Articoli del meseArticoli del mese

Articoli del mese


Stampa articolo

Articolo del Mese - Maggio 2009

Ma chi sono gli operatori dell’informazione?

Colin White by Colin White

Nelle aziende, spesso, le persone hanno problemi nel trovare le informazioni perché gli strumenti di ricerca e di analisi forniti dai vendor molte volte presumono, in maniera incorretta, che l’utente abbia una conoscenza dettagliata del tipo di dati dell’impresa, sappia dove trovarli e sia in grado di utilizzare strumenti software sofisticati per ritrovare e utilizzare i dati di cui ha bisogno.
Questo fatto è stato messo in luce da una ricerca di Accenture del 2007 su mille manager di medio livello , che hanno indicato un impegno di due ore al giorno per la ricerca di informazioni, il 50% delle quali risultavano poi inutili.
Gli analisti delle informazioni dell’impresa che lavorano con i computer e con le informazioni nell’arco di tutta la giornata lavorativa, probabilmente posseggono una buona conoscenza dei dati e del software disponibile per elaborarli, ma la maggioranza degli utenti non è certamente in tali condizioni. Questo accade perché gli strumenti di Business intelligence (Bi) vengono utilizzati solamente da una frazione di utilizzatori che sono in grado di trarne beneficio, anche se il loro numero è in aumento dato che il miglioramento dell’usabilità del software è attualmente uno dei punti di maggiore attenzione da parte dei vendor di Bi.
Nel passato, ho usato spesso l’espressione utenti meno esperti per descrivere quei dipendenti che usano le informazioni come supporto per compiere il proprio lavoro, ma l’informazione non costituisce l’unica attenzione legata ai rispettivi ruoli nell’organizzazione. Pertanto, questa espressione può risultare non solo poco appropriata, ma anche troppo vaga. Dopo aver ricercato altre definizioni da poter utilizzare, finalmente ho trovato il termine operatori dell’informazione per descrivere quei dipendenti che utilizzano l’informazione per il proprio lavoro, suddividendoli ulteriormente in consumatori dell’informazione e in produttori dell’informazione. Definirò questi ultimi due termini più avanti, perché prima di tutto voglio analizzare il termine operatore dell’informazione.

Alla ricerca dei termini

Nel corso della mia ricerca di altre espressioni da usare al posto di utenti meno esperti ho visitato i siti Web dei principali vendor di Bi. In generale, la maggior parte di loro usava il termine operatore dell’informazione oppure operatore della conoscenza, o una combinazione delle due espressioni.
Quello che mi ha stupito è che nessuno dei produttori si era impegnato veramente nel definire i diversi tipi di operatori dell’informazione/conoscenza, così come le loro rispettive necessità da un punto di vista della gestione delle informazioni. Ecco perché dovevo compiere ulteriori ricerche se volevo definire accuratamente questi termini.
Un collega mi fece notare che Peter Drucker aveva coniato il termine operatore della conoscenza in contrapposizione a un lavoratore manuale. “In una moderna organizzazione, ciascun operatore della conoscenza è un executive se, in virtù della sua posizione o conoscenza, è responsabile di un contributo che influisca materialmente sulla capacità dell’organizzazione di operare correttamente e di ottenere risultati”, Peter Drucker, “The Effective Executive,” 1966.
“In conclusione, queste nuove organizzazioni differiscono dall’organizzazione moderna tradizionale per il fatto che utilizzano prevalentemente operatori della conoscenza invece di operatori manuali”. Peter Drucker, “The Age of Discontinuity, 1969”.
Considerato quanto sopra, sarebbe ragionevole affermare che un operatore dell’informazione (che è qualcuno che lavora con l’informazione) sia un tipo di lavoratore della conoscenza. Io credo vi sia una differenza tra informazione e conoscenza, così come tra dati e informazioni, ma questo è un argomento per un altro articolo.
Nel corso della mia ricerca, ho trovato un’argomentazione interessante circa le necessità degli operatori della conoscenza, all’interno di un articolo intitolato “Ethnographic Study of Collaborative Knowledge Work”, nell’IBM Systems Journal (Volume 45, Number 4, 2006) e ne riporto qui l’introduzione:
“Il termine [operatore della conoscenza] è stato coniato da Peter Drucker nel 1969 per descrivere qualcuno che aggiunga valore al proprio lavoro elaborando informazioni esistenti per crearne di nuove che possano essere utilizzate per definire e risolvere problemi. Esempi di operatori della conoscenza comprendono manager, venditori, infermieri, dottori, avvocati, magistrati e analisti. […] Le imprese considerano gli operatori della conoscenza tra i loro talenti di maggior valore e sono alla ricerca di nuove modalità per migliorare l’efficacia della loro azione. Questi operatori posseggono la capacità di lavorare in maniera collaborativa, di utilizzare e migliorare il capitale delle relazioni interpersonali e, infine, di fornire soluzioni nuove. La comprensione sia del loro modo di lavorare che delle rispettive necessità informative costituisce un passo fondamentale verso la creazione di strumenti che li mettano in grado di operare in maniera più efficiente. Se possiamo migliorare le tecnologie e le pratiche di lavoro per gli operatori della conoscenza, riusciremo a rendere più efficaci le componenti di conoscenza relative a molti tipi di lavoro.
Descriviamo quindi uno studio etnografico che si pone l’obiettivo di comprendere meglio le modalità con cui gli operatori della conoscenza compiono il proprio lavoro, in modo da identificare il tipo di supporto da poter fornire, definendo inoltre le raccomandazioni per la creazione di strumenti che possano fornire tale supporto”.
Lo studio di IBM Journal identifica due tipi di operatori della conoscenza: utenti dell’impresa e utenti esperti della tecnologia:

“Utenti dell’impresa

  • Obiettivi: allineati con quelli dell’impresa.
  • Scopo: effettuare il proprio lavoro.
  • It: i computer rappresentano solamente un mezzo per arrivare a un fine; esiste uno scarso valore per l’impresa nell’imparare l’uso di un nuovo strumento o di una nuova tecnologia.
  • Capacità: esperti dell’impresa in grado di usare i computer, ma senza capacità di sviluppo, né tantomeno di uso di Html, senza alcun desiderio di sviluppare tali capacità

Utenti esperti della tecnologia

  • Obiettivi: un mix di obiettivi relativi all’impresa e alla tecnologia.
  • Scopo: talvolta viene conosciuto come l’esperto It locale (guru); fornisce aiuto agli altri nell’installazione o nell’aggiornamento del software, oltre che nella soluzione di alcuni problemi; normalmente è la prima persona chiamata in aiuto prima di rivolgersi al dipartimento It.
  • It: normalmente è il primo ad adottare i nuovi strumenti; usa il computer per effettuare il lavoro assegnato ed è interessato ai nuovi strumenti e tecnologie.
  • Capacità: esperto nell’impresa che, anche se non è uno sviluppatore di software, comprende la tecnologia ed è disposto a imparare l’uso di un nuovo strumento se i benefici che ne derivano giustificano lo sforzo”.

Si tratta di definizioni abbastanza standard, ma il valore di questo articolo sta nella descrizione di come questi due tipi di utenti effettuano il proprio lavoro.
Ho trovato un altro articolo su questo argomento, nel 2005, sul blog di Mark Bower della Microsoft, intitolato: “Quali significati in un nome? L’operatore dell’informazione, l’operatore della conoscenza e il lavoratore di attività strutturate”  .
L’articolo della Microsoft considera un operatore della conoscenza come una tipizzazione dell’operatore dell’informazione:
“Quando usiamo il termine operatore dell’informazione, non applichiamo semplicemente un altro nome a un operatore della conoscenza. La definizione di operatore dell’informazione comprende un insieme di tre classi di lavoratori con caratteristiche diverse di uso della tecnologia e delle informazioni.

Operatore della conoscenza

  • Lavora con le idee e gestisce gruppi di lavoro.
  • Vuole essere capace di sviluppare e migliorare processi e formulari; incoraggia la collaborazione; crea ambienti e spazi di lavoro.
  • Ha la necessità di creare, consumare, trasformare e analizzare i dati.
  • Lavora con una modalità non strutturata e libera, partendo spesso con un insieme di idee che derivano da una collaborazione e che rende operative in un nuovo documento/report/formulario/processo dell’impresa.
  • Esempi di questo tipo di operatore comprendono manager di medio/alto livello, consulenti ed executive del marketing.

Il lavoratore di attività strutturate

  • Diversamente dall’operatore della conoscenza, tende a lavorare unicamente con dati e informazioni, non con idee.
  • Crea e consuma, ma non trasforma o gestisce le informazioni.
  • Ha bisogno di essere capace di ricercare rapidamente i fatti; creare documenti; editare, scrivere ed elaborare l’informazione.
  • Secondo alcuni report, questa categoria di operatori dell’informazione rappresenta l’80% della base degli utenti nella maggior parte delle organizzazioni.
  • Esempi di questo tipo di utenti comprendono impiegati di banca, operatori di call center, infermieri e persone con ruolo di supervisione: direttori di negozio, manager di banca, supervisori di personale per la cura delle persone.

Gli operatori di data entry

  • Creano e consumano, ma non trasformano o gestiscono informazioni.
  • Richiedono un facile accesso alle informazioni; processi e documenti standard; gestione delle liste.
  • Non tendono a creare documenti in formato libero.
  • Questa tipologia di utente normalmente lavora in un ruolo amministrativo, segretariale o di receptionist.

Consumatori e produttori

Penso che tale schema di categorizzazione crei confusione. Le capacità dell’operatore della conoscenza in questa suddivisione sono largamente equivalenti a quelle dell’utente esperto in tecnologia di IBM. Tuttavia, non considero i manager di medio e alto livello (gli esempi indicati nella definizione) come esperti nella tecnologia. Inoltre, definire un operatore della conoscenza come un sottotipo di operatore dell’informazione non è in linea con la definizione originale di Peter Drucker.
Penso che dalla breve discussione effettuata possiate rendevi conto di come sia difficile definire i ruoli degli utenti delle informazioni all’interno delle organizzazioni, fornire a tali ruoli dei nomi significativi e definire chiaramente le necessità di informazioni e di strumenti per ogni mansione indicata.
Ho deciso, quindi, di non usare il termine operatore della conoscenza a causa dell’origine della definizione e del suo uso attuale (non corretto). Invece, utilizzo il termine operatore dell’informazione, suddividendolo a sua volta in due tipologie: consumatori dell’informazione e produttori dell’informazione.
I consumatori dell’informazione vanno dai manager medio/alti fino alla staff dei call center. Una caratteristica comune di questi operatori dell’informazione è che, nel corso della giornata di lavoro, non usano strumenti per la gestione dei dati dell’impresa o delle informazioni di responsabilità dell’It. Questi tipi di utenti rappresentano la parte maggiore degli operatori dell’informazione all’interno di un’organizzazione e sono proprio quelli che attualmente non sono soddisfatti delle proprie capacità per trovare le informazioni.
I consumatori dell’informazione hanno bisogno di scoprire le informazioni che consentono loro di effettuare il proprio lavoro in maniera più efficiente, oltre a consentire di prendere decisioni più informate. La scoperta delle informazioni comprende la localizzazione e il ritrovamento di quelle di proprio interesse e il loro successivo filtraggio e organizzazione in maniera da renderne più semplice l’utilizzo. Alcuni consumatori, come i manager dell’impresa, possono effettuare analisi limitate delle informazioni scoperte, mentre altri, come gli addetti ai call center, le utilizzano semplicemente come sono.
I produttori d’informazioni creano quelle utilizzate poi dai consumatori di informazioni. In aggiunta, per usare gli strumenti di scoperta e di creazione dell’informazione, i produttori usano anche tecniche di analisi per migliorare, aggregare e produrre report sulle informazioni. L’analisi delle informazioni estende la capacità di scoperta delle stesse, perché consente ai produttori di applicare la propria esperienza e conoscenza alle informazioni scoperte, incrementandone il valore nell’inserirle nel contesto dell’impresa. Il miglioramento delle informazioni effettuato in questa maniera ne rende più semplice e più rapido l’uso da parte dei consumatori.
Esempi di produttori di informazioni comprendono specialisti di Bi e analisti di dati o delle attività dell’impresa. Per questi operatori il processo di localizzazione e di esplorazione dei dati nel sistema informativo dell’impresa risulta relativamente semplice perché posseggono una buona conoscenza dei dati e delle loro relazioni con le diverse applicazioni. Questi utenti hanno anche una conoscenza approfondita del significato delle informazioni insito nella base dati dell’organizzazione.
I produttori di informazioni possono avere un’esperienza sufficiente per analizzare manualmente le informazioni scoperte. Normalmente, tuttavia, analisi più approfondite richiedono l’uso di strumenti di analisi automatica forniti dai vendor di Bi e di strumenti per la produttività degli uffici.
Quanto sopra costituisce un punto di partenza per definire i ruoli degli operatori delle informazioni. Un problema è il fatto che esistono parecchi tipi di consumatori delle informazioni. Le capacità e le necessità di un rappresentante di un call center sono diverse da quelle di un senior manager (per esempio, di un direttore commerciale). Il primo è un puro consumatore di informazioni, mentre il secondo può possedere anche alcune capacità di produttore di informazioni. E’ per questo motivo che le denominazioni degli operatori delle informazioni dovrebbero essere riferite alle rispettive specializzazioni e capacità tecnologiche degli utenti all’interno dell’impresa, così come i rispettivi ruoli delle persone dovrebbero fare riferimento alle singole necessità informative. In questo modo, una mappatura delle corrispondenze tra specializzazioni e necessità completerebbe lo schema della categorizzazione delle persone.

Ma chi sono gli operatori dell’informazione? - Technology Transfer

L’evoluzione dell’IT tra sfide e promesse
Frank Greco

Verso la new digital economy. Quale architettura per la trasformazione digitale?
Mike Rosen

Ecco come capire il cliente. I diversi punti di vista della Business Analysis
James Robertson

Ecco come capire il cliente I diversi punti di vista della Business Analysis
Suzanne Robertson

E se il Design Sprint fosse il nuovo asso nella manica? Come risolvere grandi problemi e testare nuove idee
James Hobart

Come essere veramente data driven. L’importanza dell’architettura dati
Mike Ferguson

Il Machine Learning in azienda. Come migliorare performance e previsioni
Frank Greco

Portfolio management avanzato: Come trasformare gli investimenti in cambiamento
Chris Potts

L’imbuto e le biglie. Ovvero la metafora della produttività dei team
Sander Hoogendoorn

Dal Data Warehouse al digital business. Un’architettura di trent’anni ancora valida
Barry Devlin

Dai silos a un ecosistema analitico integrato. Un approccio per avere dati da usare su più sistemi
Mike Ferguson

Come accelerare l’innovazione in azienda. La nuova generazione dell’IT enterprise
Frank Greco

Tassonomie e ricerche. Ecco come ottenere migliori risultati
Heather Hedden

Viaggio verso il data warehouse logico
Il grande dilemma della business intelligence

Rick van der Lans

Enterprise information catalog. I requisiti per fare la scelta giusta
Mike Ferguson

La nuova era dell’analisi predittiva - Le aziende alla prova del Machine Learning
Frank Greco

Uno sguardo Agile - Per capire il passato e progettare il futuro
Arie van Bennekum

Trasformazione Agile
Se il product owner diventa un collo di bottiglia

Sander Hoogendoorn

Una Fiat o una Ferrari?
Qual è la più adatta per il business digitale?

Barry Devlin

Vincere la complessità dei dati. È l’ora dello smart data management
Mike Ferguson

Big Data e Analytics - Se il machine learning accelera anche la data science
Mike Ferguson

I dati al centro del business
Christopher Bradley

I Big Data forniscono il contesto e la ricchezza predittiva attorno alle transazioni di business Avere dati coerenti e di qualità resta fondamentale per il processo decisionale
Barry Devlin

Cosa c’è dietro l’angolo? Cinque mosse per diventare un digital leader
Jeroen Derynck

Managing information technology Gestire l’IT come un business nel business
Mitchell Weisberg

Data integration self-service Miglioramento della produttività o caos totale?
Mike Ferguson

Project manager vecchi miti e nuove realtà
Aaron Shenhar

La catena alimentare dei requisiti
Suzanne Robertson

Come diventare un’azienda data-centric
Lindy Ryan

Enterprise analytical ecosystem - Come comprendere il comportamento online dei clienti e capitalizzare il valore dei dati nell’era Big Data
Mike Ferguson

Agilità? Basta Volere
Suzanne Robertson

Ma la vostra architettura è efficace?
Mike Rosen

Se il NoSQL diventa SQL
Rick van der Lans

La data quality e l’impatto sul business
Danette McGilvray

Business analysis e regole di business By Ronald G. Ross con Gladys S.W. Lam
Ronald Ross

Usare Scrum su larga scala: cosa cambia?
Craig Larman

Le architetture per ridurre il debito tecnico
Mike Rosen

Conversando con un marziano
Suzanne Robertson

Cosa c’è di nuovo nel project management?
Aaron Shenhar

Reinventare la Business Intelligence
Barry Devlin

Il nuovo volto della business intelligence
Shaku Atre

Alla ricerca del valore tra i pomodori nell'orto
John Favaro

I big data cambiano il mercato dei Database Server
Rick van der Lans

Un “superstorm” di informazioni
Barry Devlin

I dieci step per la qualità dei dati
Danette McGilvray

Perché è meglio evitare il private cloud?
Jason Bloomberg

Leonardo da Vinci aveva ragione!
Chris Date

Mobile user experience: Come adottare una strategia sostenibile
James Hobart

Cosa significa occuparsi di architettura?
Mike Rosen

Virtualizzazione dei dati e sistemi di Business Intelligence Agili
Rick van der Lans

Modelli e linguaggi naturali, quale il modo migliore per definire i requisiti?
James Robertson

Extreme Scoping: un approccio Agile all'Edw e alla BI
Larissa Moss

BI², la Business Intelligence al quadrato
Barry Devlin

I test di regressione in ambienti legacy
Randy Rice

Le conseguenze della consumerizzazione e del Cloud
Chris Potts

Come vanno gli affari? Chiedetelo al vostro cruscotto
Shaku Atre

Organizzare team di progetto efficienti in ambienti DW/BI
Larissa Moss

Big Data, come e perché
Colin White

Business Capabilities e l'allineamento del business all'IT
Mike Rosen

Il valore della tassonomia nella ricerca delle informazioni
Zach Wahl

BI, ma il Data Warehouse è ancora necessario?
Colin White

Reinventare la Business Intelligence
Barry Devlin

Il cruscotto delle prestazioni: il nuovo volto della Business Intelligence
Shaku Atre

Modelli e processi di User acceptance testing
Randy Rice

I limiti nel gestire l'IT come un Business
Chris Potts

Le componenti fondamentali del Cloud
George Reese

Metadati e DW 2.0
Derek Strauss

BI Open Source: basso costo e alto valore?
Jos van Dongen

Semplicità e requisiti
Suzanne Robertson

Business intelligence e analisi testuale
Bill Inmon

Extreme Scoping™: approcci agili al DW e alla BI
Larissa Moss

Dalla BI a un'architettura IT di livello Enterprise
Barry Devlin

Ambiente efficiente di ricerca di informazioni
James Hobart

Il Business deve trainare la Strategia IT
Chris Potts

Web database: la questione MapReduce (seconda parte)
Colin White

Web database: la questione MapReduce
Colin White

Misura delle prestazioni. I sette comandamenti
Harry Chapman

Le dieci cose che un architetto deve fare per creare valore
Mike Rosen

Sviluppare applicazioni a prova di sicurezza
Ken van Wyk

The ECM Landscape in 2008
Alan Pelz-Sharpe

Ma chi sono gli operatori dell’informazione?
Colin White

Qualità dell’informazione e trasformazione del management
Larry English

Classificazione sistematica delle informazioni
Zach Wahl

L’uso intensivo del Web nelle applicazioni di Bi
Colin White

Enterprise Search
Theresa Regli

La forza dell'astrazione
Steve Hoberman

La strada verso una BI pervasiva
Cindi Howson

Soa, una strategia di test
Randy Rice

Verso una BI più semplice e a minor costo
Colin White

I contenuti “Killer” del Web
Gerry McGovern

Sviluppo iterativo del software per i Dw
Larissa Moss

Qualità delle Informazioni e Datawarehousing
Larry English

Lo scenario Ecm 2008
Alan Pelz-Sharpe

La nascita del Web 3.0
John Kneiling

Documentazione: il dossier del crimine
Suzanne Robertson

L’impatto del Web 2.0 sui portali delle imprese
Colin White

Le tecniche vincenti di IT Management
Ken Rau

Web 2.0
Ed Yourdon

Web di successo se si conosce il cliente
Gerry McGovern

Un approccio alla BI incentrato sui processi
Colin White

Integrare Master Data Management e BI (Parte Seconda)
Mike Ferguson

Integrare Master Data Management e BI (Parte Prima)
Mike Ferguson

Il Project Manager è una Tata
Suzanne Robertson

Web di successo se si conosce il cliente
Gerry McGovern

L'informazione personalizzata
Colin White

La Tassonomia dell'Impresa
Zach Wahl

Managed Meta Data Environment (II parte)
David Marco

Managed Meta Data Environment
David Marco

Migliorare le applicazioni dell'impresa con Web 2.0
James Hobart

La Balanced Scorecard migliora la Performance dell'IT
Harry Chapman

La fusione dei processi dell'impresa grazie a Soa (II parte)
Max Dolgicer

La fusione dei processi dell'impresa grazie a SOA (I parte)
Max Dolgicer

Volere è Potere, in Ogni Senso
Suzanne Robertson

Dimostrate con i numeri il valore dei contenuti del web
Gerry McGovern

Il Back-end della pianificazione strategica dell'It
Ken Rau

L'audit delle prescrizioni di progetto (II parte)
Suzanne Robertson

L'audit delle prescrizioni di progetto (I parte)
Suzanne Robertson

Il Processo di gestione delle informazioni
Ted Lewis

I requisiti come strumento di gestione dei progetti
Suzanne Robertson

Il futuro è nel contenuto killer del web
Gerry McGovern

Alla ricerca del valore tra i pomodori nell'orto
John Favaro

Rilevare i costi sulla base delle attività
Ken Rau

Un percorso verso l'impresa intelligente (II parte)
Mike Ferguson

Un percorso verso l'impresa intelligente (I parte)
Mike Ferguson

Il Data Store Operativo: un lavoro di martello
Claudia Imhoff

Il data warehouse orientato all'impresa
Michael Schmitz

Dieci punti chiave per realizzare balanced scorecard di successo
Harry Chapman

Content management: i contenuti al primo posto
Gerry McGovern

Applicazioni Web ad alta disponibilità
John Kneiling

Il 2004, sarà l'anno in cui abbandoneremo html?
James Hobart

La tecnologia EII ripropone il data warehousing virtuale?
Colin White

Misurare per Gestire
Ken Rau

Volere è Potere, in Ogni Senso
Suzanne Robertson

Realizzare il CPM e l'integrazione della BI
Mike Ferguson

Tutti i punti della FPA
Koni Thompson

Requiem per il Portale?
Colin White

Business Intelligence: dalla teoria alla realtà (II parte)
Shaku Atre

Business Intelligence: dalla teoria alla realtà (I parte)
Shaku Atre

I portali Corporate e di E-business: la nuova generazione del posto di lavoro
Mike Ferguson

I 10 errori da evitare nella realizzazione di un Meta Data Repository (II Parte)
David Marco

I 10 errori da evitare nella realizzazione di un Meta Data Repository (I parte)
David Marco

Usare i modelli per acquisire l'esperienza di progettazione
James Hobart

Realizzare l'Impresa Intelligente
Colin White

.NET or J2EE - Choosing the Right Web Services Framework
John Kneiling

Progettare Applicazioni Mobili di Successo
James Hobart

La Sociologia del Progetto: Identificare e Coinvolgere tutti i Partecipanti
Suzanne Robertson

Integrare la Business Intelligence nell'Impresa (II parte)
Mike Ferguson

Integrare la Business Intelligence nell'Impresa (I parte)
Mike Ferguson

L'Evoluzione del Portale di e-Business (II parte)
Colin White

L'Evoluzione del Portale di e-Business (I parte)
Colin White

Il Consulente WebEAI: Servizi Web, XML e l'Impresa
John Kneiling

Data Mining: Come Gestire le Relazioni con i Clienti Secondo i Principi del CRM
Weaver James

Articoli del mese - Technology Transfer