Cos'è tutto questo?
CC: Persone che analizzano i dati su una tavoletta digitale di AlphaT
Il pensiero computazionale viene spesso scambiato per un insieme di competenze che un esperto di informatica dovrebbe padroneggiare per sviluppare soluzioni tramite codice informatico. Sebbene ciò sia vero, questo insieme di competenze non deve necessariamente essere limitato a loro.
L’integrazione del pensiero computazionale nella scienza, nelle arti, nelle imprese ecc. offre vaste possibilità e capacità di risoluzione dei problemi in modo che quelli più nuovi e più complessi possano essere affrontati con facilità. Il posto di lavoro moderno è incentrato sulla risoluzione dei problemi. È l’aspetto alla base di ogni azienda che, in ultima analisi, ne definisce il successo o il fallimento.
Come posso saperne di più?
Prima di iniziare, ti consigliamo di familiarizzare con il “Pensiero computazionale: che cos’è? Come si usa?”. Se conosci i 4 principi del pensiero computazionale, allora iniziamo a risolvere le sfide identificate nel caso di studio "Sfide aziendali".
Leggi il caso di studio.
1. Il primo passo è la “Scomposizione”, ovvero il processo di scomposizione di problemi complessi in parti più piccole e gestibili. Utilizzando "Elenco spese" nella sezione delle risorse, crea un foglio di calcolo con colonne per ogni mese e righe per ciascuna categoria di spesa e includi una riga per le spese mensili totali e i costi medi per categoria. Ora, esamina le spese degli ultimi sei mesi e identifica le tre aree principali in cui l’azienda spende più denaro.
2. Il secondo passo è il “Riconoscimento del modello”. A quanto pare, si tratta solo di riconoscere i modelli. A questo scopo desideriamo che tu esamini l'andamento della spesa nel tempo. Ci sono picchi ricorrenti in determinate categorie? Per scoprirlo, utilizza un grafico a linee per visualizzare le tendenze di spesa nelle principali aree di spesa identificate: puoi utilizzare Microsoft Excel, fogli Google o creatori di grafici online.
3. Il terzo passo è l’“Astrazione”, chiamata anche “Generalizzazione dei modelli”, che ci consente di identificare i modelli o i dettagli che contano e che sono rilevanti per risolvere il problema e di essere in grado di ignorare i dettagli che non contano. Torna al grafico e al foglio e determina quali spese sono essenziali per le operazioni e quali potrebbero essere potenzialmente ridotte senza danneggiare l'azienda.
4. L’ultimo passo è “Algoritmo”, ovvero essere in grado di utilizzare ciò che è stato appreso per progettare una soluzione o passaggi che raggiungano ogni volta il risultato desiderato. Creerai un algoritmo per la riduzione delle spese sviluppando un piano dettagliato per ridurre le spese. Ciò potrebbe comportare la rinegoziazione dei contratti con i fornitori, la ricerca di canali di marketing più convenienti o l’ottimizzazione dell’utilizzo dell’energia: elaborare una proposta di piano d’azione, delineando ogni passo che l’azienda dovrebbe intraprendere per ridurre i costi nelle aree identificate. Questo piano può comportare le seguenti sezioni:
5. Introduzione: una breve sezione contenente informazioni di base sull'analisi.
a) Strategie per la riduzione della spesa nelle aree individuate.
b) Conclusione: sintesi delle strategie proposte e dei risultati attesi.
c) Cronologia di implementazione: una tabella per pianificare quando verrà intrapresa ogni fase dell'azione.
Cosa hai imparato?
- Completata una revisione completa del caso di studio dell'azienda Closets & Blinds.
- Ho utilizzato le fasi di scomposizione, riconoscimento di pattern, astrazione e progettazione di algoritmi per affrontare le sfide finanziarie aziendali.
- Dati finanziari analizzati per creare un "pannello di controllo" informativo per il monitoraggio delle spese e la visualizzazione delle tendenze.
- Creato un piano d'azione per la riduzione dei costi e l'ottimizzazione del business.
- Spiegare il concetto e l'applicazione del pensiero computazionale nella risoluzione dei problemi aziendali.
- Comprendere il significato delle fasi del pensiero computazionale nella scomposizione di problemi complessi e nel prendere decisioni strategiche.
- Utilizzare il pensiero computazionale per identificare le aree chiave per un problema aziendale, in particolare la riduzione dei costi e l'ottimizzazione dei processi.
- Creare algoritmi o piani d'azione per ridurre metodicamente le spese e aumentare l'efficienza operativa.
- Coltivare una mentalità analitica che sfrutta approcci strutturati di risoluzione dei problemi.
- Promuovere una cultura del processo decisionale e della collaborazione incentrati sui dati per promuovere l'ottimizzazione e la sostenibilità dell'impresa..
Conclusione
In questo modulo completo incentrato sull'applicazione del pensiero computazionale per affrontare le "sfide aziendali", hai iniziato un viaggio strategico, utilizzando i quattro pilastri del pensiero computazionale (scomposizione, riconoscimento di modelli, astrazione e progettazione di algoritmi) per analizzare e affrontare questioni aziendali complesse. Suddividendo metodicamente dati finanziari complessi in componenti gestibili, riconoscendo modelli di spesa, estraendo informazioni utili e creando un piano dettagliato per la riduzione dei costi, devi aver acquisito competenze inestimabili. Questo processo ha evidenziato l’importanza di un approccio strutturato alla risoluzione dei problemi aziendali, garantendo che le decisioni non siano solo reattive, ma proattive e informate da una profonda comprensione delle questioni sottostanti.
Per sviluppare ulteriormente queste competenze, puoi approfondire la tua comprensione del pensiero computazionale e applicare gli stessi passaggi ai problemi aziendali in aziende reali sui casi di studio aziendali.
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