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Master online - L'intelligenza artificiale a supporto della business intelligence: la tecnologia per il controllo di gestione

23 ore (5 incontri live)
Sedi e date
ProdottoMaster online - L'intelligenza artificiale a supporto della business intelligence: la tecnologia per il controllo di gestioneSeleziona una sede per scoprire la quota.
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Presentazione
Destinatari
  • Consulenti aziendali/Dottori commercialisti ed Esperti contabili
  • Controller
  • Data Analyst
  • CFO
  • Responsabili processi aziendali
  • Imprenditori
Obiettivi
  • Acquisire consapevolezza di tutte le potenzialità dell'intelligenza artificiale e del machine learning a servizio dell'impresa
  • Apprendere le logiche più innovative di data science al fine di acquisire dati preziosi per la direzione dell'impresa e per il controllo dei processi aziendali
  • Acquisire metodi innovativi di programmazione e controllo attraverso l'utilizzo di un sistema di Business Intelligence che permetta di realizzare, in totale autonomia, vere e proprie analytics a supporto delle decisioni strategiche
Materiale Didattico
A supporto di ogni lezione è previsto materiale didattico in formato digitale, appositamente predisposti dai docenti.
Programma
Programma

ELEMENTI DI DATA SCIENCE - 1° PARTE

  • Introduzione alla data science: intelligenza artificiale e machine learning
  • Cos'è un algoritmo, come si progetta e con quali finalità aziendali
  • Strumenti operativi per costruire algoritmi (knime, pentaho, python, ...)
  • Dal foglio elettronico ai "data lake": importanza di creare base dati condivise e coerenti
  • Rilevazione diretta e accessibilità: problema o opportunità?

LESSONS LEARNED
  1. Dare consapevolezza delle potenzialità dell'Intelligenza artificiale e del Machine learning
  2. Introdurre al Controllo di Gestione digitale
  3. Evidenziare i principali strumenti operativi

ELEMENTI DI DATA SCIENCE - 2° PARTE
  • Dal data entry all'analisi del dato
  • Esempi applicativi (budget, dati extracontabili)
  • Cos'è Anomaly Detection: finalità, vantaggi e utilizzi in azienda
  • Rete neurale per identificare errori
  • Tecniche classiche di automazione per l'identificazione degli errori in tempo reale (isola che non c'è, altre anomalie anagrafiche o di fattura, analisi di Pareto, customer profiler, analisi matriciali, media pesata prezzi, tempo sottratto al reporting manuale)

ESERCITAZIONE
Analisi dati con effetto Prezzo/Volume/Mix


LESSONS LEARNED
  1. Fornire un vocabolario comune per sviluppare proficuamente l'arte della data science
  2. Dare gli strumenti più innovativi di data science al fine di trasformare i dati in informazioni
  3. Introdurre all'Anomaly Detection

MACHINE LEARNING - 1° PARTE
  • L'I.A. e ML anche per le PMI
  • Introduzione alla sentiment analysis e al text mining
  • Esempi di applicazioni aziendali utili al processo decisionale
  • Uomo vs Macchina: confronto sulla riclassificazione economica a margine di contribuzione

ESERCITAZIONE
Esercitazione operativa con l'utilizzo di algoritmo di machine learning per la rilevazione atomatica di anomalie (anomaly detection) nei processi aziendali


LESSONS LEARNED
  1. Introdurre all'utilizzo del Machine Learning per il Controllo di Gestione
  2. Evidenziare l'efficacia dell'impiego di algoritmi per le decisioni aziendali
  3. Introdurre alla sentiment analysis ed al text mining per l'analisi di bilancio


MACHINE LEARNING - 2° PARTE
  • Modelli di clusterizzazione e di regressione
  • Caso aziendale: ottimizzazione dello stock per le decisioni di acquisti e produzione
  • Caso aziendale: algoritmo di machine learning per la gestione clienti (Churn rate)

ESERCITAZIONE
Caso logistica: configuratore per la produzione


LESSONS LEARNED
  1. Introduzione a sensori commerciali e di direzione aziendale
  2. Comprendere gli Alberi Decisionali
  3. Realizzare KPI e sensori per i diversi processi aziendali

BUSINESS INTELLIGENCE E APPLICAZIONE PRATICA
  • Introduzione alla BI: che cos'è la Business Intelligence: facilità, flessibilità e fruibilità
  • Le difficoltà al reperimento dei dati
  • Le tecniche del controllo di gestione dello studio: emancipati dall'uso smodato di Excel e dal data entry (gestionali)
  • Lo strumento della Business Intelligence per il controllo direzionale: benefici economici e facilitazione nelle decisioni strategiche
  • I 5 modelli di funzionalità della Business Intelligence
  • Scorecard e Dashboard
  • Analisi OLAP
  • Il data mining: imparare a creare percorsi di analisi per la consulenza
  • La Business Intelligence quale strumento di condivisione dei dati e di agevolazione al budgeting
  • Cosa succederà domani? Come il ML ci può aiutare nel "prevedere il futuro" (scenari)
  • Alerting: Gli strumenti di reportistica nello studio professionale e la gestione del dato in tempo reale
  • Ma di Alerting
  • Creazione di indicatori di performance per le aree commerciale, produzioni e acquisti (kpi)

LESSONS LEARNED
  1. Fornire una conoscenza profonda dell'utilizzo dei sistemi di Business Intelligence
  2. Introdurre all'utilizzo diretto di uno strumento operativo per realizzare vere e proprie analytics
  3. Ottimizzare gli strumenti digitali di Budgeting, Reporting e Alerting

ESERCITAZIONE
Esercitazione operativa su uno strumento di Business Intelligence per un'azienda produttiva/commerciale:
  • progettare un sistema di controllo di gestione per l'azienda
  • creare indicatori di performance per le aree commerciale, produzione e acquisti

Per il programma completo scarica la brochure
Crediti e attestati
Attestato e diploma di master
Al termine dell'iniziativa verrà rilasciato il diploma di Master.
Qualora previsto dal Regolamento per la formazione professionale continua di appartenenza dell'iscritto, verrà rilasciato anche un attestato di frequenza per i crediti formativi.