Riassunto analitico
L’elaborato di Tesi ha come scopo principale la creazione di Report di Qualità e Dashboard a supporto delle decisioni per il settore delle Utility. Il focus di tutta la trattazione è basato sulla qualità dei dati aziendali e sul continuo miglioramento di essi, al fine di creare maggior valore per l’azienda e prendere decisioni più consapevoli. La metodologia utilizzata parte dall’analisi della letteratura: si è indagata la disciplina del Data Management ed in particolare l’area di Data Quality, per avere una visione completa del tema. Successivamente i concetti teorici sono stati da me utilizzati come base per fornire supporto concreto al progetto di una Utility presente in gran parte del territorio italiano che fornisce servizi idrici, energetici e ambientali. Ho fornito infatti il mio contributo personale nello sviluppo e nell’attuazione della strategia di Data Quality in un preciso reparto aziendale, quello delle Risorse Umane: il risultato ha portato benefici, che verranno di seguito descritti in modo dettagliato, sia per quanto riguarda un migliore decision making, sia nella maggior efficienza in termini di costi e tempi.
La struttura dell’elaborato è suddivisa in sette macro-temi principali. Si parte dalla descrizione della metodologia utilizzate e si passa poi a qualche accenno di teoria per contestualizzare il problema trattato e per fornire una chiave di lettura che accompagnerà tutte le fasi di progetto. Si passa poi alla presentazione del Case Study, che descrive il progetto portato a termine da Inema S.r.l, società di consulenza con sede a Bologna, a cui ho partecipato attivamente e dato supporto: una roadmap rappresenterà al lettore il percorso fatto. Vengono poi rappresentati i risultati ottenuti e ne viene fornita un’analisi critica dettagliata. Successivamente si descrive l’importanza del tema della cultura aziendale, pilastro fondamentale per portare la disciplina del Data Management all’interno della routine aziendale. Viene quindi inserita una parte sugli sviluppi futuri basata sugli Advanced Analytics, che l’utility intraprenderà a seguito dei soddisfacenti risultati ottenuti, in ottica di continuous improvement. Infine, si fornisce una conclusione dettagliata che riassume tutti i punti cardine del progetto e da una dimostrazione della validità della tesi.
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