Introduzione alla Business Intelligence.

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Introduzione alla Business Intelligence. E-mail: infobusiness@zucchetti.it"

Transcript

1 Introduzione alla Business Intelligence

2 Introduzione alla Business Intelligence Introduzione Definizione di Business Intelligence: insieme di processi per raccogliere e analizzare le informazioni sul business aziendale. Le parole chiave di questa definizione permettono di andare più in dettaglio: - processi si tratta di un particolare insieme di processi aziendali, quindi come altri processi aziendali (la produzione, le gestione contabile, ) comporta il coinvolgimento di strumenti, tecnologie, figure professionali. - raccogliere (informazioni) una parte di questi processi ha l obiettivo di reperire le informazioni che riguardano il business e che sono sparse in sistemi informativi diversi e difformi come struttura e tecnologia (si pensi al software gestionale aziendale, ad altri dati raccolti in file excel, ad altri gestionali verticali presenti in azienda). - analizzare (informazioni) un altra parte dei processi di BI ha l obiettivo di permettere l analisi delle informazioni raccolte con strumenti dedicati. - informazioni nella definizione si parla già di informazioni aziendali, e non di dati. La differenza nell utilizzo dei due termini in realtà è meno sottile di quanto possa sembrare: l informazione è qualcosa che è subito fruibile per il ragionamento, il dato ha invece bisogno di essere inserito in un contesto, completato, trasformato, ecc. Si pensi a un unica fattura cliente: isolata dal contesto non porta ad alcun ragionamento, ed è un dato. Lo stesso dato, inserito nel contesto delle altre fatture del cliente e nel tempo, può già produrre ragionamenti di confronto o valutazione. 2

3 Quindi nei processi di Business Intelligence si possono distinguere: - parte tecnologica o processo di raccolta dei dati o processo di trasformazione dei dati in informazioni o strumenti software di trasferimento e trasformazione dei dati, di analisi, reportistica, distribuzione - parte informativa o report e cruscotti informativi sintetici, ovvero informazioni fruibili per l analisi la reportistica la distribuzione automatica Finalità della Business Intelligence: supporto alle decisioni e controllo delle prestazioni aziendali. Quindi si parla anche di sistemi di Business Intelligence come di Decision Support Systems (DSS) oppure di Business Performance Measurement Systems. Andando in dettaglio, le soluzioni di Business Intelligence hanno lo scopo di: - rendere fruibili le informazioni ai diversi decisori aziendali in modo efficiente, dinamico e profilato - fornire strumenti di estrazione dati che non prevedano un elevata cultura informatica - fornire strumenti di analisi potenti e dinamici: devono permettere di creare facilmente elaborazioni (filtri e formule) e di navigare nei dati seguendo il ragionamento analitico - automatizzare la produzione e distribuzione di reportistica aziendale periodica e profilata per i diversi destinatari 3

4 Destinatari delle Business Intelligence sono tutte le figure aziendali che possono essere coadiuvate dall analisi dei dati nel prendere decisioni o nel controllo di fattori chiave del loro operare quotidiano. La genericità delle finalità delle Business Intelligence permette di allargare il bacino d utenza in modo trasversale per tipologia di business, figura professionale o dimensione aziendale. Si potrebbe semplificare dicendo che la BI si rivolge a tutti, ma non indistintamente. O meglio, i diversi attori delle decisioni aziendali svolgono compiti diversi, prendono decisioni diverse, oppure verificano performance diverse. Ciò significa che ognuno di essi ha la necessità di analizzare dati diversi e in modo differente. Questo avviene ogni giorno in tutte le attività, quindi potenzialmente la BI è in grado di coadiuvare ognuna di queste figure; certo è che lo dovrà fare in modo diverso, con applicazioni diverse, benefici e costi diversi in ogni caso. Un risvolto molto importante delle soluzione di Business Intelligence è quindi la distribuzione intelligente delle informazioni, che dovrà essere automatica e differenziata come: - contenuti distribuiti - frequenza di distribuzione - possibilità di interazione con le informazioni L implementazione efficiente di una soluzione distributiva di questo tipo porta a quella che viene definita la democratizzazione dell informazione aziendale, che in realtà consiste nel mettere le informazioni necessarie a disposizione di coloro che possono operare in maniera più oculata, consapevole ed efficiente grazie alla disponibilità di informazioni. Nel fare ciò la BI deve però garantire di non cadere nell estremo opposto, quindi nell anarchia informativa, ovvero tutte le informazioni a disposizione di tutti in modo indistinto e non standardizzato. 4

5 Basso Valore Aggiunto Ok! Standardizzazione dell informazione Confusione Diffusione dell informazione Quindi l ottimo sfruttamento di una soluzione di BI si ottiene quando l informazione distribuita è anche fortemente standardizzata. Il che non deve significare poca libertà di interazione con le informazioni, ma piuttosto massima libertà su informazioni certificate. 5

6 Glossario - DataBase: Insieme di dati riguardanti lo stesso argomento o argomenti correlati. Insieme strutturato in modo tale che i dati possano essere utilizzati da applicazioni software. Oltre ai dati, il database contiene informazioni sulla loro rappresentazione e sulle relazioni tra i dati stessi. o DataBase Management Systems (DBMS): Letteralmente sistemi di gestione dei database, quindi applicazioni software in grado di gestire il database e i dati in esso contenuti. o DataBase Relazionali: DataBase strutturati secondo il modello relazionale di organizzazione logica dei dati. Il modello è basato sui concetti di tabella e relazione: i dati sono immagazzinati nel database sotto la forma logica di tabelle legate tra loro da relazioni logiche. - Data Warehouse: Raccolta di dati (è un database) che provengono da altri database utilizzati da applicazioni. In particolare le caratteristiche che distinguono un Data Warehouse dal DataBase di un applicazione sono le seguenti: o Integrato: contiene dati riguardanti argomenti diversi ma correlati (metodi di codifica uniformi, omogeneità semantica, ) o Subject Oriented: orientato secondo temi specifici di analisi, oppure alle diverse attività di Business, ma non alle applicazioni o Time Variant: l orizzonte temporale dei dati nel DWH è in genere più esteso o diverso dell orizzonte dei dati gestiti dal gestionale, e anche gli aggiornamenti / inserimenti sono gestiti in modo differente o Non volatile: i dati in un DWH, una volta caricati, non sono modificabili - SQL: (Structured Query Language) è un linguaggio per l accesso ai dati memorizzati in un database. - Query: interrogazione a un DataBase in modo da ottenere una parte dei dati in esso contenuti. Una query relazionale deve essere formulata in linguaggio SQL. 6

7 - ETL: (Extraction, Transformation, Loading) è un processo strettamente legato al caricamento di dati in un Data Warehouse. Nel dettaglio i dati vengono Estratti da database relazionali dedicati ad applicazioni, file, altre fonti dati; vengono Trasformati per realizzarne l integrazione e per renderli pronti per le analisi; infine vengono Caricati nel Data Warehouse. - OLTP: (On Line Transaction Processing): insieme di tecniche software finalizzate all analisi dei dati. Le analisi con tecniche OLTP vengono condotte direttamente sui dati in produzione. Ciò permette di non costruire repliche dei dati e di disporre sempre dei dati aggiornati, ma proprio a causa dell utilizzo diretto dei dati in produzione si hanno forti limitazioni nella tipologia e potenza delle analisi e prestazioni non soddisfacenti. - OLAP: (On Line Analytical Processing): insieme di tecniche software finalizzate all analisi complessa e veloce di grandi quantità di dati. E una componente tecnologica fondamentale dell analisi dei dati di un Data Warehouse. - Data Mining: Letteralmente estrazione da una miniera di dati, si compone di applicativi e tecniche software in grado di estrarre delle regolarità in modo automatico da ingenti quantità di dati. Tali regolarità vengono ricercate dagli applicativi software in base a regole di elaborazione introdotte dagli utenti. Tipico esempio di applicazione lo si ritrova nelle grandi catene di distribuzione, che utilizzano le tessere fedeltà per raccogliere dati sulle abitudini di acquisto dei clienti (grande quantità di dati) da mettere in relazione con le caratteristiche del cliente (sesso, età, nucleo famigliare, ), allo scopo di indirizzare con tecniche di marketing le abitudini d acquisto. - Analisi multi-dimensionale dei dati: permette di estrarre dati da un Data Warehouse senza avere conoscenza di linguaggi di interrogazione (SQL), o della struttura relazionale del DataBase. Permette di formulare la richiesta ai sistemi informativi in un linguaggio che è molto vicino al corrente modo di formulare interrogativi dell uomo. 7

8 I concetti base dell analisi multi-dimensionale sono: o Fatti: i concetti sui quali centrare l analisi o Dimensioni: prospettive lungo le quali aggregare i concetti da analizzare o Misure: unità quantificabili dei concetti da analizzare (fatti) Ciò significa che un ipotetica domanda simile a questa: fatturato in quantità e valore, diviso per mese, agente e categoria prodotto viene semplicemente tradotta in una selezione di fatti e dimensioni: fatti = fatturato valore, fatturato quantità dimensioni = mese, agente, categoria prodotto Senza un sistema di analisi multi-dimensionale dei dati, la domanda dell esempio avrebbe dovuto essere formulata con una frase di linguaggio SQL. - Query multi-dimensionale: selezione di fatti e dimensioni. Termini propri dell analisi multi-dimensionale: - Drill-Down Roll-Up: scendere (o salire) in profondità di dettaglio d analisi. Es.: Drill-Down: dalla visualizzazione di dati di vendita per agente passare a una visualizzazione che comprenda anche il dettaglio dei dati di vendita al cliente, suddivisi per agente. - Filtro: nell analisi multi-dimensionale dei dati è possibile definire filtri su tutte le entità (dimensioni e fatti) coinvolte nella Query allo scopo di concentrare l analisi solo una parte dei dati. Agisce in fase di estrazione dati dal Data Warehouse. - Slice & Dice: scegliendo uno o più valori di una o più dimensioni, si focalizza l analisi sui fatti che sono inerenti a tali valori, nascondendo di fatto alla visualizzazione tutto ciò che non interessa. E una sorta di filtro che agisce solo in visualizzazione, non in estrazione dati dal Data Warehouse. 8

9 - Formula: è un fatto generato tramite un calcolo (più o meno complesso) a partire da altri fatti. 9

10 Data Warehouse e Data Mart - Data Warehouse: magazzino di dati a livello di impresa è unico contiene informazioni integrate e coerenti, fruibili da parte di strumenti di analisi - Data Mart: magazzino di dati a livello dipartimentale è un segmento del Data Warehouse è identico al DWH come concezione (può esserne una parte) ma ha finalità più ristrette i dati del Data Mart coprono solo alcune aree aziendali N.B.: Il Data Warehouse è un progetto vasto, complesso e costoso; garantisce d altra parte vera coerenza, completezza e disponibilità dei dati aziendali. Dal Data Warehouse si possono ricavare velocemente i Data Mart (approccio Top-Down) E possibile costruire incrementalmente un Data Warehouse a partire da più Data Mart (approccio Bottom-Up) Il Data Mart ha minori costi di analisi e realizzazione, poiché copre problematiche di una sola area aziendale: è meno complesso. Realizzare un Data Mart quindi porta a risultati ottenibili in tempi più brevi rispetto alla realizzazione di un Data Warehouse completo. L approccio Bottom-Up per la realizzazione di un Data Warehouse consente: risultati (parziali) ottenibili in tempi brevi: la realizzazione di singoli Data Mart sarà più veloce e porterà alla soddisfazione immediata delle esigenze all interno delle singole aree aziendali. di diffondere la cultura sull analisi dei dati e sull utilizzo di strumenti di Business Intelligence in maniera graduale di ottenere in ogni passo successivo di analisi un miglioramento e affinamento delle caratteristiche dei diversi Data Mart che si andranno a realizzare. di poter giungere alla realizzazione del Data Warehouse per gradi. 10

11 Metodo di analisi per la definizione di un Data Warehouse Il percorso di analisi per la realizzazione di un Data Warehouse deve seguire un metodo ben definito, in grado di garantire che tutto il progetto possa portare realmente i vantaggi derivanti dall utilizzo di soluzioni di Business Intelligence. Questo metodo, per quanto semplice nei suoi passi, e forse proprio per questo molto efficiente e sicuro, può portare alla realizzazione incrementale di Data Warehouse anche molto complessi. Inoltre coniugando approccio Top-Down e approccio Bottom-Up, consente di definire un progetto che come obiettivo finale avrà un Data Warehouse completo, quindi coerente nei diversi temi d analisi e in grado di garantire risposte anche alle esigenze di quei decisori che hanno una visione solo globale dell impresa; ma nello stesso tempo il progetto sarà in grado di fornire anche prima della sua conclusione, risposte alle esigenze delle singole aree aziendali, grazie alla realizzazione dei diversi Data Mart che andranno a comporre il progetto completo. Passo 1: definire gli obiettivi di Business (approccio Top-Down) - definire il core Business dell impresa o le diverse attività che fanno parte dell attività imprenditoriale - nel caso in cui siano presenti più attività distinte e poco (o per nulla) correlate nella stessa impresa è necessario definire l oggetto di ognuna e procedere, secondo priorità, all analisi dei passi successivi in modo distinto per ogni attività - definire quali sono i decisori che prendono parte all attività di Business, definendone nel dettaglio attività, ruoli e interazione tra essi (imprenditore, responsabile di produzione, responsabile commerciale, agenti ). - definizione dei fatti di rilievo per ogni singolo decisore. Importante in questa fase è descrivere esattamente come il singolo decisore vede l impresa, poiché nonostante l impresa sia unica è giusto e coerente che ogni singolo attore decisionale abbia i propri fattori di decisione, le proprie necessità in tema di dati da analizzare, ecc Ad esempio anche il semplice dato di vendita può essere utilizzato in molti modi da decisori diversi: il responsabile commerciale probabilmente focalizzerà le sue analisi su fatti come il Venduto Valore, o il Prezzo medio di vendita, mentre il responsabile di produzione avrà a cuore il Venduto Quantità, o meglio l Ordinato Quantità 11

12 Passo 2: raccogliere le informazioni (inizio dell approccio Bottom-Up) Dopo avere descritto l impresa a livello globale, aver definito le diverse aree aziendali, gli attori in gioco, e il dettaglio dei fatti rilevanti di ogni decisore, si ottiene una visione di quello che dovrà essere il progetto globale del Data Warehouse, e di quanti e quali saranno i singoli Data Mart che andranno a comporlo. Sulla base delle esigenze di analisi delle diverse aree aziendali (coperte ognuna da uno o più Data Mart) è necessario stabilire delle priorità per l analisi e la realizzazione dei diversi Data Mart. Una volta stabilite le priorità si procede nell analisi di un singolo Data Mart con i passi successivi. dettagliare cosa il decisore vuole avere a disposizione per condurre le proprie analisi raccogliere e analizzare tutti i report esistenti e di comune utilizzo da parte del decisore (fogli excel, report di stampa dai gestionali, esportazioni create ad hoc, ecc ) Passo 3: definizione del modello dei dati sulla base degli elementi raccolti identificare e definire nel dettaglio gli eventi da misurare e le modalità di aggregazione: o fatti o dimensioni o granularità delle analisi In questa fase è molto importante tener presente che, nonostante si stia analizzando un singolo Data Mart, i concetti definiti dovranno messere essi in relazione con le analisi di altre aree aziendali. Quindi l approccio Bottom-Up di questa analisi non dovrà andare a scapito della coerenza che dovranno avere i diversi Data Mart quando andranno a comporre il Data Warehouse. Passo 4: identificare le fonti dati fase molto tecnica che consiste nell andare a reperire all interno dei sistemi informativi aziendali tutte le fonti che permetteranno di avere a disposizione i dati da organizzare e trasformare per poter misurare gli eventi sopra descritti. 12

13 Passo 5: consolidare i dati altra fase tecnica necessaria per definire: - le trasformazioni da applicare alle fonti dati in modo che gli eventi possano essere misurati esattamente con il metodo definito dal decisore. - stabilire le caratteristiche temporali dei dati in termini di profondità temporale e di politiche di aggiornamento dei dati nel Data Mart. 13

Introduzione alla Business Intelligence

Introduzione alla Business Intelligence SOMMARIO 1. DEFINIZIONE DI BUSINESS INTELLIGENCE...3 2. FINALITA DELLA BUSINESS INTELLIGENCE...4 3. DESTINATARI DELLA BUSINESS INTELLIGENCE...5 4. GLOSSARIO...7 BIM 3.1 Introduzione alla Pag. 2/ 9 1.DEFINIZIONE

Dettagli

Sistemi per le decisioni Dai sistemi gestionali ai sistemi di governo

Sistemi per le decisioni Dai sistemi gestionali ai sistemi di governo Sistemi per le decisioni Dai sistemi gestionali ai sistemi di governo Obiettivi. Presentare l evoluzione dei sistemi informativi: da supporto alla operatività a supporto al momento decisionale Definire

Dettagli

Data Warehousing e Data Mining

Data Warehousing e Data Mining Università degli Studi di Firenze Dipartimento di Sistemi e Informatica A.A. 2011-2012 I primi passi Data Warehousing e Data Mining Parte 2 Docente: Alessandro Gori a.gori@unifi.it OLTP vs. OLAP OLTP vs.

Dettagli

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Prof. Andrea Borghesan venus.unive.it/borg borg@unive.it Ricevimento: Alla fine di ogni lezione Modalità esame: scritto 1 Sistemi informazionali La crescente diffusione dei

Dettagli

L E I N F O R M A Z I O N I P E R F A R E

L E I N F O R M A Z I O N I P E R F A R E L E I N F O R M A Z I O N I P E R F A R E C E N T R O Con InfoBusiness avrai Vuoi DATI CERTI per prendere giuste DECISIONI? Cerchi CONFERME per le tue INTUIZIONI? Vuoi RISPOSTE IMMEDIATE? SPRECHI TEMPO

Dettagli

Relazione sul data warehouse e sul data mining

Relazione sul data warehouse e sul data mining Relazione sul data warehouse e sul data mining INTRODUZIONE Inquadrando il sistema informativo aziendale automatizzato come costituito dall insieme delle risorse messe a disposizione della tecnologia,

Dettagli

un insieme di processi per raccogliere e analizzare informazioni e dare risposta a esigenze di:

un insieme di processi per raccogliere e analizzare informazioni e dare risposta a esigenze di: InfoBusiness: cos è La business intelligence è: un insieme di processi per raccogliere e analizzare informazioni e dare risposta a esigenze di: supporto alle decisioni (DSS) controllo di performance aziendali

Dettagli

Data warehouse Introduzione

Data warehouse Introduzione Database and data mining group, Data warehouse Introduzione INTRODUZIONE - 1 Pag. 1 Database and data mining group, Supporto alle decisioni aziendali La maggior parte delle aziende dispone di enormi basi

Dettagli

Data warehousing Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007

Data warehousing Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Data warehousing Introduzione A partire dalla metà degli anni novanta è risultato chiaro che i database per i DSS e le analisi di business intelligence vanno separati da quelli operazionali. In questa

Dettagli

Data warehousing Mario Guarracino Data Mining a.a. 2010/2011

Data warehousing Mario Guarracino Data Mining a.a. 2010/2011 Data warehousing Introduzione A partire dagli anni novanta è risultato chiaro che i database per i DSS e le analisi di business intelligence vanno separati da quelli operazionali. In questa lezione vedremo

Dettagli

Data warehouse. Architettura complessiva con OLTP e OLAP OLTP. Sistemi di supporto alle decisioni

Data warehouse. Architettura complessiva con OLTP e OLAP OLTP. Sistemi di supporto alle decisioni Data warehouse Data warehouse La crescita dell importanza dell analisi dei dati ha portato ad una separazione architetturale dell ambiente transazionale (OLTP on-line transaction processing) da quello

Dettagli

Sviluppo Applicazione di BI/DWH. con tecnologia Microsoft. per il supporto della catena logistica

Sviluppo Applicazione di BI/DWH. con tecnologia Microsoft. per il supporto della catena logistica UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MODENA E REGGIO EMILIA Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari di Modena Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (270/04) Sviluppo Applicazione di BI/DWH con tecnologia

Dettagli

emanager La soluzione a supporto dei processi di Clinical Governance www.dedalus.eu

emanager La soluzione a supporto dei processi di Clinical Governance www.dedalus.eu emanager La soluzione a supporto dei processi di Clinical Governance www.dedalus.eu 3 La Clinical Governance Nell ambito dell erogazione di servizi sanitari è sempre più evidente l esigenza di poter disporre

Dettagli

Data Mining e Analisi dei Dati

Data Mining e Analisi dei Dati e Analisi dei Dati Rosaria Lombardo Dipartimento di Economia, Seconda Università di Napoli La scienza che estrae utili informazioni da grandi databases è conosciuta come E una disciplina nuova che interseca

Dettagli

E-Mail. Scheduling. Modalità d invio. E-Mail

E-Mail. Scheduling. Modalità d invio. E-Mail BI BI Terranova, azienda leader in Italia per le soluzioni Software rivolte al mercato delle Utilities, propone la soluzione Software di Business Intelligence RETIBI, sviluppata per offrire un maggiore

Dettagli

Breve introduzione ai data warehouse (per gli allievi che non hanno seguito BD2)

Breve introduzione ai data warehouse (per gli allievi che non hanno seguito BD2) Tecnologie per i sistemi informativi Breve introduzione ai data warehouse (per gli allievi che non hanno seguito BD2) Letizia Tanca lucidi tratti dal libro: Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone Introduzione

Dettagli

Introduzione data warehose. Gian Luigi Ferrari Dipartimento di Informatica Università di Pisa. Data Warehouse

Introduzione data warehose. Gian Luigi Ferrari Dipartimento di Informatica Università di Pisa. Data Warehouse Introduzione data warehose Gian Luigi Ferrari Dipartimento di Informatica Università di Pisa Data Warehouse Che cosa e un data warehouse? Quali sono i modelli dei dati per data warehouse Come si progetta

Dettagli

Data Warehouse Architettura e Progettazione

Data Warehouse Architettura e Progettazione Introduzione Data Warehouse Architettura! Nei seguenti lucidi verrà fornita una panoramica del mondo dei Data Warehouse.! Verranno riportate diverse definizioni per identificare i molteplici aspetti che

Dettagli

PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN DATAWAREHOUSE

PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN DATAWAREHOUSE Tesi in: ARCHITETTURA DEI SISTEMI INFORMATIVI PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN DATAWAREHOUSE IN UN AMBIENTE DI DISTRIBUZIONE FARMACEUTICA RELATORE: Prof. Crescenzio Gallo LAUREANDO: Alessandro Balducci

Dettagli

Introduzione a BIM. Mission. Approccio

Introduzione a BIM. Mission. Approccio Sommario Sommario... 1 Introduzione a BIM... 2 Mission... 2 Approccio... 2 Perché BIM... 2 Modello Logico... 3 ETL... 4 Moduli... 5 Lato Utente... 6 BIM Vision... 6 BIM Web... 6 BIM Reader... 8 Lato Designer...

Dettagli

Per capire meglio l ambito di applicazione di un DWhouse consideriamo la piramide di Anthony, L. Direzionale. L. Manageriale. L.

Per capire meglio l ambito di applicazione di un DWhouse consideriamo la piramide di Anthony, L. Direzionale. L. Manageriale. L. DATA WAREHOUSE Un Dataware House può essere definito come una base di dati di database. In molte aziende ad esempio ci potrebbero essere molti DB, per effettuare ricerche di diverso tipo, in funzione del

Dettagli

Sistemi Informativi. Catena del valore di PORTER

Sistemi Informativi. Catena del valore di PORTER Sistemi Informativi Catena del valore di PORTER La catena del valore permette di considerare l'impresa come un sistema di attività generatrici del valore, inteso come il prezzo che il consumatore è disposto

Dettagli

DSCube. L analisi dei dati come strumento per i processi decisionali

DSCube. L analisi dei dati come strumento per i processi decisionali DSCube L analisi dei dati come strumento per i processi decisionali Analisi multi-dimensionale dei dati e reportistica per l azienda: DSCube Introduzione alla suite di programmi Analyzer Query Builder

Dettagli

DATA WAREHOUSING CON JASPERSOFT BI SUITE

DATA WAREHOUSING CON JASPERSOFT BI SUITE UNIVERSITÁ DEGLI STUDI DI MODENA E REGGIO EMILIA Dipartimento di Ingegneria di Enzo Ferrari Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (270/04) DATA WAREHOUSING CON JASPERSOFT BI SUITE Relatore

Dettagli

Sistemi Informativi Aziendali I

Sistemi Informativi Aziendali I Modulo 6 Sistemi Informativi Aziendali I 1 Corso Sistemi Informativi Aziendali I - Modulo 6 Modulo 6 Integrare verso l alto e supportare Managers e Dirigenti nell Impresa: Decisioni più informate; Decisioni

Dettagli

PBI Passepartout Business Intelligence

PBI Passepartout Business Intelligence PBI Passepartout Business Intelligence TARGET DEL MODULO Il prodotto, disponibile come modulo aggiuntivo per il software gestionale Passepartout Mexal, è rivolto alle Medie imprese che vogliono ottenere,

Dettagli

Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011

Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011 Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011 Docente: Pasquale L. De Angelis deangelis@uniparthenope.it tel. 081 5474557 http://www.economia.uniparthenope.it/siti_docenti P.L.DeAngelis Modelli

Dettagli

Sistemi direzionali e modello multidimensionale. Prof. Piercarlo Giolito

Sistemi direzionali e modello multidimensionale. Prof. Piercarlo Giolito Sistemi direzionali e modello multidimensionale Prof. Piercarlo Giolito 1 Data warehousing e tecnologia OLAP Argomenti trattati. Evoluzione dei Sistemi Informativi Decisionali Il modello dei dati multidimensionale

Dettagli

Requisiti della Business Intelligence

Requisiti della Business Intelligence Realizzazione di un sistema informatico on-line bilingue di gestione, monitoraggio, rendicontazione e controllo del Programma di Cooperazione Transfrontaliera Italia - Francia Marittimo finanziato dal

Dettagli

A ZIENDE O RGANIZZAZIONI S TUDI P ROFESSIONALI. Lo strumento. di Business Intelligence alla portata di tutti

A ZIENDE O RGANIZZAZIONI S TUDI P ROFESSIONALI. Lo strumento. di Business Intelligence alla portata di tutti A ZIENDE O RGANIZZAZIONI S TUDI P ROFESSIONALI Lo strumento di Business Intelligence alla portata di tutti Descrizione Generale Trasforma i tuoi dati in una fonte di successo!!! INFOBUSINESS si propone

Dettagli

ALTA GAMMA. business intelligence. il software per pilotare la tua Azienda con successo

ALTA GAMMA. business intelligence. il software per pilotare la tua Azienda con successo ALTA GAMMA business intelligence il software per pilotare la tua Azienda con successo Chi è TeamSystem Da venticinque anni presente sul mercato del SW gestionale italiano. Oltre 44 milioni di EURO di fatturato

Dettagli

ORACLE BUSINESS INTELLIGENCE STANDARD EDITION ONE A WORLD CLASS PERFORMANCE

ORACLE BUSINESS INTELLIGENCE STANDARD EDITION ONE A WORLD CLASS PERFORMANCE ORACLE BUSINESS INTELLIGENCE STANDARD EDITION ONE A WORLD CLASS PERFORMANCE Oracle Business Intelligence Standard Edition One è una soluzione BI completa, integrata destinata alle piccole e medie imprese.oracle

Dettagli

1 BI Business Intelligence

1 BI Business Intelligence K Venture Corporate Finance Srl Via Papa Giovanni XXIII, 40F - 56025 Pontedera (PI) Tel/Fax 0587 482164 - Mail: info@kventure.it www.kventure.it 1 BI Business Intelligence Il futuro che vuoi. Sotto controllo!

Dettagli

Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia Facoltà di Ingegneria di Modena

Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia Facoltà di Ingegneria di Modena Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia Facoltà di Ingegneria di Modena Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica Business Intelligence per le imprese: progetto e realizzazione di

Dettagli

Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse

Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse Sommario Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse 1. Riassunto concetti principali dalle slide della lezione di teoria 2.Studio di caso : progettazione di un Data Warehouse di una catena

Dettagli

Data Warehousing (DW)

Data Warehousing (DW) Data Warehousing (DW) Il Data Warehousing è un processo per estrarre e integrare dati storici da sistemi transazionali (OLTP) diversi e disomogenei, e da usare come supporto al sistema di decisione aziendale

Dettagli

Analisi funzionale della Business Intelligence

Analisi funzionale della Business Intelligence Realizzazione di un sistema informatico on-line bilingue di gestione, monitoraggio, rendicontazione e controllo del Programma di Cooperazione Transfrontaliera Italia - Francia Marittimo finanziato dal

Dettagli

Risorsa N 002994 DATI ANAGRAFICI: FORMAZIONE E CORSI: ISTRUZIONE E CERTIFICAZIONI: LINGUE STRANIERE: COMPETENZE INFORMATICHE:

Risorsa N 002994 DATI ANAGRAFICI: FORMAZIONE E CORSI: ISTRUZIONE E CERTIFICAZIONI: LINGUE STRANIERE: COMPETENZE INFORMATICHE: Risorsa N 002994 DATI ANAGRAFICI: Nato il : 1971 Residente a : Pavia FORMAZIONE E CORSI: Nel 02/2013: Corso di Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE) 11.1.3 Nel 04/2007: Corso di Analisi

Dettagli

REALIZZARE UN MODELLO DI IMPRESA

REALIZZARE UN MODELLO DI IMPRESA REALIZZARE UN MODELLO DI IMPRESA - organizzare e gestire l insieme delle attività, utilizzando una piattaforma per la gestione aziendale: integrata, completa, flessibile, coerente e con un grado di complessità

Dettagli

Sistemi informativi aziendali

Sistemi informativi aziendali Sistemi informativi aziendali Lezione 12 prof. Monica Palmirani Sistemi informativi e informatici Sistemi informativi = informazioni+processi+comunicazione+persone Sistemi informatici = informazioni+hardware+software

Dettagli

Claudio Lattanzi. More Controllo Performance: i dati. unico progetto di modellazione

Claudio Lattanzi. More Controllo Performance: i dati. unico progetto di modellazione Claudio Lattanzi More Controllo Performance: i dati transazionali ed aggregati in un unico progetto di modellazione Le informazioni sono in continua crescita ma non sempre questo patrimonio aziendale viene

Dettagli

sistemapiemonte Osservatorio Regionale per l'infanzia e l'adolescenza Manuale d'uso sistemapiemonte.it

sistemapiemonte Osservatorio Regionale per l'infanzia e l'adolescenza Manuale d'uso sistemapiemonte.it sistemapiemonte Osservatorio Regionale per l'infanzia e l'adolescenza Manuale d'uso sistemapiemonte.it INDICE 1. INTRODUZIONE 3 1.1 CARATTERISTICHE GENERALI 3 1.2 OBIETTIVI 3 2. ACCESSO 4 3. ANALISI MULTIDIMENSIONALE

Dettagli

Sistemi Informativi La Modellazione Dimensionale dei Fatti. Obiettivi Concetti Base Operazioni OLAP DFM Casi Modellazione Logica Esercizi

Sistemi Informativi La Modellazione Dimensionale dei Fatti. Obiettivi Concetti Base Operazioni OLAP DFM Casi Modellazione Logica Esercizi Sistemi Informativi La Modellazione Dimensionale dei Fatti Obiettivi Concetti Base Operazioni OLAP DFM Casi Modellazione Logica Esercizi Obiettivi Nelle lezioni precedenti abbiamo modellato i processi

Dettagli

InfoTecna ITCube Web

InfoTecna ITCube Web InfoTecna ITCubeWeb ITCubeWeb è un software avanzato per la consultazione tramite interfaccia Web di dati analitici organizzati in forma multidimensionale. L analisi multidimensionale è il sistema più

Dettagli

E.T.L. (Extract.Tansform.Load) IBM - ISeries 1/8

E.T.L. (Extract.Tansform.Load) IBM - ISeries 1/8 E.T.L. (Extract.Tansform.Load) IBM - ISeries Quick-EDD/ DR-DRm ETL 1/8 Sommario ETL... 3 I processi ETL (Extraction, Transformation and Loading - estrazione, trasformazione e caricamento)... 3 Cos è l

Dettagli

Architetture per l analisi di dati

Architetture per l analisi di dati Architetture per l analisi di dati Basi di dati: Architetture e linee di evoluzione - Seconda edizione Capitolo 8 Appunti dalle lezioni Motivazioni I sistemi informatici permettono di aumentare la produttività

Dettagli

B C I un altro punto di vista Introduzione

B C I un altro punto di vista Introduzione Bollicine Community B C Intelligence B C I un altro punto di vista Introduzione Graziano Guazzi General Manager Data Flow Settembre 2007 pag, 1 Cosa misurare La definizione di quale domanda di mercato

Dettagli

UN PROGRAMMA APPLICATIVO: ACCESS Access è un programma del pacchetto Office che permette di realizzare database

UN PROGRAMMA APPLICATIVO: ACCESS Access è un programma del pacchetto Office che permette di realizzare database UN PROGRAMMA APPLICATIVO: ACCESS Access è un programma del pacchetto Office che permette di realizzare database Per comprendere al meglio cosa sia un database, dobbiamo prima introdurre il concetto di

Dettagli

Il Sistema Informativo Aziendale nei processi gestionali/organizzativi e di supporto alle decisioni

Il Sistema Informativo Aziendale nei processi gestionali/organizzativi e di supporto alle decisioni Il Sistema Informativo Aziendale nei processi gestionali/organizzativi e di supporto alle decisioni Il SIA sotto il profilo gestionale, direzionale e di supporto ai processi decisionali, clinici ed organizzativi.

Dettagli

Supporto alle decisioni e strategie commerciali/mercati/prodotti/forza vendita;

Supporto alle decisioni e strategie commerciali/mercati/prodotti/forza vendita; .netbin. è un potentissimo strumento SVILUPPATO DA GIEMME INFORMATICA di analisi dei dati con esposizione dei dati in forma numerica e grafica con un interfaccia visuale di facile utilizzo, organizzata

Dettagli

Sistemi informativi aziendali

Sistemi informativi aziendali Sistemi informativi aziendali Lezione 12 prof. Monica Palmirani Sistemi informativi e informatici Sistemi informativi = informazioni+processi+comunicazione+persone Sistemi informatici = informazioni+hardware+software

Dettagli

Business Intelligence

Business Intelligence aggregazione dati Business Intelligence analytic applications query d a t a w a r e h o u s e aggregazione budget sales inquiry data mining Decision Support Systems MIS ERP data management Data Modeling

Dettagli

idw INTELLIGENT DATA WAREHOUSE

idw INTELLIGENT DATA WAREHOUSE idw INTELLIGENT DATA WAREHOUSE NOTE CARATTERISTICHE Il modulo idw Amministrazione Finanza e Controllo si occupa di effettuare analisi sugli andamenti dell azienda. In questo caso sono reperite informazioni

Dettagli

Cosa è un data warehouse?

Cosa è un data warehouse? Argomenti della lezione Data Warehousing Parte I Introduzione al warehousing cosa è un data warehouse classificazione dei processi aziendali sistemi di supporto alle decisioni elaborazione OLTP e OLAP

Dettagli

Data Mining a.a. 2010-2011

Data Mining a.a. 2010-2011 Data Mining a.a. 2010-2011 Docente: mario.guarracino@cnr.it tel. 081 6139519 http://www.na.icar.cnr.it/~mariog Informazioni logistiche Orario delle lezioni A partire dall 19.10.2010, Martedì h: 09.50 16.00

Dettagli

Introduzione ai database I concetti fondamentali Database e DBMS Per comprendere appieno cos'è un Database e quali sono i vantaggi legati al suo impiego, soprattutto nel settore gestionale, è necessario

Dettagli

Lo strumento. di Business Intelligence alla portata di tutti

Lo strumento. di Business Intelligence alla portata di tutti B USINESS I NTELLIGENCE Lo strumento di Business Intelligence alla portata di tutti Modulo INFOREADER INFOREADER è il modulo di INFOBUSINESS che consente di abilitare la postazione di lavoro alla visualizzazione

Dettagli

DATA MINING E DATA WAREHOUSE

DATA MINING E DATA WAREHOUSE Reti e sistemi informativi DATA MINING E DATA WAREHOUSE Marco Gottardo FONTI Wikipedia Cineca Università di Udine, Dipartimento di fisica, il data mining scientifico thepcweb.com DATA MINING 1/2 Il Data

Dettagli

Report e Analisi dei dati.

Report e Analisi dei dati. Report e Analisi dei dati. Introduzione al Sistema IBM Cognos Lo scopo di questa guida è quello di far capire con esempi semplici ed esaustivi, cosa si può ottenere con il sistema IBM Cognos, presentando

Dettagli

Lorenzo Braidi. Database design. Libro_datadesign.indb 1 23-11-2004 10:06:17

Lorenzo Braidi. Database design. Libro_datadesign.indb 1 23-11-2004 10:06:17 Lorenzo Braidi Database design Libro_datadesign.indb 1 23-11-2004 10:06:17 Sommario Introduzione...XI Capitolo 1 Le basi di dati relazionali... 1 Le basi di dati... 1 Un po di storia... 2 I database gerarchici...

Dettagli

uadro Business Intelligence Professional Gestione Aziendale Fa quadrato attorno alla tua azienda

uadro Business Intelligence Professional Gestione Aziendale Fa quadrato attorno alla tua azienda Fa quadrato attorno alla tua azienda Professional Perché scegliere Cosa permette di fare la businessintelligence: Conoscere meglio i dati aziendali, Individuare velocemente inefficienze o punti di massima

Dettagli

RRF Reply Reporting Framework

RRF Reply Reporting Framework RRF Reply Reporting Framework Introduzione L incremento dei servizi erogati nel campo delle telecomunicazioni implica la necessità di effettuare analisi short-term e long-term finalizzate a tenere sotto

Dettagli

WebBi S.r.l offre consulenza e soluzioni per le seguenti aree: Data Warehousing. Business Intelligence. Disegno di architetture integrate

WebBi S.r.l offre consulenza e soluzioni per le seguenti aree: Data Warehousing. Business Intelligence. Disegno di architetture integrate Migliorare l organizzazione per migliorare la qualità delle decisioni. Migliorare la qualità dei collaboratori per migliorare il servizio alla clientela. WebBi S.r.l offre consulenza e soluzioni per le

Dettagli

SOLUZIONE Web.Orders online

SOLUZIONE Web.Orders online SOLUZIONE Web.Orders online Gennaio 2005 1 INDICE SOLUZIONE Web.Orders online Introduzione Pag. 3 Obiettivi generali Pag. 4 Modulo di gestione sistema Pag. 5 Modulo di navigazione prodotti Pag. 7 Modulo

Dettagli

Data warehouse (parte 1)

Data warehouse (parte 1) Data warehouse (parte 1) La maggior parte delle aziende dispone di enormi basi di dati contenenti dati di tipo operativo: queste basi di dati costituiscono una potenziale miniera di informazioni utili.

Dettagli

Sistemi informativi aziendali

Sistemi informativi aziendali Operatore giuridico d impresa Informatica Giuridica A.A 2002/2003 II Semestre Sistemi informativi aziendali prof. Monica Palmirani Sistemi informativi e informatici Sistemi informativi = informazioni+processi+comunicazione+persone

Dettagli

SQL Server BI Development Studio

SQL Server BI Development Studio Il Data warehouse SQL Server Business Intelligence Development Studio Analysis Service Sorgenti dati operazionali DB relazionali Fogli excel Data warehouse Staging Area e dati riconciliati Cubi Report

Dettagli

La soluzione Oracle per il Piano Esecutivo di Gestione degli Enti locali. White Paper Oracle Gennaio 2004

La soluzione Oracle per il Piano Esecutivo di Gestione degli Enti locali. White Paper Oracle Gennaio 2004 La soluzione Oracle per il Piano Esecutivo di Gestione degli Enti locali White Paper Oracle Gennaio 2004 La soluzione Oracle per il Piano Esecutivo di Gestione degli Enti locali INTRODUZIONE Oracle Italia,

Dettagli

SISTEMA INFORMATIVO DIREZIONE E CONTROLLO

SISTEMA INFORMATIVO DIREZIONE E CONTROLLO LA SUITE JSIDIC La soluzione proposta, identificata da JSIDIC SISTEMA INFORMATIVO DIREZIONE E CONTROLLO, si presenta come un sistema capace di misurare le performance aziendali, con una soluzione unica

Dettagli

Introduzione al data warehousing

Introduzione al data warehousing Introduzione al data warehousing, Riccardo Torlone aprile 2012 1 Motivazioni I sistemi informatici permettono di aumentare la produttività delle organizzazioni automatizzandone la gestione quotidiana dei

Dettagli

Governo Digitale a.a. 2011/12

Governo Digitale a.a. 2011/12 Governo Digitale a.a. 2011/12 I sistemi di supporto alle decisioni ed il Data Warehouse Emiliano Casalicchio Agenda Introduzione i sistemi di supporto alle decisioni Data warehouse proprietà architettura

Dettagli

Introduzione al Data Warehousing

Introduzione al Data Warehousing Il problema - dati IPERVENDO Via Vai 111 P.I.11223344 Vendite II Trim. (Milioni!) Introduzione al Data Warehousing tecnologia abilitante per il data mining ACQUA MIN 0.40 LATTE INTERO 1.23 SPAZZ.DENTI

Dettagli

Miriam Gotti m.gotti@cineca.it

Miriam Gotti m.gotti@cineca.it Cenni sul Dat a Warehouse Ravenna 5 Novembre 2007 Miriam Gotti m.gotti@cineca.it www. cineca.it Agenda Fondamenti di Data Warehouse Modello Multidimensionale Analisi OLAP Introduzione a Statportal www.cineca.it

Dettagli

Progetto Turismo Pisa. Sommario dei risultati

Progetto Turismo Pisa. Sommario dei risultati 2012 Progetto Turismo Pisa Sommario dei risultati 0 Studio realizzato per il Comune di Pisa da KddLab ISTI-CNR Pisa Sommario 1 Progetto Turismo Pisa: Sintesi dei risultati... 1 1.1 L Osservatorio Turistico

Dettagli

Lezione 1. Introduzione e Modellazione Concettuale

Lezione 1. Introduzione e Modellazione Concettuale Lezione 1 Introduzione e Modellazione Concettuale 1 Tipi di Database ed Applicazioni Database Numerici e Testuali Database Multimediali Geographic Information Systems (GIS) Data Warehouses Real-time and

Dettagli

Architettura dei sistemi di database

Architettura dei sistemi di database 2 Architettura dei sistemi di database 1 Introduzione Come si potrà ben capire, l architettura perfetta non esiste, così come non è sensato credere che esista una sola architettura in grado di risolvere

Dettagli

SQL Server 2005. Introduzione all uso di SQL Server e utilizzo delle opzioni Olap. Dutto Riccardo - SQL Server 2005.

SQL Server 2005. Introduzione all uso di SQL Server e utilizzo delle opzioni Olap. Dutto Riccardo - SQL Server 2005. SQL Server 2005 Introduzione all uso di SQL Server e utilizzo delle opzioni Olap SQL Server 2005 SQL Server Management Studio Gestione dei server OLAP e OLTP Gestione Utenti Creazione e gestione DB SQL

Dettagli

Glossario. Termini tecnici. Termini di business. Acronimi

Glossario. Termini tecnici. Termini di business. Acronimi Glossario Il glossario è suddiviso in tre sezioni: la prima riporta i termini tecnici più frequentemente utilizzati in tutti i progetti di Data Warehouse la seconda è specifica di progetto e tratta i termini

Dettagli

Analisi dei Dati. Lezione 10 Introduzione al Datwarehouse

Analisi dei Dati. Lezione 10 Introduzione al Datwarehouse Analisi dei Dati Lezione 10 Introduzione al Datwarehouse Il Datawarehouse Il Data Warehousing si può definire come il processo di integrazione di basi di dati indipendenti in un singolo repository (il

Dettagli

OLAP Evolus Suite. Analsysis and Reporting per tutte le Imprese

OLAP Evolus Suite. Analsysis and Reporting per tutte le Imprese Analsysis and Reporting per tutte le Imprese Di cosa si tratta INTRODUZIONE 3 OLAP EVOLUS 4 OLAP BUILDER 5 CONSOLE BUILDER 6 Fattori chiave Soluzione Plug&Play Analisi Predefinite Point & Click Personalizzabile

Dettagli

LA BUSINESS INTELLIGENCE - DEFINIZIONI

LA BUSINESS INTELLIGENCE - DEFINIZIONI LA BUSINESS INTELLIGENCE - DEFINIZIONI A cura di Giorgio Giussani Milano, 16.06.2010 Fonte: Internet Cos'è il Business Intelligence? Il termine business intelligence si applica ai prodotti che hanno come

Dettagli

Business Intelligence: Data warehouse & Data mining

Business Intelligence: Data warehouse & Data mining Business Intelligence Business Intelligence: Data warehouse & Data mining Termine generico per indicare: un insieme di processi per raccogliere ed analizzare informazioni strategiche la tecnologia utilizzata

Dettagli

www.happybusinessapplication.net

www.happybusinessapplication.net www.astudio.it Cosa è HBA Project HBA Project è una Web Business Application gratuita che può essere installata sul proprio dominio come una «personal cloud», alla quale avrà accesso solo l utente che

Dettagli

PRESENTAZIONE SERVIZI P.M.I.

PRESENTAZIONE SERVIZI P.M.I. PRESENTAZIONE SERVIZI P.M.I. Profilo La Società Hermes nasce nel 2010 per portare sul mercato le esperienze maturate da un team di specialisti e ricercatori informatici che hanno operato per anni come

Dettagli

1. BASI DI DATI: GENERALITÀ

1. BASI DI DATI: GENERALITÀ 1. BASI DI DATI: GENERALITÀ BASE DI DATI (DATABASE, DB) Raccolta di informazioni o dati strutturati, correlati tra loro in modo da risultare fruibili in maniera ottimale. Una base di dati è usualmente

Dettagli

B-B DATAMAN. Conoscere per decidere.

B-B DATAMAN. Conoscere per decidere. B-B DATAMAN Conoscere per decidere. Trasformare i dati aziendali in informazioni utili ed avere un pannello di controllo duttile e sempre disponibile è fondamentale per guidare l azienda su una strada

Dettagli

SOMMARIO. 9- Basi di dati direzionali. Tipi di sistemi direzionali SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI. Basi di Dati per la gestione dell Informazione

SOMMARIO. 9- Basi di dati direzionali. Tipi di sistemi direzionali SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI. Basi di Dati per la gestione dell Informazione 1 SOMMARIO 2 9- Basi di dati direzionali Basi di Dati per la gestione dell Informazione A. Chianese, V. Moscato, A. Picariello, L. Sansone Sistemi Informativi Direzionali (SID) Architettura dei SID La

Dettagli

Organizzazione delle informazioni: Database

Organizzazione delle informazioni: Database Organizzazione delle informazioni: Database Laboratorio Informatico di base A.A. 2013/2014 Dipartimento di Scienze Aziendali e Giuridiche Università della Calabria Dott. Pierluigi Muoio (pierluigi.muoio@unical.it)

Dettagli

INDICE CONROLLO DI GESTIONE E SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI IL CONTROLLO DI GESTIONE E GLI ALTRI MECCANISMI OPERATIVI

INDICE CONROLLO DI GESTIONE E SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI IL CONTROLLO DI GESTIONE E GLI ALTRI MECCANISMI OPERATIVI INDICE PREMESSA...1 PARTE PRIMA CONROLLO DI GESTIONE E SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI CAPITOLO PRIMO IL CONTROLLO DI GESTIONE E GLI ALTRI MECCANISMI OPERATIVI 1. I concetti di pianificazione strategica

Dettagli

Customer Relationship Management. Eleonora Ploncher 3 aprile 2006

Customer Relationship Management. Eleonora Ploncher 3 aprile 2006 Customer Relationship Management Eleonora Ploncher 3 aprile 2006 1. Gli obiettivi Gli obiettivi della presentazione sono volti a definire: 1. gli elementi fondamentali e strutturali di una strategia di

Dettagli

Convegno 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone

Convegno 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone Convegno 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone pag. 1 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone Introduzione alla Business Intelligence Un fattore critico per la competitività è trasformare la massa di dati prodotti

Dettagli

Ciclo di vita dimensionale

Ciclo di vita dimensionale aprile 2012 1 Il ciclo di vita dimensionale Business Dimensional Lifecycle, chiamato anche Kimball Lifecycle descrive il framework complessivo che lega le diverse attività dello sviluppo di un sistema

Dettagli

SOLUTION BRIEF CA ERwin Modeling. Come gestire la complessità dei dati e aumentare l'agilità del business

SOLUTION BRIEF CA ERwin Modeling. Come gestire la complessità dei dati e aumentare l'agilità del business SOLUTION BRIEF CA ERwin Modeling Come gestire la complessità dei dati e aumentare l'agilità del business CA ERwin Modeling fornisce una visione centralizzata delle definizioni dei dati chiave per consentire

Dettagli

CATALOGO DEI CORSI DI FORMAZIONE

CATALOGO DEI CORSI DI FORMAZIONE CATALOGO DEI CORSI DI FORMAZIONE NextInt Training Center - formazione@nextint.it NextInt Via Nino Oxilia 22 20127 Milano (MI) Tel. +30 02 36572330/332 formazione@nextint.it www.nextint.it CHI SIAMO NextInt

Dettagli

Self-Service Business Intelligence

Self-Service Business Intelligence Self-Service Business Intelligence VISUALIZZA DATI, SCOPRI LE TENDENZE, CONDIVIDI I RISULTATI Analysis offre a tutti gli utenti aziendali strumenti flessibili per creare e condividere le informazioni significative

Dettagli

I servizi web per l analisi e la diffusione dei risultati dei Censimenti dell agricoltura

I servizi web per l analisi e la diffusione dei risultati dei Censimenti dell agricoltura I servizi web per l analisi e la diffusione dei risultati dei Censimenti dell agricoltura Filomena Nardacchione Direzione Impresa, Lavoro e Scuola Centro di Competenza AGRICOLTURA Strategia di diffusione

Dettagli

LABORATORIO di INFORMATICA

LABORATORIO di INFORMATICA Università degli Studi di Cagliari Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria per l Ambiente ed il Territorio LABORATORIO di INFORMATICA A.A. 2010/2011 Prof. Giorgio Giacinto INTRODUZIONE AI SISTEMI DI BASI

Dettagli

Basi di dati. Basi di dati = database. Basi di dati

Basi di dati. Basi di dati = database. Basi di dati Basi di dati Da leggere: Cap. 6 Sawyer, Williams (testo A) Basi di dati = database Sono una delle applicazioni informatiche che hanno avuto il maggiore utilizzo in uffici, aziende, servizi -> oggi anche

Dettagli

Bieffe Stefano Pieri Graphic Design Certified Software Partner Metodo S.p.A. TEN PROGRAM

Bieffe Stefano Pieri Graphic Design Certified Software Partner Metodo S.p.A. TEN PROGRAM LIBERI ED EVOLUTI 2 METODO EVOLUS LIBERI ED EVOLUTI 3 Perché un ERP proattivo Gestire un azienda nel suo evolversi nel tempo e sostenerne la crescita è complesso e difficile: Metodo EVOLUS risponde a questa

Dettagli

I sistemi di reporting e i rapporti direzionali

I sistemi di reporting e i rapporti direzionali I sistemi di reporting e i rapporti direzionali Reporting - Sintesi dei fenomeni aziendali secondo modelli preconfezionati e con frequenza e aggiornamento prestabiliti - contabile (dati economici) - extracontabile

Dettagli