Fino a qualche anno fa la funzione svolta dalle basi di dati in ambito aziendale era solo quella di memorizzare dati operazionali, ossia dati generati da operazioni svolte all'interno dei processi gestionali. L'informatica era vista come una scienza di supporto: rendeva più rapide ed economiche le operazioni di gestione delle informazioni, ma non creava di per sé ricchezza.
Il ruolo dei sistemi informatici è cambiato radicalmente dai primi anni Settanta a oggi. I sistemi informatici si sono trasformati da semplici strumenti per migliorare l'efficienza dei processi a elementi centrali dell'organizzazione aziendale, in grado di rivoluzionare la struttura dei processi aziendali. Da qui il duplice ruolo dell'informatica: tecnologia di supporto alla gestione del sistema informativo, ma anche disciplina organizzativa che influenza i processi, i servizi e la struttura aziendale.
Tre spinte hanno prodotto questo spostamento:
Il passaggio non è tecnologico ma di ruolo: gli stessi dati che prima servivano a far funzionare i processi diventano la materia prima con cui si decide come cambiarli. Tutto il corso vive in questo secondo mondo — quello del supporto alle decisioni — e la prima conseguenza pratica sarà separarlo fisicamente dal primo (capitolo 2).
L'insieme delle applicazioni di un'azienda è il suo portafoglio applicativo, e si articola in tre grandi comparti.
| Comparto | Contenuto | Esempi citati a lezione |
|---|---|---|
| Portafoglio istituzionale | I processi di supporto che ogni azienda deve avere | Amministrazione, gestione risorse umane, altri processi di supporto |
| Portafoglio operativo | Le applicazioni che governano la produzione e il rapporto operativo con il mercato | CIM, CRM |
| Portafoglio direzionale | Le applicazioni usate dai manager per decidere | ERP, CRM in chiave analitica |
Il portafoglio direzionale è l'insieme delle applicazioni utilizzate dai manager aziendali per analizzare lo stato dell'azienda, prendere decisioni rapide e prendere le decisioni migliori. È esattamente ciò che chiamiamo, con un altro nome, piattaforma per la business intelligence.
La definizione data a lezione è la seguente:
La business intelligence è un insieme di strumenti e procedure che consentono a un'azienda di trasformare i propri dati di business in informazioni e conoscenza utili al processo decisionale. Le informazioni così ottenute sono utilizzate dai decisori aziendali per definire e supportare le strategie di business, così da operare decisioni consapevoli e informate con l'obiettivo di trarre vantaggi competitivi, migliorare le prestazioni operative e la profittabilità e, più in generale, creare valore per l'azienda.
Si parla di piattaforma di BI perché, per consentire ai manager analisi potenti e flessibili, è necessario definire un'apposita infrastruttura hardware e software di supporto, composta da:
Il ruolo chiave di una piattaforma di business intelligence è la trasformazione dei dati aziendali in informazioni fruibili a diversi livelli di dettaglio e, quindi, in conoscenza. L'espressione «diversi livelli di dettaglio» non è un'aggiunta retorica: è il nucleo tecnico di tutto il corso, perché sarà il modello multidimensionale (capitolo 4) a renderla operativa attraverso le gerarchie e l'aggregazione.
Attenzione a non confondere i termini: la business intelligence è l'insieme di strumenti e procedure (il fine); il data warehousing è la collezione di metodi, tecnologie e strumenti che rende possibile l'analisi (il mezzo principale); il data warehouse è il contenitore di dati che sta al centro di quel processo. Il corso, come dice il programma, si concentra sulla BI «con particolare accento sulle tematiche legate al data warehousing».
La piramide della BI ordina strumenti e strati di dati in cinque livelli. Salendo, il volume dei dati diminuisce e il loro valore decisionale aumenta: si passa dai dati alle informazioni, poi alla conoscenza e infine alle decisioni.
Osservate la colonna delle sorgenti: la reportistica poggia sull'operational data store, mentre OLAP e cruscotti poggiano sul data warehouse. Sono due contenitori diversi con proprietà diverse, e distinguerli è uno dei punti su cui il corso insiste (capitolo 3).
Sapere collocare uno strumento nel livello giusto della piramide, e soprattutto sapere quale strato di dati lo alimenta, è la domanda tipica su questo argomento. Ricordate la corrispondenza: gestionali → fonti dati; reportistica → ODS; OLAP e cruscotti → data warehouse; data mining → modelli di apprendimento; what-if → modelli di simulazione.
La BI non è un archivio da consultare ma un ciclo, articolato in quattro fasi. La quarta chiude l'anello riportando al punto di partenza: le misure delle prestazioni conseguenti alle azioni sono a loro volta dati da analizzare.
Analisi. Identificare e formulare il problema; ottenere dai dati le informazioni rilevanti. È il momento in cui gli strumenti OLAP e di reportistica danno il contributo maggiore: la domanda non è ancora nota nel dettaglio e serve la libertà di esplorare.
Comprensione. Comprendere il problema; trasformare le informazioni in conoscenza. Qui il salto non è più solo tecnologico: entrano in gioco i modelli di apprendimento del data mining e, soprattutto, la competenza di dominio del knowledge worker.
Decisione. Tradurre la conoscenza in decisioni e quindi in azioni. È il livello più alto della piramide, quello in cui l'analisi what-if permette di confrontare gli scenari prima di impegnare risorse reali.
Misura. Misurare le prestazioni conseguenti alle azioni intraprese. Le misure prodotte tornano a essere dati operazionali, e quindi materia prima per il ciclo successivo: è per questo che si parla di ciclo e non di catena.
Perché la BI funzioni servono tre famiglie di fattori abilitanti. Le slide segnalano esplicitamente che, fra le tecnologie, la capacità di memorizzare grandi moli di dati è quella che porta direttamente al data warehouse — l'oggetto di tutto il resto del corso.
| Famiglia | Fattori |
|---|---|
| Tecnologie | Potenza di calcolo; tecniche avanzate di visualizzazione; capacità di memorizzare grandi moli di dati (→ DW); connettività di rete; interoperabilità software |
| Metodologie analitiche | Modelli matematici espressivi, precisi e flessibili; tecniche di apprendimento induttivo e di ottimizzazione |
| Risorse umane | Cultura aziendale; creatività; agilità mentale; disponibilità al cambiamento |
Il terzo gruppo non è un riempitivo. Nel capitolo 5 vedremo che, fra i fattori di rischio dei progetti di data warehousing, una larga parte della responsabilità della riuscita ricade proprio «sulla lungimiranza, disponibilità e dinamismo del personale dell'azienda»: un progetto tecnicamente ineccepibile può fallire per motivi organizzativi.
Leggete la richiesta e scegliete lo strato di BI che la soddisfa. Il riscontro spiega la scelta.
L'obiettivo del corso è presentare una trattazione approfondita dei sistemi di business intelligence, con particolare accento sulle tematiche legate al data warehousing. Il prerequisito è una sufficiente conoscenza delle basi di dati relazionali. Parte integrante del corso sono le esercitazioni di laboratorio, basate su strumenti tecnologicamente avanzati e ampiamente diffusi in ambito aziendale. Al termine, lo studente sarà in grado di comprendere i meccanismi alla base delle piattaforme di BI e di progettare e gestire data warehouse aziendali.
| Business intelligence | Data warehousing |
|---|---|
| Il ruolo della BI nel sistema informativo aziendale · La piramide della BI · Data warehousing | Architetture · Tecniche di analisi dei dati · Il ciclo di sviluppo: analisi delle sorgenti dati, analisi dei requisiti, progettazione concettuale, carico di lavoro e volume dati, progettazione logica, progettazione dell'alimentazione, progettazione fisica |
La colonna di destra è, letteralmente, l'indice dei capitoli da 5 a 14 di questo percorso.
| Voce | Dettaglio |
|---|---|
| Lezione | 28 ore |
| Esercitazione | 12 ore |
| Laboratorio | 10 ore — OLAP e progettazione con Indyco + Power BI |
| Crediti | 6 CFU |
| Prova pratica | 6/31 — prova al PC con le tecnologie viste in laboratorio |
| Prova scritta | 25/31 — progettazione concettuale/logica + quesiti sui contenuti teorici |
La struttura del compito è stabile negli anni: un esercizio lungo di progettazione (ricognizione e normalizzazione della sorgente, albero degli attributi, schema di fatto DFM, schema logico ROLAP) che vale da solo 10-12 punti su 32, alcuni quesiti a scelta multipla sulla teoria (architetture, ETL, DFM, viste), spesso un esercizio di calcolo (occupazione di memoria, reticolo multidimensionale, viste candidate) e infine la prova Power BI da 6 punti. Il percorso di questi capitoli segue esattamente quell'ordine.
I tre autori citati corrispondono a tre visioni architetturali diverse che ritroverete nel capitolo 3: Inmon è il padre dell'approccio hub-and-spoke con database riconciliato enterprise-wide, Kimball quello del data mart bus con dimensioni conformi, Golfarelli e Rizzi gli autori del Dimensional Fact Model che useremo per tutta la progettazione concettuale.
Un insieme di strumenti e procedure che consentono a un'azienda di trasformare i propri dati di business in informazioni e conoscenza utili al processo decisionale. Le informazioni ottenute servono ai decisori per definire e supportare le strategie di business, con l'obiettivo di trarre vantaggi competitivi, migliorare prestazioni operative e profittabilità e creare valore per l'azienda.
Perché per consentire ai manager analisi potenti e flessibili non basta un programma, serve un'infrastruttura hardware e software di supporto: hardware dedicato, infrastrutture di rete, DBMS, software di back-end e software di front-end. Il ruolo chiave della piattaforma è trasformare i dati aziendali in informazioni fruibili a diversi livelli di dettaglio, e quindi in conoscenza.
1. Applicazioni gestionali — fonti dati (livello dei dati).
2. Reportistica — operational data store (livello delle informazioni).
3. OLAP e cruscotti — data warehouse.
4. Data mining — modelli di apprendimento (livello della conoscenza).
5. Analisi what-if — modelli di simulazione, che sfociano nelle decisioni.
È l'insieme delle applicazioni utilizzate dai manager aziendali per analizzare lo stato dell'azienda, prendere decisioni rapide e prendere le decisioni migliori. Si distingue dal portafoglio istituzionale (amministrazione, risorse umane, processi di supporto) e da quello operativo (per esempio CIM, CRM). Parlare di portafoglio direzionale o di piattaforma per la business intelligence è la stessa cosa.
Analisi (identificare e formulare il problema, ottenere dai dati le informazioni rilevanti), comprensione (comprendere il problema, trasformare le informazioni in conoscenza), decisione (tradurre la conoscenza in decisioni e quindi in azioni), misura (misurare le prestazioni conseguenti alle azioni intraprese). Le misure alimentano il ciclo successivo.
L'informatica è insieme tecnologia di supporto alla gestione del sistema informativo e disciplina organizzativa che influenza i processi, i servizi e la struttura aziendale. È la sintesi del cambiamento avvenuto dai primi anni Settanta: da strumento per l'efficienza dei processi a elemento centrale dell'organizzazione, capace di rivoluzionare la struttura dei processi stessi.
Tre famiglie: tecnologie (potenza di calcolo, visualizzazione avanzata, capacità di memorizzare grandi moli di dati, connettività di rete, interoperabilità software), metodologie analitiche (modelli matematici espressivi e flessibili, apprendimento induttivo e ottimizzazione) e risorse umane (cultura aziendale, creatività, agilità mentale, disponibilità al cambiamento). Fra le tecnologie, è la capacità di memorizzare grandi moli di dati a portare al DW.
Prova pratica (6/31): prova al PC con le tecnologie viste in laboratorio, cioè Power BI su un data warehouse ROLAP già disponibile. Prova scritta (25/31): progettazione concettuale/logica e quesiti sui contenuti teorici del corso. Il corso vale 6 crediti ed è composto da 28 ore di lezione, 12 di esercitazione e 10 di laboratorio.
Perché la BI è definita come l'insieme di strumenti e procedure che trasformano i dati in conoscenza per decidere: è un obiettivo. Il data warehousing è la collezione di metodi, tecnologie e strumenti che rende quell'obiettivo raggiungibile, e il data warehouse è il contenitore che sta al centro del processo. Nella piramide questo si vede bene: il DW alimenta un solo gradino (OLAP e cruscotti), ma senza quel gradino i due superiori non hanno su cosa poggiare.