Dall intuizione alla conoscenza

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1 Dall intuizione alla conoscenza Il valore dei dati nel processo decisionale Maurizio Pighin Università di Udine Facoltà di Economia LiberaMente Srl Spinoff Accademico Università Udine Slide 1

2 Agenda Alcuni concetti generali Slide 2

3 Intuizione e conoscenza Intuizione L'intuizione indica quel tipo di conoscenza immediata che non si avvale del ragionamento o della conoscenza sensibile Conoscenza La conoscenza è un termine che ha significati diversi a seconda del contesto, ma che ha in qualche modo a che fare comunque con i concetti di significato, informazione, istruzione, comunicazione, rappresentazione, apprendimento Slide 3

4 Dal dato all informazione Ricchi di dati, poveri di informazione 1 a FASE: Acquisizione dei dati elementari 2 a FASE: Passaggio da dati elementari a dati sintetici Acquisizione Dato 3 a FASE: Emissione Informazione finale Dato Acquisizione Dato Elaborazione Dato Emissione Informazioni Destinatari Acquisizione Dato Fenomeni Dati elementari Slide 4

5 Dal dato all informazione 80% del tempo speso a preparare i dati, 20% del tempo speso ad analizzarli Soluzioni informative il 30% è poco usabile il 22% manca del dettaglio necessario il 20% presenta una scarsa accessibilità e accuratezza dei dati l 8% riporta informazioni obsolete Fonte: Forrester Turning Data Into Dollars (May 2001) Slide 5

6 Tipologia attività Slide 6

7 Scomposizione del sistema informativo Sistemi informazionali: supporto alle decisioni Sistemi operazionali: supporto alle attività Slide 7

8 Sistemi Operazionali Funzioni principali Automazione di attività procedurali Raccolta di dati Guida per l operatore Componenti fondamentali Base di dati operazionale (Data Base) Funzioni operative Azioni sui dati Accesso interattivo in inserimento e modifica singole transazioni Descrizione di eventi aziendali (processi) Aggregazione per il calcolo di indicatori di stato Slide 8

9 Sistemi Informazionali Funzioni principali Supporto al processo decisionale Presentazione dei dati secondo diverse aggregazioni e viste Confronto tra indicatori aziendali e indicatori esterni Componenti fondamentali Base di dati informazionale (Data Warehouse) Strumenti di analisi Procedure di alimentazione Azioni sui dati Accesso interattivo in sola lettura Descrizione di soggetti secondo viste diverse Profondità temporale Slide 9

10 Agenda Dove sono localizzate le informazioni in azienda? Slide 10

11 Dove sono le informazioni in azienda? Bit Documenti Cartacei Report Acquisti Logistica Telefono Produzione Ricerca & Sviluppo Marketing & Commerciale Clienti Fornitori Contabilità Magazzino Finanza Azienda Mondo Esterno Inf. Commerciali Concorrenti Mercati Finanziari Eventi Socio/Politici Banche Slide 11

12 Dal sistema operazionale Il Sistema Informativo aziendale è l insieme delle procedure, degli strumenti e delle risorse atti alla rilevazione, alla memorizzazione, all elaborazione e alla messa a disposizione dei fatti aziendali I diversi domini applicativi costituiscono la componente del Sistema Informativo denominata Sistema Transazionale che è dedicata alla rilevazione e alla gestione dei dati di base E necessario consolidare il patrimonio dei dati transazionali, frammentato e disomogeneo nei diversi domini applicativi, in una struttura organizzata e condivisa di informazioni e conoscenze. Slide 12

13 al sistema informazionale Attraverso la creazione di una Banca Dati organizzata secondo le regole di business e non secondo le regole delle transazioni in grado di supportare domande complesse su ingenti volumi di dati con le informazioni chiave per supportare i processi aziendali decisionali storicizzata e non volatile che integra i dati provenienti dai diversi sistemi informativi aziendali e dal mondo esterno Slide 13

14 OLTP e OLAP OLTP vs OLAP Slide 14

15 diversi per scopo Inserire dati OLTP (ERP) Gestire grandi volumi di transazioni Supportare l operatività quotidiana Ottimizzare l efficienza delle transazioni Supportare procedure automatizzabili OLAP (Data Warehouse) Analizzare dati Gestire poche interrogazioni ma complesse Supportare la pianificazione strategica Ottimizzare la memorizzazione dei dati Supportare le richieste degli analisti Run the Business Analyze the Business Slide 15

16 diversi per tipologia di dati OLTP (ERP) Application-Specific Application-Oriented Relativi all anno corrente o al massimo all anno precedente Dinamici Generati internamente OLAP (Data Warehouse) Integrati e consolidati Subject-Oriented Storici Statici Ricevuti da banche dati interne ed esterne Transazionali Informativi Slide 16

17 diversi per tipologia di utenti OLTP (ERP) Front-line workers OLAP (Data Warehouse) Management Gli stessi dati. ma differenti viste Slide 17

18 diversi per schemi di modellazione dati OLTP (ERP) Normalizzati Modelli E/R OLAP (Data Warehouse) Denormalizzati Modelli Multidimensionali Schema relazionale Schema a stella Slide 18

19 Perché fare con un martello quello che è meglio fare con una forbice Transaction Processing (ERP) Divario funzionalità crescente Analytic Processing (Data Warehouse) Dati isolati e sparpagliati Profondità storica limitata Struttura dati complessa Efficienza Transazioni Dati aggregati e consolidati Ricca profondità storica Strutture dati di facile lettura Efficienza Interrogazioni Requisiti divergenti per incontrare le esigenze di Business Slide 19

20 Agenda Architettura Applicativa Slide 20

21 Struttura organizzativa che si occupa di gestire e manutenere il Sistema Livelli del sistema di Data Warehousing Integrazione di sistemi Struttura del DataWarehoiuse Strumenti di interrogazione e analisi Organizzazione Tecnologia Livello che presiede alla trasformazione dei dati in informazioni Livello che presiede alla distribuzione dei dati agli utenti e alle applicazioni Livello che presiede all acquisizione e alla validazione dei dati Interpretazione Analisi e Presentazione dei Dati Preparazione e Archiviazione Dati Acquisizione e Trasformazione Dati Fonti Alimentanti Dominio Applicativo 3 Dominio Applicativo 2 Dominio Applicativo 1 Banche Dati Esterne Slide 21

22 Agenda Metodologia in pillole Per non arrivare a questo Slide 22

23 Progetto Gestire innanzi tutto un Progetto e pensare solo dopo allo Strumento Iniziare con una fase di Analisi Obiettivi per capire Il modello di business attuale Gli indicatori significativi per gli obiettivi posti Il modello di business futuro Le aree di analisi di interesse Identificare chi ha più visione (lo sponsor) Identificare chi ne ha più bisogno (il champion) Slide 23

24 Analisi Funzionale Definizione dei Requisiti Funzionali Dimensioni di analisi, indicatori e variabili di interesse informazioni necessarie Attività da svolgere (distribuzione dati all esterno/interno, simulazione/budgeting/planning, analisi ad hoc, analisi statistiche...) Domande a cui il nuovo sistema dovrà rispondere Definizione dei Requisiti Tecnici Livello di dettaglio informativo Profondità storica dei dati Frequenza di aggiornamento Sistemi alimentanti e loro grado di affidabilità Criteri di visibilità dei dati Livello minimo di affidabilità e di performance Tipologie di utenti (esperti, junior, tecnici)... Slide 24

25 Progettazione Disegno Architettura Funzionale Disegno modello logico dei dati Individuazione e definizione delle componenti applicative Identificazione delle Fonti Alimentanti Individuazione e definizione delle applicazioni di presentazione dati Disegno Infrastruttura Tecnologica Analisi dei Volumi Identificazione strumenti Hardware e Software Mappa dei sistemi alimentanti Disegno piattaforma tecnologica Slide 25

26 Pianificazione Pianificare attentamente le attività successive Individuazione delle priorità Definizione dei gruppi di lavoro Definizione di un piano di lavoro Individuazione di un referente applicativo e di un referente tecnico Obiettivo: rilasciare qualcosa di funzionante in tempi brevi Slide 26

27 Sviluppo Sviluppare le applicazioni Per cicli di prototipazione Con la costante verifica con gli utenti Rispecchiare esattamente le esigenze degli utenti Formazione graduale degli utenti Slide 27

28 Metodologia in pillole Integrare competenze di business con Costruire un business case competenze tecnologiche sul futuro Farsi guidare dal modello di business Concentrarsi sulle applicazioni a più alta priorità Lavorare costantemente con gli utenti finali Rilevare i requisiti, procedere a step, scegliere gli strumenti più adatti per esigenze attuali e future Slide 28

29 Grazie Domande? Slide 29