Data Warehouse Territoriale
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- Gianleone Pala
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1 Data Warehouse Territoriale Roma 24 Gennaio 2007 Alan Buda
2 Sommario Chi è CINECA Consorzio Mission Struttura Dipartimento di Business Intelligence Servizi Clienti Case Study DW Territoriale della Provincia di Forlì-Cesena Live Demo
3 Il Consorzio Consorzio Interuniversitario formato da 28 università: Bari, Bergamo, Bologna, Camerino, Catania, Ferrara, Firenze, Insubria, Macerata, Messina, Milano Bicocca, Modena e Reggio Emilia, Napoli Federico II, Padova, Parma, Pavia, Pisa, Politecnico di Bari, Politecnica delle Marche (Ancona), Salerno, Siena, Trento, Trieste, Torino, Udine, Urbino, Venezia, Verona, il CNR e il Ministero dell'università e della Ricerca. Dal 1969 opera sotto la vigilanza del MiUR, ed è oggi il maggiore centro di calcolo italiano, uno dei più importanti a livello mondiale.
4 La MISSION Attività istituzionali: Calcolo scientifico per la ricerca accademica, pubblica & privata Servizi gestionali e supporto per le università ed il MUR Trasferimento tecnologico: P.A. ed Enti Locali Industrie U.E. Organizzazione senza fini di lucro Ricerca & Sperimentazione: Laboratori per lo sviluppo di prototipi Modellistica Partership con Enti e Istituzioni investe in innovazione
5 La Sruttura Giunta amministrativa Presidente Consiglio di amministrazione Comitato Tecnico Direttore staff Gestione Informazione &Conoscenza DST (sistemi & tecnologie) SISS (sanità) UNIV Servizi MiUR BUSINESS INTELLIGENCE Analisi dati Data Mining Text Mining Knowledge-Mgmt E-learning Portali federati Multimedia TV-Digitale Calcolo scientifico Realtà virtuale Visual. Scientifica Data Center Networking Sicurezza Application hosting Ricerche AMR Registri epidemiol. Osservatori SSN Portali ARNO medici Contab. Ateneo Gestione personale Segreterie Data Warehouse di Ateneo Simulazioni Supporto MIUR Voto elettronico Pubblicazioni Gest. convegni Studio di fattibilità Disegno modelli di dati Progetti di Data Warehouse Progetti di Data Mining Software selection Servizi di outsorcing
6 Dipartimento Business Intelligence Quali benefici per il cliente? Punto di convergenza tra ricerca scientifica-tecnologica e mondo delle imprese e PA. Capacità di anticipare gli andamenti del mercato grazie ad un esteso network di collaborazioni e alla sperimentazione di laboratorio. Partner che opera in autonomia dai vendor ed ha così conseguito know how su una vastissima gamma di prodotti. Questo permette di individuare le migliori soluzioni tecnologiche e metodologiche per le sue esigenze. Orientamento ai servizi che garantisce risposte e sostegno lungo tutto il ciclo di vita di un progetto (Fattibilità, SW Selection, Analisi, Progettazione, Sviluppo, Outsourcing).
7 Referenze B.I. (1/2) P.A. (Centrale e Locale) SOGEI Studi di fattibilità sulla reingegnerizzazione del DW Data Marts nell area dell Accertamento SOSE Data Warehouse degli Studi di Settore MiUR UNIV. Provincia Forlì-Cesena Provincia Ravenna Data Warehouse di Ateneo Analisi What-if Sistemi di Supporto alle decisioni (BPM/CPM) Data Mart Finanziamenti Regionali e UE Data Mart Demografico Data Mart Turismo Data Mart Pianificazione Territoriale Data Mart Osservatorio Scolastico
8 Referenze B.I. (2/2) 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, OutlookSoft) Rinascente GM: Retail (Microstrategy) URMET-CNS: Servizi Telefonia (StatPortal) Trenitalia: Trasporti (SAS) H3G: Gestione Metadati (Ascential) BNL Multiservizi: Gestione Metadati (Ascential) CONAD Tirreno: Retail (Microstrategy) CEDA: Retail (Microstrategy) Amadori: Consumer Goods (Microstrategy) Ravaioli: Beni Strumentali (Cognos) Celular Line: Consumer Goods (SAP BW) CEDACRI: Finance: (Microstrategy) CIR: Catering (SAP BW)
9 Case Study FC (1/4) Obiettivi del progetto DW FC Sviluppo di un prototipo per l analisi dinamica dei dati Sistema di reporting user friendly in architettura WEB Diverse tipologie di analisi: Tabelle, Grafici, Mappe tematiche Profilatura utenze (dati e funzionalità) Possibilità di estensione del sistema (modularità)
10 Case Study FC (2/4) Architettura del Sistema Fonti Dati Informazione Conoscenza Logistix Logistix Logistix Comuni Comuni Report Tabellari Prefettura Prefettura DM Comuni Turismo Turismo Codifiche Codifiche RER RER e e ISTAT ISTAT Staging Area Area Data Warehouse Metadati DM Turismo Grafici Mappe Tematiche Finanziamenti Finanziamenti UE UE e e RER RER ETL DM Finanziamenti Cruscotti
11 Case Study FC (3/4) Tempistica del progetto Start-up Analisi Requisiti Fonti Dati Reporting Progettazione Staging Area Sviluppo DW Caricamento dati Flussi ETL Training on the job Front-End Produzione Test Formazione K-Users Rilascio
12 Case Study FC (4/4) Live Demo
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