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L'informatica in azienda, Sintesi del corso di Informatica

Informatica

Business intelligence, sistemi operazionali, sistemi gestionali, ERP, ERP esteso, SCM, PLM, CRM, Data Mart, Data Warehouse, DSS, Modello di Simon, Sistemi Legacy, Best Of Bread, Olap e FASMI, ETL e Modello multidimensionale, interviste, DFM, potatura e innesto

Tipologia: Sintesi del corso

2023/2024

In vendita dal 02/07/2024

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1) Ruolo dell’informatica in azienda
I sistemi informatici si sono trasformati in elementi centrali dell’organizzazione
aziendale. Presentano un duplice ruolo:
• tecnologia di supporto alla gestione del sistema informativo;
• elementi organizzativi che influenzano processi, servizi e struttura aziendale.
Le esigenze sono state molteplici: l’economia moderna richiede decisioni tempestive,
e di risparmiare tempo e spazio. Per queste motivazioni è nata la Business
Intelligence, ovvero una piattaforma per il quale il ruolo chiave è la trasformazione
dei dati aziendali in informazioni fruibili a diversi livelli di dettaglio. L’informazione è
un bene che costituisce la materia prima che viene trasformata da sistemi informativi
elemento strategico per la realizzazione delle strategie di business
2) DSS
Il DSS (Decision Support System) è l’insieme delle tecniche e degli strumenti
informatici atti a estrapolare informazioni da un insieme di dati memorizzati su
supporti elettronici. Si basa appunto su:
• DECISION: indica l’attenzione rivolta ad attività decisionali e a problemi direzionali;
• SUPPORT: le tecnologie informatiche sono di aiuto nel prendere le decisioni;
• SYSTEM: evidenzia che questi strumenti mirano all’integrazione tra utenti,
macchine e metodologie di analisi.
3) Modello di Simon
Il modello di Simon suddivide il processo decisionale in tre fasi:
• Intelligence: la fase in cui si raccolgono le informazioni sia dall’ambiente esterno
che interno per individuare un problema da affrontare;
• Design: consiste nel comprendere il problema, generare soluzioni e analizzarle.
Intervengono capacità ed esperienza del decisore e la sua creatività nel generare le
alternative;
• Choise: si procede alla scelta delle alternative formulate nella fase precedente
Si definiscono dei parametri e degli indicatori per: - fare confronti sui piani d’azione;
-previsioni sulle conseguenze delle scelte.
4) Sistemi Legacy
I sistemi legacy sono applicazioni software di vecchia concezione e generazione,
difficilmente modificabili e hanno un impatto negativo sulla competitività aziendale.
Sono caratterizzati da una quasi totale assenza di progettazione e documentazione a
supporto, il che li rende poco flessibili. Le aziende non li abbandonano:
• il loro compito viene considerato spesso insostituibile a causa di soluzioni
specifiche aziendali integrate nel tempo;
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1) Ruolo dell’informatica in azienda I sistemi informatici si sono trasformati in elementi centrali dell’organizzazione aziendale. Presentano un duplice ruolo:

  • tecnologia di supporto alla gestione del sistema informativo;
  • elementi organizzativi che influenzano processi, servizi e struttura aziendale. Le esigenze sono state molteplici: l’economia moderna richiede decisioni tempestive, e di risparmiare tempo e spazio. Per queste motivazioni è nata la Business Intelligence, ovvero una piattaforma per il quale il ruolo chiave è la trasformazione dei dati aziendali in informazioni fruibili a diversi livelli di dettaglio. L’informazione è un bene che costituisce la materia prima che viene trasformata da sistemi informativi elemento strategico per la realizzazione delle strategie di business 2) DSS Il DSS (Decision Support System) è l’insieme delle tecniche e degli strumenti informatici atti a estrapolare informazioni da un insieme di dati memorizzati su supporti elettronici. Si basa appunto su:
  • DECISION: indica l’attenzione rivolta ad attività decisionali e a problemi direzionali;
  • SUPPORT: le tecnologie informatiche sono di aiuto nel prendere le decisioni;
  • SYSTEM: evidenzia che questi strumenti mirano all’integrazione tra utenti, macchine e metodologie di analisi. 3) Modello di Simon Il modello di Simon suddivide il processo decisionale in tre fasi:
  • Intelligence: la fase in cui si raccolgono le informazioni sia dall’ambiente esterno che interno per individuare un problema da affrontare;
  • Design: consiste nel comprendere il problema, generare soluzioni e analizzarle. Intervengono capacità ed esperienza del decisore e la sua creatività nel generare le alternative;
  • Choise: si procede alla scelta delle alternative formulate nella fase precedente Si definiscono dei parametri e degli indicatori per: - fare confronti sui piani d’azione; -previsioni sulle conseguenze delle scelte. 4) Sistemi Legacy I sistemi legacy sono applicazioni software di vecchia concezione e generazione, difficilmente modificabili e hanno un impatto negativo sulla competitività aziendale. Sono caratterizzati da una quasi totale assenza di progettazione e documentazione a supporto, il che li rende poco flessibili. Le aziende non li abbandonano:
  • il loro compito viene considerato spesso insostituibile a causa di soluzioni specifiche aziendali integrate nel tempo;
  • il costo di riprogettazione è proibitivo a causa della complessità e vastità delle loro applicazioni;
  • il sistema informativo ne necessita la massima disponibilità e quindi non può essere dismesso;
  • non c’è una sufficiente comprensione della logica di funzionamento;
  • rappresenta per l’azienda uno strumento funzionale. Ciò che lo caratterizza è la dipendenza delle tre variabili. La piattaforma tecnologica che è strettamente dipendente dalle procedure gestionali che a loro volta riflettono le operazioni tipiche dell’organizzazione. 5) Best of Breed Best of Breed è un’applicazione dedicata alla gestione di micro-aree in merito ai fabbisogni informativi aziendali. Presentano un vantaggio competitivo rispetto ad altri applicativi e lo caratterizza un impedimento all’integrazione dei bob stessi nell’ambito del sistema informativo aziendale. Se l’azienda può avvalersi di un’applicazione specifica, vista la specificità, essa deve essere in grado di interfacciarsi con sistemi legacy o bob. 6) Sistemi gestionali i software gestionali sono caratterizzati da una maggiore strutturazione modulare, progettati per supportare lo svolgimento di attività quali il magazzino, gli acquisti, la logistica, le vendite e l’amministrazione. I software gestionali e i sistemi legacy sono accomunati dalla caratteristica di gestione dati distinte per area applicativa. Si può evidenziare una maggiore indipendenza fra le tre componenti rispetto ai sistemi legacy ma esiste una rigidità strutturale dovuta: -dall’assenza di un substrato software; -dalla rigidità interna dell’organizzazione 7) Caratteristiche ERP
  • L’ORIENTAMENTO DEI PROCESSI: lavorano sulla logica del processo, ciascun modulo agisce gestendo l’insieme delle attività omogenee a un processo;
  • LE PROCEDURE STANDARD: adotta la Best Practice, il produttore del sistema ERP le considera più efficienti ed efficaci per lo svolgimento di un determinato processo aziendale. L’adattamento di tali procedure richiede costi notevoli e comporta una diminuzione di compatibilità con le nuove versioni;
  • LA MODULARITA’: sono costituiti da moduli applicativi, ognuno può essere implementato autonomamente a seconda delle esigenze dell’azienda;
  • L’INTEGRABILITA’: mettono a disposizione l'interoperabilità sia interna al sistema che esterna Può essere relativa ad applicativi BOB o a soluzioni appartenenti a soggetti partner (fornitori)
  • LA PARAMETRIZZAZIONE E PERSONALIZZAZIONE: la possibilità di personalizzare diventa una necessità poiché la maggior parte dei pacchetti raggiunge una copertura delle funzionalità solo tra il 50% e il 70%. Comporta un aumento dei costi, rischio di incompatibilità con future versioni del sistema.

-infrastruttura. I benefici si trasformano in risparmi nei:

  • Tempi e costi di trasmissione delle informazioni: guadagnano efficacia ed efficienza in termini di coordinamento;
  • Tempi e costi dei processi decisionali: l’integrazione delle attività strategiche e operative consente di migliorare la convergenza dei contributi nei processi decisionali. 10) Benefici per le aziende I Benefici dell’entrata dell’ informatica nelle aziende sono stati constatati dall'inizio degli anni settanta sino ad oggi, dove la scienza informatica è passata da un ruolo di supporto e trasmissione rapida di informazioni ad elementi centrali della realtà aziendale che hanno permesso alle PMI così come alle multinazionali di abbattere i costi di gestione e trasformazione, migliorare i processi decisionali, allargare i mercati, cavalcare l’economia moderna operando con vantaggio nel sistema economico. Oltre che a rendere snella, flessibile e abile a reazioni rapide la realtà aziendale creatasi. 11) Concetto di DW Il DW, o Data Warehouse, è la descrizione di un processo di acquisizione, trasformazione e distribuzione di informazioni presenti nella realtà aziendale, internamente ed esternamente, come supporto ad essa ed alle strategie messe in atto dall’azienda stessa. Il DW è quindi un vero e proprio DB che opera mediante: riempimento del DB, controllo e riorganizzazione dati e strumenti di analisi per i processi aziendali. 12) Confronto tra sistemi operazionali e informazionali OPERAZIONALI: -hanno come fine l’esecuzione di operazioni quotidiane; -articolati attorno a funzioni, procedure ed eventi; -utilizzati da personale esecutivi e da primi livelli di management per accedere a informazioni puntuali sull’oggetto. INFORMAZIONALI: -descrivono il passato, suggeriscono cambiamenti per il futuro; -le informazioni riguardano i soggetti; -l’informazione dettagliata è inutile, non produce nessun dato. 13) ERP esteso il mercato dei sistemi ERP si sta affermando come l’ambito in cui un singolo fornitore è in grado di affiancare all’efficienza dei sistemi oltre all’efficacia operativa e le specializzazioni della logica OLAP. L’integrazione in un’unica piattaforma rende tali

soluzioni appetibili anche per le organizzazioni che altrimenti non sarebbe in grado di sostenere i costi legati all’integrazione. Il compito degli applicativi informazionali è quello di mettere a disposizione dell’azienda strumenti di controllo e della gestione che comprendono:

  • MONITORAGGIO in tempo reale dei processi;
  • ADEGUATO SUPPORTO alle decisioni tramite diversi livelli. È diventato significativo il processo di convergenza tra sistemi operazionali e informazionali. Non ci può essere un sistema ERP senza che ci sia un progetto di DW che consenta di massimizzare il ROI dell’investimento e di ottenere informazioni utili per decisioni aziendali. indice di redditività del capitale investito
  • Riveste importanza l’aspetto organizzativo: è fondamentale la condivisione tramite le best practice dei processi interni all’azienda;
  • Dal punto di vista tecnologico diventa complesso gestire l’interazione fra moduli ERP estesi appartenenti a suite ERP eterogenee dal punto di vista tecnologico. Ma il concetto di impresa estesa non ha perso interesse e gli sviluppatori hanno maturato una serie di moduli atti a gestire i flussi informativi verso soggetti economici esterni all’organizzazione. -ERP come inter-settoriale: l’insieme dei moduli che rappresentano un’omogeneità a prescindere dal settore di appartenenza; -ERP come settoriale: si configura una personalizzazione delle best practice a seconda delle peculiarità operative del settore. Con questo modello ERP esteso, la classica composizione del sistema ERP core diviene una sorta di back-end dove vengono elaborate le informazioni che provengono da moduli ERP estesi e svolgono così funzione di front-end nei confronti degli attori. 14) Modulo CRM il modulo CRM (Customer Relationship management) è dedicato a gestire i flussi informativi relativi alle attività commerciali. Ha come elemento centrale il cliente e la sua fidelizzazione. Il modulo CRM serve a effettuare l’analisi dei processi di vendita, operazioni di segmentazione della clientela e può essere utilizzato dagli agenti di vendita per consultare le informazioni sui clienti attuali e potenziali. Il CRM è una strategia di business il cui scopo è la costruzione di relazioni personalizzate di lungo periodo con il cliente, adottata per capire e anticipare i bisogni dei propri clienti potenziali e abituali. Dal punto di vista tecnologico, il CRM coinvolge: -l’individuazione e la cattura dei dati sui clienti in tutta l’azienda; -il consolidamento dei dati nel Customer database, -l’analisi dei dati al fine di individuare le informazioni; -la distribuzione dei risultati ottenuti a tutta l’organizzazione; -l’utilizzo di queste informazioni con il cliente. I CRM puntano a preservare il cliente attraverso una strategia di medio e lungo termine. Pone al centro del sistema il cliente e ne caratterizza il ciclo di vita suddividendolo in:
  • Fase di identificazione;
  • Fase di ingresso;
  • Fase di sviluppo;
  • Fase di maturità e stabilità;
  • Fase discendente
  • Correttezza e completezza dei dati. Possiamo quindi definire il data warehouse come una collezione di dati che diventano un supporto per il processo decisionale, che:
  • È orientato ai soggetti di interesse, ovvero sulle applicazioni;
  • È integrato e consistente: si basa su dati estratti dall’ambiente di produzione e quindi archiviati in basi di dati aziendali;
  • È rappresentativo dell’evoluzione temporale, è ricco quindi di contenuto storico;
  • È resiliente, ha una capacità di adattamento attivo e flessibile. È utilizzabile dagli chiunque sia in un’azienda o organizzazione, e possono essere: -utenti casuali; -analisti; -utenti esperti; -professional. 19) Caratteristiche DW Le caratteristiche del DW sono:
  • accessibilità chiunque può usare il DW senza avere competenze informatiche specifiche;
  • flessibilità il DW può essere costruito è modellato su logiche differenti.
  • sintesi per perme analisi mirata della realtà analizzata.
  • multidimensionalità offre all’utente una visione completa della realtà.
  • specificità è modellato solo su quella realtà di interesse.
  • rappresentativo dell’evoluzione temporale.
  • centricità raccoglie in un unico posto tutti i dati di interesse. 20) Utenti del DW Gli utenti del DW sono:
  • utenti casuali ai quali bastano le analisi predefinite.
  • analisti che costruiscono analisi di mercato analizzando i tre del dei dati ma non hanno conoscenze tecniche per costruire i report.
  • utenti esperti che hanno le competenze specifiche per costruire le proprie interrogazioni dinamiche.
  • professional che costruiscono i report per gli utenti casuali e gli analisti 21) Limiti della metodologia OLTP negli anni 80 Edgar Codd coniò il termine OLTP (Online Transaction processing). I sistemi operazionali costituiscono l’infrastruttura informatica su cui poggia l’attività esecutiva e sono utilizzati anche per attività di supporto. Possiamo dire che il sistema operativo è un database su cui agiscono procedure di aggiornamento, interrogazione ed elaborazione. È carente: -nella produzione di sistemi di sintesi; -nella possibilità di interrogare facilmente il db; -nella disponibilità di dati fondamentali per il processo decisionale; -nella coerenza del sistema; -nella velocità di risposta alle interrogazioni; -nella copertura temporale.

22) Metodologia OLAP e regole FASMI Nel 1995 l’OLAP Report propose nuove regole e la regola FASMI che racchiude:

  • FAST: i sistemi OLAP che hanno un uso interattivo, devono rispondere entro 5 secondi;
  • ANALYTICAL: il sistema deve riuscire a elaborare analisi statistiche in maniera semplice per l’utente finale e fornire risposte specifiche;
  • SHARED: sono utilizzati da diversi utenti, il sistema deve fornire regole di sicurezza per garantire la riservatezza dei dati;
  • MULTIDIMENSIONAL: è il requisito più importante;
  • INFORMATIONAL: deve contenere tutte le informazioni necessarie. Le interrogazioni OLAP effettuano un’analisi dinamica e multidimensionale che richiede la scansione di una grande quantità di record per calcolare un insieme di dati numerici che quantificano le prestazioni dell’azienda 23) Architetture del DW l’architettura del dw deve garantire alcuni requisiti:
  • SEPARAZIONE: le elaborazioni devono essere mantenute separate;
  • SCALABILITA’: deve essere facilmente ridimensionata;
  • ESTENDIBILITA’: possono essere implementate facilmente nuove applicazioni;
  • SICUREZZA: ovvero controllare gli accessi;
  • AGEVOLEZZA AMMINISTRATIVA. IL DATA MART: Il DW può raggiungere dimensioni elevate e contenere dati che a qualcuno non servono. Viene quindi utilizzato un Data Mart che è una sorta di DW tematico che contiene solo i dati riguardanti una certa area di indagine. ARCHITETTURA 1 LIVELLO: è l’approccio più semplice, in cui fra i dati operazionali e gli strumenti del livello di analisi esiste uno strato intermedio, il cui compito è legato alla rappresentazione informazionale dei dati all’interno del DW. ARCHITETTURA 2 LIVELLI: Il DW viene alimentato attraverso processi di Extraction, Transformation and Loading (ELT) dei dati provenienti da strutture eterogenee. I Data Mart generati a partire dal DW primario sono detti dipendenti. ARCHITETTURA 3 LIVELLI: Il livello di alimentazione passa attraverso la riconciliazione dei dati, prevede una fase di “pulitura” (inserendo i dati mancanti, eliminando quelli duplicati, dei valori errati) dei dati da inserire nel DW. 24) Fasi ETL Le fasi ETL (Extraction Transformation and Loading), elemento costitutivo del DW sono 3:
  • Estrazione dei dati: si estraggono o copiano dati non elaborati provenienti da più origini e li si archivia.
  • Trasformazione dei dati: si trasformano e consolidano i dati non elaborati e si preparano per il trasferimento nel data warehouse.
  • Il preventivo di costi onerosi a fronte di lunghi tempi di realizzazione scoraggia la direzione dall’intraprendere il progetto
  • Affrontare contemporaneamente l’analisi e la riconciliazione di tutte le sorgenti di interesse è estremamente complesso
  • Riuscire a prevedere a priori nel dettaglio le esigenze delle diverse aree aziendali impegnate è pressoché impossibile, e il processo di analisi rischia di subire una paralisi
  • Il fatto di non prevedere la consegna a breve termine di un prototipo non permette agli utenti di verificare l’utilità del progetto e ne fa scemare l’interesse e la fiducia 27) Approccio Bottom-Up Il DW viene costruito in modo incrementale, assemblando iterativamente più data mart, ciascuno dei quali incentrato su un insieme di fatti collegati a uno specifico settore aziendale e di interesse per una certa categoria di utenti. Determina risultati concreti in tempi brevi e non richiede elevati investimenti finanziari, permette di studiare solo le problematiche relative al data mart in oggetto, fornisce alla dirigenza aziendale un riscontro immediato sull’effettiva utilità del sistema in via di realizzazione; mantiene costantemente elevata l’attenzione sul progetto. Determina una visione parziale del dominio di interesse. 28) Ciclo di sviluppo del DW Il ciclo di sviluppo si divide in:
  • a) Definizione obiettivi e pianificazione: in cui avviene individuazione degli obiettivi e dei confini del sistema, stima delle dimensioni, scelta dell’approccio per la costruzione, valutazione dei costi e del valore aggiunto, analisi dei rischi e delle aspettative, studio delle competenze del gruppo di lavoro.
  • b) ,Progettazione dell’infrastruttura: si analizzano e si comparano le possibili soluzioni architetturali valutando le tecnologie e gli strumenti disponibili, al fine di realizzare un progetto di massima dell’intero sistema.
  • c) , Progettazione e sviluppo dei data mart: Ciascuna iterazione comporta la creazione di un nuovo data mart e di nuove applicazioni, che vengono via via integrate nel sistema di data warehousing. 29) Fasi della progettazione del data mart IL DATAMART: Il DW può raggiungere dimensioni elevate e contenere dati che a qualcuno non servono. Viene quindi utilizzato un DataMart che è una sorta di DW tematico che contiene solo i dati riguardanti una certa area di indagine. ARCHITTETTURA 1 LIVELLO: è l’approccio più semplice, in cui fra i dati operazionali e gli strumenti del livello di analisi esiste uno strato intermedio, il cui compito è legato alla rappresentazione informazionale dei dati all’interno del DW. ARCHITETTURA 2 LIVELLI: Il DW viene alimentato attraverso processi di Extraction, Transformation and Loading (ELT) dei dati provenienti da strutture eterogenee. I Data Mart generati a partire dal DW primario sono detti dipendenti. ARCHITETTURA 3 LIVELLI: Il livello di alimentazione passa attraverso la riconciliazione dei dati,

prevede una fase di “pulitura” (inserendo i dati mancanti, eliminando quelli duplicati, dei valori errati) dei dati da inserire nel DW. 30) Analisi e riconciliazioni delle sorgenti L 'analisi permette di navigare nei dati e di esplorare i fatti. Il principio fondamentale è noto come esplorazione guidata delle ipotesi. L’analisi è resa possibile grazie ad alcuni operatori:

  • Operatore Drill Down;
  • Operatore Roll Up o Drill Up;
  • Operatore Slice;
  • Operatore Pivot;
  • Operatore Dice. Esistono anche delle fasi nell’analisi, che sono:
  • FASE DI VALUTAZIONE: può variare da una semplice ridefinizione dei parametri di analisi utilizzati alla ridefinizione dell’intero processo di analisi;
  • FASE DI PREPARAZIONE: è la fase più intensiva e si articola in tre stadi: -consolidamento; -pre-elaborazione; -trasformazione. 31) Ricognizione e normalizzazione l progettista, confrontandosi con gli esperti del dominio applicativo, acquisisce un’approfondita conoscenza delle sorgenti operazionali attraverso:
  • La ricognizione, che consiste in un esame approfondito degli schemi locali mirato alla piena comprensione del dominio applicativo;
  • La normalizzazione, il cui obiettivo è correggere gli schemi locali al fine di modellare in modo più accurato il dominio applicativo. Ricognizione e normalizzazione devono essere svolte anche qualora sia presente una sola sorgente dati; qualora esistano più sorgenti, l’operazione dovrà essere ripetuta per ogni singolo schema 32) Integrazione L’integrazione di un insieme di sorgenti dati eterogenee (basi di dati relazionali, file dati, sorgenti legacy) consiste nell’individuazione delle corrispondenze tra i concetti rappresentati negli schemi locali e nella risoluzione dei conflitti evidenziati, finalizzate alla creazione di un unico schema globale i cui elementi possano essere correlati con i corrispondenti elementi degli schemi locali (mapping)
  • La fase di integrazione non si deve limitare a evidenziare le differenze di rappresentazione dei concetti comuni a più schemi locali, ma deve anche identificare l’insieme di concetti distinti e memorizzati in schemi differenti che sono correlati attraverso proprietà semantiche (proprietà interschema)

Le interviste servono a comprendere le necessità dell’utente finale del DW, possono essere di due tipi:

  • A piramide. Approccio induttivo,da domande molto dettagliate per poi ampliare l’argomento con domande aperte che richiedono risposte più generali; permette di superare la riluttanza di un intervistato scettico e non richiede un forte coinvolgimento da parte dell’intervistato.
  • A imbuto. Approccio deduttivo, da domande molto generali per poi restringere l’argomento a temi più specifici; approccio utile nel caso in cui l’intervistato sia emozionato o eccessivamente deferente, dato che le domande di carattere generale non prevedono una risposta “sbagliata” allevia la tensione dell’intervistato. 36) Fatti I fatti sono i concetti su cui gli utenti finali del data mart baseranno il processo decisionale; ogni fatto descrive una categoria di eventi che si verificano in azienda. Fissare le dimensioni di un fatto è importante poiché significa determinare la granularità, ovvero il più fine livello di dettaglio a cui i dati saranno rappresentati e permette di raggiungere una elevata flessibilità d’utilizzo e quella di conseguire buone prestazioni. Per ogni fatto occorre definire l’intervallo di storicizzazione, ovvero l’arco temporale che gli eventi memorizzati dovranno coprire 37) DFM Il DFM è un modello concettuale grafico per data mart, pensato per:
  • supportare efficacemente il progetto concettuale;
  • creare un ambiente su cui formulare in modo intuitivo le interrogazioni dell’utente;
  • permettere il dialogo tra progettista e utente finale per raffinare le specifiche dei requisiti;
  • creare una piattaforma stabile da cui partire per il progetto logico
  • restituire una documentazione a posteriori espressiva e non ambigua. La rappresentazione concettuale generata dal DFM consiste in un insieme di schemi di fatto. Gli elementi di base modellati dagli schemi di fatto sono i fatti, le misure, le dimensioni e le gerarchie. 38) Elementi di base del DFM Gli elementi base del DFM sono:
  • Un fatto è un concetto di interesse per il processo decisionale; tipicamente modella un insieme di eventi che accadono nell’impresa (ad esempio: vendite, spedizioni, acquisti, ...). È essenziale che un fatto abbia aspetti dinamici, ovvero evolva nel tempo, perché crea un'associazione molti-a-molti
  • Una misura è una proprietà numerica di un fatto e ne descrive un aspetto quantitativo di interesse per l’analisi (ad esempio, ogni vendita è misurata dal suo incasso)
  • Una dimensione è una proprietà con dominio finito di un fatto e ne descrive una coordinata di analisi (dimensioni tipiche per il fatto vendite sono prodotto, negozio, data)
  • Attributi dimensionali si intendono le dimensioni e gli eventuali altri attributi, sempre a valori discreti, che le descrivono.
  • gerarchia è un albero direzionato i cui nodi sono attributi dimensionali e i cui archi modellano associazioni molti-a-uno tra coppie di attributi dimensionali. 39) Eventi primari e secondari
  • evento primario è una particolare occorrenza di un fatto, individuata da una ennupla costituita da un valore per ciascuna dimensione. A ciascun evento primario è associato un valore per ciascuna misura
  • Dato un insieme di attributi dimensionali (pattern), ciascuna ennupla di loro valori individua un evento secondario che aggrega tutti gli eventi primari corrispondenti. A ciascun evento secondario è associato un valore per ciascuna misura, che riassume in sé tutti i valori della stessa misura negli eventi primari corrispondenti Pertanto, le gerarchie definiscono il modo in cui gli eventi primari possono essere aggregati e selezionati significativamente per il processo decisionale. 40) Additività L’aggregazione richiede di definire un operatore adatto per comporre i valori delle misure che caratterizzano gli eventi primari in valori da abbinare a ciascun evento secondario. Da questo punto di vista è possibile distinguere tre categorie di misure:
  • Misure di flusso: si riferiscono a un periodo, al cui termine vengono valutate in modo cumulativo (il numero di prodotti venduti in un giorno, l’incasso mensile, il numero di nati in un anno)
  • Misure di livello: vengono valutate in particolari istanti di tempo (il numero di prodotti in inventario, il numero di abitanti di una città)
  • Misure unitarie: vengono valutate in particolari istanti di tempo, ma sono espresse in termini relativi (il prezzo unitario di un prodotto, la percentuale di sconto, il cambio di una valuta) Una misura è detta additiva su una dimensione se i suoi valori possono essere aggregati lungo la corrispondente gerarchia tramite l’operatore di somma, altrimenti è detta non-additiva. Una misura non-additiva è non-aggregabile se nessun operatore di aggregazione può essere usato su di essa. 41) Approcci per la progettazione concettuale Gli approcci possono essere di due tipi: Basata sui requisiti: Il progettista deve essere in grado di enucleare, dalle interviste condotte presso l’utente, un’indicazione precisa circa i fatti da rappresentare, le misure che li descrivono e le gerarchie attraverso cui aggregarsi utilmente. Il