Cicli decisionali

1) Cos'è il ciclo decisionale

• Domanda: Dati, Analisi/Insight, Soluzione, Azione, Misura dell'effetto «Apprendimento»

• OODA - La velocità del loop è più importante dell'idealità del passo.
• PDCA (Plan-Do-Check-Act) - Controllo qualità e miglioramento continuo.
• DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom) è un grado di astrazione dai fatti alle regole.

Obiettivo: ridurre il tempo da un evento all'altro e migliorare la qualità delle soluzioni a costi controllati (cost-to-definition).

2) Ruoli, diritti e responsabilità

Proprietario della soluzione - È responsabile della scelta dell'alternativa e del rischio.
Analista/Scienziato dei dati: formula un'ipotesi, sceglie un metodo, calcola l'effetto.
Proprietario delle metriche: definizioni KPI fissate, soglie di destinazione, guardrail.
Operazioni/Ingegneria: fornisce dati, strumenti, SLO, automazione.
Compatibilità/Rischio - Parametri di rischio accettabile, privacy e conformità.

Pratiche: RACI/RAPID, matrice di escalation, diritti di modifica delle soglie/regole.

3) Tipologia di soluzioni e tracciati

Sala operatoria (minuti/ore): incidenti, alert, limiti, antifrode.
Tattiche (giorni/settimane): campagne, price, allocazione dei bilanci, esperimenti UX.
Strategico (trimestre/anno) - portafoglio di prodotti, mercati, principi architettonici.

Per ciascun tipo, definire il ritmo (cadence), le soluzioni SLA, i canali di ingrandimento, il formato di report.

4) Ciclo di riferimento (scheletro del processo)

1. Domanda e ipotesi: formulare il problema, metriche mirate (primary/guardrail), MDE.
2. Dati e contesto - fonti, freschezza, qualità, definizioni semantiche.
3. Analisi/simulazione - metodi stat/ML, script, sensibilità, rischi.
4. Soluzione: criteri di scelta, limiti di rischio, negoziazione.
5. Azione/implementazione - flag Fiech, istruzioni, responsabilità, tempi.
6. Misura dell'effetto - Progettazione esperimento/osservazione, intervalli di fiducia.
7. Retrospettiva - lezioni, aggiornamento standard/soglie, documentazione.

Artefatti: modello one-pager, scheda di soluzione, runbook di ripristino, registro dei presupposti.

5) Metriche ciclo (Decection KPIS)

Tempo dal rilevamento dell'evento all'azione selezionata.
Time-to-Insight - Dalla query all'insight corretto.
Time-to-Action - Dall'insite all'esecuzione (comprese le negoziazioni).
Win-Rate soluzioni è la percentuale di soluzioni che hanno avuto un effetto positivo statisticamente significativo.
Effect Size/Uplift: valore dell'influenza su primary KPI (e intervallo di fiducia).
Cost-to-Decection: denaro/orologio per la preparazione e l'esecuzione della soluzione.
Coverage: percentuale di processi chiusi con cicli formalizzati (owner, SLO, runbook).

Si consiglia di immettere Decection Scorecard sul prodotto/processo.

6) Architettura di dati e strumenti per ciclo

Raccolta/spedizione: streaming (Kafka/PubSub), CDC, ELT; contratti di schema, test di freschezza.
Deposito/vetrina: Lake + DWH/OLAP; HTAP per necessità unità/roll-ups.
Livelli semantici: singole formule KPI, versioni, proprietari, RLS/CLS.
Spedizione Insight: dashboard adattivi, alert con priorità, raccomandazioni/NBA.
Esperimenti: flag fiech, orchestrazione A/B, registro esperimenti, calcolatori MDE.
Automazione: regole/regole (rule engine), orchestratori di azione, API per i sistemi.
Osservabilità: fogli, metriche, tracciabili Controllo delle soluzioni e dell'esportazione.

7) Progettazione delle soluzioni e gestione dei rischi

Garrails: metriche di sicurezza (ad esempio, contenimento, tolleranza, reclami).
Politica delle soglie: chi cambia le soglie, come si valuta, come si ritira.
Affidabilità dei dati: test di qualità, lineage, spiegabilità dei modelli (SHAP).
Etica e privacy: occultamento PII, RLS/CLS, DSAR, localizzazione dello storage.

8) Esperimenti e causalità

Randomizzazione/strazione, power-analisi, CUPED/permutazioni, regolazione di più controlli.
Quasi-esperimenti (DiD, controllo sintetico) quando RCT è impossibile.
Archiviazione di ipotesi, metriche e criteri di successo nel repository.

9) Velocità vs qualità: compromessi

Fast path - Azioni pre-concordate sul runbook (auto-appro) a basso rischio.
Safe path: controllo completo e A/B (alto rischio/costo dell'errore).
Dual track: soluzioni di prova rapide con un set di prove parallelo.

10) Automazione dei tracciati (Decection Automation)

Rule → ML → RL: da soglie e euristica a modelli e banditi contestuali.
Human-in-the-Loop: gli operatori confermano/regolano le offerte del sistema.
Explorer & Override: spiegazione delle ragioni della soluzione, possibilità di ridefinire temporaneamente.
Versioning/Ripristini: numero di versione regole/modello, criterio rollback.

11) Pattern visivi e UX

Il nastro prioritario sono gli alert e le soluzioni per la riduzione dei costi di ritardo.
Schede della soluzione: il problema è l'alternativa, l'effetto previsto è il rischio che il proprietario della deadline abbia.
Drill-through: da KPI a eventi/valigette principali per la verifica delle ipotesi.
Zero-click insight - brevi conclusioni e azioni pronte direttamente nella scheda.

12) Catalogo delle soluzioni e memoria aziendale

Repository: modelli, valigette passate, effetti, anti-pattern.
Ricerca e tag per metriche, domini, rischi, proprietari.
Riutilizzo: «ricette» per situazioni ricorrenti (incidenti, stagionalità).

13) Antipattern

Soluzioni di correlazione senza esperimenti o metodi causali.
Metriche camaleone: diverse formule KPI in diversi report.
Alert storm: nessuna priorità, deduplicazione, snoose e runbook.
«Irresponsabilità collettiva», latitanza prolungata.
Feedback-loop rotto: l'effetto non è misurato. L'organizzazione non impara.
Complesse richieste live per OLTP: degrado dei sistemi produttivi.

14) Road map di implementazione

1. Discovery: mappe delle soluzioni (JTBD), KPI critici, rischi/limitazioni assegnare owners.
2. Ciclo MVP: 2-3 valigette prioritarie; Modello di tessera della soluzione alert di base; Infrastruttura A/B.
3. Scale: livello semantico KPI, libreria di ricette, priorità degli alert, Decection Scorecard.
4. Automation: regole/modelli per fast path, human-in-the-loop, controllo, ripristino.
5. Ottimization: budget-guardia (cost-to-decection), banditi/RL, formazione del personale, regolare retromarcia.

15) Foglio di assegno prima del lancio

• I proprietari di soluzioni e matrice di escalation sono registrati.
• Definite le metriche primary/guardrail, le soglie di destinazione e MDE.
• Il livello semantico e i test di qualità dei dati sono inclusi in CI.
• Gli alert sono stati configurati con priorità, deduplicazione e snoose.
• Ci sono bandiere fiffe e un ritorno sicuro; Registro delle decisioni e delle azioni.
• Sono descritti i criteri di privacy (RLS/CLS, PI mask) e il controllo è abilitato.
• Esperimenti e quasi-esperimenti sono documentati; ci sono calcolatrici power.
• I Scorecard e i rituali sono in calendario.

16) Livelli di maturità (maturity)

L1 Adic-hoc - Le soluzioni sono puntuali, le metriche sono eterogenee e gli effetti non vengono misurati.
L2 Processed: modelli e proprietari, ma scarsa automazione.
L3 Insight prodotto: livello semantico, A/B predefinito, catalogo di soluzioni.
L4 Tracciati automatizzati: fast path con regole/ML, human-in-the-loop.
L5 Sistema di apprendimento automatico: RL/banditi, budget-guardia, controllo completo ed esplainability.

17) Esempi di modelli di soluzioni (pezzi in lavorazione veloci)

«Anomalia KPI X «: se il delta> T e le garrail sono normali, attivare la modalità Y per Z ore; Altrimenti l'escalation.
«Ridistribuzione del budget»: confrontare i canali RE una volta alla settimana; Se RE _ A/REI _ B> R è necessario spostare Q%.
«Charn Risk»: a p (churn)> P e margine> M → Offer S; logica uplift.
«Incidente SLO»: a p95> S e il motivo per cui c'è lo stretto N è in grado di avviare il piano di ripristino/bypass.

I cicli decisionali efficaci non sono un report o una riunione, ma un circuito ingegneristico che unisce dati, persone, strumenti e regole in un sistema ripetuto. Ridurre la latitanza, aumentare la percentuale di effetti confermati, automatizzare «fast path» sicuri, imparare su ogni ciclo e aumentare l'intelligenza aziendale in modo prevedibile e gestibile.