Modello Dati

INTRODUZIONE
MODELLI DATI
Business Intelligence
OBIETTIVI BCS
home page
Cos’è la BI
A chi è rivolta la BI
Definizioni
Applicazioni
Introduzione
Business Intelligence
Vantaggi
Tipologie di software
Glossario
Modelli e consulenza
Approfondimenti
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Cos’è la BI ?
Una parte importante del patrimonio di
conoscenza di un’azienda è contenuto in
forma strutturata nelle basi dati delle
applicazioni gestionali
Cos’è la BI
Tuttavia, la tradizionale struttura dati
di un modello relazionale è
ottimizzata per l’esecuzione di
transazioni (cioè gestione di
documenti operativi), ma non è
adatta ad operazioni di analisi ed
interpretazione e nemmeno ad
accessi da parte di utenti non esperti.
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Cos’è la BI ?
Cos’è la BI
Per supplire a tale carenza e consentire alle
aziende di sfruttare il proprio patrimonio di
informazioni in vista di decisioni tattiche e
strategiche, sono stati messi a punto
numerosi strumenti di caratteristiche sempre
più articolate, che vengono globalmente
indirizzati come Data Warehousing e/o
Business Intelligence.
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Cos’è la BI ?
L’esigenza attuale non è più trovare
informazioni, ma trovare quelle giuste nel
più breve tempo possibile.
Questo è un primo aspetto del nuovo
rapporto con il sapere.
Cos’è la BI
Un altro aspetto è costituito dalle nuove
tecniche, specialmente digitali e
informatiche, che ci supportano
quotidianamente nei nostri processi
decisionali, che trasformano ed estendono
le nostre capacità di apprendere.
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A chi è rivolta la BI ?
A chi è rivolta la BI
La business intelligence è rivolta
principalmente a:
- Top management
- Capi area
- Vari interlocutori che fanno reporting
- Aziende esterne
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Definizioni
L’espressione Data Warehousing pone
l’accento sulla ristrutturazione dei dati per
servizi di analisi e simulazione.
Definizioni
L’espressione Business Intelligence
comprende tutti gli strumenti orientati
all’interrogazione e all’analisi di dati
strutturati e/o ristrutturati.
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Definizioni
Tali strumenti si dividono in due gruppi e
svariati sottogruppi:
Definizioni
Opzione Build
Query & Report Generators
(Q&R)
Decision Support systems (DSS)
Executive Information Systems
(EIS)
Data Mining
Opzione Buy
Applicazioni analitiche per
area amministrativa e
finanziaria
area CRM
area operativa
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Definizioni
Definizioni
Il Data Warehouse è un insieme di dati e
strumenti software aventi lo scopo di prelevare i
dati dai sistemi gestionali di un'azienda o da
fonti esterne e di utilizzarli per effettuare vari tipi
di interrogazioni a carattere generalmente
statistico/analitico. Per rendere facili e veloci le
interrogazioni di grandi volumi di dati, questi
ultimi devono prima essere organizzati in
maniera differente dai normali database
operazionali (OLTP).
Per questo sono state concepite strutture di dati
alternative a quelle dei database operazionali;
mentre questi si basano sui concetti e sulle
regole relazionali (Entity-Relationship), i Data
Warehouse sono generalmente basati sul
modello detto dimensionale o Star Schema,
ottimizzato per rispondere velocemente a
interrogazioni di vario tipo.
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Definizioni
OLAP (On Line Analytical Processing)
Con il termine OLAP si intende la possibilità
di effettuare analisi dei dati su strutture
multidimensionali in maniera rapida,
flessibile ed efficiente, attraverso i servizi
forniti da motori di database specifici.
Definizioni
Le analisi multidimensionali (in Inglese "Slice
& Dice") consistono nel "navigare" i dati
lasciando all'utente la facoltà di scegliere
interattivamente le informazioni da
visualizzare ed i filtri da applicare.
La tecnologia OLAP quindi consente
all'utente di realizzare da solo le sue analisi,
senza la necessità di ricorrere all'aiuto di
personale tecnico.
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Definizioni
Knowledge Management
Con questo termine si intende la capacità di
gestire la competenza globale di un organismo
(azienda, ente) intesa come somma delle
competenze dei singoli, permettendone uno
sfruttamento razionale. La conoscenza
aziendale trae origine in genere da tre diverse
fonti:
Definizioni
- I dati che risiedono nei documenti, nei
database operativi e nei Data Warehouse
- La conoscenza delle persone che lavorano in
azienda
- Le fonti esterne (Internet o basi dati di terze
parti)
Il K.M. integra queste fonti diverse e le incanala
verso una struttura funzionale alle esigenze
specifiche dell'azienda in cui viene realizzato.
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Esempi di applicazioni
Applicazioni
In generale un Data Warehouse / BI serve ad
accrescere la conoscenza di certi fenomeni,
che possono riguardare diverse aree aziendali
come le vendite per un'azienda manifatturiera
o le polizze per un'assicurazione.
Per un corretto approccio metodologico, è
opportuno come prima cosa definire le
grandezze che misurano questi fenomeni:
queste grandezze si chiamano KPI (Key
Performance Indicator). Un esempio di KPI è la
differenza nelle vendite dello stesso prodotto in
un certo mese rispetto allo stesso mese
dell'anno precedente.
Quelli che seguono sono alcuni possibili esempi
di applicazioni della tecnologia dei Data
Warehouse:
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Esempi di applicazioni
Analisi delle vendite
Analizzare le vendite del passato per capire
i fattori di successo e di insuccesso.
Applicazioni
Individuare i trend per prodotto, zona,
stagione, negozio.
Analizzare i risultati delle promozioni
Customer Relationships Management (CRM)
Analizzare la redditività dei clienti per età,
zona, fascia di reddito
Comprendere le preferenze degli utenti per
inviare promozioni mirate
Individuare i clienti che non acquistano più
e capire come riconquistarli
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Esempi di applicazioni
Analisi finanziaria, Controllo di gestione
Confrontare budget e risultati operativi
Prevedere i flussi di cassa sulla base dei dati
passati
Applicazioni
Ordini, fatture e consegne
Andamento degli ordini e del fatturato,
sconti
Spedizioni e consegne: puntualità,
distribuzione nel tempo e nello spazio,
modalità, costi
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Esempi di applicazioni
Risorse Umane (HR)
Struttura organizzativa dell'azienda,
mansioni e tipologie contrattuali
Applicazioni
Caratteristiche dei collaboratori (dati
personali, curriculum, formazione e
specializzazioni maturate, attitudini e
competenze, mansione, ruolo, categoria)
Giornate e ore lavorate, assenze, infortuni
Costi del personale suddivisi per divisione,
livello, mansione, centro di costo
Retribuzioni, benefit, rimborsi spese
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Vantaggi
Riduzione dei costi operativi e integrazione
dei processi aziendali.
Accorpando gli elementi interni ed esterni
dell'infrastruttura aziendale in un ambiente
unico di analisi multidimensionale.
Vantaggi
Avremo informazioni che riflettono in modo
accurato le attività, con le quali è possibile
rispondere in maniera più omogenea ai
mutamenti nelle condizioni di business e
ridurre i tempi necessari per la raccolta
delle informazioni rilevanti
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Vantaggi
Incremento della redditività.
Vantaggi
I sistemi integrati che coprono l'intera
struttura aziendale consentono di ottenere
informazioni capillari sui propri clienti, utili
per identificare i più redditizi e definire
nuove modalità per soddisfarne al meglio le
esigenze
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Vantaggi
Più agilità nell'attività aziendale.
Una soluzione di Business Intelligence
consente di
rispondere tempestivamente alle nuove
opportunità e ai cambiamenti della
domanda, passare più
Vantaggi
rapidamente dalla fase di pianificazione a
quella di implementazione e trasformare i
sistemi
esistenti arricchendoli con nuove
funzionalità, in modo da aumentare il valore
degli investimenti
effettuati.
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Tipologie di software
Extract, transform, load (ETL) tool per
l'estrazione, trasformazione e caricamento
dati
introduzione
Data warehouse per l'archiviazione e
immagazzinamento
Modellazione dati e strumenti per definire le
Logiche di Business e le Regole del Business
OLAP (Online Analytical Processing) per
l'analisi dimensionale di ipercubi di dati
Balanced scorecard, dashboard e
visualizzazione dati
Sistemi di Reportistica distribuiti (clientserver) o non distribuiti e asincroni o sincroni.
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Tipologie di software
Il ciclo di vita della BI
introduzione
home page
Modelli
Modelli dati
Business Intelligence
Dimensioni
Gerarchie
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Cos’è un modelli Dati
Modello Dati
Organizzazione delle informazioni
orientata alle funzioni di reporting e
analisi realizzata per consentire un
efficace utilizzo degli strumenti
automatici di query, reporting ed analisi.
Può essere realizzata fisicamente su
strutture dati proprietarie (database
multidimensionali) o su database
relazionali attraverso una modellazione
dati denominata “star-schema”.
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Dimensioni di analisi
Insieme di attributi, generalmente di tipo
testo, che definiscono e danno un
significato alle misure (es. Tempo,
Prodotto, Cliente, Mercato, Promozione,
Contratti, Fornitore, Transazioni, ecc.)
Dimensioni
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Gerarchie
Naturale correlazione tra attributi
appartenenti alla stessa dimensione,
dipendente dall’organizzazione e dalle
specifiche esigenze applicative. Qui di
seguito sono riportati alcuni esempi di
gerarchie (tra parentesi la dimensione).
(Tempo) Anno – Trimestre - Mese – Giorno
(Prodotto) Marca – Modello – Versione
Gerarchie
(Prodotto) Classe Merceologica – Disegno
(Transazione) Tipo transazione – transazione
Possono esistere più gerarchie all’interno
della stessa dimensione.
Nei modelli dimensionali le gerarchie
stabiliscono le modalità di aggregazione dei
dati, ovvero delle misure.
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Misure
Valori, generalmente numerici, utilizzati
dagli utenti per la misurazione del loro
business (es. Quantità venduta, Ricavo,
Costo, Presenza/Assenza di un evento,
ecc.).
Misure
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Cubi di analisi (OLAP)
Organizzazione delle informazioni
orientata alle funzioni di reporting e
analisi realizzata per consentire un
efficace utilizzo degli strumenti
automatici di query, reporting ed analisi.
Cubi OLAP
Può essere realizzata fisicamente su
strutture dati proprietarie (database
multidimensionali) o su database
relazionali attraverso una modellazione
dati denominata “star-schema”.
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Gerarchie
Modello dati per Business
Intelligence
Modello per BI
Dimensioni
Modello
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Gerarchia “PIATTA”
2006
Questo tipo di gerarchia permette di
2007
Totale
Gerarchie
descrivere una dimensione che non ha
particolari gerarchie, ad esempio l’anno.
2008
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Gerarchia a 2 livelli
Reparto 1
Reparto 2
Struttura 1
Reparto 3
Azienda
Ospedaliera
Questa invece è una gerarchia a due livelli
Gerarchie
Reparto 1
Reparto 2
Reparto 3
Struttura 2
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Gerarchie
Modello per Business
Intelligence
L’ insieme di tutte le dimensioni gerarchiche
Modello per BI
vanno a formare il MODELLO
Grazie a questo riusciamo ad
analizzare i dati aggregati in modo
facile e veloce
Monitoriamo tutti i dati a 360°
Dimensioni
Modello
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