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CAPITOLO 9
Piattaforme di Business Intelligence e DSS
Lucidi di Gianmario Motta © 2010
Sistemi informativi d’impresa Copyright © 2010 – The McGraw-Hill Companies srl
(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario Motta
OBIETTIVI DI APPRENDIMENTO
• Identificare quali sono le applicazioni d’uso dei sistemi di BI
• Spiegare quali sono le caratteristiche del paradigma applicativo
dei sistemi di BI
• Descrivere le componenti funzionali dei sistemi BI, in termini di
processo e caratteristiche tecnologiche
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario Motta
Piattaforme di Business Intelligence e DSS
• ARCHITETTURA DI RIFERIMENTO
– LE ESIGENZE INFORMATIVE ANALITICHE
– LO SCHEMA DEI SISTEMI DI BUSINESS INTELLIGENCE
• IL LIVELLO DELLE FONTI
• IL LIVELLO DELLA TRASFORMAZIONE
• IL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE : DATA WAREHOUSE
• IL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE : DATA MART E OLAP
• IL LIVELLO DI ELABORAZIONE
• DOMANDE DI RIEPILOGO
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Sistemi informativi d’impresa Copyright © 2010 – The McGraw-Hill Companies srl
(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaESIGENZE INFORMATIVE ANALITICHE
ELABORAZIONE
SE
ANALITICA
EH BI/
OU
P.e. analisi traffico aereo
Processi
AR S/
Basi dati finalizzate alla
DS
strategici e consultazione ed alla analisi
di controllo dei dati e/o al controllo
W
degli obiettivi
direzionale
TP
ELABORAZIONE
OL
TRANSAZIONI
Processi operativi P.e. prenotazioni aeree
Basi dati finalizzate
all’aggiornamento
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaDEFINIZIONI
• OLTP (On Line Transactions Processing)
– Architettura software nata per i sistemi di
prenotazione aerea (1963-64) finalizzata
alla elaborazione veloce e sicura di singole
transazioni immesse da tastiera
– Basi dati capaci di accettare elevati
massicci di di inserimenti
• DSS (Decision Support Systems)
– Sistemi software finalizzati alla
elaborazione di alberi decisionali (p.e.
scelta di un investimento) e/o calcoli
gestionali (p.e. budget)
• WAREHOUSE
– Detta “warehouse” in quanto immagazzina
dati raccolti on alri sistemi (anni Novanta)
– Schema di dati finalizzato alla
consultazione (non all’inserimento)
• BI (Business Intelligence)
– Definizione generica dei software
finalizzati alla analisi gestionale
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaACRONIMI
• ABC: Activity Base Costing • EPM: Enterprise Performance
• ABM: Activity Based Management Management (sinonimo di SEM)
• BI: Business Intelligence • ERP: Enterprise Resource Planning
• BW: Business Warehouse (sinonimo di • ERM: Enterprise Resource
DW) Management
• BSC: Balanced Score Card • ES: Enterprise System
• CPM: Corporate Performance • KPI: Key Performance Indicator
Management (sinonimo di SEM) • MBO: Management By Objectives
• CRM: Customer Relationship • MRP: Manufacturing Resource
Management Management
• CSF: Critical Success Factor • ODS: Operational Data Store
• DBMS: Data Base Management • OLAP: On Line Analytical Processing
System • OLTP: On Line Transaction
• DSS: Decision Support System Processing
• DW: Data Warehouse • SCM: Supply Chain Management
• EIS: Executive Information System • SEM: Strategic Enterprise
Management
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Sistemi informativi d’impresa Copyright © 2010 – The McGraw-Hill Companies srl
(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaCARATTERISCHE DELLE INFORMAZIONI
DIREZIONALI ED ANALITICHE
• Le informazioni direzionali ed
analitiche sono
– Periodiche
– Prodotte da calcoli od aggregazioni
– Rispecchiano obiettivi e/o dati effettivi
• P.e. i dati di Conto Economico di un’
azienda automobilistica provengono da
molteplici SI operativi
– vendite e distribuzione,
– ordini di acquisto,
– sistemi contabili vari
• Conseguentemente:
– la progettazione BI é top-down
– Definisce le variabili che la BI deve
elaborare (target data)
– Individua le fonti informative
corrispondenti (source data).
– Definisce le elaborazioni di estrazione/
trasformazioni necessarie
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaSCHEMA DEI SISTEMI DI BUSINESS
INTELLIGENCE
Accesso Browser fisso Browser mobile Casting Altri client
Elaborazione DSS Reporting Mining e altri
Memorizzazione
Data Warehouse
Input e Caricamento •Data Entry
trasformazione Trasformazione
Estrazione •Acquisizione dati esterni
Fonti basi dati interne
fonti esterne
transazionali
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Sistemi informativi d’impresa Copyright © 2010 – The McGraw-Hill Companies srl
(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaSCHEMA DEI SISTEMI DI BUSINESS
INTELLIGENCE
Motori di presentazione
Motori di calcolo (DSS) Mining ed altri motori
(EIS, reporting)
DATA MART
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE DATA ENTRY
ESTRAZIONE
BASI DATI OPERATIVE
BASI DATI OPERATIVE
BASI DATI OPERATIVE
BASI DATI TRANSAZIONALI
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaESEMPIO
• CONTESTO • REQUISITI
– La catena di supermercati ROSSETTI – Si vuole osservare l’andamento delle
conta 300 punti vendita in 3 regioni; vendite.
ciascuno di essi offre circa 60.000 – Fatti:
prodotti diversi. • Vendite giornaliere unitarie di prodotto
– Il supporto alle attività operative si per punto di vendita
basa sulla raccolta dei dati relativi • Unità di misura: valore, q.ta, numero
all'ingresso, allo stoccaggio ed scontrini
all'uscita delle merci nei magazzini dei – Dimensioni di analisi e loro granularità
singoli punti vendita. • Tempo : valore giornaliero
– La cattura dei dati può avvenire in • Prodotto : codice prodotto
diversi momenti ed a diversi stadi del • Punto Vendita: singolo punto vendita
flusso dei prodotti (logistica in entrata, – Profondità temporale : 24 mesi rolling
display scaffale o vendita alle casse).
– La vendita è registrata dallo scontrino
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Sistemi informativi d’impresa Copyright © 2010 – The McGraw-Hill Companies srl
(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DELLE FONTI : ESEMPIO
Scontrino # 2002a23b11
Punto di vendita #0021MI Tabella Anagrafe Prodotto
• # Articolo
Cod art Des Prezzo Qta Importo • # Punto di vendita
#190 Pen 3560 2 7.120 • Descrizione
#69 Mat 550 10 5.500 • Prezzo
#90 Lib 32000 1 32.000 • Unità di misura della quantità
TOTALE 44.620 • Scorta corrente
Pagamento Carta P. • Scorta a inizio giornata
Data 11-06-96 • Previsione consumo medio giornaliero
Tabella Testata Scontrini
Tabella Dettaglio Scontrini
• # Punto di vendita
• # Scontrino
• # Scontrino
• # Articolo
• Importo
• Importo
• Mezzo pagamento
• Quantità
• Data
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO ESTRAZIONE /
TRASFORMAZIONE : SCHEMA
• La estrazione include
– Selezione dei source data
Motori di
Motori di calcolo
presentazione
Altri motori – Controllo e pulizia dei source data (data
cleaning o data cleansing)
– Parcheggio dei dati estratti (staging)
– Log (giornale delle estrazioni)
DATA MART • La estrazione può essere
– Automatica: procedure batch
DATA WAREHOUSE – Interattiva : integra e corregge i dati
automatici
CARICAMENTO • NB Si possono usare basi dati intermedie
TRASFORMAZIONE DATA ENTRY – Staging Area (basi dati di appoggio) in cui
ESTRAZIONE sono memorizzati i dati estratti (p.e file dei
dati di ogni magazzino, file delle
anagrafiche ecc.)
– Operational Data Store (ODS) in cui sono
BASI DATI TRANSAZIONALI memorizzati e riconciliati i dati estratti di
solito con granularità identica a quella delle
fonti (p.e. data store scontrini)
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Sistemi informativi d’impresa Copyright © 2010 – The McGraw-Hill Companies srl
(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE :
SCHEMA
• I dati sono memorizzati in
Motori di calcolo
Motori di
Altri motori
Warehouse e Mart
presentazione
– Warehouse : base dati tematica
estesa, che può arrivare a coprire
tutte le esigenze di una impresa
DATA MART – Mart : base dati più ridotta, in
DATA WAREHOUSE genere un sottoinsieme della
Warehouse.
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE DATA ENTRY • Warehouse e Mart adottano distinti
ESTRAZIONE
schemi di memorizzazione
BASI DATI TRANSAZIONALI
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE :
DATA WAREHOUSE: SCHEMA
TABELLA CHIAVE 1
•CHIAVE1 TABELLA CHIAVE …
•Proprietà 1
TABELLA DEI FATTI •CHIAVE …
•CHIAVE 1 •Proprietà 1
•Proprietà 2
•CHIAVE 2 •Proprietà 2
•Proprietà ….
•CHIAVE … •Proprietà ….
•Proprietà 1
TABELLA CHIAVE 2 •Proprietà 2
•CHIAVE2 •Proprietà ….
•Proprietà 1
•Proprietà 2
•Proprietà ….
• “subject-oriented, integrated, time- • Struttura di memorizzazione
variant (temporal), non volatile
collection of summary and detailed – orientata alla consultazione
data, used to support strategic – formata da due tipi di tabelle
decision-making process for the • Tabelle “fatti”
enterprise” (Inmon 1996) • Tabelle “chiavi”
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE
DATA WAREHOUSE : SCHEMA
• TABELLE DELLE CHIAVI
– Ogni chiave rispecchia un distinto
criterio di segmentazione dei fatti
– Ogni chiave è descritta da un tipo
di tabella che specifica la chiave
identificativa e le proprietà della
chiave
• TABELLE DEI FATTI
– Le proprietà delle chiavi possono
– Memorizzano i valori degli indicatori.
essere usate come criteri di sotto
– Identificate da chiavi multiple, che segmentazione
corrispondono a segmentazioni
– Aggiungendo fatti nuovi con chiavi
– Le tabelle delle chiavi facilitano la
diverse : nuovi tipi di tabelle dei fatti. consultazione della warehouse
– Aggiungendo nuovi fatti con identiche (analogamente all’ indice analitico
chiavi: modificare il tracciato della di un libro)
tabella fatti
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE
DATA WAREHOUSE : ESEMPIO
TEMPO
Punto Vendita (chiave)
PRODOTTO
VENDITE (Fact Prodotto (chiave)
•Descrizione
Table) •Unità di misura per fatturazione
•Tipologia
•Data (chiave) •Descrizione
•CAP
•Prodotto (chiave) •Numero codice a barre
•PuntoVendita •Qtà per confezione
TEMPO
(chiave) •Tipo confezione
Data (chiave)
•Vendite a valore •Marca/fornitore
•Giorno nella settimana
•Vendite a qtà •Categoria merceologica
•Flag feriale / festivo per calendario
•Numero scontrini •Macro-categoria
cristiano locale
•Data per calendario mussulmano
•Data per calendario cinese
• La tabella dei fatti (in questo caso = vendite) contiene i valori dei fatti (variabili) e la
chiave multipla corrispondente alle dimensioni di analisi applicate
• Ad una tabella dei fatti corrispondono N tabelle delle chiavi (Tempo, Prodotto, Punto-
vendita)
• NB Una stessa tabella chiave (per esempio Tempo) può essere collegata a molteplici
tabelle di fatti (p.e. Acquisti)
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE
DATA WAREHOUSE: SCHEMA A FIOCCO
DI NEVE
• Gli schemi DW sono a “stella”
Settimana
(star schema) od a fiocco di neve
/anno
(snowflake schema)
Festa
Vendite Tempo
cristiana
Calen-
• Nello schema a fiocco di neve le
dario
cinese tabelle delle chiavi sono a loro
Calenda-
Punto di
rio mus-
sulmano
volta indicizzate
vendita
Prodotto
• Il fiocco di neve può essere il
Categoria Fornitore risultato della normalizzazione di
Zona
CAP
una stella
Macrocate
goria
Comune Regione • L’esempio a fianco è ottenuto dallo
schema a stella del caso Rossetti
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE: DATA
WAREHOUSE : PASSI DI PROGETTAZIONE
Il ciclo che va dalla estrazione dei dati alla creazione del data warehouse è supportato da suite
di tool generici con interfacce semplici (Drag & Drop)
2 Progetto di Dati Target
3 Mappatura Dati Source
sui Dati Target
4 Generazione del codice di
trasformazione
5 Creazione del Data Warehouse
1 Definizione Fonti
6 Estrazione dei Dati
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WAREHOUSE : PASSI DI PROGETTAZIONE
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE
DATA MART & OLAP
• memorizza le informazioni più
Motori di
frequentemente consultate dallo
Motori di calcolo
presentazionE
Altri motori
utente sostituendo in modo
efficiente query ad hoc
• é formato da basi di dati multi-
DATA MART
dimensionali (OLAP) strutturate in
ipercubi
DATA WAREHOUSE • La tecnologia OLAP può essere
– MOLAP (multidimensional
CARICAMENTO OLAP) in cui la ipercubo è reale
TRASFORMAZIONE DATA ENTRY ed esiste sul server
ESTRAZIONE
– ROLAP (Relational OLAP) in cui
l’ipercubo è un vista volatile
formata da una base dati
BASI DATI TRANSAZIONALI
relazionale
– HOLAP (Hybrid OLAP) in cui
sono utilizzate entrambe le
tecniche
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Datamart
storia vendite
Datamart
Datamart
analisi vendite
amministrazio
Datamart ne
marketing
Da una stessa
Datamart
di filiale warehouse possono
derivare molteplici
Datawarehouse mart
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(a cura di) Giampio Bracchi, Chiara Francalanci, Gianmario MottaIL LIVELLO DI MEMORIZZAZIONE : DATA MART & OLAP:
DIMENSIONI DELLO IPERCUBO
Centri di Costo
MB21000 MB31000 MB41000
CDC ATT. MESE BUDGET
Attività
MB21000 0601 GEN 50 0601 0602
MB21000 0601 FEB 55
MB21000 0602 GEN 50
MB21000 0602 FEB 60 Mese
MB31000 0601 GEN 65 Gen Feb Mar Apr
MB31000 0601 FEB 45
MB31000 0602 GEN 55
MB31000 0602 FEB 50
MB41000 0601 GEN 60 ATTIVITA’
MB41000 0601 FEB 70
MB41000 0602 GEN 65
MB41000 0602 FEB 75
CDC
E
Dimensione OLAP = Chiave warehouse ES
M
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DATA MART & OLAP
NB Il dominio del DM, rispetto al
FATTI
DW relazionale:
TEMPO
PRODOTTO • può coincidere (vedi esempio)
Tempo (ch)
Tempo (ch)
Tempo attributi (da def.) Prodotto (ch)
Prodotto attributi (da def.)
• può essere un sotto-insieme
Prodotto (ch)
• può essere un superinsieme
PuntoVendita (ch) (p.e. + dimensione “fase
Vendite a valore PUNTO VENDITA gestionale” + variabile
PuntoVendita (ch)
Vendite a qtà PuntoVendita attributi (da def.) “costi” ottenuta per calcolo)
Numero scontrini
po
m
po
Promozione Te
m
po
Promozione Te
m
Promozione Te
aq tà alor e
Vendite Ven d ite a v
Numero
PdV i
Prodotto scontrin PdV
PdV
Prodotto
Prodotto
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VISUALIZZAZIONE DI UN IPERCUBO
Pagine Colonne
Fatti
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• Il livello 4 elabora informazioni
Motori di calcolo
Motori di
Altri motori
sintetiche per il management
presentazione
• Il livello 4 comprende i motori
applicativi per:
DATA MART – calcolo (con tecnologia DSS)
– presentazione, di tipo interattivo
DATA WAREHOUSE
guidato, finalizzata ad utenti
inesperti (EIS)
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE DATA ENTRY
– preparazione di rendiconti, con
ESTRAZIONE
funzionalità ricche e complesse,
finalizzate ad utenti esperti
(reporting)
BASI DATI TRANSAZIONALI
– motori vari di analisi, p.e. data
mining
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REPORTING
Macrofunzionalità dei Gestione delle elaborazioni e della distribuzione
sistemi di presentazione
e reporting
Gestione del formato (editing)
Strato semantico di mappatura
Datamart Database vari
Datawarehouse
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REPORTING : DEFINIZIONE DOMINIO
• Scopo del sistema : presentare dati di
fonti eterogenee.
• Obiettivo della definizione dominio:
– modellare lo schema delle
informazioni che il sistema elabora;
– riclassificare lo schema delle
informazioni della collezione di basi
dati, data mart, data warehouse, file
• Lo schema del dominio è articolato in
classi
• Le classi sono formate da
– dimensioni (= dimensioni OLAP =
chiavi warehouse)
– dettagli delle dimensioni ( = attributi di
una dimensione = attributi di una
chiave)
– “misure”(= indicatori = fatti ).
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REPORTING : DEFINIZIONE FORMATO
• Include le operazioni di editing
attraverso cui sono costruite le
pagine dei report.
• La funzionalità basilare è definire
le informazioni dell’universo da
riportare nella pagina e gli
eventuali indicatori derivati da
calcolare (drag and drop sullo
schema del dominio)
• Ulteriori operazioni definiscono
l’editing vero e proprio della
pagina
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REPORTING: DISTRIBUZIONE
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CALCOLO : DSS
• DSS (Decision Support Systems), introdotto
intorno al 1980, indica un sistema su
elaboratore in grado di assistere processi
decisionali con
– analisi e ricerca di informazioni su di una
collezione di fonti
– strumenti di valutazione e calcolo di un
risultato.
• Negli anni Novanta DSS ha assunto il
generico significato di “motore di calcolo”
• Aspetto essenziale del motore di calcolo è
modellazione
• Negli anni Novanta, la modellazione del
calcolo è stato integrata da evolute
interfacce grafiche, che, con di drag and
drop, realizzano modelli complessi
• Campo di applicazione canonico:
pianificazione e budgeting finanziario
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CALCOLO : DSS - ESEMPIO
• Il sistema di controllo deve produrre
mensilmente un report con dati economici e
patrimoniali e un report con indicatori di
efficienza e di efficacia
• Report finanziario e KPI sono segmentati su
Ricavi a budget quattro dimensioni (= chiavi) : centro di
Ricavi Processi
di calcolo
Conto economico costo/profitto, prodotto, canale, attività
Sistema di vendita • I ricavi effettivi sono acquisiti dal SI
Stato patrimoniale
Ricavi
Dati Processi
Vendita, e memorizzati in un data mart;
finanziari di calcolo
Cashflow
• Analogo procedimento per budget di
Sistema amministrativo vendita, costi effettivi e costi budget.
Processi
Voci economiche e patrimoniali
Spese e costi a budget
KPI di calcolo KPI • I data mart sono fusi nei due ipercubi KPI e
dati amministrativi e finanziari.
Costi
Processi
di calcolo • Sopra gli ipercubi, è attivato un software di
Memorizzazione e calcolo Elaborazione report reporting che produce i rendiconti su KPI,
Conto Economico, Stato Patrimoniale e sul
Cashflow
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3 - MOTORI ANALITICI
• Sistemi di data mining (marketing e ricerca)
– scoprire in una base di dati associazioni e relazioni non note a priori
– “data mining helps end user extract useful business information from
large databases” (Berson 1997).
– NB I software mining sono elemento essenziale dei sistemi analitici usati
per il marketing delle aziende ed anche a scopo di ricerca, dove sono
usati per calcolare indici predittivi, come per esempio il rischio di
abbandono o il rischio di truffa da parte di un abbonato.
• Sistemi di profilatura dei clienti (Customer Profiling) e sistemi
analitico (vedi CRM analitico) .
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