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Scouting di una soluzione di Self-Service Analytics

Settore: Fashion&Luxury

Servizio dD: Scouting & Software Selection

Tipo cliente: Casa di moda italiana attiva nei settori dell’alta moda e degli articoli di lusso

 

ESIGENZA

L’azienda è una casa di moda italiana presente a livello internazionale e che opera nel settore del Fashion & Luxury. In termini di reportistica operativa e analisi del dato, all’interno di ciascun dipartimento aziendale operavano figure di Data Analyst aventi il compito di elaborare i dati presenti su fogli di calcolo (e.g. Excel) estratti a partire dai software aziendali in uso presso le diverse funzioni. Tale gestione, essendo incentrata sull’utilizzo di Excel, era destrutturata e disomogenea, motivo per il quale il cliente aveva manifestato l’esigenza di dotarsi di uno strumento aziendale di gestione della reportistica operativa in grado di garantire la configurazione / profilazione degli accessi, facilitare la collaborazione tra i diversi attori aziendali e favorire una gestione omogenea di dati, dashboard e strumenti di reportistica.

 

OBIETTIVO DEL PROGETTO

Supportare il cliente nell’attività di scouting e nell’identificazione di una short-list di tool di Self-Service Analytics utilizzabili trasversalmente all’azienda e in grado di consentire l’analisi e la gestione strutturata e informatizzata del patrimonio informativo.

SOLUZIONE PROGETTUALE E RISULTATI

Durante la fase iniziale del progetto sono stati indentificati i principali requisiti funzionali correlati alle attività dei Data Analyst, figure dotate di skills dal punto di vista analitico e dimestichezza nell’uso standard di MS Excel.

Gli approfondimenti specifici condotti con i referenti aziendali hanno consentito di definire una checklist funzionale, all’interno della quale sono stati censiti circa 40 requisiti finalizzati a tradurre le principali esigenze del cliente. Tali requirements sono stati ricondotti a tre principali cluster:

Gestione viste: funzionalità specifiche del tool e correlate alla gestione della reportistica, con un focus su eventuali ulteriori strumenti collaborativi e sulla predisposizione all’integrazione con soluzioni terze

Usabilità: facilità di utilizzo (es. interfaccia user-friendly e intuitiva, strumenti di drag & drop) e configurabilità per l’utente finale

Capacità di calcolo: scalabilità del sistema, possibilità di realizzare calcoli elaborati, predisposizione ad abilitare requisiti non funzionali innovativi (es. Machine Learning)

 

Dopo aver condiviso con il cliente lo scenario e le funzionalità attese, è stata avviata la fase di scouting di soluzioni software di gestione della reportistica, ponendo particolare attenzione alle esigenze identificate nella fase precedente. La metodologia utilizzata per la ricerca si è articolata in tre step:

 

Dall’analisi svolta sono state individuate 20+ soluzioni, le quali sono state suddivise in tre principali cluster:

  • Cluster A: Tool/suite di Business Intelligence (BI)
  • Cluster B: Soluzioni di Operational Analytics (OA)
  • Cluster C: Soluzioni di Corporate Performance Management (CPM)

A fronte dell’attività di scouting è stato riscontrato che, tra le soluzioni appartenenti a queste categorie, quelle che andavano maggiormente incontro alle esigenze condivise dal cliente erano quelle appartenenti al Cluster A, ovvero all’insieme di tool/suite di BI. Nello specifico, le soluzioni che meglio rispondevano al perimetro condiviso in fase di analisi sono state quelle contraddistinte dai seguenti tre elementi:

  • Natural Language Processing e Augmented Analytics: necessari per facilitare la preparazione dei dati e la relativa generazione di informazioni
  • Governance accessi: necessaria per una corretta segregazione dei dati rispetto alla profilazione utente
  • UX intuitiva: necessaria per l’utilizzo da parte di utenti non tecnici
  • Collaboration: necessaria per migliorare l’operatività dei team di analisti

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