Sistemi di CRM e business intelligence nel settore finanziario

A cura di: Federico Rajola

Sistemi di CRM e business intelligence nel settore finanziario

Aspetti organizzativi e tecnologici

Un volume che raccoglie le esperienze di banche (Comit, Monte dei Paschi di Siena) ed aziende (Arthur Andersen, SAS Institute, SUN Microsystems) che da anni si occupano della gestione e dell'organizzazione di progetti di business intelligence nel settore finanziario.

Edizione a stampa

37,00

Pagine: 288

ISBN: 9788846432117

Edizione: 3a edizione 2002

Codice editore: 100.404

Disponibilità: Discreta

Le banche e le istituzioni finanziarie da decenni utilizzano sistemi informativi per l'automazione di attività prevalentemente operative o transazionali. Il disegno delle architetture dei sistemi e la struttura degli archivi, orientati al miglioramento dell'efficienza dei processi, limitano le possibilità di riutilizzo degli stessi dati per fini decisionali. Soltanto in tempi recenti si è diffusa tra le imprese finanziarie l'esigenza di impiegare dati disponibili per produrre informazioni necessarie ad accrescere il rigore, la robustezza e l'affidabilità nella gestione delle decisioni.

Per far fronte all'inadeguatezza dell'informatica tradizionale ai suddetti fini, sono emersi nel tempo nuovi approcci. I più interessanti sembrano essere quelli legati alle tecnologie per l'automazione e la gestione delle relazioni con i clienti. In tal senso nel sistema bancario emerge sempre più prepotentemente, in un mercato divenuto ormai globale e sempre più soggetto a spinte competitive, l'esigenza di fornire informazioni integrate, in un linguaggio facilmente comprensibile e adatto al non specialista, di coordinare le attività dell'azienda presentando dati che attraversano confini tecnici ed organizzativi e di rendere realmente disponibili ed utilizzabili dati storici per l'analisi degli eventi. Sotto lo stimolo del mercato si avverte una crescente attenzione delle banche verso un maggior utilizzo delle tecnologie a supporto delle strategie di impresa e, quindi all'automazione delle relazioni con i clienti.

Il volume raccoglie un insieme di articoli che approfondiscono gli aspetti organizzativi e tecnologici dei sistemi di Customer Relationship Management e di Business Intelligence nel settore finanziario.

In particolare il CeTIF (Centro di ricerca del Dipartimento di Scienze Economia e della Gestione Aziendale) evidenzia le principali criticità che emergono nell'organizzazione dei progetti di CRM e di data warehouse e data mining; META Group propone un quadro di riferimento per i progetti di data warehouse; Arthur Andersen MBA descrive i benefici derivanti dal passaggio da un sistema transazionale ad un data warehouse; SAS illustra la propria metodologia per la realizzazione di un sistema di data mining nel settore finanziario. SUN Micro-systems propone una architettura di data warehouse basata su web.

Il libro contiene anche importanti esperienze di realizzazione di sistemi di business intelligence in due della maggiori banche italiane: Comit e Banca Monte dei Paschi di Siena evidenziando le criticità che emergono nella conduzione di tali progetti nel settore bancario. Il libro si conclude con l'approfondimento dei temi legati alla organizzazione e gestione delle iniziative di CRM.

Federico Rajola è docente di Organizzazione dei sistemi informativi presso la Facoltà di Economia dell'Università Cattolica di Milano. È autore di numerose pubblicazioni sugli impatti organizzativi dei sistemi informativi.


Filippo Cucuccio , Premessa. Tecnologia e scenari finanziari prossimi venturi
Federico Rajola , L'organizzazione delle attività di data warehouse e data mining nel settore finanziario
(Le componenti e l'architettura di un DWH; Cenni sul processo di implementazione di un data warehouse; L'organizzazione delle attività di warehousing per il marketing bancario; Casi di studio; Cenni sul processo di scoperta della conoscenza e sul data mining nel settore finanziario; I principali sistemi di data mining)
Gianluigi Riccio , Metodologia per la realizzazione di un sistema a supporto delle decisioni
(Scenario: infrastructures or business solutions?; Ritorno degli investimenti; Evoluzione dei consumatori d'informazione; Architettura Hub and Spoke; Information supplv chain; Information logistic, Analisi delle metodologie per lo sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni; La metodologia water-fall; Prism iteration; Metodologia di Kimball; Come dovrebbe essere una metodologia completa)
Daniele Vanzanelli, Fabio Gasperini , Il data warehouse nelle banche e nelle istituzioni finanziarie: ambiti applicativi e approcci allo sviluppo
(Quali benefici il data warehouse può portare al business?; L'architettura del data warehouse; Data transformation layer; Data preparation and storage layer; Data interpretation and analysis layer; Data presentation layer (DW applications); Valore strategico e valore operativo del data warehouse nelle banche e nelle istituzioni finanziarie; Gli ambiti applicativi del data warehouse nelle banche e nelle istituzioni finanziarie; Gli step di un progetto di data warehousing; L'approccio prototipale)
Alfredo Roccato , Lo sviluppo e l'automazione dei processi decisionali in banca. Il ruolo delle tecnologie di data warehouse e data mining
(Tecnologie e processi nelle attività emergenti in banca: il database marketing; Il data warehouse; Il ruolo del data warehouse; Il processo di costruzione del data warehouse; Definizione dei soggetti; Acquisizione dei dati; Trasformazione dei dati; Gestione dei metadati; Caricamento del data warehouse; Amministrazione del data warehouse; Le fasi della metodologia per data warehouse; Un esempio di realizzazione di un database di marketing; Data mart; Il data mining; La segmentazione e il customer profiling; Clustering; Associazioni e sequenze; Classificazione e previsione; Alberi di decisione; Reti neuronali; L'implementazione dei processi decisionali; La metodologia SEMMA; L'integrazione con SAS/Warehouse Administrator; Il customer relationship management)
Marco Bacci , Domain e Java Computing: elementi fondamentali per la costruzione di una moderna architettura data warehouse
(Applicazioni a supporto delle decisioni; Architetture per il data warehouse; Popolarità dei data mart; Ambienti a confronto; Architetture a due-livelli con data warehouse aziendale e con data mart indipendenti; Architetture a tre-livelli con data mart e data warehouse; Domain; Caratteristiche uniche dei domini di Ultra Enterprise 10000; La flessibilità delle partizioni dell'Enterprise 10000; Protezione dagli errori mediante isolamento del dominio; Configurazione dei domini; Gestione del dominio; L'applicazione dei domini per le applicazioni business intelligence; Espansione dell'uso del data warehouse)
Flavio Addolorato, Angela Ancona, Alessandro Scelsi , Behind Marketing Data: l'esperienza della Banca Commerciale Italiana
Mauro Bello, Federico Rajola, Stefano Ridi, Franco Rinaldi, Saverio Gori Savellini , Applicazioni di data mining a supporto della funzione marketing: l'esperienza di Banca Monte dei Paschi di Siena
Federico Rajola , L'organizzazione dei progetti di CRM nel settore finanziario.

Contributi: Flavio Addolorato, Angela Ancona, Marco Bacci, Mauro Bello, Filippo Cucuccio, Fabio Gasperini, Saverio Gori Savellini, Gianluigi Riccio, Stefano Ridi, Franco Rinaldi, Alfredo Roccato, Alessandro Scelsi, Daniele Vanzanelli

Collana: Am / La prima collana di management in Italia

Argomenti: Economia degli intermediari finanziari - Principi di organizzazione - Banca, credito e assicurazioni: manuali professionali

Livello: Testi per professional

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