Complessità ed analisi di resilienza nell’industria del software – parte terza

160704 BL008E good-choiceL’articolo, terzo di una serie, propone un approccio recente alla verifica della validità del modello di business nel tempo.

La definizione del modello di business permette, fra l’altro, di individuare quali sono le variabili fondamentali che l’imprenditore deve tenere sotto controllo per capire la bontà delle scelte ma anche per verificare se da un lato il mercato risponde alla proposta di valore che l’impresa propone, ma dall’altro se la infrastruttura deputata alla creazione del valore è sufficientemente solida e stabile per garantire continuità all’impresa.

Nel primo post abbiamo introdotto il concetto della complessità ed il suo impatto nel controllo dell’impresa, in questo affronteremo il tema del processo di  misurazione.

 

Gli studi sulla complessità dei sistemi applicati al “sistema impresa” sono  recenti ed affrontati da diversi autori ed in particolare dall’Ing. Jacek Marczyk, co-founder di Ontonix Srl, con cui abbiamo avviato una collaborazione professionale e questo post trae spunto dai suoi studi e dai libri da lui pubblicati.

 

Approccio

Per affrontare con sistematicità la misura della complessità occorre affrontare con metodo il problema.

 

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Le fasi che caratterizzano questo approccio sono: Condivisione della metodologia definizione del contesto, individuazione ed analisi delle variabili, raccolta dei dati, elaborazione della misura di complessità, analisi della complessità, definizione dei progetti di riduzione della complessità.

 

Definizione del contesto

L’analisi di complessità si può applicare a qualsiasi livello dell’azienda: al modello di business, ad un’area di business, ai processi chiave, ai processi operativi e di dettaglio, ai risultati complessivi dell’azienda ottenibili dalla lettura dei dati di reporting aziendale e di bilancio. La scelta del contesto è in funzione delle problematiche da affrontare e dalla possibilità, come descritto nei passi successivi, di acquisire dati reali e consistenti. L’analisi può essere sviluppati per approssimazioni successive.

 

Definizione delle variabili

Dopo aver scelto il business / processo da analizzare e  l’obiettivo che si vuole ottenere, dobbiamo pensare ad individuare le variabili che lo caratterizzano e sulle quali abbiamo confidenza di poter disporre di dati consistenti ed in numero sufficiente per analizzare trends  e correlazioni.  Lo scopo di questa fase è di iniziare a percepire come interagiscono fra loro le variabili e percepire il network che genera i risultati ed essere pronti ad essere sorpresi se collegamenti inattesi compariranno nella analisi di complessità.

Un fattore importante risultante dalla individuazione delle variabili è accrescere la consapevolezza di quelle che sono controllabili dal management aziendale e quelle che non lo sono creando la “mappa della controllabilità”.

 

Raccolta dei dati

Questa fase  concettualmente pone poche difficolta, ma è molto importante per la riuscita complessiva dell’analisi. Riuscire a carpire i dati dal Sistema Informativo Aziendale ovvero: dove sono,  sono completi, sono consistenti,…. è uno sforzo che richiede tempo e pazienza.

 

Analisi di resilienza

Il modello statistico proposto da Ontonix consente di analizzare i dati estratti dal  Sistema Informativo Aziendale  ed, in funzione dell’ampiezza dei dati resi disponibili, il modello di calcolo indicherà sia  il valore della resilienza del contesto analizzato sia il peso che ciascuna variabile ha avuto nel comportamento del sistema. L’indice di complessità fornito è un indicatore di quanto sia difficile capire in profondità il modello del contesto analizzato.

 

Analisi di complessità

Oltre agli indici di robustezza del contesto analizzato, è utile analizzare l’incidenza di ciascuna variabile nel rendere più o meno complesso il sistema comprendere dal modello di interrelazione tra le variabili quali sono i fattori determinati della complessità e quali sono i fattori sui quali poter intervenire, in particolare riprendendo la “mappa della controllabilità”  possiamo ottenere una veloce rappresentazione su quanto siamo ad oggi in grado di gestire il sistema che stiamo esaminando.

Definizione dei progetti di riduzione della complessità

Le criticità che normalmente si evidenziano al termine delle analisi svolte portano a rivedere i processi ed i business del contesto analizzato, in alcuni casi, quando si affrontano analisi ad ampio respiro che coinvolgono l’intera azienda  o l’eco-sistema a cui appartiene, può essere indispensabile per ridurre la complessità affrontare una revisione del modello di business stesso.160718 BL010E three-roads

Per migliorare il controllo su alcune variabili dell’azienda può essere utile rivedere i processi per controllare le variabili che maggiormente influenzano i risultati del business recuperando risorse che spendiamo per gestire le variabili di secondo piano.

Nel caso di sistemi con alta complessità, è necessario agire con una metodologia di snellimento del processo  che consenta una disaccoppiamento delle variabili e riporti il livello di complessità a situazioni maggiormente gestibili e quindi più prevedibili.

 

Nei prossimi articoli esamineremo ed approfondiremo gli strumenti utili ad analizzare la complessità.

 


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Ezio Vicario

Ezio Vicario

Ezio ha oltre 30 anni di esperienza lavorativa nell’ambito del management consulting con imprese italiane ed estere. Nella sua carriera ha attraversato vari ambiti nella consulenza e nei settori di mercato; partendo dall’ICT, proseguendo nel Change, Project  e Performance Management é giunto, negli ultimi anni, ad occuparsi di sviluppo strategico nell’ambito di progetti di Investment Banking e Mergers and Acquisitions

Contatto: ezio@iBDManagement.com

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