1. SISTEMI INFORMATIVI PER LA
GESTIONE DELL’AZIENDA
dott. ing. Francesco Guerra
francesco.guerra@unimore.it

2. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il modello informatico dei
sistemi informativi direzionali
dott. ing. Francesco Guerra 2
a.a. 2009/2010
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3. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Le esigenze informative direzionali
I sistemi informativi direzionali hanno lo scopo di supportare il
management aziendale fornendo le informazione per supportare il
processo decisionale.
Dal punto di vista informativo i processi direzionali usano indici, e
cioe’ informazioni aggregate:
Informazioni aggregate preventive esprimono obiettivi e traguardi
Informazioni aggregate consuntive si riferiscono a risultati effettivi:
derivano da SI operativi che rilevano e memorizzano le attivita’
La base di dati direzionale deve privilegiare la consultazione:
Occorre che sia strutturata secondo le diverse chiavi utilizzate
nell’analisi dei risultati finanziari e operativi (centri di costo, prodotti,
cliente, …)
Occorre permettere l’analisi di serie storiche e multidimensionali, cioe’
secondo le varie chiavi (dimensioni) che usate nel processo di controllo
La base di dati preposta a operazioni di questo tipo e’ detta “data
warehouse”
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a.a. 2009/2010
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4. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
I livelli di elaborazione
L’elaborazione delle transazioni nelle aziende e’
informatizzata da SI di tipo ES (ERP, CRM, …) che
memorizzano gli eventi gestionali su basi di dati.
Si puo’ immaginare il SI direzionale come uno strato
superiore che poggia sullo strato di elaborazione delle
transazioni da cui ricava la materia prima.
Il SI direzionale opera in due stadi fondamentali di
elaborazione:
La trasformazione di dati elementari in informazioni direzionali
L’elaborazione delle informazioni trasformate attraverso suite
di applicazioni
Conseguentemente, l’architettura dei sistemi direzionali e’
stratificata su piu’ livelli.
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a.a. 2009/2010
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5. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Architettura standard dei sistemi direzionali
Motori di calcolo Motori di presentazione Altri motori
(DSS) (EIS, reporting) (p.e. Mining)
DATA MART
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO •DATA ENTRY
ETL TRASFORMAZIONE •ACQUISIZIONE DATI ESTERNI
ESTRAZIONE
BASI DATI TRANSAZIONALI
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6. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
I livelli di elaborazione (1)
Livello 0: fonti
Il numero delle fonti puo’ essere elevato: in generale tanto piu’ sono
numerose le informazioni del SI direzionale tanto maggiore e’ il
numero delle fonti
Livello 1: input e trasformazione
E’ formato dai processi che eseguono il ciclo detto ETL (Extraction,
Transformation and Loading), che include:
La selezione e l’estrazione delle informazioni relative al periodo da elaborare
La trasformazione delle informazioni operative che sono necessarie per
produrre le informazioni direzionali
Il caricamento dei dati nella base di dati
Possono essere incluse in questa fase altre possibili applicazioni
destinate al data entry, utilizzate per il caricamento degli obiettivi
direzionali e del budget.
Le fasi estrazione e di caricamento hanno prevalentemente interesse
informatico
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a.a. 2009/2010
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7. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
I livelli di elaborazione (2)
Livello 2: memorizzazione
Questo livello comprende le basi di dati che memorizzano le
informazioni direzionali in una struttura orientata all’analisi
multidimensionale.
Operational data store: struttura di memorizzazione costituita da
una semplice estrazione delle basi di dati relazionali
Data warehouse: si tratta di un insieme di basi di dati relazionali
che offrono uno schema logico integrato per la loro consultazione
Data mart: sono dei sotto-insiemi di informazione estratta dal data
warehouse attraverso i quali le interrogazioni da parte degli utenti
finali sono rese maggiormente efficienti.
Al livello di memorizzazione si collocano anche i metadati: si tratta
di informazioni sui dati che ne descrivono il formato, il dominio, le
modalita’ di aggiornamento, …
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a.a. 2009/2010
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8. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
I livelli di elaborazione (3)
Livello 3: elaborazione
Il livello 3 elabora e presenta le informazioni sintetiche per il
management. Il livello 3 comprende i motori applicativi per:
presentazione, di tipo interattivo guidato, finalizzata ad utenti
inesperti (EIS)
preparazione di rendiconti, con funzionalità ricche e complesse,
finalizzate ad utenti esperti (reporting)
motori vari di analisi
Decision support systems: sistemi informatici che si utilizzano nel
processo decisionale come supporto all’estrazione di informazioni dalle
basi di dati e alla loro visualizzazione
Data mining: strumenti e tecniche utilizzati per estrarre dai dati
informazioni nascoste (informazioni predittive)
Business Intelligence: insieme di attivita’ orientate a estrarre
informazioni dai dati di business
Knowledge management: gestione complessiva dell’insieme di
conoscenza anche non strutturata (documentazione tecnica e di
progetto)
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a.a. 2009/2010
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9. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello delle fonti
Le fonti dei SI direzionali sono le basi di dati operative che
includono dati anagrafici e dati dinamici. La provenienza dei
dati e’ diversa: sistemi di distribuzione, sistemi di gestione
ordini, sistemi contabili, …
Tutte le basi di dati operative sono potenziali fonti
La qualita’ dei dati del SI direzionale e’ funzione della qualita’
dei dati dei SI di livello operativo
A causa del numero dei tipi di dato dei SI operativi, la
progettazione dei SI direzionali puo’ essere solo di tipo top-
down: si parte dalle variabili che devono essere elaborate
(target data) e si individuano le fonti informative
corrispondenti (source data)
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a.a. 2009/2010
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10. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Fonti del rendiconto direzionale
Progettaz. & Approvvigionam. Fabbricaz. Distribuzione
Industrializz & vendita
Analisi strategica e Osservatorio Marketing Marketing
ambientale Tecnologico acquisti
Pianificazione Piano dei Piano degli Piano della Previsioni
progetti acquisti produzione vendita
Gestione dei dati Archivio Disegni Anagrafe dei Anagrafe Anagrafe dei
tecnici Distinta base di fornitori impianti clienti
progettazione distinta base di Cicli di Catalogo dei
produzione lavorazione prodotti
Programmazione Pianificazione Programmazione Programmaz. Programmaz.
operativa dei progetti delle forniture Stabilimenti Trasporti
Schedulazione Schedulazione Schedulazione Schedulazione Schedulazione
dei progetti delle consegne dei reparti dei trasportatori
Flusso degli ordini Schede di Gestione ordini Gestione degli Gestione degli
lavoro fornitori ordini alla ordini dei clienti
produzione
Flusso dei materiali Gestione Ricezione e Movimentaz. Spedizioni e
laboratori collaudo delle scorte trasporto
Magazzini delle Controllo Magazzini
materie prime avanzamento prodotti finiti
Conto produzione
lavorazione
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a.a. 2009/2010
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11. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Perche’ una gestione specifica dei dati direzionali?
L’informazione direzionale e’ diversa da quella operativa:
Finalita’:
sistemi operativi hanno come fine esecuzione di attivita’ correnti;
sistemi direzionali hanno come obiettivo fornire informazioni
Sistemi informazionali devono descrivere il passato
Tipi di dati diverso (informazioni sul trattamento IVA o sulle
coordinate bancarie non sono utili nel sistema direzionale, la
profilazione dei clienti si ma non c’e’ nell’operativo)
Struttura
Operativi: articolati attorno alle funzioni aziendali
Direzionali: soggetti di interesse
Utenza e strumenti:
Operativi: personale tecnico esecutivo necessita’ di essere
guidati dal software
Direzionale: manager e decisori necessita’ di guidare il software
rispetto alle esigenze
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a.a. 2009/2010
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12. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Perche’ una gestione specifica dei dati direzionali?
Storicita’ dei dati
Sistema operativo
valuta lo stato corrente aziendale
Spesso i dati storici sono limitati per risparmiare spazio
Sistema direzionale
Necessita’ di dati storici per confronto
Livello di dettaglio
Nel sistema operativo si hanno livelli di dettaglio non utili nel
sistema direzionale
Tipo di accesso
I sistemi operativi richiedono operazioni di lettura e di scrittura,
mente i sistemi direzionali necessina unicamente di accessi in
lettura
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a.a. 2009/2010
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13. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Esempio: il caso Rossetti
CONTESTO REQUISITI
La catena di supermercati Si vuole osservare
ROSSETTI conta 300 punti vendita l’andamento delle vendite.
in 3 regioni; ciascuno di essi offre Fatti:
circa 60.000 prodotti diversi.
Vendite giornaliere
Il supporto alle attività operative unitarie di prodotto per
si basa sulla raccolta dei dati punto di vendita
relativi all'ingresso, allo
stoccaggio ed all'uscita delle merci Unità di misura: valore,
nei magazzini dei singoli punti q.ta, numero scontrini
vendita. Dimensioni di analisi e loro
La cattura dei dati può avvenire in granularità
diversi momenti ed a diversi stadi Tempo : valore
del flusso dei prodotti (logistica in giornaliero
entrata, display scaffale o vendita Prodotto : codice prodotto
alle casse).
Punto Vendita: singolo
La vendita è registrata dallo
punto vendita
scontrino.
Profondità temporale (non
espressa) : 24 mesi
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14. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Livello 0: fonti – schema delle informazioni
Scontrino # 2002a23b11
Tabella Anagrafe Prodotto
Punto di vendita #0021MI
• # Articolo
• # Punto di vendita
Cod art Des Prezzo Qta Importo
• Descrizione
#190 Pen 3560 2 7.120
• Prezzo
#69 Mat 550 10 5.500
• Unità di misura della quantità
#90 Lib 32000 1 32.000
• Scorta corrente
TOTALE 44.620
• Scorta a inizio giornata
Pagamento Carta P.
• Previsione consumo medio giornaliero
Data 11-06-96
Tabella Testata Scontrini
Tabella Dettaglio Scontrini
• # Punto di vendita
• # Scontrino
• # Scontrino
• # Articolo
• Importo
• Importo
• Mezzo pagamento
• Quantità
• Data
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a.a. 2009/2010
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15. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di trasformazione
La trasformazione comprende le elaborazioni attraverso le quali
dalle registrazioni delle fonti (source data) si ottengono le
registrazioni della base di dati direzionale (target data)
Si tratta di operazioni periodiche e includono controlli sulla qualita’
dei source data.
Estrazione e controllo
L’estrazione e’ integrata da elaborazioni di controllo dette data
cleaning per garantire la completezza e la correttezza dei dati.
I dati che devono essere elaborati vengono posti in un archivio
temporaneo detto staging area
La combinazione di staging area e di elaborazione di cleaning
permette la tracciabilita’ del source data e offre un’area di
memorizzazione per le elaborazioni di verifica e controllo
I source data corretti e completi possono essere memorizzati in
una warehouse di dettaglio detta ODS (Operational Data Store)
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a.a. 2009/2010
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16. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di trasformazione (2)
Trasformazione
Scopo della trasformazione e’ ottenere i target data
attraverso:
Operazioni di riconciliazione: viene verificata la congruita’ e sono
omogeneizzati i dati provenienti da diverse fonti e riferiti allo
stesso oggetto
Riconoscimento dei duplicati
Standardizzazione dei formati
Pulizia dei dati
Dati incompleti / errati / inconsistenze
Caricamento
Si tratta di una elaborazione periodica attraverso cui i dati
sono inseriti nella warehouse
La periodicita’ del caricamento e’ arbitraria
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17. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Livello 2: input e trasformazione - esempio
Tabella Testata Scontrini
Tabella Dettaglio Scontrini
• # Punto di vendita
• # Scontrino
0– • # Scontrino
• Importo LO • # Articolo
• Mezzo pagamento EL I • Importo
• # Data IV N T
L O
• Quantità
F
LIVELLO 1 - TRASFORMAZIONE
Tabella Riepilogativa (=totalizza più record di scontrini con eguali le chiavi indicate qui sotto)
• # Punto vendita LIVELLO 2 –
• # Articolo
• # Data DATA WAREHOUSE
• Quantità totale venduta dell’articolo # nel punto di vendita # nella data #
• Importo delle vendite dell’articolo # nel punto di vendita # nella data #
• Numero degli scontrini emessi dell’articolo # nel punto di vendita # nella data #
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a.a. 2009/2010
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18. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di memorizzazione
I sistemi direzionali si basano su una struttura dati detta
multidimensiale adatta all’analisi:
Il processo di analisi si articola intorno a soggetti che l’azienda
ha interesse a misurare e a controllare
Es: abitudini di acquisto dei clienti ( cliente)
Margine di reddittivita’ degli articoli ( articoli)
L’analisi e’ effettuata valutando in che misura un soggetto
partecipa a un evento
Es: acquisti effettuati dal cliente ( vendite registrate)
Articoli venduti
Uno stesso soggetto puo’ essere messo in relazione con altri
soggetti e analizzato attraverso una matrice multidimensionale
Ogni evento e’ descritto da un insieme di coordinate ognuna delle
quali rappresenta un soggetto di interesse per le analisi da
condurre su quell’evento
dott. ing. Francesco Guerra 18
a.a. 2009/2010
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19. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di memorizzazione
Nella terminologia corrente si parla di
Ipercubo: matrice di analisi multidimensionale
Fatto: l’evento ottenuto specificando un valore per ogni
dimensione di analisi
Misura: quantificazione del fatto
Es: Fatto: vendita di un prodotto
Misura: quantita’, importo di vendita
Dimensione di analisi: cliente, tempo, articolo
Articolo
po
m
Te
Prodotto
dott. ing. Francesco Guerra 19
a.a. 2009/2010
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20. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di memorizzazione
Fatti
Eventi che accadono nell’ambito dell’attivita’ di una
organizzazione
Indicazioni sull’andamento delle attivita’: reclami, spedizioni, arrivi
merci, richieste di informazioni
Ogni fatto e’ caratterizzato da:
Alcune dimensioni che lo collocano nel tempo e nello spazio
aziendale (a chi e a che cosa il fatto si riferisce)
Almeno un dato numerico che quantifica il fatto rispetto all’analisi
che si intende compiere (es: importo fatturato per analizzare le
vendite)
Eventuali informazioni descrittive utili per commentare il fatto
(elenco fatture, informazioni qualitatibe su altre dimensioni non
rappresentate)
dott. ing. Francesco Guerra 20
a.a. 2009/2010
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21. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di memorizzazione
Misure
Esprimono caratteristiche numeriche del fatto e ne descrivono
aspetti quantitativi
Es vendite:
(cliente: bianchi; art: 2, data: 12/11/2009) Quantita’ =5
Alcuni fatti possono essere senza misure (un articolo a cui non
corrisponde nessun acquisto, assenza di reclamo rispetto a un
prodotto)
Dimensioni
Insieme dei soggetti a cui si vuole rapportare l’analisi
Le dimensioni di analisi possono essere numerose:
Maggiore e’ la quantita’, maggiore la complessita’ del sistema
informativo
Normalmente si tende a diminuire il numero di dimensioni per
facilitare l’analisi
Ogni dimensione e’ caratterizzata da un dominio
dott. ing. Francesco Guerra 21
a.a. 2009/2010
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22. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di memorizzazione
Gerarchie di dimensioni
Ogni dimensione puo’ essere aggregata in una gerarchia di
attributi
Gli attributi di una gerarchia si chiamano attributi dimensionali
Es:
Giorno
Settimana
Mese
Anno
L’analisi dei fatti di un cubo puo’ essere condotta attraverso delle
viste dei dati che utilizzano un insieme di attributi dimensionali
della gerarchia di analisi
Es: un cubo relativo alle vendite ha una dimensione di analisi relativa
alla citta’ che appartiene a una gerarchia citta’ – regione – stato
Il dato delle vendite puo’ essere visualizzato rispetto alle citta’,
alle regioni e agli stati in cui e’ effettuata una vendita
dott. ing. Francesco Guerra 22
a.a. 2009/2010
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23. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di memorizzazione
Pighin, 2005
dott. ing. Francesco Guerra 23
a.a. 2009/2010
6

24. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di memorizzazione
Data warehouse e metodologia OLAP
La memorizzazione dei dati avviene a livello di data warehouse o
di data mart
Datawarehouse: “Subject-oriented, integrated, time-variant
(temporal), non volatile collection of summary and detailed data,
used to support strategic decision-making process for the
enterprise” Inmon (1997)
La struttura di memorizzazione dei dati orientata alla
consultazione divide due tipi di tabelle: la “tabella dei fatti” e la
“tabella delle chiavi”
Il termine OLAP (On-Line Analytical Processing) identifica gli
strumenti orientati all’analisi interattiva con caratteristiche:
Velocita’
Analisi
Condivisione
Multidimensionalita’
Informative
dott. ing. Francesco Guerra 24
a.a. 2009/2010
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25. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Tecniche di analisi dei dati
I principali operatori OLAP sono:
Drill down: permettere di scendere verso un maggiore
dettaglio delle informazioni
Roll up: permette di aggregare le dimensioni
Slice: permette di limitare l’insieme dei dati di analisi alla
porzione ottenuta fissando una delle dimensioni
Dice: permette di limitare l’insieme dei dati di analisi a una
porzione caratterizzata da valori prefissati in uno o piu’
attributi dimensionali
Pivot: permette di “ruotare” l’ipercubo” di analisi ridisponendo
le dimensioni di analisi
dott. ing. Francesco Guerra 25
a.a. 2009/2010
6

26. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Tecniche di analisi dei dati: esempi
Drill Down
Roll up
dott. ing. Francesco Guerra 26
a.a. 2009/2010
6

27. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Tecniche di analisi dei dati: esempi
Slice
Pivot
Dice
dott. ing. Francesco Guerra 27
a.a. 2009/2010
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28. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Livello 3.A: il data warehouse – tabella dei fatti
FATTI
=VENDITE
TEMPO
PRODOTTO
Tempo (ch)
Tempo (ch)
Tempo attributi (da def.) Prodotto (ch)
Prodotto attributi (da def.)
Prodotto (ch)
PuntoVendita (ch)
Vendite a valore PUNTO VENDITA
PuntoVendita (ch)
Vendite a qtà PuntoVendita attributi (da def.)
Numero scontrini
La tabella dei fatti (p.e. Vendite) contiene i valori dei fatti (variabili) e la
chiave multipla corrispondente alle dimensioni di analisi applicate
A una tabella dei fatti corrispondono da 1 a N tabelle chiave (p.e. Tempo,
Prodotto, Punto-vendita)
Una stessa tabella chiave (per esempio Tempo) può essere collegata a più
tabelle di fatti (p.e. Acquisti)
dott. ing. Francesco Guerra 28
a.a. 2009/2010
6

29. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Livello 3.A: il data warehouse – dettaglio tempo
TEMPO VENDITE
Tempo (ch) PRODOTTO
Giorno nella settimana
Data nel mese Tempo (ch)
Numero di giorni anno Prodotto (ch) PUNTO VENDITA
Num di settimane anno
Mese PuntoVendita (ch)
• La tabella Tempo é una tabella
Trimestre Vendite a valore
Periodo Fiscale
chiave
Flag feriale / festivo Vendite a qtà • Ogni tabella chiave contiene anche
Flag ultimo giorno mese Numero scontrini gli attributi della chiave
Stagione • E’ perciò possibile realizzare
Evento gerarchie sulle chiavi implementate
mediante opportune tabelle
dott. ing. Francesco Guerra 29
a.a. 2009/2010
6

30. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Livello 3.A: il data warehouse – dettaglio prodotto
PRODOTTO VENDITE
Prodotto (ch) TEMPO
Descrizione
Numero codice a barre Tempo (ch)
Qtà per confezione Prodotto (ch) PUNTO VENDITA
Tipo confezione
Marca PuntoVendita (ch)
Sottocategoria Vendite a valore PROMOZIONE
Categoria
Reparto Vendite a qtà
Peso Numero scontrini
Peso unità di misura
Pezzi per confezione
Pezzi per imballo
Pezzi per pallet
Scaffale larghezza
Scaffale altezza
Scaffale profondità
dott. ing. Francesco Guerra 30
a.a. 2009/2010
6

31. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Livello 3.A: il data warehouse – dettaglio punto di vendita
PUNTO VENDITA VENDITE
Punto Vendita (ch) TEMPO
Descrizione
Tipologia Tempo (ch)
Indirizzo Prodotto (ch) PRODOTTO
Distretto
Area PuntoVendita (ch)
Data Prima Apertura Vendite a valore
Superficie punto vendita
Superficie reparto Vendite a qtà
Servizi finanziari Numero scontrini
Responsabile PdV
dott. ing. Francesco Guerra 31
a.a. 2009/2010
6

32. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Struttura della base dati multi-dimensionale
NB Il dominio del DM, rispetto
FATTI
al DW relazionale:
TEMPO
PRODOTTO • può coincidere (vedi
Tempo (ch)
Tempo (ch)
Tempo attributi (da def.) Prodotto (ch)
Prodotto attributi (da def.)
esempio)
Prodotto (ch)
• può essere un sotto-insieme
PuntoVendita (ch) • può essere un superinsieme
Vendite a valore PUNTO VENDITA (p.e. + dimensione “fase
PuntoVendita (ch)
Vendite a qtà PuntoVendita attributi (da def.) gestionale” + variabile
Numero scontrini “costi” ottenuta per
calcolo)
po
m
po
Promozione Te
m
po
Promozione Te
m
Promozione Te
qtà ore
Vendite
a
Vend ite a val
Numero
PdV i
Prodotto scontrin PdV
PdV
Prodotto
Prodotto
dott. ing. Francesco Guerra 32
a.a. 2009/2010
6

33. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Altri esempi di analisi
Analisi acquisti
dott. ing. Francesco Guerra 33
a.a. 2009/2010
6

34. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Altri esempi di analisi
Analisi di marginalita’
dott. ing. Francesco Guerra 34
a.a. 2009/2010
6

35. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Altri esempi di analisi
Analisi di produzione
dott. ing. Francesco Guerra 35
a.a. 2009/2010
6

36. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Altri esempi di analisi
Controllo di qualita’
dott. ing. Francesco Guerra 36
a.a. 2009/2010
6

37. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Altri esempi di analisi
Servizio assistenza clienti
dott. ing. Francesco Guerra 37
a.a. 2009/2010
6

38. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Osservazioni sulla tecnologia OLAP
La velocita’ di ritrovamento nella tecnologia OLAP e’ istantanea.
Cio’ ha incrementato la sua diffusione, nonostante l’assenza di
un linguaggio standard di descrizione e di interrogazione dei
dati e quindi il ricorso a strutture proprietarie dei singoli
produttori
Le sfide tecnologiche sono il riempimento e la scalabilita’.
Riempimento: non tutti gli incroci degli assi degli ipercubi
contengono valori, ma i valori sono sparsi fra celle e spesso posti
lontano uno dall’altro
Il tasso di riempimento diminuisce (peggiora) all’aumentare del
numero delle dimensioni. Un tasso basso e’ critico per gli sprechi
di tempo nella elaborazione e di memoria per il salvataggio dei
dati
La tecnologia e’ sensibile all’inserimento di nuovi valori per questo
motivo l’uso e’ destinato in generale alla sola visualizzazione (la
struttura degli ipercubi e’ creata al caricamento e lasciata
inalterata dalla consultazione)
dott. ing. Francesco Guerra 38
a.a. 2009/2010
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39. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il livello di elaborazione
Gli attuali sistemi informativi direzionali sono costituiti da
tre tipi di supporti informativi:
Sistemi che producono reporting di origine contabile
Sistemi che producono un reporting di origine extracontabile
Sistemi di supporto a processi decisionali di tipo non routinario
e non strutturato
dott. ing. Francesco Guerra 39
a.a. 2009/2010
6

40. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il reporting di origine contabile
I sistemi di reporting contabili automatizzati si sviluppano
in relazione a tre tipi di esigenze:
La necessita’ di fornire informazioni alla direzione aziendale
per il governo dell’impresa
L’esigenza di fornire informazioni certificabili verso terzi, quindi
in ottemperanza alla normativa civilistica e contabile
La necessita’ di alleggerire il carico di lavoro gravante sulle
attivita’ contabili svolte a livello operativo.
I sistemi di reporting sono condizionati dalle impostazioni
concettuali e dalle modalita’ pratiche con cui e’ realizzata la
contabilita’ automatizzata.
La progettazione implica una conseguente progettazione anche
del sistema contabile
dott. ing. Francesco Guerra 40
a.a. 2009/2010
6

41. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il reporting di origine contabile
Viene distinto sulla base degli aspetti della realta’ aziendale
cui si riferisce e rappresenta (reporting economico,
finanziario, commerciale, …)
La struttura basilare comprende le seguenti categorie di
informazione:
Informazioni relative allo stato patrimoniale
Informazioni relative al conto economico di esercizio
Informazioni relative alla redditivita’, alla efficienza e alla
situazione finanziaria
Informazioni analitiche sui fabbisogni e sulle disponibilita’
Informazioni relative all’andamento dei risultati economici
infra-annuali
dott. ing. Francesco Guerra 41
a.a. 2009/2010
6

42. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Il reporting di origine extracontabile
In contesti di instabilita’ e di rapida evoluzione, l’attenzione
si sposta verso i sistemi di origine extracontabile, che
possono aiutare il manager alla individuazione dei fattori
critici di successo (CSF – Critical Success Factors) e che
dipendono dalle seguenti condizioni:
1. Il settore in cui opera l’impresa
2. La strategia e la posizione competitiva dell’impresa
3. Le condizioni di contesto in cui opera l’impresa
4. Situazioni contingenti e temporanee
5. La personale visione del mondo che ha la direzione cui e’
destinato il reporting
dott. ing. Francesco Guerra 42
a.a. 2009/2010
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43. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Limiti della reportistica
I principali limiti della reportistica sono i seguenti:
Staticita’ dei dati estratti: un reporto fotografa una situazione
aziendale secondo una logica prefissata. Se il report
suggerisce un’ulteriore analisi occorre lanciare un secondo
report che se non presente occorre far sviluppare
Difficolta’ e lentezza dell’iter di realizzazione:ogni nuova
esigenza di report viene trattata come una fornitura e quindi
puo’ comportare l’analisi di una offerta, l’ordine e
l’installazione.
Il tempo tra la necessita’ e l’ordine puo’ essere lungo
Il processo decisionale che si basa sul quel report rimane bloccato
dott. ing. Francesco Guerra 43
a.a. 2009/2010
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44. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Limiti della reportistica
Uso di fogli elettronici
Puo’ velocizzare il processo di produzione dell’analisi in quanto
lo strumento e’ configurabile in modo autonomo
dall’utilizzatore
Richiede competenze non sempre possedute
Si tratta di un processo macchinoso: i dati devono essere
estratti dalle fonti e portati su fogli di calcolo.
Pulizia dei dati
Gestione di grandi quantitativi di dati
Uso di dati storici
Scarso controllo dei dati
Proliferazine di strumenti di calcolo personalizzati e non
controllati
Grande complessita’ del database operativo difficolta’ nel
reperire i dati utili e le logiche sottese
dott. ing. Francesco Guerra 44
a.a. 2009/2010
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45. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Il processo decisionale e i sistemi di
supporto alle decisioni
Il modello sviluppato da Simon negli anni ’60 (ulteriormente
evoluto) indica che il decisore nel compiere decisioni passa
attraverso 5 momenti logici successivi:
1. Ricognizione del problema (intelligence)
2. Ricerca di possibili soluzioni (design)
3. Valutazione e scelta dell’alternativa migliore (choiche)
4. Attuazione della decisione (implementation)
5. Controllo sui risultati e aggiustamento dell’azione (control)
Non tutte le decisioni sono dello stesso tipo: esistono
decisioni strutturate e decisioni poco/per nulla strutturate.
dott. ing. Francesco Guerra 45
a.a. 2009/2010
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46. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Tipi di decisioni e soluzioni organizzative
Tipi di decisioni Soluzioni organizzative
Strutturate
ripetitive l’organizzazione sviluppa
processi specifici (procedure
standard)
Non strutturate o poco strutturate
obiettivi numerosi e in conflitto Si attua un processo di selezione
tra di loro, non espressi in forma in cui si mettono in luce gli
certa e con pesi e priorita’ individui capaci di affrontare le
situazioni nuove e analisi delle situazioni in modo
soluzioni che modificano il razionale
risultato intuitivo
natura del problema complessa orientativo
ed elusiva: conseguenze insolite e
non note
decisione unica, rilevante da
trattare in modo specifico
dott. ing. Francesco Guerra 46
a.a. 2009/2010
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47. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Tecniche per il supporto delle decisioni
Tradizionali Informatiche
esperienza (abitudine)
procedure operative standard l’organizzazione sviluppa dei
strutture organizzative che processi specifici
strutturate
guidano ( sistemi sottobiettivi,
Decisioni
canali informativi formali, delega Area dei supporti operativi e
e limiti di responsabilita’) del reporting
accesso flessibile alle basi di
giudizio, intuito e creativita’ dati
regole empiriche (riflessione sviluppo di modelli quantitativi
guidata) direttamente da parte del
decisore
apprendimento (selezione e
sviluppo di supporti decisionali
Decisioni poco
addestramento dei dipendenti
di tipo expert system
strutturate
Area dei sistemi di supporto
alle decisioni
dott. ing. Francesco Guerra 47
a.a. 2009/2010
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48. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Le diverse tipologie di sistemi di
supporto alle decisioni
I DSS (Decision Support Systems) si possono suddividere
in tre famiglie:
1. DSS data oriented: basati sulle tecniche di interrogazione dei
patrimoni di dati al fine di estrarre le informazioni che vi sono
contenute a livello potenziale
2. DSS model oriented: intesi a riprodurre mediante modelli
matematici e logici gli effetti del processo decisionale
3. Expert system/ Knowledge based system: basati su tecniche
di intelligenza artificiale per emulare il comportamento umano
e in particolare quello di un decisore esperto
Cor riferimento alle fasi del processo decisionale individuate
da Simon, si puo’ evidenziare come ciascuna classe di DSS
possa essere intesa al supporto ottimale di alcune fasi
dott. ing. Francesco Guerra 48
a.a. 2009/2010
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49. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA
Fasi del processo decisionale e DSS piu’ adeguati
DATA MODEL KNOWLEDGE EXPERT
ORIENTED ORIENTED BASED SYSTEM
Ricognizione
del problema
Ricerca di
soluzioni
Scelta
Attuazione
Controllo
dott. ing. Francesco Guerra 49
a.a. 2009/2010
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50. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Caratteristiche dei diversi tipi di DSS:
i DSS basati sulle tecnologie di gestione dei dati
Si tratta dei sistemi piu’ semplici dal punto di vista
concettuale:
Si propongono di supportare il processo decisionale reperendo
i dati, correlandoli e sintetizzandoli secondo dei criteri che
permettano di ricavare delle informazioni per il decisore.
Possono essere di due tipi:
Data retrieval: se si accede a una informazione contenuta in
un singolo record di un unico archivio (e.g. per conoscere lo
stato di una risorsa dell’impresa).
Data analysis: l’informazione puo’ essere prodotta solo
consultando e analizzando i dati di piu’ record (e.g. la
conoscenza degli articoli ordinati che non possono essere
consegnati perche’ mancano le scorte).
Risultano essere efficaci se e’ il decisore stesso che puo’
andare alla ricerca dei dati di interesse, ricavando le
informazioni desiderate e affinando la propria ricerca.
dott. ing. Francesco Guerra 50
a.a. 2009/2010
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51. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Caratteristiche dei diversi tipi di DSS:
i DSS basati sulle metodologie quantitative
Presuppongono una conoscenza causa/effetto del fenomeno
di interesse per il decisore: si deve essere in grado di
descrivere in termini matematici, logici e statistici o
probabilistici un fenomeno reale sul quale il decisore deve
prendere una decisione
1. Modelli che forniscono informazioni utili come input nel processo
decisionale: si tratta di modelli predittivi che aiutano un decisore
a prendere decisioni che riguardano il futuro (e.g. modello
previsionale della domanda di mercato per stabilire una
produzione). I modelli possono essere deterministici o
probabilistici
2. Modelli che consentono di valutare le conseguenze di scelte
decisionali: si tratta di mettere a punto un modello che sulla
base di sollecitazioni del decisore (input) risponde mostrando gli
effetti della decisione (output). Il processo puo’ essere reiterato.
La simulazione puo’ essere deterministica o probabilistica.
dott. ing. Francesco Guerra 51
a.a. 2009/2010
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52. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Caratteristiche dei diversi tipi di DSS:
i DSS basati sulle metodologie quantitative
3. Modelli che propongono una scelta ottimale: sono modelli che
propongono in maniera automatica la soluzione ottimale tra
tutte quelle praticate, tenendo conto dei vincoli assegnati, e
dei modelli per la selezione della alternativa migliore (e.g.
scelte produttive che la direzione deve effettuare quando le
risorse non consentono di soddisfare completamente la
domanda, identificando il mix produttivo che renda massimo il
risultato economico).
4. Modelli per l’attuazione di decisioni: se il processo decisionale
e’ descrivibile completamente in termini quantitativi, il
supporto automatizzato puo’ indicare la soluzione migliore e
contestualmente attuarla (e.g. i sistemi per la gestione delle
scorte in un magazzino che effettuano un ordine di
rifornimento per evitare un fuori stock).
dott. ing. Francesco Guerra 52
a.a. 2009/2010
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53. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Caratteristiche dei diversi tipi di DSS:
i DSS basati sulle tecniche di intelligenza artificiale
Si dividono in
Sistemi basati sulla conoscenza: tendono a costruire una base di
conoscenze interrogabile dal decisore per ricavare delle
informazioni da utilizzarsi come input del processo decisionale.
Nella base di conoscenze sono inseriti i fatti e le regole di
interpretazione e di correlazione dei fatti.
Inserendo delle regole sempre piu’ precise e definite, la base di
conoscenza puo’ rispondere a dei quesiti sempre piu’ raffinati.
Sistemi esperti: si tratta di basi di conoscenza cui e’ stata
aggiunta una logica per la ricerca della soluzione a un problema.
La procedura di consultazione risponde a una strategia di ricerca
della soluzione analoga a quella adottata da un esperto del
settore, opportunamente formalizzata mediante dei modelli logici
di ragionamento. Un decisore junior, supportato da un expert
system, puo’ raggiungere gli stessi risultati di un esperto.
dott. ing. Francesco Guerra 53
a.a. 2009/2010
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54. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Caratteristiche dei diversi tipi di DSS:
i DSS basati sulle tecniche di intelligenza artificiale
esperto Base di conoscenza
esperienza Interfaccia
con l’esperto
nuovi fatti
Strategia di Motore
soluzione inferenziale
soluzioni
comandi
utente
fatti
Interfaccia
utente
dott. ing. Francesco Guerra 54
a.a. 2009/2010
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55. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Confronto fra DSS data oriented
e DSS model oriented
Data Oriented Model Oriented
Primo stadio di realizzazione Stadio successivo
dei DSS
Basati fortemente su mezzi Basati fortemente principi di
elaborativi gestione aziendale
Usabili a tutti livelli in azienda Interessano principalmente il
management
Nascono per impulso degli Sono voluti dagli utenti
specialisti EDP
Risultati correlati con: Risultati correlati con:
Qualita’ dei dati Realismo del modello
Potenza del linguaggio di Attendibilita’ dell’input
interrogazione
Facilita’ di uso del linguaggio
Finalita’: si cercano le Finalita’: si cercano potenziali
informazioni soluzioni a problemi
dott. ing. Francesco Guerra 55
a.a. 2009/2010
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