Lo scorso mercoledì 22 febbraio si è tenuto su LinkedIn Live e Zoom l’Evento “Prime Assumption Rules” promosso da Finance Atena. A condurre l’incontro sono stati Leandro Nadir Baroncini, Founder & Creative Director di Emotions for Business, nelle vesti di intervistatore, e Paolo Zammitti, Head of Finance Atena, il quale ha illustrato ai nostri spettatori il tema delle Prime Assumption Rules, di cosa sono, di quanto siano rilevanti ai fini dell’attendibilità del modello predittivo e del perché nessuno ne parla mai.
 

Saper gestire una mole enorme di dati non è fondamentale solo per chi gestisce Big Data ma anche e soprattutto per chi analizza un soggetto economico, poiché ciascuna Azienda, Progetto, Asset o Patrimonio che sia, è un sistema complesso che occorre prevedere come merita. Infatti, ogni qualvolta una Company o un Business, indipendentemente dal settore in cui opera, effettua un'Analisi Predittiva, Economico-Finanziaria, del proprio Modello di Business e/o dei propri investimenti, per la riuscita della stessa deve tener conto di una serie di principi e regole fondamentali, da un punto di vista di Attendibilità e Correttezza. Questi principi sono definiti da Finance Atena proprio come Prime Assumption Rules, ovvero le basi logiche da cui partire quando si ha un database di dati e variabili su cui attuare un'analisi di tale tipologia. Vero punto di partenza è, però, riuscire a definire un'architettura di collegamento tra le variabili e i dati del database su quali effettuare l'analisi.

Quali sono, quindi, le regole che definiscono ciascuna Assumption? Le principali da considerare sono: Tipo di Assumption, Tempo dell’Assumption, Fonte dell’Assumption, Oggetto dell’Assumption, Livello delle Assumption, Priorità delle Assumption, Volatilità/Rischio delle Assumption, Incidenza delle Assumption e Incidenza delle Assumption sulle Business Unit. Quest’ultima è una categoria in più che può essere gestita esclusivamente da Finance Atena.

1. Tipo di Assumption: si intende definire l’unità di misura e la natura dell’Assumption stessa, le quali possono variare in base alla casistica di riferimento.
2. Tempo di Assumption: le Assumption possono essere distinte in 4 principali categorie in funzione del tempo, ossia costanti, variabili su anno, mese e/o giorno.
3. Fonte di Assumption: avere chiara l’origine da cui provengono le stesse Assumption oggetto di analisi, in quanto questo permette di valutare l’Attendibilità dei dati trattati.
4. Oggetto di Assumption: si fa riferimento a specifiche voci (di costo, di investimento, di ricavo, etc.) e alle loro caratteristiche su cui possono incidere le Assumption.
5. Livello di Assumption: trattasi di livelli di analisi, nei quali il 1° riporta le Assumption Primarie da cui ha inizio l’analisi e i successivi riporteranno le Assumption ricavate/correlate.
6. Priorità di Assumption: principio per stabilire la rilevanza delle Assumption di 1° livello, così da individuarne, innanzitutto, le più importanti.
7. Volatilità/Rischio di Assumption: si parla dei movimenti delle Assumption in relazione a possibili situazioni alternative.
8. Incidenza di Assumption: considerare l’incidenza delle singole Assumption di 1° livello su quelle dei livelli successivi, nonché su risultati e indicatori, per evidenziare gli impatti a catena presenti nel Business indagato.
9. Incidenza di Assumption su Business Unit: considerare l’incidenza delle singole Assumption di 1° livello su quelle dei livelli successivi, nonché sulle diverse voci che caratterizzano le N Business Unit presenti nel Business indagato.

Per approfondire la tematica delle Prime Assumption Rules recupera l’intero Webinar e per scoprire come Finance Atena gestisce tutto questo, segui il Workshop Live “Casi Reali di Assumption - Piano Industriale Integrato” in programma giovedì 23 marzo ore 17:00 su LinkedIn Live e Zoom.