Risk Analysis: Definizione e Vantaggi per l’Azienda
La Risk Analysis è una funzione essenziale del business. Attuare i processi che consentano di individuare i potenziali rischi per l’attività d’impresa e mettere in opera misure che ne mitighino o azzerino l’impatto è il primo passo per garantire la buona salute dell’azienda.
L’errore sta piuttosto nel pensare che si tratti di un compito semplice:
intercettare le insidie e saperle annientare richiede infatti la conoscenza e l’uso di strumenti avanzati, che è necessario saper non solo utilizzare, ma anche interpretare.
Per realizzare una Risk Analysis efficace è necessario accedere alle giuste informazioni nel giusto momento, per poi saperle utilizzare nel giusto modo allo scopo di ridurre i rischi d’impresa.
Ma qual è lo strumento dal quale non si può prescindere per raggiungere questo traguardo? Se vogliamo individuarne uno, certamente si tratta degli Advanced Analytics. Solo grazie ad essi, infatti, le aziende possono sfruttare appieno le opportunità che si nascondono dietro a quel grande patrimonio aziendale rappresentato dai Big Data.
Il valore aggiunto degli Advanced Analytics nella Risk Analysis
Ma perché gli Advanced Analytics sono tanto importanti per la Risk Analysis? Per un motivo molto semplice: perché consentono di comprendere i dati in possesso dell’azienda e di produrre previsioni utili allo sviluppo del business, anche alla luce dei rischi che questo corre.
La Data Analysis, infatti, è il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati stessi con il fine di trarre informazioni che suggeriscano e supportino le decisioni strategiche aziendali.
Grazie agli Advanced Analytics, ovvero a tecnologie sofisticate e software dedicati, l’impresa può svolgere compiti un tempo impensabili:
- analizzare dati storici per delineare scenari e formulare previsioni;
- raccogliere e studiare le informazioni in tempo reale;
- predire comportamenti e trend futuri.
Un valore aggiunto essenziale per una sana attività d’impresa.
Quel che gli Advanced Analytics offrono al business non sono solo visioni e report prospettici, ma anche vere e proprie simulazioni della realtà, capaci di immaginare ipotesi e conseguenze. Anche in un contesto di potenziale rischio o nel pieno di un processo di Risk Analysis, i software di Advanced Analytics sono quindi lo strumento più adeguato a guidare le scelte strategiche del management.
L’analisi dei dati per gestire efficienza e rischi operativi
Secondo un’indagine di Forrester, quello dell’efficienza e dei rischi operativi è uno dei principali casi di utilizzo della Big Data Analysis nelle imprese. Gran parte degli esempi di Big Data Analytics realizzati o pianificati riguarda proprio la riduzione del rischio nelle analisi finanziarie.
Grazie alla disponibilità di un Analytical Dashboard, infatti, l’azienda può avere una visione d’insieme dei principali trend, rischi e vulnerabilità, mentre appositi filtri e analisi drill down consentono di identificare rapidamente potenziali problemi. Inoltre, la disponibilità di KRI multidimensionali fornisce preziose informazioni sull’andamento dei principali indicatori monitorati, consentendo l’adozione di azioni preventive per minimizzare situazioni potenzialmente sfavorevoli.
Le imprese, in particolare quelle del settore bancario, assicurativo e finanziario, hanno necessità di analizzare scenari di business sempre più complessi, di contare su tempi di risposta sempre più ridotti e di potersi affidare ad analisi accurate e approfondite. I tradizionali sistemi verticali non reggono più il peso di tali esigenze e hanno difficoltà a formulare un quadro complessivo di rischi e rendimenti. Ecco perché nella Risk Analysis si fa sempre più strada l’utilizzo di tecnologie basate sui Data Analytics, che permettono di valutare e gestire in modo integrato e ottimale le diverse tipologie di rischio.
Le migliori soluzioni tecnologiche forniscono architetture capaci di soddisfare le imposizioni di compliance normativa, evitare le sanzioni e salvaguardare i profitti. Non solo. Grazie agli Analytics, queste soluzioni sono in grado anche di valutare i singoli rischi (dal Liquidity Risk al rischio di mercato e di controparte) secondo le nuove indicazioni normative e le best practice più evolute. Allo stesso tempo, sfruttano gli strumenti della Data Quality e Data Governance per garantire un’efficiente e corretta analisi dei parametri che segnalano eventuali variabili di rischio.
