Progetto di Analisi What If - Dati del personale formazione e vendite – Settore Bancario
PROGETTO DI BUSINESS INTELLIGENCE HR su Base Dati H1 Hrms
ESIGENZA: sviluppare un sistema in grado di valorizzare al massimo i dati storici sulla formazione, individuando i benefici e le tendenze, analisi predittive, future in seguito ad azioni di formazione sul personale.
Il progetto è basato su due Fasi:
FASE 1: Costruzione di un modello unico che permetta la raccolta dei Dati Storici.
FASE 2: Costruzione di un modello previsionale che dia un valore aggiunto all’analisi precedente.
FASE 1
Lo scenario iniziale è sintetizzato nello schema sottostante:
Il sistema H1 Hrms, Modulo Formazione, controlla le risorse umane della Banca collegate alle attività di formazione ordinarie e straordinarie programmate. Numerosi nuovi fogli di analisi dati sono stati progettati e sviluppati per il settore bancario così da dare alla Direzione Hr e Direzione Formazione la possibilità di modellare ampiamente i dati riguardanti la formazione.
I dati raccolti sono stati aggregati per:
- Soggetti partecipanti
- Tipo
- Tipologia
- Area Tematica
- Ruolo
- Genere (Maschi/Femmine)
- Fasce d’età
- Qualifica
- Livello
- Reparto (Unità Operativa)
Il conteggio delle ore di formazione si basa su 2 tipi di valori numerici (espressi in valori assoluti/relativi):
- Le Ore di Formazione effettivamente erogate;
- Il Numero di Partecipanti che hanno frequentato il corso.
Tipicamente la durata standard di una giornata formativa è definita dalla seguente relazione = ORE/7.5
Sono stati creati dei grafici che mettono in evidenza l’erogazione della formazione nel corso degli anni, facendo dei confronti:
- Anno su Anno: per analizzare e visualizzare semplicemente come è stata spalmata la formazione nei vari anni;
- Nell’ Anno: per definire in che modalità (Online, In Aula, ecc.) sia stato erogato il totale della formazione.
Grazie alla presenza completa del dato anagrafico, vi sono degli indici che definiscono quanti tra maschi e femmine vi hanno partecipato e la distribuzione dei partecipante per fascia d’età.
La seconda macro dimensione in analisi è il mondo della VENDITA.
I dati raccolti dal gestionale interno ed importati all’interno della BI HR consentono di evidenziare i valori chiave indicanti le vendite eseguite dal personale.
I dati raccolti dovrebbero avere queste aggregazioni (principali):
Soggetti venditori
Costo Prodotto
Tipologia di prodotto (assicurativo, Investimento azionario, ecc. in questo caso specifico del settore bancario)
Quantità di Prodotto Venduto
- Unità Operativa
La funzione studiata consente di confrontare i dati della formazione con i dati delle vendite dei singoli soggetti, avendo come fattore comune l’anagrafica del personale ed ovviamente tutte le variabili come tempo, reparto, divisione, età, filiale, redditività del prodotto, importi totali, periodi di latenza, intervalli generici e specifici, genere del personale, età personale ed aziendale ed ovviamente i dati della FORMAZIONE SVOLTA nel periodo ai soggetti.
La funzione ovviamente riesce ad operare anche nella totalità dei dati storici raccolti e deli stessi dati storici archiviati dal momento della partenza del progetto.
L’analisi dei dati consente quindi di individuare i benefici della FORMAZIONE e le tendenze in seguito a determinate azioni sul personale. In generale le azioni sono prevalentemente riferite ad addestramenti , affiancamenti e formazione ma è possibile introdurre variabili come premi, MBO, circolari, facilitatori…..ecc.ecc.
DEFINIZIONI E RELAZIONI (relative alle Vendite)
Prodotto: Tipologia di bene che viene venduto (Ad Es. Un Mutuo Assicurativo, un Finanziamento, un Fondo Comune)
- Esiste una relazione univoca tra il Singolo Soggetto (Matricola) e l’Unità Operativa;
- Lo stesso Prodotto può essere “venduto” da diverse Unità Operative.
Informazioni derivanti dalla vendita del Prodotto:
- Matricola del soggetto che ha venduto quel determinato prodotto;
- Quantità di prodotto venduto da un Singolo Soggetto;
- Costo del singolo Prodotto;
- Eventuali marginalità del prodotto.
Per ogni soggetto ho il numero di Prodotti venduti da tale soggetto e quanto guadagno c’è stato dalla vendita.
- Un Soggetto può vendere diversi Prodotti
I dati aggregativi che permetteranno le varie analisi saranno dunque rappresentati dal “merge” dei dati di Vendita e di Formazione. Nel nuovo di riferimento avremo di conseguenza:
- L’anagrafica: Rappresenterebbe il livello di dettaglio più piccolo, di conseguenza l’aggregazione con il più alto livello di precisione. Per ogni soggetto si avrebbero tutte le informazioni riguardanti l’ambito delle vendite e della formazione.
- L’Unità Operativa: Rappresenterebbe la valida alternativa (aggregativa), dove non ci sarebbe lo stesso livello di precisione del dato anagrafico, ma garantirebbero comunque degli indici di riferimento validi.
Per l’ottenimento di tale aggregazione, verrà effettuata una fase di normalizzazione dei dati, procedura che permetterà l’associazione delle Primary Key identificate nella prima fase di analisi di fattibilità (presumibilmente “Nome+Cognome” e/o Unità Operativa).
N.B: Questa fase è necessaria al fine di consentire la gestione comune dei dati.
Il sistema di riferimento finale sarà cosi architettato:
Quale è il valore aggiunto derivante dalla costruzione di un sistema comune che organizza dati provenienti da due mondi distinti?
Sarà possibile fare delle considerazione in fase di pianificazione della formazione e allo stesso modo sarà possibile dare un significato oggettivo e relativo ai valori di vendita dei vari prodotti.
Analisi dell’andamento delle Vendite del Prodotto:
- Analizzando i volumi di vendita del Prodotto, come posso interpretare la formazione in tal senso?
Analisi dell’andamento della formazione
- Che impatto ha avuto l’erogazione delle X ore di formazione per una determinata Unità Operativa analizzando i risultati delle vendite?
Per ottenere risultati attendibili e confrontabili si dovranno analizzare e risolvere diverse situazioni tra le quali:
Scostamento temporale tra attività formativa e raggiungimento di risultati;
Spostamenti del soggetto su più unità operative e relativo impatto sulle prestazioni di vendita;
Impatto della filiale (localizzazione, storia, presenza sul territorio) sulla prestazione;
Valutazione della prestazione di vendita del soggetto in valore assoluto o in termini di aumento delle vendite “anno su anno”, “periodo su periodo”;
Correlazione tra prestazioni e fattori contingenti (es. Crisi finanziaria);
Tipologia di formazione che ha effettivamente influenza sulle prestazioni;
Presenza di altri indicatori (es. premi, turnover, soddisfazione della clientela, ecc.) che possono essere influenzati dalla formazione fatta;
La misura della correlazione tra gli indicatori analizzati;
Per la realizzazione della FASE 1 ipotizziamo le seguenti attività:
- Analisi dei dati di vendita, loro reperibilità e logiche di archiviazione;
- Progettazione delle strutture dati e delle analisi da realizzare;
- Collegamento ai dati di vendita per la creazione di un unico ambiente dati;
- Sviluppo dei fogli;
- Presentazione e taratura;
FASE 2
Una volta progettato e definito il sistema, attraverso l’analisi dei dati storici (formazione e vendita), sarà possibile sviluppare sistemi predittivi e sistemi di analisi "What if" che siano in grado di stimare risultati futuri (variabili dipendenti) a seguito delle ipotesi fatte su un gruppo di variabili di ingresso indipendenti.
La costruzione di questi sistemi presuppone la definizione di un modello matematico di previsione che viene realizzato a partire dalle serie storiche disponibili e considerando ovviamente le esigenze dell’azienda. Il modello è ricavato da un procedimento di analisi statistica multivariata.
Il risultato di questo procedimento è spesso un modello non lineare, ossia un modello nel quale il risultato della variabile in uscita cambia in modo non proporzionale alla variazione delle variabili in ingresso.
Il progetto nel suo complesso si basa sull’assunto che l’azienda abbia adottato sistemi di Gestione Completa dei Dati delle Risorse Umane, compreso i dati di vendita collegabili al singolo soggetto. Nel nostro caso il progetto poggia su H1 Hrms e mostra i fogli di analisi su piattaforma QlikView con gli evidenti vantaggi di flessibilità, analisi in locale e possibilità di modifiche molto rapide.
