B C I un altro punto di vista Introduzione

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1 Bollicine Community B C Intelligence B C I un altro punto di vista Introduzione Graziano Guazzi General Manager Data Flow Settembre 2007 pag, 1

2 Cosa misurare La definizione di quale domanda di mercato misurare è un attività non banale in quanto è possibile individuare un numero molto elevato di tipi di differenti domande suscettibili di misura, ognuna delle quali fornisce informazioni rilevanti per uno scopo specifico. - Azienda - Business Unit - Produttore Nell esempio mostrato nella slide, un impresa ha - Brand individuato 336 differenti tipi di domanda - Famiglia (trivariata) incrociando in una matrice: - 6 livelli temporali - Linea - 8 livelli di aggregazione di prodotto - Sottolinea - 8 livelli di aggregazione di cliente - Codice articolo Punto Vendita _ Cliente _ Categoria Cliente _ Agente _ Capo Area _ Dimensioni del Area commerciale _ Cliente Totale Italia _ Totale Mondo _ Dimensioni del Tempo Giorno - Settimana - Dimensioni del Prodotto Mese - Trimestre - Semestre - Anno - Data Flow Settembre 2007 pag, 2

3 Il problema In generale, i sistemi gestionale (ERP) contengono molte informazioni, ma il problema è come estrarle. Le soluzioni presenti nella maggior parte degli ERP sono strette se non insoddisfacenti. Questo è il tema oggetto dell incontro. Cercheremo di capire le ragioni e le possibili soluzioni. Data Flow Settembre 2007 pag, 3

4 SISTEMI OLTP (ERP) I sistemi OLTP (processi transazionali on line) sono quelli che si propongono di gestire i processi operativi. Vengono chiamati anche ERP. Un esempio: Bollicine Community. In genere, gli ERP raccolgono e gestiscono quantità ingenti di dati (Data Base), che tuttavia mal si prestano nell ambito dei processi decisionali (si pensi ai limiti dei tradizionali tabulati statistici). Data Flow Settembre 2007 pag, 4

5 Limiti dei tradizionali report statistici In genere, per quanto ricco possa essere elenco dei tradizionali report statistici messi a disposizione da un ERP risulta predeterminato e limitato rispetto ai potenziali (ed interessanti): Incroci Livelli di aggregazione Filtri Dati esposti Formati Nuovi bisogni Limiti superabili solo tramite la programmazione di nuovi report Data Flow Settembre 2007 pag, 5

6 La risposta: I SISTEMI OLAP I sistemi OLAP (analisi on line) sono quelli che si propongono di trasformare i dati accumulati dai sistemi OLTP in informazioni utili alle decisioni aziendali (analisi) superando i limiti dei report tradizionali. Per questa ragione vengono chiamati Sistemi di Business Intelligence (SBI) Un esempio: B C I Data Flow Settembre 2007 pag, 6

7 SISTEMI OLTP e OLAP a confronto Entrambi i sistemi macinano dati, ma la classificazione segnala specificità che si traducono in importanti ed inconciliabili differenze: nel disegno logico e fisico dei dati (Data Base) negli strumenti e logiche di interazione (Utente / Data Base) nei criteri di valutazione delle performance Non è possibile avere un buon sistema di analisi se non si dispone di un buon ERP Data Flow Settembre 2007 pag, 7

8 SISTEMI OLTP e OLAP a confronto Gli OLTP: Sono costruiti per rispondere a specifici modelli di business (processi) Sono fortemente iterativi Ogni singola transazione tratta/trasforma in modo anche complesso pochi dati Il progetto del sistema OLAP può richiedere la revisione del sistema ERP Gli OLAP: Sono molto più astratti (analisi) Hanno una interattività bassa Utilizzano funzioni statistiche anche complesse applicandole a mole di dati talvolta gigantesche Data Flow Settembre 2007 pag, 8

9 Altre differenze fondamentali A partire dagli anni 90 si è compreso che i due sistemi dovevano essere separati logicamente e fisicamente ed accoppiati tramite specifici programmi di interfaccia (ETL: estrazione, trasformazione e caricamento dati). CARATTERISTICA OLTP OLAP PERSONALIZZAZIONI Modello operativo Modello statistico MUMERO SISTEMI Anche più di uno Unico FUNZIONALITA VOCI MENU Anche migliaia Qualche decina AMBIENTE DI Operativo Analitico APPLICAZIONE INTERATTIVITA Transazioni Interrogazioni complesse UTENTI Impiegati Dirigenti ATTIVITA Ripetitive Non prevedibili DURATA DEL DB Dati Dinamici Dati Statici ATTUALITA DEL DB Dati correnti (real time) Dati storici consolidati GRANULARITA DB Dati di dettaglio Dati aggregati AGGIORNAMENTO Continuo irregolare Periodico regolare DIMENSIONI DB Da megabyte a gigabyte Da gigabyte a terabyte PRESTAZIONI Elevate (real time) Anche modeste CRITICITA Copertura funzionale e dei processi Differenze fondamentali Modelli matematici Data Flow Settembre 2007 pag, 9

10 Piano lavori Gli interventi che seguiranno: - Dal processo alla conoscenza (dall ERP all OLAP) - Demo: B C I (il sistema OLAP di da Bollicine Community ) - Evoluzione - Problematiche di raccolta e integrazione dei dati (interfacce ETL) - Esemplificazione: il progetto MOMIS Comunicazione di servizio: - all uscita consegnando il questionario potrete ritirare la cartellina del convegno + il miglior Bollicine Rosso d Italia in omaggio -ore pranzo al terzo piano - per scaricare le presentazioni Data Flow Settembre 2007 pag, 10

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