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Agri.Bi. - Ente Bilaterale per l'Agricoltura Veronese

Business Intelligence per l'Agricoltura: come Agri.Bi. crea lavoro stabile con i dati

Business Intelligence per l'Agricoltura: come Agri.Bi. crea lavoro stabile con i dati

Introduzione

Dalla stagionalità agricola a un ecosistema di lavoro stabile: la storia di Agri.Bi. e del suo cruscotto BI

Agri.Bi. - Ente Bilaterale per l'Agricoltura Veronese gestisce il welfare, la sicurezza e l'incontro tra domanda e offerta di lavoro per circa 3.000 aziende agricole nella provincia di Verona. Il problema era strutturale: la forte stagionalità del settore generava discontinuità lavorativa cronica per i dipendenti e costi ricorrenti di selezione e formazione per le aziende.

8 wave ha sviluppato per Agri.Bi. un cruscotto di Business Intelligence su Qlik Sense con un algoritmo di matching che identifica le aziende con picchi di lavoro complementari,  permettendo di garantire ai lavoratori un'occupazione continua durante l'intero arco dell'anno.

● Contesto: un patrimonio di dati su migliaia di lavoratori agricoli rimasto fino ad allora inutilizzato per scopi strategici, accessibile solo tramite estrazioni manuali.

● Sfida: trasformare la stagionalità da problema ciclico irrisolvibile in un'opportunità di stabilità condivisa tra aziende e lavoratori.

● Soluzione: un cruscotto interattivo che abbina automaticamente le aziende con stagionalità complementari, costruito sull'analisi storica del triennio 2022–2024.

Cliente

Agri.Bi. (Ente Bilaterale per l'Agricoltura Veronese), punto di riferimento per welfare e mercato del lavoro agricolo.

Soluzione

Dashboard interattiva di Business Intelligence (Qlik Sense) basata su un modello statistico di matching aziendale.

Servizio Core

Analisi dati avanzata e ottimizzazione della pianificazione occupazionale tramite algoritmi di complementarità stagionale.

Risultati chiave

Identificazione di pattern stagionali nell'84% delle aziende e creazione di un sistema di abbinamento intelligente per la continuità lavorativa.

Impatto sul business

Riduzione dei costi di reclutamento/formazione per le aziende e maggiore stabilità occupazionale per i lavoratori agricoli.

Il contesto

Business Intelligence agricola: da archivio di dati a strumento di analisi strategica

Molte organizzazioni, pur sedendo su veri e propri giacimenti di dati, non dispongono degli strumenti adatti a trasformarli in decisioni strategiche. Il loro patrimonio informativo rimane così confinato a un livello puramente operativo, un archivio da consultare anziché un motore per guidare il futuro. 

Prima del nostro intervento, anche in Agri.Bi. la situazione era analoga. La gestione dei dati si affidava a estrazioni periodiche e manuali dal database operativo, richieste dal personale per compiti amministrativi come la verifica del versamento dei contributi. Un approccio che non permetteva di avere una visione d'insieme né di condurre analisi dei dati agricoli in modo dinamico. I dati, pur essendo numerosi, non erano organizzati in modo realmente fruibile per scopi strategici.

Di fronte a questa esigenza operativa, abbiamo intravisto un'opportunità molto più grande. Invece di limitarci ad automatizzare un processo, abbiamo proposto di rivoluzionarlo: la creazione di una dashboard di Business Intelligence che trasformasse Agri.Bi. da utilizzatore passivo di dati a protagonista attivo dell'analisi del mercato del lavoro agricolo veronese.

Ci siamo interfacciati con gli stakeholder chiave dell'ente: il Direttore, con esigenze di visione strategica; il personale amministrativo, che necessitava di strumenti per aggregare e monitorare dati; e i Responsabili Territoriali (RLST), con bisogni operativi. La criticità che univa tutti era la forte stagionalità del settore agricolo, un fenomeno che genera una gestione complessa del personale per lavoratori e aziende. La nostra proposta ha offerto una soluzione basata sulla Business Intelligence per la gestione HR a questo problema strutturale.

Da queste criticità è nata la sfida ambiziosa che ha dato forma al nostro progetto. 

La sfida

Gestione del lavoro stagionale in agricoltura: trasformare un problema ciclico in un vantaggio condiviso

La gestione della stagionalità agricola è un problema complesso con due facce distinte, una per ogni attore del mercato: 

  • Per il lavoratore: significa discontinuità lavorativa. Periodi ciclici di intensa attività sono seguiti da fasi di inattività, creando un'instabilità economica e professionale cronica. 
  • Per l'azienda: comporta ripetuti processi di selezione. A ogni stagione, le imprese devono investire tempo e risorse preziose per cercare, assumere e formare nuovo personale, con costi di turnover agricolo che si ripetono ogni anno. 

L'ambizione del nostro progetto era trasformare questo doppio svantaggio in un vantaggio condiviso. 

La sfida era ottimizzare la pianificazione del personale agricolo: creare un sistema intelligente per garantire continuità ai lavoratori e, al contempo, fornire alle aziende personale stabile e qualificato, superando tre ostacoli principali.

Abbiamo identificato e affrontato queste barriere in ordine di priorità:

01

La frammentazione del dato.

Il primo ostacolo era trasformare dati grezzi in una risorsa strategica: aggregare, modellare e rendere interrogabili in tempo reale i dati operativi di Agri.Bi., costruendo una base dati strutturata per l'analisi BI.

02

L'identificazione di compatibilità oggettive.

Come definire il match perfetto tra due aziende agricole? La semplice prossimità geografica non bastava. La sfida era definire criteri statistici oggettivi per identificare le aziende con cicli stagionali realmente complementari.

03

L'autonomia dell'utente finale.

La soluzione doveva essere potente ma non complessa. L'ostacolo era fornire al personale non tecnico di Agri.Bi. uno strumento intuitivo per condurre analisi dei dati HR in totale autonomia, senza dipendere da estrazioni manuali.

L'ostacolo più grande non era trovare i dati, ma renderli azionabili. La sfida era di Experience Design per dashboard HR: come trasformare un complesso modello statistico in uno strumento che il personale di Agri.Bi. potesse usare ogni giorno per creare un matching di lavoro stagionale efficace?

Per vincere una sfida così complessa, abbiamo messo in campo un team con competenze integrate. 

Il team

Il team 8 wave: competenze integrate per un progetto di Business Intelligence in agricoltura

I progetti di Business Intelligence di successo nascono dalla sinergia di competenze diverse. La padronanza della tecnologia è fondamentale, ma diventa realmente efficace solo quando si unisce a una profonda comprensione del business e delle esigenze operative del cliente. Per questo progetto, abbiamo combinato expertise tecnica e visione strategica. 

Il nostro gruppo di lavoro era composto da due figure chiave che hanno lavorato in stretta collaborazione:

  • un Data Analyst, responsabile della modellazione statistica, della progettazione dell'algoritmo di matching per la gestione del personale agricolo e del modello di misurazione
  • un Project Manager, che ha orchestrato la relazione con il cliente, assicurando che ogni funzionalità rispondesse a un'esigenza strategica di ottimizzazione HR.

Abbiamo messo in campo un team focalizzato e agile, dove l'expertise nell'analisi dei dati agricoli si è unita a una gestione progettuale attenta a tradurre le complesse esigenze operative di Agri.Bi. in una soluzione di Business Intelligence efficace e realmente utilizzabile.

Con il team definito, il passo successivo è stato immergersi nei dati per far emergere le intuizioni che avrebbero guidato la soluzione. 

Matteo Pavoni

Matteo Pavoni

CIO and Senior BI Consultant

Giovanni Barbesi

Giovanni Barbesi

CMO and Account

Scopri il team completo

L'analisi

Analisi dei dati agricoli: come abbiamo trasformato 3.000 aziende in un modello di Business Intelligence

La base di ogni progetto di Business Intelligence di successo è un'analisi rigorosa dei dati esistenti. Questo processo non serve solo a fotografare la situazione attuale, ma a scoprire i pattern nascosti che permettono di prevedere e ottimizzare il futuro.

Il nostro primo passo è stato uno studio approfondito del database operativo di Agri.Bi., che conteneva i dati relativi a circa 3.000 aziende agricole della provincia di Verona per il triennio 2022–2024. L'analisi ha rivelato che le aziende non si comportavano tutte allo stesso modo, ma rientravano in tre profili distinti di stagionalità agricola:

  • Caso 1 (6%): aziende con andamento occupazionale imprevedibile, senza cicli stagionali definiti.
  • Caso 2 (10%): aziende con stagionalità ripetuta, ma attive per tutti i 12 mesi dell'anno.
  • Caso 3 (84%): aziende con stagionalità ripetuta e picchi di lavoro concentrati solo in alcuni mesi specifici. La base perfetta per la previsione del fabbisogno di personale agricolo.

Questa segmentazione è stata il momento "aha!" del progetto. Il problema non era il caos, ma un ritmo prevedibile che nessuno aveva ancora identificato e gestito con strumenti di Business Intelligence per l'agricoltura. La stragrande maggioranza delle aziende, infatti, seguiva un ciclo prevedibile. 

Ben l'84% delle aziende mostra una stagionalità ripetuta e concentrata solo in alcuni mesi specifici dell'anno. 

Questa scoperta è stata la pietra angolare della nostra soluzione. Ha confermato l'enorme portata del problema e ha validato l'ipotesi che, agendo su questa maggioranza prevedibile di aziende agricole, si potesse generare un impatto sistemico sul mercato del lavoro agricolo locale. Abbiamo quindi modellato le serie storiche dei lavoratori a tempo determinato per mappare i cicli di lavoro di ogni impresa e gettare le basi per il sistema di matching lavoratori.

La soluzione

Il cruscotto di Business Intelligence su Qlik Sense per ottimizzare il lavoro stagionale in agricoltura

Uno strumento di analisi ben progettato non è solo un report, ma un catalizzatore di azioni. Trasforma dati complessi in intuizioni chiare, mettendo nelle mani degli utenti il potere di prendere decisioni migliori e più rapide. È con questa filosofia che abbiamo costruito la soluzione di Business Intelligence per Agri.Bi.

La soluzione non è un software, ma un sistema di performance progettato su misura. Invece di fornire un semplice report, abbiamo progettato un'esperienza utente (UX) strategica che guida attivamente lo staff di Agri.Bi. verso la decisione migliore. Non si tratta di un documento statico, ma di un vero e proprio ambiente di analisi dinamico basato su Qlik Sense per la gestione del personale agricolo, che permette allo staff di esplorare i dati, testare ipotesi e identificare le migliori sinergie tra le aziende del territorio con pochi clic.

Un'Esperienza Utente (UX) focalizzata sull'Azione

L'utente non "consulta dati", ma "esplora opportunità". Può selezionare una qualsiasi delle 3.000 aziende agricole e il sistema mostra istantaneamente il profilo di stagionalità e la classifica dei tre migliori match per la continuità lavorativa.

Algoritmo di Matching Intelligente

Il cuore del sistema. Una volta selezionata un'azienda, l'algoritmo di matching lavoratori agricoli calcola e propone una classifica dei tre migliori abbinamenti con altre imprese, suggerendo le collaborazioni più promettenti per l'ottimizzazione dell'organico territoriale.

Criteri di Valutazione Strategici Il matching non è casuale, ma si basa su tre indici strategici:

  • La distanza geografica, per rendere pratico e sostenibile lo spostamento dei lavoratori stagionali.
  • Il numero minimo di lavoratori a cui si garantisce continuità occupazionale, per quantificare l'impatto della collaborazione.
  • L'indice di stabilità del lavoro (la deviazione standard), per misurare matematicamente quanto le due aziende siano complementari sul piano stagionale.

L'Innovazione della Deviazione Standard

Per misurare la stabilità, abbiamo usato la deviazione standard come indice di complementarità stagionale tra aziende agricole. In parole semplici: un valore basso indica che due aziende, unite, generano una forza lavoro stabile per tutto l'anno. È la matematica al servizio della gestione del lavoro agricolo.

Dalla Progettazione alla Performance Misurabile

La tecnologia Qlik Sense è stato il mezzo, ma l'obiettivo era la performance misurabile: riduzione dei costi di selezione e formazione per le aziende agricole e aumento della stabilità occupazionale per i lavoratori. Grazie a questa soluzione di Business Intelligence per enti bilaterali, il ruolo di Agri.Bi. si è evoluto da gestore di dati a vero e proprio osservatorio del mercato del lavoro agricolo

Grazie a questa soluzione di Business Intelligence, il ruolo di Agri.Bi. come Ente Bilaterale si è evoluto da gestore di una moltitudine di dati a vero e proprio osservatorio del mercato del agricolo locale anche come regista di una informazione diffusa. 

Il sistema è in grado di offrire benefici tangibili: le aziende agricole possono abbattere i costi ricorrenti di selezione, colloquio e formazione del personale, attingendo a un bacino di lavoratori già esperti e affidabili. I lavoratori, d'altro canto, possono ambire a una stabilità occupazionale prima impensabile. L'innovatività e il valore del progetto sono stati tali da meritare di essere presentati durante un evento di risonanza nazionale come Vinitaly 2024, a testimonianza di come i dati possano essere un seme in grado di germogliare e fiorire anche in settori più legati alla terra. 

FAQ

Un cruscotto di Business Intelligence è uno strumento interattivo che trasforma dati grezzi in visualizzazioni chiare e azionabili. Nel caso di Agri.Bi., ha permesso di passare da estrazioni manuali del database a un sistema di analisi dinamico, capace di leggere i cicli di lavoro di 3.000 aziende agricole veronesi e identificare le sinergie occupazionali in tempo reale.
L'algoritmo valuta tre indici per ogni coppia di aziende: la distanza geografica, il numero minimo di lavoratori a cui si garantisce continuità e l'indice di stabilità del lavoro calcolato tramite deviazione standard. Il risultato è una classifica dei tre migliori abbinamenti per ogni azienda selezionata, suggerendo le collaborazioni con stagionalità realmente complementari.
Qlik Sense è una delle piattaforme di Business Intelligence più avanzate per l'analisi associativa dei dati. Permette agli utenti non tecnici di esplorare liberamente i dati, filtrare per qualsiasi variabile e ottenere risposte immediate senza dipendere da report predefiniti. Per il personale amministrativo di Agri.Bi., questo si è tradotto in autonomia operativa completa.
Dipende dalla complessità e dalla qualità dei dati disponibili. Per Agri.Bi. il progetto ha incluso la fase di analisi del database storico del triennio 2022-2024, la modellazione statistica, lo sviluppo del cruscotto e la formazione degli utenti. Il processo parte sempre da un'analisi preliminare gratuita per valutare la maturità dei dati e definire un piano realistico.
No. Il metodo che abbiamo applicato per Agri.Bi., ovvero la trasformazione di un patrimonio di dati esistente in uno strumento di ottimizzazione delle risorse umane, è applicabile a qualsiasi settore con forte variabilità occupazionale: turismo, eventi, logistica, grande distribuzione. La stagionalità è un problema strutturale trasversale.
Le metriche principali sono la riduzione dei costi di selezione e formazione del personale, l'aumento delle ore lavorate garantite ai lavoratori e il tempo risparmiato dal personale amministrativo nelle attività di analisi manuale. Nel caso di Agri.Bi., il valore del progetto è stato riconosciuto a livello nazionale con la presentazione a Vinitaly 2024.

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