Il text mining che agevola gli acquisti

Pubblica amministrazione / Con la Business intelligence, Csi Piemonte ha aiutato il Comune di Torino a monitorare gli acquisti

Uno degli obiettivi di Csi Piemonte (Consorzio per il sistema informativo, che fornisce servizi It a oltre cinquanta enti pubblici) è diffondere il dato. «Ci prendiamo cura dell’It della Pubblica amministrazione – spiega Andrea Muraca, responsabile area cataloghi, banche dati, cultura e turismo della società -, andando anche in profondità sui dati, occupandoci del loro trattamento e distribuzione».


Business intelligence a tutto tondo, quindi, che in Csi si lega principalmente a Sas (pur essendo utilizzate, per alcune applicazioni specifiche, soluzioni di altri vendor). «Conosciamo la soluzione Sas da tempo – dice Muraca – e credo che sia la migliore per le componenti di Etl. Il vantaggio è nella sua integrazione con gli standard aziendali». E questa caratteristica sta dando frutti anche al Comune di Torino (uno dei 54 consorziati di Csi). «Da alcuni anni stiamo lavorando per la costruzione di un sistema decisionale consolidato – aggiunge Muraca -, fatto di data warehouse e data mart orientati a varie tematiche. Ognuno è collegato agli altri da una matrice comune. Il progetto è di individuare alcuni indicatori che diano un quadro della situazione. Il Comune di Torino è aperto alla sperimentazione e, dopo aver introdotto con buoni risultati l’uso delle tecniche di text mining sugli atti amministrativi, abbiamo iniziato a estrarre informazione di testo, per applicarle a un progetto di cruscotto di analisi degli acquisti». Se da anni, infatti, esiste un database per valutare la spesa, le informazioni di cosa si è comprato sono contenute in documenti cartacei o elettronici. Il sistema è organizzato in modalità mista con acquisti specialistici, fatti dalle divisioni, e generici, che competono all’economato, con il rischio di generare diseconomie di scala e burocratizzare i processi.


Per tale motivo, sono state individuate alcune parole chiave a partire dai testi delle determinazioni d’impegno prodotte dal 2001 al 2005. Per la valutazione degli importi di spesa e dei fornitori, invece, è stato necessario costruire un flusso di data warehousing in grado di collegare le informazioni contenute negli atti amministrativi con quelle economiche contenute nel bilancio.


«La piattaforma Sas era già integrata per i progetti del Comune di Torino, quindi non abbiamo avuto problemi di questo tipo. Siamo riusciti a mettere insieme dati strutturati e non – conclude Muraca – e l’ente è soddisfatto. Il percorso è stato abbastanza lungo, perché richiede una pulizia delle parole e la creazione di gruppi omogenei di documenti. Ora si vorrebbe diffondere il progetto anche presso altri consorziati, visto che permette di visualizzare in modo aggiornato l’andamento complessivo degli acquisti e di operare eventuali revisioni».


La piattaforma in uso


La scelta di adottare la piattaforma di Business intelligence Sas9 ha permesso a Csi Piemonte di gestire i metadati da un unico punto di controllo e tracciare le associazioni e le interazioni che sussistono fra le componenti dell’ambiente It.


La piattaforma ha il compito di omogeneizzare i dati provenienti dalle diverse aree aziendali, di accedere ai vari database ed Erp, integrarli e controllare la qualità dei dati presenti.


Una volta raccolti tutti i record in un unico data warehouse, è possibile distribuire le informazioni ai diversi utenti, effettuare query e reporting, provvedre a compiere analisi, previsioni e simulazioni.


Il processo per fasi


L’analisi degli acquisti si compone di diversi momenti:


chi compra: estrazione dal data base delle divisioni e dei settori che si occupano dell’acquisto;


in che modo: estrazione, per gradi, dall’oggetto e dal testo (dove disponibile) della tipologia d’acquisto (asta, licitazione privata, appalto concorso, trattativa privata, affidamento diretto, Consip);


cosa si compra: classificazione per classe merceologica trattata negli oggetti delle determine d’impegno e successivo confronto delle classi ottenute con le categorie merceologiche effettive dell’economato;


per quanto e da chi: individuazione dell’elenco delle determine di liquidazione collegate a ciascuna determina d’impegno selezionata, in modo da poter risalire ai dati di bilancio corrispondenti agli importi di spesa e ai fornitori.

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