Introduzione alla Business Intelligence

Per Business Intelligence (&Decision) si intende la ricerca intelligente di dati, produzione e analisi in tempo reale di informazioni, ‘push’, ma soprattutto ‘pull’, per il supporto ad attività di controllo e di decisione di manager e professional (Knowledge Information Worker) di qualunque livello aziendale.) Per scaricare il testo completo e per avere maggiori informazioni, clicca QUI

Per Business Intelligence (&Decision) si intende la ricerca intelligente di dati, produzione e analisi in tempo reale di informazioni, ‘push’, ma soprattutto ‘pull’, per il supporto ad attività di controllo e di decisione di manager e professional (Knowledge Information Worker) di qualunque livello aziendale.) Per scaricare il testo completo e per avere maggiori informazioni, clicca QUI

I Business Intelligence (&Decision) System sono i sistemi dedicati alla B.I. (&D.) e costituiti da diverse soluzioni di: • software applicativo (applicazioni analitiche, tool di interrogazione, navigazione e presentazione dei dati, ecc.) • software di ambiente (RDBMS, MDBMS, warehouse admin, modelling tool, ETL tool, catalogo dati,…) • hardware e sw di base (DB server, Application Server, Web server, sistema operativo e di rete, …) I BI(&D)S si integrano e completano i sistemi di Datawarehousing. Dal punto di vista dell’architettura tecnologica si possono identificare tre livelli base. Il primo livello dell’architettura è costituito dai sistemi informativi “alimentanti” di tipo operativo che possono essere sistemi integrati di tipo ERP (Enterprise Resource Planning), correnti o storici, sistemi dedicati alla Customer Support o varie applicazioni delle tecnologie Web (eCommerce, Portali, eSupply Chain, Help Desk, etc.). Nel caso delle imprese che hanno implementato sistemi ERP o che comunque hanno profondamente rinnovato i propri S.I. operativi sul fronte della Supply Chain o delle relazioni con il cliente (CRM, Customer Relationship Management), uno dei modi per sfruttare il potenziale informativo degli ERP (unica base dati ampia ed integrata), è proprio quello di costruire il secondo e terzo livello architetturale, cioè i sistemi di Datawarehousing e di Business Intelligence (B.I.), Tra il primo e il secondo livello si trovano alcuni strumenti software specialistici dedicati alla mappatura, pulizia e trasferimento dei dati elementari nelle Basi Dati fisiche del secondo livello. Quest’ultimo rappresenta il livello delle Basi Dati direzionali, realizzate con approcci logici di Datawarehousing o di Datamarting e alimentate anche dai dati di ambiente esterno all’impresa (raccolti sempre più spesso dal mondo Internet con sistemi di Web Farminig): queste basi di dati direzionali “disaccoppiano“ l’ambiente operativo e transazionale dall’ambiente del controllo, delle analisi, delle decisioni manageriali e integrano molteplici fonti di dati. A questo livello i dati direzionali possono essere archiviati sia con le tecnologie dei database relazionali, sia con le tecnologie dei database multidimensionali che consentono analisi specifiche di tipo OLAP, nonché di ottenere coerenti prestazioni tecniche nell’analisi e nella navigazione interattiva dei dati finalizzate a supporto decisionale. Queste Basi Dati alimentano a loro volta il terzo livello dell’architettura, quello dei sistemi di Business Intelligence, costituiti da svariate tipologie di strumenti software (pacchetti applicativi + software tools). Tra i pacchetti applicativi si possono annoverare: • le analytic applications, il cui software applicativo contiene anche logiche di controllo direzionale o di supporto decisionale (es. applicazioni per l’analisi dei dati di vendita, per il consolidamento gestionale, per il budgeting di vendita, e così via), da parametrizzare sulla base delle esigenze specifiche dell’azienda • i DSS Tools, scomponibile in due porzioni sulla diagonale tratteggiata che divide i sistemi di B.I.. (figura 1): A) la porzione più “vicina” alla Analytic Applications, che contiene varie applicazioni di supporto decisionale basate su metodi quantitativi di analisi statistica o di forecasting (es. correlazione, clustering, scenari, risk analysis ecc.); b) la porzione dei DSS Tools più orientata alla simulazione aziendale (es. what-if analysis, goal seeking analysis, ecc.) più vicina ai software tools I Software Tools, sono invece costituiti da: • un’ampia gamma di strumenti di accesso e di visualizzazione “preconfezionata” (“push”), grafica o tabellare dei dati direzionali (EIS toolkit, finalizzati alla costruzione dei cruscotti aziendali), strumenti OLAP (On-Line Analytical Processing), quali l’analisi multidimensionale di un fenomeno/fatto aziendale, oppure strumenti per il reporting ufficiale, standard e predefinito (enterprise reporting), oppure strumenti per la georeferenziazione e la visualizzazione cartografica dei dati commerciali e di mktg. A volte questi strumenti software mettono a disposizione “template” o “content” (strutture e modelli preconfezionati di indicatori o di analisi), per specifiche funzioni aziendali (es. vendite, mktg, personale, ecc.) o per settore economico (es. banche, chimico, ecc.), da parametrizzare in funzione delle esigenze dell’azienda, che possono fungere da guida nell’impostazione logica dei sistemi informativi di controllo e di analisi • strumenti di interrogazione, di reporting, di analisi e di “navigazione” libera (“pull”) nei dati direzionali, finalizzati alla produzione di informazioni ad hoc, fortemente personalizzate e mirate (Query, reporting & analysis tools); generalmente i software tools presenti sul mercato possiedono entrambi gli ambienti di lavoro (Push e Pull), complementari e ben integrati, il primo più strutturato e guidato dagli specialisti, il secondo più libero e manipolabile dall’utente direttamente Al fine di produrre le informazioni manageriali necessarie, i dati eterogenei provenienti dalle varie fonti interne ed esterne all’azienda, vanno trasformati in informazioni congruenti. La tecnica che si occupa di questa trasformazione viene definita col nome di “Data Warehousing” (immagazzinamento dei dati) la quale prevede una mappatura delle fonti dei dati elementari necessari, una loro pulizia e trasformazione e una speciale modellizzazione dei dati stessi eseguita in funzione dei fenomeni e dei fatti di marketing che si desidera osservare, analizzare e su cui sarà necessario prendere delle decisioni. Il Datawarehousing è il collegamento tra, i dati, le applicazioni e i sistemi informativi di tipo operativo e transazionale e tra i sistemi informativi manageriali di supporto alle attività di controllo e di decisione nel marketing, detti anche “Mktg Knowledge System”.

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