Il ruolo del consulente: il trasferimento di conoscenza come fattore abilitante

L’obiettivo della seguente tesi è quello di illustrare le condizioni in cui avviene il trasferimento di conoscenza da consulente a cliente, e come questo sia il fattore abilitante per l’esistenza e l’utilizzo di tale figura professionale da parte delle organizzazioni. Questa tesi nasce dall’esperienza vissuta durante la partecipazione alla XXIV edizione di Junior Consulting, un programma organizzato da CONSEL - ELIS presso Roma, che ha permesso al sottoscritto di prendere parte al progetto di consulenza “Engineering & Construction - Performance Monitoring System” commissionato da Enel Green Power. L’esigenza manifestata dall’azienda era quella di riuscire ad avere una visione chiara e definita della qualità delle attività svolte dalla funzione Engineering & Construction (E&C) e quindi l’obiettivo del progetto si è concretizzato nella definizione di un set di KPI idoneo a rappresentare una misura delle performance della suddetta funzione. Avendo testato, seppure per pochi mesi, l’attività consulenziale, il candidato ha compiuto uno studio teorico che andasse ad analizzare in dettaglio l’attività del consulente, la sua importanza nel mondo economico, il contesto in cui opera e i principali dibattiti accademici di cui è protagonista negli ultimi anni. Nell’elaborato viene analizzato il caso pratico sulla base degli studi della letteratura, con lo scopo di formulare un modello che descriva l’approccio che il consulente dovrebbe avere, durante lo svolgimento delle sue attività, per la realizzazione del trasferimento di conoscenza. Nel primo capitolo è riportato uno studio relativo all’importanza e agli effetti che le società di consulenza hanno avuto nell’ultimo secolo ed in particolare negli ultimi 30 anni. Nel secondo capitolo è descritto il core asset delle società di consulenza, ovvero la conoscenza, e come questa è strutturata e gestita. Nel terzo capitolo sono analizzate le principali teorie sviluppate sulla figura del consulente, sia l’evoluzione storica che le principali posizioni ancora oggi oggetto di dibattito. Nel quarto capitolo l’attenzione è focalizzata sul trasferimento di conoscenza da consulente a cliente e sulle condizioni in cui questo può avvenire. Nel quinto capitolo è presentato il progetto sopracitato, i cui risultati sono riportati negli allegati 1 e 2. Infine, nel sesto capitolo, è presentato un modello di approccio del consulente ottenuto dall’analisi critica del caso pratico sulla base delle evidenze emerse dallo studio della letteratura.

Traffic light policies for low penetration rate of monitoring devices

La gestione del traffico è una delle principali problematiche delle città moderne, e porta alla definizione di nuove sfide per quanto riguarda l’ottimizzazione del flusso veicolare. Il controllo semaforico è uno degli elementi fondamentali per ottimizzare la gestione del traffico. Attualmente la rilevazione del traffico viene effettuata tramite sensori, tra i quali vengono maggiormente utilizzate le spire magnetiche, la cui installazione e gestione implica costi elevati. In questo contesto, il progetto europeo COLOMBO si pone come obiettivo l’ideazione di nuovi sistemi di regolazione semaforica in grado di rilevare il traffico veicolare mediante sensori più economici da installare e mantenere, e capaci, sulla base di tali rilevazioni, di auto organizzarsi, traendo ispirazione dal campo dell’intelligenza artificiale noto come swarm intelligence. Alla base di questa auto organizzazione semaforica di COLOMBO vi sono due diversi livelli di politiche: macroscopico e microscopico. Nel primo caso le politiche macroscopiche, utilizzando il feromone come astrazione dell’attuale livello del traffico, scelgono la politica di gestione in base alla quantità di feromone presente nelle corsie di entrata e di uscita. Per quanto riguarda invece le politiche microscopiche, il loro compito è quello di deci- dere la durata dei periodi di rosso o verde modificando una sequenza di fasi, chiamata in COLOMBO catena. Le catene possono essere scelte dal sistema in base al valore corrente della soglia di desiderabilità e ad ogni catena corrisponde una soglia di desiderabilità. Lo scopo di questo elaborato è quello di suggerire metodi alternativi all’attuale conteggio di questa soglia di desiderabilità in scenari di bassa presenza di dispositivi per la rilevazione dei veicoli. Ogni algoritmo complesso ha bisogno di essere ottimizzato per migliorarne le performance. Anche in questo caso, gli algoritmi proposti hanno subito un processo di parameter tuning per ottimizzarne le prestazioni in scenari di bassa presenza di dispositivi per la rilevazione dei veicoli. Sulla base del lavoro di parameter tuning, infine, sono state eseguite delle simulazioni per valutare quale degli approcci suggeriti sia il migliore.

Performance studies of CMS workflows using Big Data technologies

Al Large Hadron Collider (LHC) ogni anno di acquisizione dati vengono raccolti più di 30 petabyte di dati dalle collisioni. Per processare questi dati è necessario produrre un grande volume di eventi simulati attraverso tecniche Monte Carlo. Inoltre l'analisi fisica richiede accesso giornaliero a formati di dati derivati per centinaia di utenti. La Worldwide LHC Computing GRID (WLCG) è una collaborazione interazionale di scienziati e centri di calcolo che ha affrontato le sfide tecnologiche di LHC, rendendone possibile il programma scientifico. Con il prosieguo dell'acquisizione dati e la recente approvazione di progetti ambiziosi come l'High-Luminosity LHC, si raggiungerà presto il limite delle attuali capacità di calcolo. Una delle chiavi per superare queste sfide nel prossimo decennio, anche alla luce delle ristrettezze economiche dalle varie funding agency nazionali, consiste nell'ottimizzare efficientemente l'uso delle risorse di calcolo a disposizione. Il lavoro mira a sviluppare e valutare strumenti per migliorare la comprensione di come vengono monitorati i dati sia di produzione che di analisi in CMS. Per questa ragione il lavoro è comprensivo di due parti. La prima, per quanto riguarda l'analisi distribuita, consiste nello sviluppo di uno strumento che consenta di analizzare velocemente i log file derivanti dalle sottomissioni di job terminati per consentire all'utente, alla sottomissione successiva, di sfruttare meglio le risorse di calcolo. La seconda parte, che riguarda il monitoring di jobs sia di produzione che di analisi, sfrutta tecnologie nel campo dei Big Data per un servizio di monitoring più efficiente e flessibile. Un aspetto degno di nota di tali miglioramenti è la possibilità di evitare un'elevato livello di aggregazione dei dati già in uno stadio iniziale, nonché di raccogliere dati di monitoring con una granularità elevata che tuttavia consenta riprocessamento successivo e aggregazione “on-demand”.