{"id":51918,"date":"2020-12-02T07:00:39","date_gmt":"2020-12-02T06:00:39","guid":{"rendered":"http:\/\/smeupnew.it\/magazine\/blog\/nozioni-di-base-della-business-intelligence\/"},"modified":"2021-04-06T12:50:24","modified_gmt":"2021-04-06T10:50:24","slug":"nozioni-di-base-della-business-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smeup.com\/magazine\/blog\/nozioni-di-base-della-business-intelligence\/","title":{"rendered":"B.I. for Dummies. Sai cosa puoi fare con i dati?"},"content":{"rendered":"

I Big Data<\/h2>\n
\n

“(…) <\/em>l’analisi di dati su larga scala per estrapolare nuove indicazioni e creare nuove forme di valore (…) la vera rivoluzione non sta nelle macchine che elaborano i dati , ma solo nei dati in s\u00e9\u00a0e nel modo in cui li usiamo.<\/em>”
\nVictor Mayer-Sch\u00f6nberger e Kenneth Cukier – Definiscono cos\u00ec i Big Data nel loro libro best seller Big data. Una rivoluzione che trasformer\u00e0 il nostro modo di vivere e gi\u00e0 minaccia la nostra libert\u00e0<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

Le macchine ci sono di aiuto, ma il vero valore dei dati sta nel modo in cui l\u2019uomo li usa. Il termine Big Data \u00e8 andato a svilupparsi negli anni 2000, grazie all\u2019Astronomia e alla Genomica.<\/p>\n

Cosa sono i Big Data?<\/h2>\n

Alcuni dati:<\/p>\n

    \n
  • Il web rappresenta solo il 4% dei dati totali<\/li>\n
  • Il 96% \u00e8 il cosiddetto deep web, ossia l\u2019insieme dei contenuti presenti sul web e non indicizzati dai comuni motori di ricerca (ad es. Google e Bing)<\/li>\n<\/ul>\n

    Oggi viviamo immersi nei dati, ma dobbiamo gestirli nel modo giusto.<\/p>\n

    Le 4 V che definiscono i Big Data<\/h2>\n<\/div>
    \"smeup<\/span><\/div>

    Le sfide dei dati<\/h2>\n

    Vediamo quali sono le sfide che i dati devono affrontare.<\/p>\n

    Data Availability<\/strong>
    \nQual \u00e8 il livello di disponibilit\u00e0 del dato? Questi dati sono disponibili a tutti?<\/em>
    \nNon lo sappiamo. Sappiamo ad esempio che i nostri profili di Facebook e Instagram sono privati e che quei dati sono disponibili solo alla nostra cerchia di amici.<\/p>\n

    Data Quality<\/strong>
    \nQuanto sono \u201cbuoni\u201d i dati? Sono completi e aggiornati?<\/em>
    \nPensiamo alla ricerca per le malattie: per una malattia comune posso trovare molte informazioni complete e aggiornate; per una malattia pi\u00f9 rara invece trover\u00f2 poche informazioni e probabilmente datate, quindi non adatte al mio obiettivo.<\/p>\n

    Data Discovery<\/strong>
    \nCome troviamo dati di alta qualit\u00e0 nella vasta collezione di dati che si trovano nel web?<\/em>
    \nLa data discovery \u00e8 una grande sfida. Cercando ad esempio su Wikipedia, troviamo le informazioni, ma non abbiamo la certezza che quelle informazioni inserite siano corrette, in quanto ognuno pu\u00f2 portare il proprio contributo, ma nessun esperto valida quei dati prima della pubblicazione.<\/p>\n

    Combining<\/strong>
    \nCome mettiamo insieme i diversi dati?<\/em>
    \nLa necessit\u00e0 di combinare diversi tipi di dati provenienti da fonti diverse: immagini, testi, suoni.<\/p>\n

    Alcuni concetti base sui sistemi informativi<\/h2>\n

    I sistemi informativi<\/h3>\n

    Definiamo innanzitutto cosa sono il sistema informativo e il sistema organizzativo.<\/p>\n

    Sistema informativo<\/strong>
    \nPer sistema informativo si intende l\u2019insieme delle informazioni utilizzate, memorizzate ed elaborate in un\u2019organizzazione per il perseguimento dei propri fini.
    \nImmaginate un\u2019azienda che produce sanitari, dovr\u00e0 gestire i seguenti dati: quelli relativi agli ordini in entrata, i dati sui pagamenti, le informazioni sulle vendite, quelle sui materiali utili alla realizzazione dei prodotti, le informazioni di pagamento di tutti i dipendenti.<\/p>\n

    Sistema organizzativo<\/strong>
    \nE\u2019 l\u2019insieme di risorse, regole e procedure per l\u2019utilizzo coordinato dei dati contenuti nel sistema informativo, utili al perseguimento degli obiettivi aziendali.
    \nC\u2019\u00e8 un sistema organizzativo in ogni organizzazione: scuola, parco, azienda, ecc.<\/p>\n

    Come si \u00e8 evoluto il sistema informativo<\/h3>\n

    Negli anni \u201870 poche persone avevano accesso alle informazioni, si utilizzavano prevalentemente archivi cartacei.
    \nNegli anni \u201880, con l\u2019utilizzo dei primi computer, le informazioni venivano archiviate all\u2019interno di ciascun personal computer e restavano l\u00ec, perch\u00e9 non esisteva ancora internet.
    \nDagli anni 2000 c\u2019\u00e8 la libera circolazione dell\u2019informazione (messaggi, foto, post\u2026) tra le persone, grazie a internet.<\/p>\n

    Evoluzione delle strutture organizzative<\/h3>\n

    Siamo passati dal paradigma degli anni \u201860, \u201cproduci e vendi\u201d, al paradigma dell\u2019attuale scenario economico \u201cpercepisci e rispondi\u201d.
    \nNegli anni \u201860 l\u2019economia era orientata alla produzione di massa. Le organizzazioni erano composte per il 60% dai Colletti Blu, classe operaia, e per il 40% dai Colletti Bianchi, la classe dirigente.
    \nIntorno agli anni \u201870 le organizzazioni lasciano spazio ai cosiddetti Knowledge Worker, lavoratori che fanno da collante tra i Colletti Blu e i Colletti Bianchi. Appartengono a questa nuova categoria i professionisti qualificati, come ad esempio gli amministrativi. Questa trasformazione \u00e8 frutto della necessit\u00e0 di analizzare concetti, non solo di produrre.
    \nSi arriva cos\u00ec all’attuale contesto economico, caratterizzato dall\u2019informazione che costituisce un valore. L\u2019informazione circola e c\u2019\u00e8 bisogno di persone che la analizzino: analisi dell\u2019andamento dell\u2019azienda, analisi degli investimenti, analisi di marketing\u2026 Tanto pi\u00f9 un\u2019azienda riesce a maneggiare i dati, tanto pi\u00f9 sar\u00e0 in grado di evolvere e fare crescere il proprio business.<\/p>\n

    Evoluzione dell\u2019informatica<\/h3>\n

    Complementariamente all\u2019evoluzione delle strutture organizzative, si assiste ad un\u2019evoluzione dell\u2019informatica. Le fasi sono state:<\/p>\n

      \n
    • Anni \u201870: sistemi mainframe, legati al concetto di \u201cInformatica come tecnologia di produzione\u201d<\/li>\n
    • Anni \u201880: personal computer, legati al concetto di \u201cInformatica come tecnologia di coordinamento e controllo\u201d<\/li>\n
    • Anni \u201890 con le reti web e anni 2000 con la conoscenza: l\u2019informatica ha assunto il ruolo di \u201ctecnologia di intermediazione\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n

      Il livello dati<\/h2>\n

      La piramide dei dati<\/h3>\n<\/div><\/div><\/div>
      \"smeup<\/span><\/div><\/div><\/div>

      Come conservo i dati?<\/strong><\/p>\n

      \n

      Come accedo ai dati?<\/strong><\/p>\n

      \n

      Come interrogo i dati?<\/strong><\/p>\n

      \n<\/div><\/div><\/div>

      Database<\/strong><\/p>\n

      Insieme di dati riguardanti lo stesso argomento o argomenti correlati. Oltre ai dati, il database contiene informazioni sulla loro rappresentazione e sulle relazioni tra i dati stessi.<\/p>\n

      Database Management System<\/strong>
      \nSistemi di gestione dei database, quindi applicazioni software in grado di gestire il database e i dati in esso contenuti.<\/p>\n

      SQL (Structured Query Language)<\/strong>
      \nLinguaggio per l\u2019accesso ai dati memorizzati in un DataBase.<\/p>\n

      Query<\/strong>
      \nInterrogazione a un database in modo da ottenere una parte dei dati in esso contenuti. Una query relazionale deve essere formulata in linguaggio SQL.<\/p>\n

      DataWarehouse (DWH)<\/strong>
      \nE\u2019 un database che raccoglie i dati provenienti da altri database. Si contraddistingue dal Database per le seguenti caratteristiche:
      \nIntegrato: contiene dati riguardanti argomenti diversi ma correlati tra loro (es. database delle offerte commerciali integrato con quello degli ordini effettivi).
      \nSubject Oriented: orientato secondo le diverse attivit\u00e0 del Business (ordini, prodotti, pagamenti…) ma indipendente dalle applicazioni software.
      \nTime Variant: ha un orizzonte temporale in genere pi\u00f9 esteso perch\u00e9 \u00e8 destinato a durare nel tempo, accumulando informazioni riutilizzabili.
      \nNon Volatile: i dati inseriti in un DWH una volta caricati non sono pi\u00f9 modificabili.<\/p>\n

      Database Relazionali<\/strong>
      \nSono stati concepiti agli inizi degli anni \u201870. Si basano su una serie di concetti matematici che richiamano la terminologia dell\u2019SQL, il linguaggio utilizzato per interrogarli.<\/p>\n

      Un esempio di Database Relazionale<\/h3>\n<\/div>
      \"smeup<\/span><\/div>

      I Database Relazionali hanno una struttura rigida, in tabelle<\/strong>.
      \nLe tabelle sono un insieme di tuple (record) con gli stessi attributi. Ogni tupla rappresenta un oggetto<\/strong> e l\u2019informazione<\/strong> relativa a quell’oggetto.
      \nOgni record<\/strong> viene identificato univocamente<\/strong> da una chiave primaria<\/strong>.
      \nI diversi oggetti possono avere relazioni fra loro. Una relazione rappresenta un legame tra un record di una tabella e quello di un\u2019altra tabella. La relazione \u00e8 indicata dalla presenza della chiave primaria di un\u2019altra tabella tra gli attributi di una tabella, che \u00e8 la chiave secondaria<\/strong>.<\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      Alcuni attributi possono essere classificati, raccolti in una tabella (metadato) e legati da una relazione con l\u2019attributo originale.<\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      La Business Intelligence<\/h2>\n

      Definizione di Business Intelligence<\/h3>\n
      \n

      (…) <\/em>Business Intelligence (B.I.) refers to skills, processes, technologies, applications and practices used to support decision making.
      \n<\/em>Wikipedia<\/p>\n<\/blockquote>\n

      La B.I. non \u00e8 quindi solo un processo, n\u00e9 una particolare tecnologia, ma \u00e8 l\u2019insieme di tutte le tecniche, l\u2019esperienza, le tecnologie, gli algoritmi e le applicazioni che aiutano e supportano l\u2019uomo nel processo decisionale.<\/p>\n

      La Business Intelligence \u00e8 un insieme di processi<\/strong> per raccogliere<\/strong> ed analizzare<\/strong> le informazioni<\/strong>.<\/h3>\n

      Analizziamo questa frase.<\/p>\n

      Si tratta di un particolare insieme di processi aziendali<\/strong>, quindi come altri processi aziendali (ad esempio la produzione e la gestione contabile), comporta il coinvolgimento di strumenti, tecnologie e figure professionali.<\/p>\n

      Una parte di questi processi ha l\u2019obiettivo di reperire<\/strong> le informazioni di business sparse in sistemi informativi diversi e difformi come struttura e tecnologia (come le informazioni contenute nei software ERP, nei CRM, in file excel, nei canali social aziendali).<\/p>\n

      Un\u2019altra parte dei processi di B.I. ha l\u2019obiettivo di permettere l\u2019analisi<\/strong> delle informazioni raccolte con strumenti dedicati.<\/p>\n

      L\u2019informazione<\/strong> \u00e8 qualcosa che \u00e8 subito fruibile per il ragionamento, il dato invece ha bisogno di essere inserito in un contesto, completato e trasformato.<\/p>\n

      Differenze tra dato, informazione e conoscenza<\/h3>\n

      I dati<\/strong> sono grezzi.
      \nLe informazioni<\/strong> sono dati accompagnati, in una certa misura, da un contesto e da un significato.
      \nLa conoscenza<\/strong> \u00e8 la comprensione, la consapevolezza dei fatti, ottenuta tramite l\u2019esperienza o l\u2019apprendimento.<\/p>\n

      L\u2019esempio dello Smartphone<\/h3>\n<\/div><\/div><\/div>

      Dati – I dati della batteria vengono dai sensori<\/h3>\n

      Sono grezzi, ovvero sono al loro stato naturale, non sono stati manipolati n\u00e8 riorganizzati in alcun modo. Non hanno fine decisionale, i consumi vengono esposti cos\u00ec come sono.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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      \"smeup<\/span><\/div><\/div><\/div>

      Informazione – I dati sono stati processati con uno scopo<\/h3>\n

      In questo caso lo scopo \u00e8 calcolare il tempo residuo della batteria sulla base dei dati e delle applicazioni aperte sullo smartphone.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

      Conoscenza – Generata dall\u2019esperienza o dall\u2019apprendimento<\/h3>\n

      Certe applicazioni sullo smartphone imparano il nostro personale utilizzo del telefono e, in base a quello, calcolano il tempo residuo della batteria.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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      Obiettivi della Business Intelligence<\/h2><\/div>
      <\/div>
      \n

      Informazioni<\/strong>
      \nRendere fruibili<\/strong> le informazioni<\/strong> ai diversi decision maker aziendali<\/strong> in modo efficiente, dinamico e profilato.<\/p>\n

      Accesso<\/strong>
      \nFornire strumenti semplici di accesso<\/strong> ai dati, che non prevedano<\/strong> un\u2019elevata cultura informatica<\/strong>.<\/p>\n

      Strumenti<\/strong>
      \nFornire strumenti<\/strong> di analisi potenti e dinamici<\/strong>: devono permettere di creare<\/strong> facilmente elaborazioni<\/strong> (filtri e formule) e di \u201cnavigare nei dati\u201d secondo il ragionamento analitico.<\/p>\n

      Distribuzione<\/strong>
      \nAutomatizzare<\/strong> produzione e distribuzione<\/strong> di reportistica aziendale<\/strong> periodica e profilata per i diversi destinatari.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

      <\/div><\/div>

      Il processo di Business Intelligence<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div><\/div>
      \"smeup<\/span><\/div><\/div><\/div>

      Come presentare i dati?<\/strong>
      \nIn quale forma?<\/strong><\/p>\n

      \n

      Come accedere ai dati?<\/strong>
      \nCon quali strumenti?<\/strong><\/p>\n

      \n

      Come strutturare, aggregare, modificare i dati affinch\u00e9 siano utili per l’analisi?<\/strong><\/p>\n

      \n

      Come i dati provenienti da diverse applicazioni si trasformano in dati standardizzati che risiedono nel DataWarehouse?<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

      Nell’immagine a seguire vediamo che la raccolta dei dati<\/strong> si ritrova in 3 fasi: dati puri, manipolazione, inserimento nel DataWarehouse<\/strong>.<\/p>\n

      L’ottimizzazione dei dati<\/strong>, quindi la manipolazione\/trasformazione dei dati ai fini dell’analisi, avviene dalla seconda porzione (estrazione, trasformazione e caricamento<\/strong>), fino al motore di analisi<\/strong>, inteso come il software in grado di estrarre i dati dal DataWarehouse<\/strong> e manipolarli.<\/p>\n

      Infine il vertice \u00e8 dato dalla presentazione del dato<\/strong>.<\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      Soluzioni di Business Intelligence<\/h2>\n

      La Business Intelligence risponde a domande come:<\/p>\n

        \n
      • cosa \u00e8 accaduto?<\/li>\n
      • quanti?<\/li>\n
      • dove?<\/li>\n
      • dov\u2019\u00e8 esattamente il problema?<\/li>\n
      • cosa significa quello che sta accadendo?<\/li>\n
      • cosa potr\u00e0 succedere se questo trend continua?<\/li>\n
      • qual \u00e8 il miglior risultato?<\/li>\n<\/ul>\n

        Per far ci\u00f2 vengono realizzati cruscotti con diversi tipi di report, da quelli pi\u00f9 sintetici a quelli pi\u00f9 analitici (indicatori, tabelle, grafici).<\/p>\n

        Qlik<\/h2>\n

        smeup \u00e8 partner di Qlik<\/strong>, tra i principali software per la B.I.
        \nIn azienda gli analisti lo utilizzano per creare moderni cruscotti di B.I. da qualsiasi fonte dato, per i clienti.
        \nQlik permette di integrare i dati<\/strong> dalle varie fonti: Excel, sistemi gestionali ERP, DataWarehouse. Possiamo estrarre i dati dalle varie fonti, costruire un modello relazionale all\u2019interno di Qlik costituito da tabelle, il cui formato proprietario \u00e8 il qvd.<\/p>\n<\/div>

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        <\/i><\/div>
        <\/i><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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