BUSINESS INTELLIGENCE

OLTP

Online Transaction Processing, è un insieme di tecniche software utilizzate per l'analisi dei dati. A differenza delle analisi con tecnologia OLAP (Online Analytical Processing), la tecnologia OLTP non prevede la creazione di banche dati separate, infatti le analisi vengono effettuate direttamente sui dati di esercizio. Questa soluzione permette di avere i dati sempre aggiornati ed evita fasi intermedie di trasformazione dei dati, tuttavia per la sua stessa natura non è facilmente applicabile in situazioni dove la quantità di dati da analizzare sia molto elevata ed in questi casi viene generalmente preferito l'utilizzo di analisi di tipo OLAP.

DATAWAREHOUSE E DATAMART

Data warehouse (o DW, o DWH) ovvero magazzino di dati, è un archivio informatico contenente i dati di un'organizzazione. I DW sono progettati per consentire di produrre facilmente relazioni ed analisi.

Vengono considerati componenti essenziali di un sistema Data warehouse anche gli strumenti per localizzare i dati, per estrarli, trasformarli e caricarli, come pure gli strumenti per gestire un dizionario dei dati. Le definizioni di DW considerano solitamente questo contesto ampio.

Una definizione ampliata comprende inoltre gli strumenti per gestire e recuperare i metadati e gli strumenti di business intelligence.

William H. Inmon, definisce i data warehouse come una raccolta di dati integrata, orientata al soggetto, variabile nel tempo e non volatile di supporto ai processi decisionali.

L'integrazione dei dati costituisce la principale caratteristica distintiva del DW rispetto ad altri sistemi di supporto alle decisioni. Secondo Inmon la raccolta di dati è:

• Integrata: requisito fondamentale di un data warehouse è l'integrazione dei dati raccolti. Nel data warehouse confluiscono dati provenienti da più sistemi transazionali e da fonti esterne. L'obiettivo dell'integrazione può essere raggiunto percorrendo differenti strade: mediante l'utilizzo di metodi di codifica uniformi, mediante il perseguimento di una omogeneità semantica di tutte le variabili, mediante l'utilizzo delle stesse unità di misura;
• Orientata al soggetto: il DW è orientato a temi aziendali specifici piuttosto che alle applicazioni o alle funzioni. In un DW i dati vengono archiviati in modo da essere facilmente letti o elaborati dagli utenti. L'obiettivo, quindi, non è più quello di minimizzare la ridondanza mediante la normalizzazione, ma quello di fornire dati organizzati in modo tale da favorire la produzione di informazioni. Si passa dalla progettazione per funzioni ad una modellazione dei dati che consenta una visione multidimensionale degli stessi;
• Variabile nel tempo: i dati archiviati all'interno di un DW coprono un orizzonte temporale molto più esteso rispetto a quelli archiviati in un sistema operativo. Nel DW sono contenute una serie di informazioni relative alle aree di interesse che colgono la situazione relativa ad un determinato fenomeno in un determinato intervallo temporale piuttosto esteso. Ciò comporta che i dati contenuti in un DW siano aggiornati fino ad una certa data che, nella maggior parte dei casi, è antecedente a quella in cui l'utente interroga il sistema. Ciò differisce da quanto si verifica in un sistema transazionale, nel quale i dati corrispondono sempre ad una situazione aggiornata, solitamente incapace di fornire un quadro storico del fenomeno analizzato;
• Non volatile: tale caratteristica indica la non modificabilità dei dati contenuti nel DW che consente accessi in sola lettura. Ciò comporta una semplicità di progettazione del database rispetto a quella di un'applicazione transazionale. In tale contesto non si considerano le possibili anomalie dovute agli aggiornamenti, né tanto meno si ricorre a strumenti complessi per gestire l'integrità referenziale o per bloccare record a cui possono accedere altri utenti in fase di aggiornamento.

Il data warehouse, descrive il processo di acquisizione, trasformazione e distribuzione di informazioni presenti all'interno o all'esterno delle aziende come supporto ai decision maker.

Esso si differenzia in modo sostanziale dai normali sistemi gestionali che, al contrario, hanno il compito di automatizzare le operazioni di routine.

Si può notare che la definizione di Inmon precedentemente citata sia indifferente rispetto alle caratteristiche architetturali dei sistemi transazionali e alla dislocazione fisica dei dati nei diversi database.

Se il focus viene posto sulla capacità di supportare il processo decisionale, il data warehouse può essere costruito secondo modalità differenti, che possono andare da una logica completamente accentrata a una logica completamente distribuita.

Data Mart

Un Data mart è un raccoglitore di dati specializzato in un particolare soggetto. Un Data mart contiene un'immagine dei dati che permette di formulare strategie sulla base degli andamenti passati.
Un Data mart è un sottoinsieme logico o fisico di un Data warehouse di maggiori dimensioni.

La differenza fondamentale consiste nel fatto che la creazione del Data warehouse avviene in maniera generalizzata per poi venire incontro alle specifiche esigenze, mentre il Data mart viene generalmente creato per venire incontro ad un'esigenza specifica e già determinata.

La necessità di creare un sistema separato per il Data mart rispetto al Data warehouse può riassumersi nelle seguenti motivazioni:

• La necessità di utilizzare un diverso schema.
• Migliorare le performance separando l'hardware dedicato.
• Garantire una maggiore sicurezza dovendo autorizzare l'accesso ad un insieme minore di dati.

SISTEMI DI REPORTISTICA

I sistemi di reportistica sono un sottoambito dei Sistemi Informativi e per generalità di attribuzione anche dei Sistemi di Business Intelligence e ne costituiscono una estensione legata all'evoluzione informatica.

L'obiettivo di un Sistema di Reportistica all'interno dei Sistemi Informativi è generalmente quello di fornire documentazione analitica sulle attività di rilievo dell'organizzazione all'interno della quale è sviluppato: tale base informativa ha l'obiettivo di essere la più aggiornata e corretta secondo un'univoca prassi organizzativa e perciò non suscettibile di rilievi e incongruenze interpretative.

In particolare - e con più aderenza alle fondamenta logiche - i Sistemi di Reportistica vengono sviluppati in ambiti complessi che hanno previsto una soluzione di Datawarehouse. Una delle finalità di un processo di Datawarehouse è proprio quella di strutturare un contesto informativo hardware-software capace di rispondere alle esigenze dello scenario organizzativo nel senso più ampio.

In tali contesti si hanno:

• Coerenza e consolidamento dei dati
• Velocità nell’accesso alle informazioni
• Supporto per l’analisi dei dati

Col crescere dei dati accumulati a disposizione delle organizzazioni, i vantaggi di un'elaborazione centralizzata dei documenti si rivelano nei tempi di esecuzione dei singoli documenti di reportistica: la particolare configurazione hardware delle postazioni su cui vengono - a livello fisico - ospitate le risorse del sistema permette l'ottimizzazione delle richieste al sistema e ne diminuisce il carico di attività rispetto alla situazione in cui singoli utenti ricercano informazioni sul sistema individualmente.

La standardizzazione dei documenti consente inoltre - secondo l'approccio all'informazione come bene aziendale - una miglior distribuzione delle conoscenze ed una visione dell'attività più conforme e concorde fra le varie funzioni dell'organizzazione, oltreché aggiornata secondo la disponibilità della fonte - o delle fonti - dei dati.

Un documento - una volta elaborato e generato - viene validato dalle strutture preposte e viene distribuito - ed aggiornato con cadenza periodica - agli appartenenti all'organizzazione che ne diventano i fruitori.I sistemi di Reportistica hanno favorito la nascita ed il proliferare di una categoria di prodotti per la cosiddetta 'Office Automation'. Tali prodotti - per lo sviluppo dei quali si sono fatte concorrenza le maggiori software-house mondiali - si sono nel corso degli anni evoluti ed hanno allargato il loro spettro di standardizzazione fino a divenire strumenti integrati con quelli propri della Business Intelligence e convergendo verso vere e proprie piattaforme di 'Desktop Automation'.