Business Intelligence & Analytics

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Business Intelligence e Business Analytics sono termini che ricorrono ormai quotidianemente. Cosa significano? Che valore portano in una azienda? Come si crea una soluzione di Business Intelligece e di Business Analytics? Che strumenti mette a disposizione la piattaforma Microsoft? In questa sessione andremo ad introdurre tutti gli attori, gli strumenti e le tecnologie che concorrono a realizzare tali soluzioni, vendendone alcune "dal vivo" per capire come si usano ed il grande valore aggiunto che, in una società sempre più affamata di informazioni, ma ricca solo di dati, possono portare.

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Business Intelligence & Analytics

  1. 1. Template designed byBI, Big Data & AnalyticsDavide Mauridmauri@solidq.comwww.davidemauri.it
  2. 2. brought to you by
  3. 3. Works with SQL Server from 6.5, on BI from 2003Specialized in Data Solution Architecture, Database Design,Performance Tuning, BIMicrosoft SQL Server MVPPresident of UGISS (Italian SQL Server UG)Mentor @ SolidQRegular Speaker @ SQL Server eventsConsulting & TrainingDavide Mauri3
  4. 4. Le basi della Business IntelligenceIl futuro e le nuove tendenzeAgenda
  5. 5. “Per Business Intelligence si intende un insieme di processiaziendali per raccogliere e analizzare informazionistrategiche; la tecnologia utilizzata per ottenere questiprocessi; le informazioni ottenute come risultato di questiprocessi.”(Hans Peter Luhn, ricercatore IBM, 1958)Business Intelligence
  6. 6. Forrester Research distingue tra Business Intelligence eData Warehouse“Business intelligence (BI) is a set of methodologies, processes, architectures, andtechnologies that transform raw data into meaningful and useful information. Itallows business users to make informed business decisions with real-time data thatcan put a company ahead of its competitors”“Data warehouses form the back-end infrastructure”Business Intelligence & Data Warehouse
  7. 7. Business Intelligence Full ArchitectureFilesWeb SvcCloud /SyndicatedRDBMSMaster DataExtractArchive / Big DataFactsStagingArchiveReplayDimensionsStandardiseExtractCubeV-MartMartMartCopyFactsFactsProcessSecure/ ExposeAggregateTransform
  8. 8. Un database OLTP è progettato per assicurare l’integrità e lacoerenza dei datiUna tabella per entità• “Ogni cosa al suo posto” • Normalizzazione Si hanno molte tabelle• Facilità di aggiornamento dei dati• Nessun dato duplicato• Molte join per recuperare le informazioniDal database OLTP al DWH
  9. 9. Un Data Warehouse è pensato per aiutare la reportistica el’analisiDeve essere semplice!• L’utente finale deve poterlo capireSi può assumere che sia solamente lettoDeve essere molto veloce a leggere grosse moli di datiDeve poter tenere traccia di informazioni storiche che nel database OLTP possononon interessareDal database OLTP al DWH
  10. 10. Un DWH deve essere quindi modellato appositamente alloscopoStar SchemaSi può supporre che l’unica entità autorizzata a modificare I datinel DWH sia quella che implementa il processo di caricamentodello stessoSi può denormalizzare fortementeFacilita la scrittura di querySi può ottimizzare il db per essere letto molto velocementeDal database OLTP al DWH
  11. 11. Star Schema
  12. 12. DemoData Warehouse
  13. 13. Il caricamento del DWH avviene mediante un processo diETLExtract-Transform-LoadQuesto processo si occupa diPrendere i dati dalle varie fonti che contribuiranno alla creazione del DWHPulire e standardizzare i datiCaricarli nel DWHGestire gli erroriGestire l’aspetto temporale dei datiCaricamento del DWH
  14. 14. Con i tool MS normalmente questo si può fare conT-SQLSSISEntrambi hanno pro e contro…il meglio è prendere i pro escartare i contro Caricamento del DWH
  15. 15. Semplificando molto: principalmente è un motore diaggregazione di datiStorage “Multidimensionale”• MOLAP. ROLAP, HOLAPDati pre-aggregati fortemente ottimizzati per essere letti molto molto velocementeNon è un motore relazionaleHa un funzionamento “gerarchico”E’ ricco di metadatiE’ ricco di informazioni “accessorie”• Es: TempoAnalysis Services - Multidimensional
  16. 16. E’ basato su “Misure” e “Dimensioni”Misure: il valore da calcolareDimensione: le informazioni attraverso quali analizzare i dati delle misureUtilizza un linguaggio specifico: MDXE’ simile a SQL ma NON è SQLViene alimentato con i dati presenti nel DWHAnalysis Services - Multidimensional
  17. 17. E’ un motore di analisi ed aggregazione «in-memory»Storage basato su ColumnStoreStesso algoritmo Vertipaq di SQL Server, ma differente implementazioneAnalysis Services - Tabular
  18. 18. Ha un funzionamento più simile ad un database relazionaleSi basa su tabelle e relazioniPermette però di creare gerarchiePermette l’aggiunti di alcuni metadati• Es: TempoUtilizza un linguaggio specifico: DAXCompletamente nuovoPensato per il Power User (di Excel)Viene alimentato con i dati presenti nel DWHAnalysis Services - Tabular
  19. 19. DemoAnalysis Services
  20. 20. Facile: fa report Mette a disposizioneStrumenti per lo sviluppatore : BIDS / Data Tools / Web ServicesStrumenti per l’utente evoluto : Report BuilderStrumenti per la condivisione dei report : Report ManagerStrumenti per l’amministrazione : Report Manager / SSMSReporting Services
  21. 21. Di fatto è un framework (.NET Based)Tramite web servicesCompletamente estendibileCompletamente integrabile con applicazioni customReporting Services
  22. 22. DemoReporting Services
  23. 23. Motore di analisi predittiva e di classificazioneContenuto all’interno di Analysis Services MultidimensionalPermette di effettuare analisi perRicerca di patternRicerca di associazioniClassificazione dei datiPrevisioneUtilizza DMX come linguaggio di queryData Mining
  24. 24. Raccolta, memorizzazione ed analisi di enormi(*) moli di dati(*) Enormi is undefined Cosa utilizzare?Magari non (del tutto) strutturati?SQL Server + Fast TrackParallel Data WarehouseHDInsight (Hadoop)Big Data
  25. 25. Come cercare nei dati a disposizione informazioni«nascoste»?Ossia pattern / informazioni che a priori non ci verrebbero in mentePower View (Excel 2013 / Sharepoint)Data Explorer (Excel 2013)GeoFlow (Excel 2013)Data Exploration / Visualization
  26. 26. Utilizzo di dati enterprise con l’aggiunto di dati «personali»Esempio reale: Analisi «al volo» di una ipotesi che si vuole verificare, come «lecondizioni meteo influiscono sulle vendite»Se l’analisi diventa di importanza strategia ed aziendale viene poi integratenell’Enterprise BI (la BI «classica»)PowerPivot for ExcelDisponibile da SQL Server 2008R2Integrato in Excel dalla versione 2013Porta Analysis Services Tabular sul clientSelf-Service BI
  27. 27. DOMANDE?
  28. 28. Grazie a tutti per la partecipazioneRiceverete il link per il download a slide e demo via email neiprossimi giorniPer contattarmidmauri@solidq.comGrazie

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