio fornito al cliente.
• Requisiti di inventario.
• I vincoli di capacità delle persone e delle risorse.

Questi tre aspetti sono sempre collegati ed è essenziale monitorare tutti e tre gli indicatori contemporaneamente. Se ci si concentra solo su un’area, è inevitabile una sotto-ottimizzazione in una delle altre.

Ad esempio, interrompere gli ordini è sufficiente se l’obiettivo è ridurre le scorte e aumentare il tasso di rotazione. Tuttavia, se non si misura il livello di servizio, che determina il fabbisogno di scorte, si rischia di raggiungere un obiettivo ma di non raggiungerne altri.

Un altro esempio è che se l’obiettivo è migliorare il servizio, potremmo raggiungerlo investendo in scorte, ma poi il livello di quest’ultime sale alle stelle.

Tutto è interconnesso e bisogna trovare un equilibrio.

Per comprendere meglio questa correlazione tra gli obiettivi, dobbiamo discutere le strategie aziendali di base.

Strategie aziendali nella supply chain

Leadership del prodotto

Per raggiungere la leadership in questo settore, dovete cercare di avere il miglior prodotto possibile:

• Una grande innovazione tecnologica.
• Un’immagine del vostro brand superiore.
• Un time to market migliore di quello della concorrenza.

Se la nostra strategia è quella di avere una leadership di prodotto, necessitiamo di una catena di approvvigionamento veloce e agile, in cui la gamma di prodotti cambia continuamente e in cui dobbiamo tenere d’occhio i prodotti che rimangono, in particolare l’overstock.

Leadership di servizio

La seconda strategia aziendale possibile è quella di riuscire a fornire il miglior livello di servizio. Ovvero, migliorare la relazione con il cliente:

• Ciò implica un’elevata soddisfazione del cliente.
• Fornire il massimo servizio con le scorte necessarie e persino integrarlo con i sistemi del cliente.

Per essere leader nel servizio, dobbiamo avere una catena affidabile e agile, in cui la gamma di prodotti soddisfa le diverse esigenze dei clienti. Pertanto, dobbiamo monitorare i flussi di magazzino e il modo in cui serviamo i clienti. In questi casi, il livello di servizio è l’indicatore principale per monitorare la catena di fornitura.

Leadership dei costi ed eccellenza operativa

La terza strategia è l’eccellenza operativa. Vale a dire, essere in grado di operare al minor costo possibile. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo bisogno di:

• Un alto grado di affidabilità
• Un portafoglio mirato
• Concentrarsi sul costo totale di proprietà

Infine, se la nostra strategia è quella di una leadership di costo, cioè di un’eccellenza operativa, dobbiamo disporre di una catena di fornitura adeguata, in cui la gamma di prodotti sia efficiente e mirata e in cui dovremo monitorare i livelli di fatturato.

Per fare un esempio di ciascuna di queste strategie, possiamo pensare ad Apple come leadership di prodotto, a El Corte Inglés come leadership di servizio e ad alcune catene di discount come leadership di costo, con una scelta molto limitata per ogni tipo di prodotto e costi molto controllati.

È importante definire una strategia chiara, perché senza di essa non saprete dove focalizzarvi.

Quali KPIs della supply chain sono rilevanti per la nostra business intelligence?

Vediamo quali KPIs della supply chain dovremmo misurare con il nostro processo di Business Intelligence.

Se vogliamo misurare le prestazioni complessive della catena di fornitura e pensare a indicatori più comuni e comprensibili per l’intera organizzazione, dovremmo concentrarci su:

• Disponibilità di prodotti
• Giorni di giacenza
• Fatturato dei prodotti
• Valore dei prodotti
• Livello di servizio
• Overstock
• Stockout

Come già detto, non bisogna mai considerare un solo KPI. È necessario considerarne diversi per evitare che la gestione della catena di approvvigionamento diventi sbilanciata.

Il secondo elemento da controllare è la previsione. Per evitarlo, utilizzeremo l’accuratezza delle previsioni, analizzeremo i modelli a livello di gruppo per segmento o categoria di prodotto e gestiremo promozioni o eventi speciali.

Il terzo elemento è la gestione degli acquisti, dove monitoriamo lo scostamento tra i consigli per gli ordini e gli ordini effettuati, gli avvisi di rottura e le scorte eccedenti, nonché il numero di ordini aperti e il loro tasso di evasione.

È inoltre essenziale monitorare le prestazioni dei fornitori. A tal fine, monitoriamo l’OTIF (On time in whole o ordini consegnati in tempo e in totale) e il CVP (Percentuale del volume confermato), che è una misura meno nota e meno impegnativa che calcola la bontà del fornitore come percentuale di adempimento. Ad esempio, se ordiniamo 100 scatole e il fornitore ne consegna 90, il risultato sarà 0 per la misurazione OTIF ma 90% per la misurazione CVP). Con questi dati, possiamo stilare una classifica dei fornitori.

Per fare una buona analisi, dobbiamo strutturare i report in modo da vedere i KPIs per dimensioni rilevanti (per categorie, magazzini, pianificatori, ecc.). È inoltre necessario scegliere i KPIs su cui concentrarsi e definire le relative azioni per migliorarli.

Raccomandazioni per un buon processo di Business Intelligence

Iniziamo con le cinque fasi critiche per la creazione di un processo di business intelligence efficace.

1) Accelerare l’adozione della Business Intelligence con obiettivi SMART.

Gli obiettivi dell’organizzazione devono essere SMART: specifici, misurabili, raggiungibili, realistici e limitati nel tempo. Un esempio di obiettivo SMART potrebbe essere: “Vogliamo che almeno l’80% dei manager prenda decisioni attraverso la BI nei prossimi 12 mesi”. Si tratta di obiettivi specifici, misurabili, raggiungibili, realistici e con un chiaro orizzonte temporale.

2) Analizzare i componenti critici per l’adozione della business intelligence.

Dobbiamo considerare gli elementi critici dell’azienda: persone, processi e strumenti tecnologici.

Quando si considerano le persone, dobbiamo creare proprietà e responsabilità con sponsor e leader del progetto ben definiti. Inoltre, i team devono avere le competenze tecniche e la formazione necessarie.

Possiamo pensare ai processi di gestione dei dati, alla governance dei dati ed eventualmente alla gestione delle modifiche.

Infine, dobbiamo scegliere gli strumenti da utilizzare, come Power BI, Tableau, Python o altri.

3) Evitare la di complicare i rapporti tra le persone

Dobbiamo evitare di creare una relazioni complicate. Altrimenti, diventerà impossibile essere veloci e potremmo semplicemente rimanere paralizzati da un’analisi eccessiva.

Non è necessario creare un nuovo report per ogni esigenza, ma si possono riutilizzare quelli esistenti. È essenziale definire bene lo scopo di un report prima di iniziare a svilupparlo.

È necessario prestare attenzione ai dettagli e fissare obiettivi KISS. In altre parole, cerchiamo di mantenere tutto il più semplice possibile.

Quando si valuta se creare o meno un nuovo report, chiedersi: è essenziale? Se no, non fatelo.

4) Considerare le diverse esigenze di informazione.

Dobbiamo considerare le diverse esigenze informative. Ogni parte dell’azienda ha bisogno di informazioni a un livello diverso.

Possiamo fornire diversi livelli di dettaglio in ogni report, in modo che ogni reparto abbia le informazioni di cui ha bisogno rapidamente. Ciò che cerca il direttore dell’azienda non è lo stesso che cerca il responsabile della supply chain o la persona che gestisce il processo di previsione o di approvvigionamento.

5) Evitare le comuni insidie della BI.

Infine, è essenziale evitare gli inevitabili errori comuni.

Il primo è la necessità di una maggiore responsabilità per la qualità dei dati. Per affrontare questo problema, occorre stabilire una chiara matrice RACI.

Il secondo è la necessità di definire i dati. Come azione correttiva, vorremmo modificare un elenco completo di definizioni.

Il terzo errore sarebbe quello di avere una bassa qualità dei dati. Per correggere questo problema, dobbiamo creare consapevolezza e governance dei dati.

Il quarto errore è che solo alcune persone condividono il valore che i dati dovrebbero avere. Affronteremmo questo problema con la comunicazione e la formazione, oltre a comunicare i vantaggi della BI e l’impatto di dati insufficienti in tutta l’organizzazione.