Il Data Warehouse di Ateneo a supporto del governo delle Università

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1 Il Data Warehouse di Ateneo a supporto del governo delle Università Dipartimento Servizi per l Amministrazione Universitaria www. cineca.it Stefano Corsi Enrico Brighi 12 luglio 2006

2 CINECA: AGENDA Profilo aziendale DLAB: Laboratorio di Data Warehouse Il Data Warehouse di Ateneo a supporto del governo delle Università

3 Il CINECA Costituito nel 1969, il CINECA è oggi il maggiore centro di calcolo in Italia e uno dei più importanti a livello mondiale. Il Consorzio è formato da 25 università italiane, Bari, Bologna, Camerino, Catania, Ferrara, Firenze, Insubria, Macerata, Messina, Milano Bicocca, Modena e Reggio Emilia, Padova, Parma, Pavia, Pisa, Politecnico di Bari, Politecnica delle Marche (Ancona), Salerno, Siena, Trento, Trieste, Udine, Urbino, Venezia, Verona, dal CNR e dal Ministero dell Università e della Ricerca. dispone di un ambiente di calcolo al massimo livello delle tecnologie disponibili, delle più avanzate risorse hardware e di personale specializzato altamente qualificato per affiancare i ricercatori nell utilizzo dell infrastruttura tecnologica

4 CINECA La Mission Attività istituzionali: Calcolo scientifico per la ricerca accademica, pubblica & privata; Servizi gestionali e supporto per le università ed il MIUR; Trasferimento tecnologico: P.A. ed Enti Locali; Industrie; Ricerca & Sperimentazione: Laboratori per lo sviluppo di prototipi; Modellistica; Partnership con Enti e Istituzioni;

5 Il CINECA Dipartimenti Presidente Consiglio di amministrazione Comitato Tecnico Direttore Gestione Analisi Informazione Sistemi Alte Prestazioni Sistemi Informativi e Servizi per la Sanità Comunicazioni e Sistemi Distribuiti Università e Servizi MIUR BUSINESS INTELLIGENCE Data Mining Text Mining Knowledge-Mgmt E-learning O-Portal Calcolo scientifico Realtà virtuale Visual. scientifica Ricerche AMR Registri epidemiol. Osservatori SSN E-learning Network Multim. Outsourcing Sicurezza TV-Digitale terr Contab. Ateneo Gestione personale Segreterie Data Warehouse Simulazioni Supporto MIUR Voto elettronico Studio di fattibilità disegno modelli di dati Progetti di Data Mining Software selection Servizi di outsorcing

6 Il D-LAB Dipartimento di Business Intelligence

7 Il D-LAB Nasce all interno di Cineca nel 1997 per: verificare soluzioni progettuali mediante sperimentazione su diverse tecnologie di BI e modelli di analisi portare a confronto diverse esperienze aziendali e esperienze accademiche diffondere le tecnologie di BI ai manager delle aziende e ai professionisti dell I.T.

8 Il D-LAB Attività/Mercati ATTIVITA Studio di fattibilità (Linee guida CNIPA) Progettazione e disegno modelli di dati Progetti di Data Mining Software selection Progettazione e realizzazione Realizzazione di prototipi Realizzazione sistemi di DataWarehouse Sviluppo di Data Mart Sviluppo di applicazioni di BI Ottimizzazione di DWarehouse esistenti Controllo sulla qualità dei dati Integrazione di metadati Servizi di outsorcing - Hosting applicativo - ASP P. A. (Centrale e Locale); Regioni; Province; MIUR; Aziende di proprietà della p.a.; UNIVERSITA ; AZIENDE; MERCATI TECNOLOGIE; GDO; Manifacturing; Beni di largo consumo; Finance; Manifacturing;

9 Il D-LAB Partnership tecnologiche attive; SAS (Silver Partner); Microstrategy; SAP; Ascential (IBM Company); Oracle Partnership con aziende; Opera (Consulenza GD); Prototipo (Gruppo SACMI Consulenza SAP); SISTER (Geomkt Consulenza SAS);

10 Il D-LAB Alcune referenze significative Telecom: Servizi Telefonia (SAP BW) OVA Bargellino: Manifatturiero (Hyperion) Zanardi Fonderie: Manifatturiero (Microstrategy) Marposs: Manifatturiero (Microstrategy) Gruppo Favini: Manifatturiero (SAP BW) Marzotto: Manifatturiero (Suite Oracle) Mercatone Uno: Retail (Microstrategy) Rinascente GM: Retail (Microstrategy) SOGEI: Pubblica Amministrazione (Suite Ascential) SOSE: Pubblica Amministrazione (SAS e Oracle) Provincia di Forlì-Cesena: P.A. Locale (Oracle) Telecom: Gestione Metadati (Suite Ascential) H3G: Gestione Metadati (Suite Ascential) BNL Multiservizi: Gestione Metadati (Suite Ascential) Atenei italiani: Data Warehouse di Ateneo (Microstrategy) CONAD Tirreno: Retail (Microstrategy) CEDA: Retail (Microstrategy) AMADORI: Consumer Goods (Microstrategy, Business Object, Cognos) CELLULAR LINE: Consumer Goods (SAP BW) CEDACRI: Finance: (Microstrategy) Trenitalia: Trasporti (SAS)

11 Il Data Warehouse di Ateneo a supporto del governo delle Università

12 Scenario di riferimento Il Decreto Legge n.286 del 1999, si propone di riordinare e potenziare meccanismi e strumenti di monitoraggio e di valutare costi, rendimenti e risultati dell attività svolta dalle amministrazioni pubbliche. Inoltre il Decreto Legge n. 370 del 1999 ha istituito il Comitato Nazionale del MIUR e i Nuclei di Valutazione con l obiettivo di verificare l efficacia, efficienza ed economicità dell azione amministrativa al fine di ottimizzare, anche mediante tempestivi interventi di correzione, il rapporto tra costi e risultati (controllo di gestione). Inoltre ai fini del controllo di gestione, il decreto stabilisce che ciascuna amministrazione pubblica definisca: le unità organizzative a livello delle quali si intende misurare l efficacia, efficienza ed economicità dell azione amministrativa; le modalità di rilevazione e ripartizione dei costi tra le unità organizzative e di individuazione degli obiettivi per cui i costi sono sostenuti; gli indicatori specifici per misurare efficacia, efficienza ed economicità;

13 Obiettivi e finalità Fornire uno strumento evoluto di analisi e reportistica agli organi di governo dell universit università,, con particolare attenzione al controllo di gestione Consentire analisi dei dati storici a vari livelli di aggregazione e da diversi punti di vista (visione multidimensionale dei dati) Facilitare il dialogo con gli organi istituzionali preposti alla valutazione del sistema universitario (MUR, CRUI, CNVSU)

14 Governance e Pianificazione Strategica Rettore, CDA, Senato Accademico, Senato Studenti, Pro-rettori Programmazione e Controllo dei processi trasversali Direttore Amm.,Responsabili di CDR e CGA, Alta Direzione o Direzioni di Business Unit Governo dei processi Operativi/Funzionali SISTEMI TRANSAZIONALI PROCESSI OPERATIVI Responsabili di Sezioni e unità operative

15 Processo decisione-azione tradizionale MUR

16 Interazione della politica di indirizzo del sistema con il processo decisionale interno FFO effettivo Assegnazione fondi per PS Assegnazione/accordi di programma per EU Fondi per i progetti di RS Premi/sanzioni OBIETTIVI STRATEGICI REVISIONI PIANI PROGRAMMI MUR Definisce le regole per il riequilibrio, per lo sviluppo del sistema e per la competizione, con la leva finanziaria: FFO teorico (sanzioni/premi) FPS (programmazione e sviluppo) FEU PRIN, FIRB ANALISI CONTROLLO e VALUTAZIONE REPORTING

17 Attività e processi di Governance Rettore, Senato Accademico, CdA DA CDIG Attività e processi di pianificazione strategica Divisioni e Direzioni di CGA Attività e processi tattici, di P&C Indicatori verticali di funzione (N assunzioni, n cessazioni per struttura organizzativa; entrate, spese per CdR; costi, ricavi per CdC) Aree Funzionali Attività e processi operativi Funzioni e unità operative

18 Attività e processi di Governance Rettore, Senato Accademico, CdA DA, CDIG Attività e processi di pianificazione strategica Attività e processi tattici, di P&C Indicatori trasversali, Simulazioni (studenti full-time equivalent; rapporto studenti/docenti equivalenti per gruppi di Facoltà; costo per studente iscritto per gruppi di classi dei corsi di studio; N di laureati regolari; tasso di partecipazione a progetti di ricerca per Dipartimento; tasso di turnover per struttura organizzativa) Indicatori verticali di funzione (N assunzioni, n cessazioni per struttura organizzativa; entrate, spese per CdR; costi, ricavi per CdC) Divisioni e Direzioni di CGA Aree Funzionali

19 Attività e processi di Governance Attività e processi di pianificazione strategica KPI (Δ% anz. docente, Δ% laureati occupati, Δ% abbandoni/n tutor, Δ docenza per RM OFF.F, Δ% costo del personale/ffo, Δ% costo personale/totale costi) Indicatori trasversali, Simulazioni (studenti fulltime equivalent; rapporto studenti/docenti equivalenti per gruppi di Facoltà; costo per studente iscritto per gruppi di classi dei corsi di studio; N di laureati regolari; tasso di partecipazione a progetti di ricerca per Dipartimento; tasso di turnover per struttura organizzativa) Rettore, Senato Accademico, CdA DA, CDIG Divisioni e Direzioni di CGA, CDIG Attività e processi tattici, di P&C Indicatori verticali di funzione (N assunzioni, n cessazioni per struttura organizzativa; entrate, spese per CdR; costi, ricavi per CdC) Aree Funzionali

20 Architettura Proposta DWH SEGSTU (ESSE3) Gestionali COFI/COEP (CIA) PERS (CSA) DM SEGSTU DM COFI DM COAN DM DM PERS DM SIMULA Staging Area Trasversale (2) Livello delle applicazioni analitiche verticali (1) DM TUNING CoGe Motore di generazione movimenti ribaltati (6) DM OFF.F DM MIUR DM RICER. DM TRASV WH DRIVER Livello delle applicazioni analitiche trasversali aggregate (3) MD COGE Driver Livello dei Driver e criteri di ribaltamento (5) Logica di produzione DRIVER (4)

21 Report Analisi Economica e Finanziaria Report su costi personale e altri costi Consolidato di Ateneo per attività Metriche Costi totali Conto An L3 (Serie Storica) Conto An L4 (Serie Storica) Funzione Obiettivo L2 AA Attivita c/terzi Didattica AA Ricerca Total O.CT O.DD O.RR Total Total E. C PERSONAL E DOCENTE E RICERCAT ORE E.C E.C Stipendi personale docente Stipendi personale ricercatore , , , , , ,61 E.C Supplenze , ,47 E.C Indennita accessorie , , ,49 Total , , ,31 E.C Stipendi , , , ,94 E. C PERSONAL E TECNICO- AMMINIST RATIVO E.C E.C E.C Fondo ex art. 42 CCN: lavoro straord. Altre indennita accessorie Indennita di posizione dirigenti e F.F , , , , , , , , , , , ,77 Total , , , ,66

22 Report Trasversali 1/2

23 Report Trasversali 2/2 Analisi Trasversale Misura dell attività di didattica di Dipartimento

24 Simulazioni area del personale, SCOSTAMENTO

25 Simulazioni area del personale, PENSIONAMENTI

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