EII: INTEGRAZIONE TRA DATI GEOREFERENZIATI E DI BUSINESS INTELLIGENCE PER LA PIATTAFORMA SPAGOBI

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "EII: INTEGRAZIONE TRA DATI GEOREFERENZIATI E DI BUSINESS INTELLIGENCE PER LA PIATTAFORMA SPAGOBI"

Transcript

1 Università degli Studi di Padova Facoltà di scienze matematiche, fisiche e naturali Tesi di Laurea Specialistica in Informatica EII: INTEGRAZIONE TRA DATI GEOREFERENZIATI E DI BUSINESS INTELLIGENCE PER LA PIATTAFORMA SPAGOBI Relatori: Ch.ma Prof.ssa Susi Dulli, Prof. Stefano Nativi Correlatore: Dott. Antonio Majori Laureando: Nicodemo Valerio Anno accademico 2006/2007

2 2 Sommario Oggigiorno le aziende che si distinguono per dimensioni e notevole volume d affari dispongono di vari strumenti di tipo informatico che permettono di migliorare l efficienza della gestione operativa e commerciale, in quanto permettono di realizzare applicazioni ad alto livello le cui funzionalità possono essere utilizzate dal personale che si occupa dell ambito analitico e dirigenziale. Due di questi elementi sono individuabili nei sistemi per la gestione delle informazioni geografiche e nel data warehouse, un enorme contenitore di dati, sul quale è possibile effettuare analisi di tipo statistico utile a fini gestionali. Spesso i dati contenuti in quest ultimo potrebbero essere georeferenziati, correlandoli a quelli presenti nei database spaziali, in modo tale da poter realizzare mappe territoriali integrate con dati di tipo statistico. Tale operazione non è spesso possibile a causa di un problema ricorrente in ambito informatico: la mancanza di interoperabilità tra le applicazioni che gestiscono le due differenti tipologie di dati, in quanto gestite da software di produttori diversi. Il lavoro effettuato in questa tesi ha avuto l obiettivo di analizzare tale problematica, in modo da individuare un metamodello di tipo generico che permetta di ovviare a tale inconveniente, valutando gli strumenti adatti a realizzare l integrazione dei dati e dimostrandone la fattibilità attraverso la realizzazione di un prototipo.

3 Indice Sommario Introduzione 4 1 Il problema dell integrazione L origine del problema Enterprise Resource Planning Enterprise Application Integration Enterprise Information Integration Le tecnologie coinvolte Data warehouse Formato di memorizzazione dei dati Costruzione e tipi di architettura Operazioni effettuabili Geographic Information System Evoluzione storica Situazione attuale e prospettive future L azienda promotrice del caso di studio Engineering Ingegneria Informatica SpagoBI L approccio di tipo open source

4 4 INDICE 4 Fase di analisi Analisi dei database spaziali Gli standard dell OGC PostGIS Oracle Spatial MySQL Spatial Extension ArcSDE e MapInfo Altri database spaziali Fase di progettazione Approccio progettuale Soluzione per il recupero dei dati spaziali Web Feature Service Geographic Markup Language Implementazione di un WFS Recupero dei dati di business intelligence extensible Markup Language Integrazione e visualizzazione dei dati Scalable Vector Graphics Realizzazione di un prototipo Il prototipo Strumenti utilizzati PHP Descrizione dell applicazione Conclusioni 91 A Installazione del database PostGIS 95 Bibliografia 102

5 Introduzione Al giorno d oggi si può affermare che la totalità delle aziende commerciali, industriali, della pubblica amministrazione, soprattutto quelle di grosse dimensioni, dispongono al loro interno da più di un decennio di un sistema informatico, utilizzato a fini operativi e gestionali. Nel corso degli anni all interno dei database di tale sistema si è accumulata una significativa mole di dati, che è possibile inglobare all interno di un enorme contenitore, il data warehouse. Questo rappresenta uno strumento che fornisce un valore aggiunto al patrimonio informativo aziendale, in quanto su di esso è possibile realizzare una serie di analisi che permettono di ricavare informazioni utili alla gestione operativa. Negli ultimi anni inoltre, grazie alla digitalizzazione delle mappe su supporto cartaceo e al rilevamento di nuovi dati da parte degli enti specializzati, è aumentata la disponibilità di dati geospaziali e delle applicazioni che ne possono usufruire. Le stesse aziende commerciali e la pubblica amministrazione hanno sfruttato tale opportunità, acquisendo informazioni geografiche che possono essere sfruttate a fini operativi, ad esempio per determinare la rete relativa alle consegne, in modo da minimizzare i costi e i tempi. Spesso però ciascun reparto operativo aziendale ha provveduto all acquisizione di tali dati in base ai propri obiettivi, magari aventi lo stesso contenuto informativo di quelli posseduti dagli altri, ma con codifiche differenti. Inoltre ciascun settore può aver provveduto all acquisto di un database spaziale apposito per la memorizzazione di tali dati il cui produttore è differente rispetto a quello degli altri. 5

6 6 INDICE Ecco quindi lo scenario che si può riscontrare all interno di una azienda: ci si ritrova in possesso di un data warehouse contenente dati di business che viene sfruttato per analisi di tipo strategico e una serie di database spaziali eterogenei che contengono dati spaziali di alto dettaglio. Una situazione di questo tipo può essere sfruttata in modo da produrre ulteriori risorse informative, che possono essere utilizzate dal reparto che si occupa della gestione strategico/dirigenziale dell azienda. È possibile infatti integrare i dati spaziali contenuti nel database georeferenziandoli a quelli di business contenuti nel data warehouse, in modo da produrre applicazioni che permettano di visualizzare mappe geografiche arricchite di dati relativi all ambito commerciale. A questo punto vengono a galla i problemi, in quanto è necessario integrare dati contenuti in database di produttori diversi, all interno di un unica applicazione. Questo caso di studio è stato proposto da un azienda la cui attività principale è proprio quella di realizzare soluzioni che permettono l integrazione tra vari sistemi eterogenei, la Engineering Ingegneria Informatica. Uno degli aspetti caratterizzanti di tale società è la metodologia di sviluppo secondo il modello open source, la quale presenta vari vantaggi rispetto a quella effettuata tramite modalità proprietaria. Il lavoro illustrato in questa tesi ha avuto proprio lo scopo di individuare una soluzione a tale situazione, proponendo un metamodello che sia in grado di ovviare a tale problematica; questo ha come finalità la definizione di un modello generico che può essere utilizzato in maniera da permettere l integrazione di dati spaziali estraibili da database di tipo eterogeneo, in modo da integrarli ai dati di business intelligence contenuti nel data warehouse. A tale scopo sono stati analizzati vari strumenti software di tipo open source che possono essere utilizzati, valutandone il grado di adattabilità e la capacità di interfacciamento con applicazioni esterne; tali strumenti saranno utilizzati in modo da produrre un architettura standard che possa essere utilizzata nella maggior parte dei casi pratici che si possono presentare. Per dimostrare infine la fattibilità della soluzione proposta è stato realizzato un prototipo,

7 INDICE 7 consistente in una applicazione utilizzabile dall utente finale. Il programma permette la visualizzazione di una mappa interattiva prodotta grazie ai dati spaziali contenuti in un database PostGIS, integrata ai dati di business intelligence estratti da un data warehouse su database Postgresql. Nel primo capitolo viene illustrato il problema dell integrazione nell ambito informatico, esponendo la differenza tra Enterprise Application Organization e l Enterprise Information Integration. Nel secondo capitolo vengono illustrate le tecnologie oggetto del caso di studio, il data warehouse e i sistemi informatici per la gestione dei dati geografici. Nel terzo capitolo si fa una breve panoramica dell azienda promotrice e la piattaforma per la business intelligence SpagoBI (che dovrebbe utilizzare il modello proposto), illustrando la metodologia di sviluppo software adottata, quella di tipo open source. Nel quarto capitolo viene descritta la fase di analisi relativa ai database spaziali, durante la quale sono stati individuati attributi comuni, utili alla successiva fase di progettazione. Nel quinto capitolo si descrive l architettura finale e le componenti da cui è formata, evidenziando le scelte che hanno portato alla scelta delle stesse. Nel sesto capitolo viene proposta una realizzazione pratica di una possibile applicazione finale che effettua l integrazione dei dati, descrivendo gli strumenti utilizzati. L ultimo capitolo presenta le conclusioni del lavoro realizzato e i suoi possibili sviluppi futuri.

8 8 INDICE

9 Capitolo 1 IL PROBLEMA DELL INTEGRAZIONE In questo primo capitolo viene descritto il problema dell integrazione tra dati e applicazioni che spesso emerge in ambito informatico. Nel paragrafo 1.1 si illustra il processo storico che ha portato ai problemi legati all interoperabilità, nel paragrafo 1.2 si descrive l ERP, una soluzione adottata per la risoluzione del problema, nei paragrafi successivi 1.3 e 1.4 la differenza tra EAI e EII. 1.1 L origine del problema Il sistema informativo di un azienda è composto da un insieme di risorse e attività che devono essere coordinate insieme allo scopo di gestire il flusso di informazioni necessarie a gestire l azienda. A partire dal 1960 si sono resi disponibili strumenti di tipo informatico orientati allo svolgimento di un considerevole numero di operazioni di calcolo in tempi brevi su masse di dati di grosse dimensioni e supporti dedicati alla memorizzazione delle informazioni; inizialmente solo un limitato numero di imprese ha provveduto al loro acquisto al fine di ottimizzare il sistema informativo, dati gli alti costi dei dispositivi di elaborazione del tempo, i mainframe, dando così vita ai 9

10 10 CAPITOLO 1. IL PROBLEMA DELL INTEGRAZIONE primi sistemi informatici. Con il passare degli anni i costi relativi all hardware e al software sono diminuiti drasticamente, in maniera inversamente proporzionale alle prestazioni, che sono di gran lunga migliorate. Tale situazione ha fatto sì che oggigiorno la totalità delle aziende utilizzi risorse informatiche per la gestione delle proprie informazioni. Spesso, soprattutto nelle aziende con una scarsa cultura informatica, la scelta dell acquisto del software necessario alla gestione del singolo reparto avviene in base alle esigenze immediate dello stesso, senza valutare la possibilità di una eventuale necessità di condivisione dei dati con gli altri. La decisione è anche influenzata dai fornitori software, ciascuno dei quali propone dei software proprietari per la gestione di una singola funzione aziendale e non si preoccupano di illustrare gli eventuali svantaggi o conflitti derivanti dall installazione del proprio prodotto, focalizzandosi unicamente ad ottenere il massimo profitto derivante dalla vendita. Inconvenienti del genere sono causati anche da una mancanza di una fase di pianificazione relativa agli strumenti hardware e alle applicazioni da acquistare in base alle reali esigenze e alle future evoluzioni che si possono presentare, ma si orientano a trovare la soluzione che possa soddisfare in modo tempestivo i bisogni immediati. La mancanza di competenze tecniche gioca un ruolo determinante a favore dei venditori, tra i quali emerge come fattore determinante, al fine di incrementare le vendite, la maggior capacità di esporre i propri prodotti. Se il cliente non è in grado di comprendere i benefici reali che uno strumento può fornire tenderà ad acquistare il prodotto che gli verrà presentato in maniera migliore. Ci si ritrova, come conseguenza, nella situazione in cui ciascun settore aziendale possiede un proprio sistema informativo, formato da applicazioni fornite da produttori differenti che sono in grado di svolgere un determinato numero di funzioni, relative ad un ambito particolare. Gli inconvenienti che sorgono in tale ambiente si hanno nel momento in cui un dato settore necessita dei dati prodotti dal sistema informatico di un reparto differente. L ufficio che si occupa della gestione finanziaria può avere bisogno dei dati anagrafici dei suoi dipendenti al fine di organizzare i pagamenti, i

11 1.2. ENTERPRISE RESOURCE PLANNING 11 quali sono memorizzati nell applicativo del reparto risorse umane. Gestire tale situazione non è semplice, si devono definire i metodi necessari a far comunicare le due applicazioni, gestire la differente codifica dei dati, in quanto ciascuna applicazione adotta il suo formato proprietario. 1.2 Enterprise Resource Planning Negli ultimi anni sono state proposte soluzioni atte a risolvere questo problema dell integrazione, inizialmente all interno delle aziende manifatturiere con l MRP ((Material Requirement Planning), per espandersi poi ai vari settori con l ERP (Enterprise Resource Planning). Questo rappresenta un sistema che mira ad integrare tutti i dati e i processi operazionali presenti all interno dell azienda, utilizzando una serie di strumenti hardware e software; viene realizzato un database centrale allo scopo di memorizzare i dati di ciascun modulo del sistema. L approccio realizzato consiste nel sostituire due o più applicazioni software, che necessitano di essere collegate al fine di fornire una funzionalità unica, in un singolo modulo. I vantaggi legati a una soluzione di questo tipo sono: la fornitura di un unica interfaccia per l accesso alle singole applicazioni; l eliminazione delle interfacce necessarie alla comunicazione tra le applicazioni; una minor necessità di manutenzione in quanto si deve visionare su un unico componente anziché su ciascun elemento da cui è composto; l archiviazione dei dati all interno di un unico database centralizzato. Tendenzialmente i produttori software implementano dei moduli ERP che soddisfano le esigenze di singoli settori: gestione risorse umane, pagamenti, ecc. Se un azienda necessita di più moduli provvede al loro acquisto, anche da fornitori differenti, in quanto possono comunicare tra di loro grazie ad una

12 12 CAPITOLO 1. IL PROBLEMA DELL INTEGRAZIONE interfaccia comune. Si procede poi ad una fase di customizzazione dei prodotti, che permette di configurarli in base alle specifiche funzioni ed esigenze aziendali. 1.3 Enterprise Application Integration I sistemi ERP hanno la finalità di ottimizzare la gestione operazionale, ossia di fornire gli strumenti che permettono di organizzare al meglio le attività con una scadenza a breve termine, come la gestione degli ordini, consegne, pagamenti, ecc. Questo avviene integrando le applicazioni di basso livello. Per migliorare la gestione manageriale è necessario invece lavorare con gli strumenti utilizzati dagli addetti al reparto analitico/finanziario: CRM (Customer Relationship Management), Supply Chain Management, Business Intelligence. Si parla quindi di EAI Enterprise Application Integration per indicare una architettura che permette di condividere dati e processi di business tra ciascuna delle applicazioni connesse all interno dell azienda. Gli scopi che si prefigge l EAI sono: integrazione dei dati: si deve assicurare che le informazioni all interno dei singoli sistemi componenti siano consistenti tra di loro; integrazione dei processi: si deve permettere il collegamento tra i processi di business attraverso l integrazione tra le varie applicazioni; indipendenza dai produttori: estrarre regole generali di business a partire dalle applicazioni, in modo da implementarle nel sistema EAI, permette di rimpiazzare un modulo con quello di un altro produttore senza la necessità di ridefinirle; interfaccia comune: un EAI deve presentare una interfaccia di accesso comune alle varie applicazioni da cui è formata, in modo da non costringere l utente finale ad utilizzare front-end di vario tipo. All interno di un EAI vengono implementati due tipi di sistemi:

13 1.3. ENTERPRISE APPLICATION INTEGRATION 13 mediation: un modulo di integrazione che notifica alle varie applicazioni il verificarsi di un cambiamento interno, in modo che ciascuna adatti il proprio stato alla nuova situazione; federation: l unica interfaccia che permette di interagire dall esterno con le applicazioni del sistema e fornire unicamente le informazioni di cui l utente necessita, senza che questi possa capire in che modo funzioni l elaborazione interna. Attualmente non è definita una infrastruttura standard per l EAI, gli addetti ai lavori stanno ancora studiando quale sia la soluzione migliore e gli standard da adottare. Finora i punti comuni ai quali sembrano aderire tutti sono: presenza di un unico broker centralizzato che gestisca gli aspetti riguardanti la sicurezza, gli accessi e la comunicazione. uso di un modello di dati indipendente basato sull uso di strutture standard; l XML (par ) sembra essere il candidato migliore per il raggiungimento di tale obiettivo. un componente che permetta far comunicare ciascuna applicazione con il broker centrale. un modello di sistema che permetta ai produttori di realizzare applicazioni che possano interfacciarsi in maniera standard. I progetti di EAI sono spesso caratterizzati da alti costi di gestione in quanto è necessario realizzare la personalizzazione e intergrazione delle singole applicazioni, lavoro che richiede l impiego di molto tempo e risorse. Per facilitare il tutto è importante l adozione di standard che descrivono come i sistemi informatici devono connettersi tra di loro, la rappresentazione dei dati, la modalità di correlazione tra i processi. Per implementare un nuovo EAI sarebbe così necessario scegliere gli standard adatti alla realizzazione del sistema più conforme alle esigenze aziendali; il numero di sviluppatori sarebbe inoltre maggiore poiché tutti coloro che conoscono gli standard da

14 14 CAPITOLO 1. IL PROBLEMA DELL INTEGRAZIONE adottare sarebbero in grado di realizzare le connessioni tra le applicazioni e non solo quelli delle case fornitrici dei singoli moduli. 1.4 Enterprise Information Integration Un altro tipo di integrazione all interno di un sistema in cui coesistono applicazioni tra loro indipendenti è l EII (Enterprise Information Integration). Si differenzia dall EAI in quanto opera ad un livello di complessità più basso; la prima è orientata a connettere applicazioni, la seconda invece mira a integrare i dati utilizzati da queste, implementando soluzioni che permettono di uniformare la modalità di accesso ai dati e il formato di rappresentazione delle informazioni. I software EII hanno la funzione di presentare una visione dei dati contenuti in un determinato momento nei sistemi OLTP (On Line Transactional Processing), in un formato che permette l analisi da parte dell utente, come report, fogli elettronici (spreadsheet), testi (word processor). La procedura per ottenere le informazioni finali prevede quattro fasi: 1. determinazione delle informazioni che devono essere recuperate (finanziarie, dati CRM, BI, ecc.). 2. individuazione delle fonti dati da cui estrarre le informazioni; tipicamente sono le sorgenti dei sistemi OLTP, ma anche il data warehouse (par. 2.1) può essere utilizzato come fonte dati. Infatti utilizzando i dati di quest ultimo si possono ottenere dati che presentano una visione storica, in quanto i sistemi OLTP contengono esclusivamente i dati attuali, mentre il data warehouse rappresenta il repository di tutte le informazioni che sono state memorizzate dall azienda. 3. creazione dei riferimenti alle informazioni dei sorgenti dati; 4. procedura di recupero delle informazioni tramite: query SQL, se le fonti dati sono database relazionali;

15 1.4. ENTERPRISE INFORMATION INTEGRATION 15 metodi proprietari, se le fonti dati sono i mainframe legacy; metodi standard per il recupero dei dati a partire da varie fonti dati, come chiamate ODBC, JDBC, OLEDB o metodi forniti per informazioni rappresentate in formato XML. Una volta recuperati i dati si procede a presentarli all utente, popolando l oggetto dedicato alla visualizzazione finale.

16 16 CAPITOLO 1. IL PROBLEMA DELL INTEGRAZIONE

17 Capitolo 2 LE TECNOLOGIE COINVOLTE In questo secondo capitolo vengono illustrate le due principali componenti tecnologie informatiche oggetto di studio. Nel paragrafo 2.1 è illustrato in cosa consiste un data warehouse, i benefici che può portare all azienda, il formato di memorizzazione dei dati (par ), le problematiche relative alla sua costruzione e i diversi tipi di architettura che lo caratterizzano (par ) e le operazioni di analisi che si possono effettuare (par ). Nel paragrafo 2.1 vengono poi descritti i sistemi informatici per la gestione delle informazioni geografiche, la loro evoluzione (par ), i problemi relativi alla mancanza di standard per la memorizzazione dei dati spaziali esistenti. Nel paragrafo viene descritta la situazione odierna e i servizi standard servono a gestire GIS eterogenei. 2.1 Data warehouse Oggigiorno nelle aziende commerciali, industriali, nella pubblica amministrazione si ha la necessità di gestire una significativa mole di dati, i quali permettono di generare informazione, l elemento fondamentale per l amministrazione dell azienda. 17

18 18 CAPITOLO 2. LE TECNOLOGIE COINVOLTE Le informazioni devono essere utilizzate in ciascuno dei livelli gestionali dell azienda, quello che differisce è la tempestività e il dettaglio con cui i dati devono essere forniti: a livello basso sono necessari dati ad alto dettaglio, reperibili in tempo reale. Nel magazzino di un supermercato si deve sapere giorno per giorno il quantitativo di merce presente, se le scorte sono insufficienti a colmare la domanda è necessario provvedere a procedere con il reperimento immediato dei prodotti mancanti. Ecco allora la necessità di avere database perfettamente in linea con la situazione reale, i quali rappresentano una fotografia dello stato attuale. Il sistema che gestisce tali tipi di dati è detto transazionale. Tuttavia i dirigenti dell azienda non hanno la necessità di sapere il quantitativo venduto di giorno in giorno, ma di disporre di un quadro generale della situazione, che disegni l andamento della gestione che si ha avuto nel periodo medio/lungo. Il manager vuole sapere, ad esempio, quali sono stati i prodotti più o meno venduti negli ultimi sei mesi, magari distinguendoli per zone di vendita o categorie di acquirenti, per poi decidere su quale linea organizzare la produzione nei successivi. Se i dirigenti di una casa discografica notano l ascesa della vendita della musica su internet rispetto alla tradizionale vendita del cd, sposteranno i loro investimenti sulla promozione del loro portale web, sull inserzione di banner pubblicitari all interno di siti esterni, mentre risparmieranno sulle risorse dedicate alla produzione del classico supporto fisico e alla sua distribuzione presso i punti vendita. Queste decisioni possono essere prese nel momento in cui si hanno le informazioni riassuntive, che permettono di avere una panoramica ad alto livello della gestione aziendale. Solitamente la produzione di tale visione viene effettuata sintetizzando e riassumendo tutti i dati di alto dettaglio utilizzati per la gestione a basso livello, creando indici e indicatori che possono essere interpretati facilmente. Disporre però dell andamento dell ultimo semestre al fine di stendere un piano previsionale per il futuro non è di certo utile se non lo si può confrontare con i dati riguardanti i mesi e periodi precedenti se non addirittura anni, per

19 2.1. DATA WAREHOUSE 19 questo sarebbe utile disporre anche dei dati aziendali accumulati a partire dalla nascita dell azienda. La soluzione ai problemi illustrati si ha adottando uno strumento assai utile, le cui potenzialità emergono parallelamente alla dimensione e all età dell azienda: il data warehouse. Questo può essere visto come una raccolta di dati di considerevoli dimensioni, la cui struttura dati è finalizzata ad effettuare interrogazioni su enormi quantità di informazioni, producendo risultatiche permettono di fornire un supporto ai processi decisionali. Le caratteristiche fondamentali del data warehouse sono: integrazione: i dati contenuti al suo interno sono il risultato di una serie di operazioni, consistenti nel recupero di dati registrati all interno di sistemi transazionali e legacy 1 dell azienda, spesso contenenti le stesse informazioni; queste sono però spesso codificate in maniera differente, in quanto gli applicativi che le gestiscono sono stati acquistati da produttori diversi e possono ulteriormente essere inconsistenti tra di loro. È necessario per cui, allo scopo di produrre un unico repository che contenga tali dati, effettuare un operazione di integrazione delle informazioni contenute nei vari sistemi, eventualmente alimentate da fonti esterne, che permettono di risolvere le inconsistenze rilevate, etichettando il tutto con metadati descrittivi, in modo da arricchire la base di conoscenza che si intende produrre. orientamento al soggetto: per quanto riguarda la struttura di archiviazione dei dati non ci si prefigge, al contrario dei sistemi transazionali, l obiettivo di minimizzare la ridondanza (tramite la normalizzazione) in modo da ridurre la quantità di memoria fisica utilizzata. Quest ul- 1 Sistemi hardware e software che continuano ad essere utilizzati perché il loro aggiornamento richiederebbe un costo troppo elevato rispetto alle migliori prestazioni che si otterrebbero con gli upgrade, oppure perché il loro rimpiazzo non sarebbe compatibile con altre applicazioni o altri software. In pratica si tratta di sistemi obsoleti, ma che hanno richiesto all origine un notevole investimento e che adesso si rivelano lenti ed incompatibili con i nuovi sistemi. [Cis07]

20 20 CAPITOLO 2. LE TECNOLOGIE COINVOLTE timo punto non viene preso in considerazione come fattore di limitazione nell implementazione di un data warehouse: lo spazio dedicato all immagazzinamento dei dati (e relativi costi) deve essere illimitato, in quanto è necessario implementare un sistema di notevoli dimensioni (le tabelle sono spesso denormalizzate), che però consente di effettuare in modo semplice ed efficiente interrogazioni da parte degli utenti finali; inoltre i dati non sono organizzati in maniera tale da rendere efficiente interrogazioni orientate alle transazioni, ma quelle orientate all analisi dei soggetti. dipendenza dal tempo e non volatilità: come citato in precedenza, per effettuare un analisi di tipo previsionale è di fondamentale importanza disporre, oltre che dei dati attuali, anche di dati storici. Per tale motivo il data warehouse è concepito come un archivio in sola lettura in cui non si effettuano cancellazioni delle informazioni passate, ma si conservano, in quanto hanno utilità come parametro di confronto e valutazione rispetto alla situazione attuale. Gli aggiornamenti e l allineamento dei dati avviene periodicamente, al contrario un sistema transazionale, in cui tale operazione si effettua costantemente, si sovrascrivono le informazioni non più valide, fornendo solo la visione della situazione attuale. Un problema legato al data warehouse riguarda la possibilità di effettuare analisi su dati che non siano stati aggiornati, fornendo una panoramica non coerente con la realtà. Descritte le caratteristiche principali, si intuisce che tale risorsa non è adottabile da una neo-azienda di recente formazione, in quanto manca la componente temporale, la storicità dei dati, ingrediente fondamentale per lo sfruttamento dell utilità di questo strumento. Non solo, i costi per la gestione dello stesso, in particolare il lavoro di integrazione dei dati contenuti in sistemi eterogenei e legacy, non sono certamente trascurabili. Per le aziende giovani è comunque utile la progettazione di un sistema informatico nell ottica di una futura possibilità di utilizzo del data warehouse.

21 2.1. DATA WAREHOUSE Formato di memorizzazione dei dati All interno di un data warehouse i dati sono organizzati e strutturati in tabelle che permettono di avere una visione multidimensionale dei soggetti su cui si vuole focalizzare l analisi, secondo un modello denominato Dimensional Fact Model. Un soggetto viene logicamente rappresentato da un ipercubo n-dimesionale, concepito come un elemento caratterizzato da n dimensioni; tipici esempi di soggetti sono gli acquisti e le vendite. Per dimensione si intende un aspetto che permette di caratterizzare un dato soggetto. Ad esempio, il soggetto vendita può essere definito dalle dimensioni prodotto, cliente, tempo, punto vendita, ecc.; le dimensioni costituiscono gli assi dell ipercubo. A loro volta le dimensioni presentano al loro interno degli attributi, che possono essere tra loro relazionati in base ad una gerarchia, ad esempio la dimensione tempo presenta la gerarchia di attributi anno, trimestre, mese, giorno, ora. Fissato un valore per ciascuna dimensione (es. prodotto= Pc desktop, tempo= Gennaio, mercato= Roma ) si individua univocamente una cella dell ipercubo (Figura 2.1); questa rappresenta un fatto a cui vengono associate una o più misure (es. quantità venduta). In fase di progettazione è determinante la scelta del grado di granularità delle misure che vengono utilizzate nei fatti. La granularità rappresenta il grado di dettaglio dei dati, più è alta più i dati sono meno dettagliati; quindi il grado di granularità minima riguarda i dati a livello operativo, ad esempio il quantitativo venduto in un dato punto vendita in un determinato giorno. Un livello basso di granularità può essere difficile da gestire, in quanto i dati che si vogliono visualizzare a seguito di un interrogazione sono dati di sintesi, che prevedono una granularità maggiore per la cui produzione è necessario sommare i dati al dettaglio (ad es. quantità giornaliere) al fine di ottenere il livello desiderato (ad es. quantità trimestrali). Progettare data mart con misure già aggregate è la soluzione spesso utilizzata al fine di evitare questo inconveniente; il requisito necessario per il raggiungimento di questo obiettivo

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 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 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

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

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

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

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

Introduzione alla Business Intelligence. E-mail: infobusiness@zucchetti.it Introduzione alla Business Intelligence E-mail: infobusiness@zucchetti.it Introduzione alla Business Intelligence Introduzione Definizione di Business Intelligence: insieme di processi per raccogliere

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

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

Rassegna sui principi e sui sistemi di Data Warehousing

Rassegna sui principi e sui sistemi di Data Warehousing Università degli studi di Bologna FACOLTA DI SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI Rassegna sui principi e sui sistemi di Data Warehousing Tesi di laurea di: Emanuela Scionti Relatore: Chiar.mo Prof.Montesi

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

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

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

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

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

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

Introduzione a Quantum GIS (QGIS) - passaggio dal software ArcView 3.x a software GIS OpenSource

Introduzione a Quantum GIS (QGIS) - passaggio dal software ArcView 3.x a software GIS OpenSource Introduzione a Quantum GIS (QGIS) - passaggio dal software ArcView 3.x a software GIS OpenSource I servizi OGC Forestello Luca - Niccoli Tommaso - Sistema Informativo Ambientale AT01 http://webgis.arpa.piemonte.it

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

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

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

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

Data Warehousing: concetti base e metodologie

Data Warehousing: concetti base e metodologie Data Warehousing: concetti base e metodologie Paolo Atzeni (con la collaborazione di Luca Cabibbo e Riccardo Torlone) Università di Roma Tre Dipartimento di Informatica e Automazione atzeni@dia.uniroma3.it

Dettagli

P R O D O T T I P E R L A P U B B L I C A A M M I N I S T R A Z I O N E C U B E G I S S O L U Z I O N E P E R L A G E S T I O N E E I L C O N T R O L

P R O D O T T I P E R L A P U B B L I C A A M M I N I S T R A Z I O N E C U B E G I S S O L U Z I O N E P E R L A G E S T I O N E E I L C O N T R O L P R O D O T T I P E R L A P U B B L I C A A M M I N I S T R A Z I O N E C U B E G I S S O L U Z I O N E P E R L A G E S T I O N E E I L C O N T R O L L O D E L T E R R I T O R I O I N D I C E 5 S O

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

Thematica Software Technologies

Thematica Software Technologies Sperimentazione di Servizi Innovativi alle Imprese Produttrici di Software Università della Calabria 21-10-2004 Giovanni Laboccetta Thematica s.r.l. www.thematica.it glaboccetta@thematica.it Perché i data

Dettagli

MASTER UNIVERSITARIO DI II LIVELLO

MASTER UNIVERSITARIO DI II LIVELLO In convenzione con Partner Tecnologico MASTER UNIVERSITARIO DI II LIVELLO Geoinformazione e Sistemi di Informazione Geografica a supporto dei processi di Gestione Sostenibile del Territorio e della Sicurezza

Dettagli

4 Introduzione al data warehousing

4 Introduzione al data warehousing Che cosa è un data warehouse? Introduzione al data warehousing 22 maggio 2001 Un data warehouse è una base di dati collezione di dati di grandi dimensioni, persistente e condivisa gestita in maniera efficace,

Dettagli

Estratto dell'agenda dell'innovazione e del Trade Padova 2011. Speciale: I casi. Introduzione dell'area tematica IL CASO ARTELECTRA

Estratto dell'agenda dell'innovazione e del Trade Padova 2011. Speciale: I casi. Introduzione dell'area tematica IL CASO ARTELECTRA Estratto dell'agenda dell'innovazione e del Trade Padova 2011 Speciale: I casi Introduzione dell'area tematica IL CASO ARTELECTRA Innovare e competere con le ICT: casi di successo - PARTE II Cap.2 Gestire

Dettagli

La tecnologia GIS Roberto Cavallin

La tecnologia GIS Roberto Cavallin La tecnologia GIS Roberto Cavallin Dati territoriali L art. 59 del Codice dell Amministrazione Digitale (CAD) definisce i dati territoriali come: qualunque informazione geograficamente localizzata Secondo

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

Gestione dell Informazione Aziendale prof. Stefano Pedrini. Sistemi integrati ERP Addendum 2 Giorgio Cocci, Alberto Gelmi, Stefano Martinelli

Gestione dell Informazione Aziendale prof. Stefano Pedrini. Sistemi integrati ERP Addendum 2 Giorgio Cocci, Alberto Gelmi, Stefano Martinelli UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Gestione dell Informazione Aziendale prof. Stefano Pedrini Sistemi integrati ERP Addendum 2 Giorgio Cocci, Alberto Gelmi, Stefano Martinelli I sistemi informativi Il processo

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

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 Data Warehousing. Introduzione 1/2 I data warehousing

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

Data warehousing con SQL Server

Data warehousing con SQL Server Data warehousing con SQL Server SQL Server è un RDBMS (Relational DataBase Management System) Analysis Services è un componente di SQL Server che offre un insieme di funzionalità di supporto al data warehousing

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

Introduzione. La misurazione dei sistemi di Data Warehouse. Definizioni & Modelli. Sommario. Data Warehousing. Introduzione. Luca Santillo (CFPS)

Introduzione. La misurazione dei sistemi di Data Warehouse. Definizioni & Modelli. Sommario. Data Warehousing. Introduzione. Luca Santillo (CFPS) Introduzione La misurazione dei sistemi di Data Warehouse Luca Santillo (CFPS) AIPA, 17/5/01 In pratica I concetti generali, le definizioni e le regole di conteggio possono essere difficili da applicare

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

Ottimizzazione dello sviluppo software con Microsoft Visual Studio 2008

Ottimizzazione dello sviluppo software con Microsoft Visual Studio 2008 Ottimizzazione dello sviluppo software con Microsoft Visual Studio 2008 White paper Novembre 2007 Per informazioni aggiornate, visitare l indirizzo www.microsoft.com/italy/vstudio È possibile che a questo

Dettagli

Lezione 3. Modello Multidimensionale dei Dati Metadati per il Data Warehousing Accesso ai Data Warehouses Implementazioni per il Data Warehousing

Lezione 3. Modello Multidimensionale dei Dati Metadati per il Data Warehousing Accesso ai Data Warehouses Implementazioni per il Data Warehousing Lezione 3 Modello Multidimensionale dei Dati Metadati per il Data Warehousing Accesso ai Data Warehouses Implementazioni per il Data Warehousing 27/02/2010 1 Modello multidimensionale Nasce dall esigenza

Dettagli

Data Warehousing. Argomenti della lezione. Rappresentazioni dei dati. Rappresentazione dei dati. Parte II Analisi multidimensionale

Data Warehousing. Argomenti della lezione. Rappresentazioni dei dati. Rappresentazione dei dati. Parte II Analisi multidimensionale Argomenti della lezione Data Warehousing Parte II Analisi multidimensionale richiami sul data warehousing organizzazione di un data warehouse l analisi multidimensionale data warehousing e internet strumenti

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

Telerilevamento e SIT Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci

Telerilevamento e SIT Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria per l Ambiente e il Territorio A.A. 2012-2013 Telerilevamento e SIT Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci Architettura e funzionalità di una piattaforma GIS. Parte seconda:

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

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

PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO 147 6/001.0

PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO 147 6/001.0 PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO 147 6/001.0 PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO ELEMENTI FONDAMENTALI PER LO SVILUPPO DI SISTEMI INFORMATIVI ELABORAZIONE DI

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

Introduzione ad OLAP (On-Line Analytical Processing)

Introduzione ad OLAP (On-Line Analytical Processing) Introduzione ad OLAP (On-Line Analytical Processing) Metodi e Modelli per il Supporto alle Decisioni 2002 Dipartimento di Informatica Sistemistica e Telematica (Dist) Il termine OLAP e l acronimo di On-Line

Dettagli

SISTEMI DI SVILUPPO PRODOTTO. Realizzazione di maggiore valore. con le soluzioni di gestione del ciclo di vita del prodotto

SISTEMI DI SVILUPPO PRODOTTO. Realizzazione di maggiore valore. con le soluzioni di gestione del ciclo di vita del prodotto SERVIZI E SUPPORTO PROCESSI E INIZIATIVE SISTEMI DI SVILUPPO PRODOTTO PRODOTTI SOFTWARE SOLUZIONI VERTICALI Realizzazione di maggiore valore con le soluzioni di gestione del ciclo di vita del prodotto

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

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

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

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

I servizi di accesso e di gestione dell informazione geografica della Regione Abruzzo

I servizi di accesso e di gestione dell informazione geografica della Regione Abruzzo I servizi di accesso e di gestione dell informazione geografica della Regione Abruzzo Filippo DEL GUZZO (*), Valentina VALLERIANI (*), Alessandro CACCHIONE (*) (*) Regione Abruzzo, Struttura Speciale di

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

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

Informatica Documentale

Informatica Documentale Informatica Documentale Ivan Scagnetto (scagnett@dimi.uniud.it) Stanza 3, Nodo Sud Dipartimento di Matematica e Informatica Via delle Scienze, n. 206 33100 Udine Tel. 0432 558451 Ricevimento: giovedì,

Dettagli

Data warehousing con SQL Server

Data warehousing con SQL Server Data warehousing con SQL Server! SQL Server è un RDBMS (Relational DataBase Management System)! Analysis Services è un componente di SQL Server che offre un insieme di funzionalità di supporto al data

Dettagli

Progettazione di Sistemi Interattivi. Gli strati e la rete. Struttura e supporti all implementazione di applicazioni in rete (cenni)

Progettazione di Sistemi Interattivi. Gli strati e la rete. Struttura e supporti all implementazione di applicazioni in rete (cenni) Progettazione di Sistemi Interattivi Struttura e supporti all implementazione di applicazioni in rete (cenni) Docente: Daniela Fogli Gli strati e la rete Stratificazione da un altro punto di vista: i calcolatori

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 Sistema informativo. Prima definizione Un sistema

Dettagli

Estratto dell'agenda dell'innovazione e del Trade Roma 2011. Speciale: I casi. Introduzione dell'area tematica IL CASO INSTALLAZIONI IMPIANTI

Estratto dell'agenda dell'innovazione e del Trade Roma 2011. Speciale: I casi. Introduzione dell'area tematica IL CASO INSTALLAZIONI IMPIANTI Estratto dell'agenda dell'innovazione e del Trade Roma 2011 Speciale: I casi Introduzione dell'area tematica IL CASO INSTALLAZIONI IMPIANTI Innovare e competere con le ICT: casi di successo - PARTE II

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

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

Anno Scolastico: 2014/2015. Indirizzo: Sistemi informativi aziendali. Classe quarta AS. Disciplina: Informatica. prof.

Anno Scolastico: 2014/2015. Indirizzo: Sistemi informativi aziendali. Classe quarta AS. Disciplina: Informatica. prof. Anno Scolastico: 2014/2015 Indirizzo: Sistemi informativi aziendali Classe quarta AS Disciplina: Informatica prof. Competenze disciplinari: Secondo biennio 1. Identificare e applicare le metodologie e

Dettagli

VII meeting utenti italiani di GRASS Genova, 23-24 febbraio 2006 MapServer e servizi web: introduzione e prime verifiche

VII meeting utenti italiani di GRASS Genova, 23-24 febbraio 2006 MapServer e servizi web: introduzione e prime verifiche VII meeting utenti italiani di GRASS Genova, 23-24 febbraio 2006 MapServer e servizi web: introduzione e prime verifiche Maria Antonia Brovelli maria.brovelli@polimi.it Marco Negretti marco.negretti@polimi.it

Dettagli

Tecnopolis CSATA s.c.r.l. APQ in Materia di Ricerca Scientifica nella Regione Puglia

Tecnopolis CSATA s.c.r.l. APQ in Materia di Ricerca Scientifica nella Regione Puglia BANDO ACQUISIZIONI Prodotti Software ALLEGATO 6.1 Capitolato Tecnico Ambiente di Business Intelligence Allegato 6.1: capitolato tecnico Pag. 1 1 La piattaforma di Business Intelligence L informazione è

Dettagli

B usiness I ntelligence: L a scintilla che accende. un investimento che si fa apprezzare giorno dopo giorno. la conoscenza.

B usiness I ntelligence: L a scintilla che accende. un investimento che si fa apprezzare giorno dopo giorno. la conoscenza. B usiness I ntelligence: un investimento che si fa apprezzare giorno dopo giorno.... abbiamo constatato ad esempio come le aziende che hanno investito significativamente in BI (Business Intelligence) abbiano

Dettagli

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.ssa Andrea Luppichini Prof. Marco Fiorentini DISCIPLINA Informatica

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.ssa Andrea Luppichini Prof. Marco Fiorentini DISCIPLINA Informatica lllo Istituto Tecnico Commerciale Statale e per Geometri E. Fermi Pontedera (Pi) Via Firenze, 51 - Tel. 0587/213400 - Fax 0587/52742 http://www.itcgfermi.it E-mail: mail@itcgfermi.it PIANO DI LAVORO (a.s.

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

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

Corso di Sistemi di elaborazione delle informazioni

Corso di Sistemi di elaborazione delle informazioni Corso di Sistemi di elaborazione delle informazioni Biacco Sabrina ENTERPRISE RESOURCE PLANNING Gli ERP sono delle soluzioni applicative in grado di coordinare l'insieme delle attività aziendali automatizzando

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

www.epsilon-italia.ititalia.it

www.epsilon-italia.ititalia.it Provincia di Cosenza Settore Programmazione e Gestione Territoriale SIPITEC2 - Sistema Informativo Territoriale per la Gestione del P.T.C.P. www.epsilon-italia.ititalia.it MACRO ARGOMENTI Che cos è un

Dettagli

Basi di Dati. Introduzione ai sistemi di basi di dati. K.Donno - Introduzione ai sistemi di basi di dati

Basi di Dati. Introduzione ai sistemi di basi di dati. K.Donno - Introduzione ai sistemi di basi di dati Basi di Dati Introduzione ai sistemi di basi di dati Introduzione ai sistemi di basi di dati Gestione dei Dati Una prospettiva storica File system verso DBSM Vantaggi di un DBMS Modelli dei dati Utenti

Dettagli

Speciale: I casi. Introduzione dell'area tematica IL CASO FEDERAZIONE DELLE BCC DELL'EMILIA- ROMAGNA

Speciale: I casi. Introduzione dell'area tematica IL CASO FEDERAZIONE DELLE BCC DELL'EMILIA- ROMAGNA Estratto dell'agenda dell'innovazione e del Trade Bologna 2011 Speciale: I casi Introduzione dell'area tematica IL CASO FEDERAZIONE DELLE BCC DELL'EMILIA- ROMAGNA Innovare e competere con le ICT: casi

Dettagli

Beyond Consulting s.r.l. Andrea Pistore Padova, 24 Maggio 2006

Beyond Consulting s.r.l. Andrea Pistore Padova, 24 Maggio 2006 SAP Business Information Warehouse Beyond Consulting s.r.l. Andrea Pistore Padova, 24 Maggio 2006 mysap BI: Benefici Miglioramento dell'efficienza e della produttività aziendale attraverso: collaborazione

Dettagli

Introduzione ai sistemi di basi di dati

Introduzione ai sistemi di basi di dati Basi di Dati Introduzione ai sistemi di basi di dati Alessandro.bardine@gmail.com alessandro.bardine@iet.unipi.it Introduzione ai sistemi di basi di dati Gestione dei Dati Una prospettiva storica File

Dettagli

DEFINIZIONI FONDAMENTALI

DEFINIZIONI FONDAMENTALI Consorzio per la formazione e la ricerca in Ingegneria dell'informazione DEFINIZIONI FONDAMENTALI Per vincere ci vuole una buona partenza... Docente: Cesare Colombo CEFRIEL colombo@cefriel.it http://www.cefriel.it

Dettagli

SISTEMI INFORMATIVI. Definizione, classificazioni

SISTEMI INFORMATIVI. Definizione, classificazioni SISTEMI INFORMATIVI Definizione, classificazioni IL SISTEMA INFORMATIVO AZIENDALE A cosa serve una definizione? a identificare i confini del SI a identificarne le componenti a chiarire le variabili progettuali

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

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

Descrizione generale. Architettura del sistema

Descrizione generale. Architettura del sistema Descrizione generale Sister.Net nasce dall esigenza di avere un sistema generale di Cooperazione Applicativa tra Enti nel settore dell Informazione Geografica che consenta la realizzazione progressiva

Dettagli

Uno strumento di base per la pubblicazione di dati geografici su Web

Uno strumento di base per la pubblicazione di dati geografici su Web Alveo WMS connector Uno strumento di base per la pubblicazione di dati geografici su Web Autori Francesco Marucci, Claudio Zoppellari Settore GIS Cooperativa Alveo, Territorio e geoinformatica via Guerrazzi,

Dettagli

Progetto Turismo Pisa

Progetto Turismo Pisa 2012 Progetto Turismo Pisa Deliverable D2.2 Realizzazione del prototipo per la navigazione dell infrastruttura di conoscenza Coordinamento: Fosca Fosca Giannotti Salvatore Rinzivillo KDD KDD Lab, Lab,

Dettagli

Liceo Tecnologico. Indirizzo Informatico e Comunicazione. Indicazioni nazionali per Piani di Studi Personalizzati

Liceo Tecnologico. Indirizzo Informatico e Comunicazione. Indicazioni nazionali per Piani di Studi Personalizzati Indirizzo Informatico e Comunicazione Indicazioni nazionali per Piani di Studi Personalizzati Indirizzo Informatico e Comunicazione Discipline con attività di laboratorio 3 4 5 Fisica 132 Gestione di progetto

Dettagli

La visualizzazione del layer informativo in un webgis open source: un sistema di gestione tensoriale del dato ambientale per p.mapper.

La visualizzazione del layer informativo in un webgis open source: un sistema di gestione tensoriale del dato ambientale per p.mapper. La visualizzazione del layer informativo in un webgis open source: un sistema di gestione tensoriale del dato ambientale per p.mapper. M. Comelli IFAC-CNR (Istituto di Fisica Applicata Nello Carrara del

Dettagli

tratta dati dotati di una forma geometrica, per cui ha senso parlare di forma e posizione

tratta dati dotati di una forma geometrica, per cui ha senso parlare di forma e posizione Sistemi informativi e GIS Sistema Informativo: insieme di strumenti per raccogliere, immagazzinare, elaborare, ricercare e presentare informazioni relative ad un determinato ambito applicativo (contabilità,

Dettagli

TEORIA sulle BASI DI DATI

TEORIA sulle BASI DI DATI TEORIA sulle BASI DI DATI A cura del Prof. Enea Ferri Cos è un DATA BASE E un insieme di archivi legati tra loro da relazioni. Vengono memorizzati su memorie di massa come un unico insieme, e possono essere

Dettagli

I sistemi ERP. sistemi ERP 1

I sistemi ERP. sistemi ERP 1 I sistemi ERP sistemi ERP 1 Il portafoglio applicativo delle industrie manifatturiere Pianificazione delle operazioni Analisi strategica, pianificazione annuale, programmazione operativa, scheduling Esecuzione

Dettagli

Introduzione Ai Data Bases. Prof. Francesco Accarino IIS Altiero Spinelli Via Leopardi 132 Sesto San giovanni

Introduzione Ai Data Bases. Prof. Francesco Accarino IIS Altiero Spinelli Via Leopardi 132 Sesto San giovanni Introduzione Ai Data Bases Prof. Francesco Accarino IIS Altiero Spinelli Via Leopardi 132 Sesto San giovanni I Limiti Degli Archivi E Il Loro Superamento Le tecniche di gestione delle basi di dati nascono

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

MICROSOFT DYNAMICS: SOLUZIONI GESTIONALI PER L AZIENDA

MICROSOFT DYNAMICS: SOLUZIONI GESTIONALI PER L AZIENDA MICROSOFT DYNAMICS: SOLUZIONI GESTIONALI PER L AZIENDA Microsoft Dynamics: soluzioni gestionali per l azienda Le soluzioni software per il business cercano, sempre più, di offrire funzionalità avanzate

Dettagli

ERP Commercio e Servizi

ERP Commercio e Servizi ERP Commercio e Servizi Sistema informativo: una scelta strategica In questi ultimi anni hanno avuto grande affermazione nel mercato mondiale i cosiddetti sistemi software ERP. Tali sistemi sono in grado

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

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

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

Integrazione dei processi aziendali Sistemi ERP e CRM. Alice Pavarani

Integrazione dei processi aziendali Sistemi ERP e CRM. Alice Pavarani Integrazione dei processi aziendali Sistemi ERP e CRM Alice Pavarani Un ERP rappresenta la maggiore espressione dell inseparabilità tra business ed information technology: è un mega-package di applicazioni

Dettagli

Progetto di Applicazioni Software

Progetto di Applicazioni Software Progetto di Applicazioni Software Antonella Poggi Dipartimento di Informatica e Sistemistica Antonio Ruberti SAPIENZA Università di Roma Anno Accademico 2010/2011 Questi lucidi sono stati prodotti sulla

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