OpenOrg Business Intelligence
Rev. 01/09/2010
La Business Intelligence
Con il termine business intelligence (BI) si intende quell’insieme di tecniche che consente di acquisire,
memorizzare, elaborare ed analizzare notevoli moli di dati aziendali e di business, come ad esempio il
fatturato sui prodotti venduti, i costi ed i redditi dei vari dipartimenti aziendali.
La business intelligence fornisce una "vista" sui dati storici, correnti e previsionali generati dalle
operazioni di business.
I dati sono organizzati nei cosiddetti "cubi di analisi", all'interno dei quali le misure di interesse (il
reddito, il volume delle vendite, i costi, etc...) sono riferite a varie dimensioni (i prodotti, le aree
geografiche, il tempo, etc...), o poste in dipendenza ad esse.
I cubi di analisi possono essere esplorati dinamicamente tramite l'utilizzo di tabelle pivot o
rappresentati in formato grafico.
Il software OpenOrg Business Intelligence (OpenOrg BI) è l'evoluzione dei sistemi per il supporto
alle decisioni e può essere classificato come un Decision Support System (DSS) ed è destinato ad
automatizzare i processi decisionali, a ridurre gli errori di valutazione e minimizzare i rischi.
Le tecnologie comunemente impiegate nella business intelligence sono:
i report,
i grafici,
le dashboard,
l’online analytical processing (OLAP),
le statistiche,
il data mining,
il business performance management (BPM),
il benchmarking,
il text mining,
il predictive analytics.
Modalità di distribuzione
La soluzione di BI viene proposta secondo due distinte modalità di distribuzione:
come sistema stand alone o come sistema integrato nel software OpenOrg Business Automation.
In entrambe le forme di deployment il prodotto è costituito da una piattaforma che viene eseguita
sopra un Application Server Java EE.
La piattaforma
La piattaforma di business intelligence è costituita dall'Enterprise Server Java che presenta funzionalità
quali:
clustering,
transaction management,
monitoraggio,
gestione,
diagnostica e supporto per l'alta disponibilità in servizi mission-critical.
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Il server costituisce la piattaforma per lo sviluppo di applicazioni Java con architettura SOA (Service
Oriented Architecture) ad alta affidabilità ed con il supporto ai protocolli di sicurezza definiti dal W3C
Security Group.
Dal punto di vista utente il prodotto è dotato di una consolle web, la cui visualizzazione di report,
analisi con relativi diagrammi e dashboard permette di monitorare i KPI (Key Performance Index).
L'applicazione web potenzia l’analisi delle dinamiche aziendali ai fini della pianificazione strategica e del
supporto alle decisioni che può essere eseguita tramite qualsiasi computer o dispositivo mobile (smart
phone, PDA, etc...).
Il nucleo dalla piattaforma di BI è costituito dal datawarehouse o dai datamart, che forniscono il
supporto per la persistenza dei dati all'interno dei cubi, e dall'engine OLAP (On-Line Analytical
Processing).
Il datawarehouse o i datamart, ospitati all'interno di un server di database, costituiscono un insieme di
schemi (cubi) realizzati con particolari tecniche che rendono efficienti le analisi in tempo reale delle
informazioni.
L'engine OLAP, realizzato in Java, consente l’analisi multidimensionale dei dati e fornisce il supporto per
il linguaggio standard MDX (multidimensional expressions language) per l'interrogazione dei cubi di
analisi.
Tale motore inoltre consente di trasportare le informazioni in memoria centrale, in forma aggregata o
meno, ottimizzando le prestazioni nella navigazione dinamica dei cubi.
OpenOrg ETL
Ulteriore componente fondamentale del framework di business intelligence è l’OpenOrg ETL
(Extract Transform Load).
Con il termine ETL s'intende l'insieme dei processi volti all'estrazione dei dati dalle sorgenti
informative aziendali, alla loro trasformazione (Data Cleaning) e al caricamento finale nei vari Data
Mart o nel Data Warehouse aziendale. I processi di ETL, realizzati tramite opportuni strumenti (ETL
Tools), sono in grado di trasferire i dati sia in locale, sia in ambiente remoto, mediante l'uso di
protocolli web sicuri, seguendo politiche e tempistiche completamente programmabili.
OpenOrg Analysis Models
La piattaforma OpenOrg Business Intelligence è accompagnata dall'offerta OpenOrg Analysis
Models, costituita da un insieme di schemi (cubi) standard per i diversi aspetti della gestione
aziendale, che racchiudono una base di conoscenza (knowledge base) del settore d’interesse.
I vari report e le viste di analisi saranno realizzati sulla base di tali modelli.
I modelli di analisi (cubi), eventualmente personalizzabili, disponibili per la costruzione dei datamart o
del Data Warehouse aziendale completo sono elencati di seguito:
Sales (vendite).
Inventory (magazzino).
Procurement (appalti).
Order Management (gestione ordini).
Customer Relationship Management (CRM, Gestione dei rapporti con i clienti).
Accounting (contabilità).
Human Resources Management (gestione delle risorse umane).
Financial Services (servizi finanziari).
E-Commerce (commercio elettronico).
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Sono disponibili anche modelli di analisi per settori industriali specifici quali:
Telecomunications (telecomunicazioni).
Insurance (assicurazioni).
Transportation (trasporti).
Health Care (assistenza sanitaria).
OpenOrg Federated Database System
Per le aziende che dispongono di molti sistemi gestionali (ERP, CRM, SFA, etc...) eterogenei ed
autonomi, che devono affrontare costosi progetti di data integration tra tali differenti sorgenti
informative, e che non intendono acquistare il prodotto OpenOrg Business Automation, OpenOrg
propone il prodotto OpenOrg Federated Database System. Tale soluzione risolve i problemi
d’integrazione realizzando una base dati unica e coerente che maschera le sorgenti sottostanti.
Il federated database system è un software che si incarica di integrare e gestire trasparentemente una
moltitudine di sistemi database autonomi ed eterogenei. I database costituenti sono interconnessi
tramite rete e potrebbero essere geograficamente decentralizzati.
Il sistema OpenOrg Federated Database System diviene quindi un database virtuale, che integra
logicamente i vari database costituenti, fornendo all'esterno una visione unica delle informazioni.
Poiché i database membri rimangono autonomi, il virtual database si occuperà della risoluzione dei
conflitti e delle specificità delle diverse sorgenti dati.
Il nucleo della piattaforma è un insieme di modelli dati universali (modelli OLTP, on-line transaction
processing), da non confondere con i sopracitati modelli di analisi, che costituiscono una Base di
Conoscenza (Knowledge Base) per scopi di business e consentono di memorizzare le informazioni
necessarie per il controllo ed il monitoraggio dei processi e dei metodi adottati in azienda.
Inoltre permettono un approccio alla nuova disciplina della Data Governance, intesa come insieme di
processi volti ad assicurare che importanti Data Assets siano opportunamente gestiti e trattati.
Il conseguimento di elevati standard di qualità delle informazioni è essenziale ai fini del Data
Warehousing.
I modelli dati OLTP disponibili sono elencati di seguito:
Party (soggetti).
Products (prodotti).
Order Management (gestione ordini).
Shipments (spedizioni).
Work Effort (carichi di lavoro).
Invoicing (fatturazione).
Accounting and Budgeting (contabilità e bilancio).
Manufacturing (manufatturiero).
E-Commerce (commercio elettronico).
Human Resources (risorse umane).
Sono disponibili anche modelli dati per settori industriali specifici quali:
Telecomunications (telecomunicazioni).
Health Care (assistenza sanitaria).
Insurance (assicurazioni).
Financial Services (servizi finanziari)..
Professional Services (servizi professionali).
Travel (viaggi).
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