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Big Data & Business Analytics, il nuovo motore del successo competitivo

Analytics: scelte di insourcing / outsourcing

Una delle decisioni più comuni prese all’interno delle aziende è quella relativa all’esternalizzazione o meno di alcune fasi della catena del valore, che vengono cedute a terze imprese dietro pagamento di un compenso, secondo quella procedura nota come outsourcing. Con l’avvento delle tecniche di Business Analytics, anche questo comparto rientra nel gruppo di attività che passano al vaglio del management al fine di valutare se sia meglio svilupparle “in casa” o affidarsi a provider esterni. Per sviluppare al proprio interno tali attività è necessario disporre di hardware e software che possano mettere in pratica tutto quel processo che va dal reperimento dei dati e loro conservazione nel datawarehouse, fino alla trasformazione di questi in informazioni, con relativa interfaccia di visualizzazione per gli utenti.

Le imprese che, per mancanza di risorse, competenze o interessi, non sono in grado di sviluppare tutto ciò al proprio interno, si affidano alla pratica di outsourcing.
Tramite questa, l’impresa fornisce i dati che dovranno essere oggetto di analisi al fornitore esterno il quale, una volta completato il processo, restituirà i risultati all’impresa sotto forma di informazioni. Se a prima vista quella dell’outsourcing sembrerebbe essere la scelta ottimale, non è del tutto esente da rischi. Difatti presenta elementi critici in quanto potrebbe portare alla lunga a un’eccessiva dipendenza dal fornitore del servizio, con conseguente perdita di potere contrattuale nei confronti di quest’ultimo; inoltre adottando tale logica, si impedisce all’azienda stessa di sviluppare al proprio interno le competenze relative all’Analytics, mai come oggi importanti per il miglioramento delle performance.

Ecco che allora l’azienda può pensare di adottare la procedura inversa, quella dell’insourcing, attraverso la quale viene introdotto all’interno dei propri confini tutto il materiale necessario, dai macchinari ai programmi, e le competenze adeguate, talvolta con l’ingresso di nuove figure come il Data Scientist, detentrici di conoscenze relative alla materia.

Dal punto di vista strettamente economico, la manovra di insourcing molto spesso genera una netta riduzione dei costi, poiché queste tipologie di servizio reso tendono ad essere eccessivamente onerose a causa del delicato lavoro che il fornitore deve svolgere.
Possiamo terminare dicendo che non esiste una scelta migliore, ma che l’una o l’altra soluzione dipendono dalle esigenze dell’azienda, dal suo core business e dagli obiettivi che essa deve perseguire.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Big Data & Business Analytics, il nuovo motore del successo competitivo

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Informazioni tesi

  Autore: Matteo Zini
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2015-16
  Università: Università degli Studi di Pavia
  Facoltà: Economia
  Corso: Management
  Relatore: Alberto Francesconi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 40

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Parole chiave

management
organizzazione aziendale
business intelligence
datawarehouse
dati
analytics
tesi di laurea triennale
business analytics
big data
successo competitivo

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