Data Analytics

L’essenziale in breve

Il progetto Data Analytics crea una piattaforma informativa a livello di AFD, in cui diverse raccolte di dati vengono riunite e rese disponibili per ottenere una visione globale (a 360 gradi). Ciò consente di intervenire in maniera proattiva e supportare quindi lo sviluppo dell’AFD verso un’organizzazione basata sui dati.

Stato attuale e prospettive

Il progetto Data Analytics si trova in fase di realizzazione. L’obiettivo principale è lo sviluppo di una piattaforma di analisi dei dati con una raccolta centralizzata dei dati provenienti dai molti sistemi di origine esistenti nonché l’attuazione di diversi casi d’applicazione, come l’analisi integrale dei rischi. A inizio 2020 verrà introdotta una piattaforma di reporting e informazione che integra i sistemi esistenti, come data warehouse o SAP Business Objects. Da metà 2020 inizierà lo sviluppo degli Advanced Analytics.

Quali sistemi in grado di apprendere, gli Advanced Analytics, vanno oltre la valutazione di serie temporali e statiche di dati storici. Le relazioni non devono essere comprese solo a posteriori, piuttosto devono essere riconoscibili in maniera proattiva (sotto forma di modelli) anche in caso di grandi quantità di dati con strutture complesse. Grazie ad algoritmi computerizzati adeguati verranno creati modelli basati su dati ed effettuate previsioni più efficienti.

Secondo la pianificazione, la conclusione del progetto è prevista per la fine del 2021 e consente di porre le basi necessarie per l’ulteriore sviluppo del Data Analytics nell’AFD.

Obiettivo e scopo

L’AFD deve diventare un’organizzazione basata sui dati: il progetto Data Analytics pone le basi per l’attuazione di questa visione. Il motto è: «preparazione e analisi computerizzate anziché lavoro manuale». Questo rende l’elaborazione dei dati più efficiente e meno soggetta a errori. Strumenti flessibili e supporto di intelligenza artificiale aiutano a identificare i modelli rilevanti. I feedback consentono di migliorare continuamente regole e modelli.

L’attenzione è posta sui seguenti casi d’applicazione (business use cases): profili aziendali, analisi dei rischi e contrabbando di merci. Nel caso dei profili aziendali, si tratta di consolidare le informazioni aziendali provenienti da diversi sistemi di origine ed effettuare una valutazione aziendale. Nel caso dell’analisi dei rischi, le valutazioni dei rischi, che oggi sono gestite in modo decentralizzato e indipendente l’una dall’altra, devono essere riunite in una visione globale (a 360 gradi) di persone, aziende e veicoli, e portare a decisioni e interventi mirati. Per quanto riguarda il contrabbando di merci sia professionale che privato, è necessario migliorare la base di valutazione sulla base di varie fonti di dati esistenti.  

Domande e risposte (FAQ)

https://www.ezv.admin.ch/content/ezv/it/home/themen/projekte/dazit/aktueller-stand-der-arbeiten/data-analytics.html