Per Business Intelligence (BI) si intende tutta quella serie di processi di raccolta dati finalizzati ad analizzare le informazioni ottenute, anche se, sempre più spesso, con questa locuzione si intende lo strumento che porta alla creazione del report. Molte organizzazioni hanno bisogno di un sistema efficiente di Business Intelligence, ma non tutte le aziende tengono sotto controllo le stesse caratteristiche, lo stesso set di funzioni, lo stesso livello di prestazione. Questa suite open source permette di raggiungere gli stessi risultati con costi ridotti
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la nostra storia,
La nostra società,
le nostre competenze.
Business Intelligence
Rosario Riggio
Giuseppe Mizio
Luca Marino
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Un sistema informativo completo
Ha il compito di:
● Raccogliere i dati;
● Archiviare i dati;
● Trasformare i dati in informazioni
● Distribuire le informazioni.
ERP
BI
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Business intelligence
● Velocità di accesso a Report e Analisi dei dati;
● Risparmio di tempo nella gestione del business;
● Tempestività nel prendere decisioni di successo;
● Accuratezza e funzionalità forniti potenti strumenti di Analisi,
Query e Reporting;
● Modelli previsionali per la minimizzazione dei rischi e la
massimizzazione dei risultati.
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BI – l'evoluzione
● Fogli di calcolo;
● Primi software gestionali ;
● Sistemi ERP;
● Integrazione di strumenti di BI all'interno dei sistemi ERP;
● Software specifici Web Based;
● Big Data.
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LIMITI DEI FOGLI DI CALCOLO
Alcuni errori di calcolo:
● Scrivete in una cella -1,33
● Calcolate in un'altra cella:
431,52 - 432,85 = -1,33000000000004 (Machine Epsilon)
● Utilizzate la funzione logica per paragonate i risultati (ad esempio “IF”)
● Vi restituisce come risultato FALSO! I due valori non sono uguali
Alcuni errori con le date:
● 00/01/1900
● 29/02/1900
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LIMITI DEI FOGLI DI CALCOLO
Linee di tendenza
https://support.microsoft.com/it-it/kb/211967
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LIMITI DEI FOGLI DI CALCOLO
Comma VS Point:
● Kg diventano tonnellate
● Metri diventano Km
● 1,5 € diventano 1.500 €
● 15.000 € diventano 15 €
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Enterprise resource planning (ERP)
● Facilita la comunicazione all’interno dell’impresa;
● Eliminazione delle duplicazioni delle attività svolte;
● Business Process Reengineering;
● Standardizzazione delle procedure;
● Riduzione dei costi di gestione;
● Diffusione istantanea delle informazioni;
● Riduzione dei tempi di attesa e maggiore prontezza di risposta;
● Reportistica standard per singolo modulo installato.
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Reportistica in Odoo
Reportistica in un sistema ERP extended:
● presente in tutti i moduli;
● ad utente;
● multi dimensionale;
● “heat map”.
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Pentaho: Ultimate BI suite
Data-Integration
(codename Kettle)
Report-Designer
bi-server
Applicativi server
Pentaho BI Platform
Mondrian (analysis services) 3.7
Pentaho Dashboard Designer (PDD)
Pentaho Analysis (PAZ)
Pentaho Interactive Reporting (PIR)
Pentaho Data Access Wizard
Pentaho Mobile
Applicativi desktop
Pentaho Data Integration 6.0 (PDI)
Pentaho for Big Data
Pentaho Report Designer
Pentaho Data Mining
Pentaho Metadata Editor (PME)
Pentaho Aggregate Designer (PAD)
Pentaho Schema Workbench (PSW)
Pentaho Design Studio (PDS)
Pentaho nasce nel 2004 negli USA.
Produce una suite di software di Business Intelligence e fornisce
servizi di integrazione dati, OLAP, reportistica, cruscottistica, data
mining e ETL.
Pentaho è stata acquisita da Hitachi nel 2015.
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La frontiera dei Big Data
● Raccolta estesa ed eterogenea dei dati;
● Utilizzo di database non relazionali (NoSQL).
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BI & Big Data - Differenze
● La BI utilizza la statistica descrittiva con dati ad alta densità di
informazione per misurare cose, rilevare tendenze (utilizza
dataset limitati, dati puliti e modelli semplici);
● I BD utilizza la statistica inferenziale e concetti di identificazione
di sistemi non lineari, per dedurre leggi (regressioni, relazioni non
lineari, ed effetti causali) da grandi insiemi di dati e per rivelare i
rapporti, le dipendenze per effettuare previsioni di risultati e
comportamenti (utilizza dataset eterogenei non correlati tra loro e
modelli predittivi complessi).
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la nostra storia,
La nostra società,
le nostre competenze.
Business Intelligence:
Pentaho Demo Live
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Viale delle Scienze
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Editor's Notes
Iniziamo col dire che un sistema ERP non è un classico software gestionale, ma è più precisamente un sistema completo che segue la vita aziendale in ogni suo aspetto.
Ho riportato alcuni vantaggi nella slide;
capite bene che i benefici sono notevoli, soprattutto quando l’azienda in oggetto è abbastanza grande.
L’immagine sulla destra rappresenta la reingegnerizzazione e la riprogettazione dei processi e richiama esattamente la metodologia SMART che abbiamo visto all’inizio.
Questo per dire che un sistema ERP in un azienda aiuta non solo a gestire i dati grezzi, ma anche a fare delle valutazioni e organizzazioni sui flussi aziendali.
Qui vediamo i loghi di alcune delle soluzioni open source più conosciute nel campo dei sistemi ERP.
Dopo alcune analisi, Odoo è risultato il miglior sistema ERP nel mercato open source, in grado di paragonarsi a competitors proprietari come SAP.
In realtà risulta essere un vero e proprio framework da espandere secondo le proprie esigenze.
Questo grazie all’utilizzo di linguaggi di programmazione di alto livello sia per la parte di business application che di web application, col vantaggio di avere a disposizione tantissime API che semplificano l’interfacciamento con sistema.
Questo grafico è di quest’anno, e riporta un confronto in termini di obiettivi funzionali raggiunti e facilità di utilizzo.
Come potete vedere odoo si piazza praticamente allo stesso livello dei migliori sistemi ERP e allo stesso tempo ad un buon livello tra le applicazioni più diffuse e curate dal punto di vista della user experience, ottenendo un buon compromesso in entrambi i campi di valutazione.
Aziende come Danone, WWF, Poste francesi e Toyota utilizzano questo sistema ed alcune di loro lo hanno anche finanziato.
Il mercato della BI Open Source è abbastanza ampio.
Li possiamo dividere in 2 tipologie:
sistemi di filosofia open che hanno una versione enterprise ed una versione community (a sinistra);
sistemi open (a destra) ma che rappresentano specchietti per allodole, in quanto sono versioni molto limitate di prodotti che utilizzano unicamente software proprietari.
Tra le soluzioni completamente Open, Pentaho community è una delle migliori.
PDI: Pentaho Data-Integration, detto anche kettle, è un software ETL (Extract, Transform, Load) che permette di inserire in input dati della più svariata natura, (database, file CSV, fogli di calcolo, dati disponibile nella rete), manipolarli ed ottenere dati in output in altrettanti modi diversi.
L’utilizzo più semplice è infatti quello di prendere dati da diversi database presenti su diversi server, fare una trasformazione degli stessi tramite JOIN o altre manipolazioni, ed in fine inserirli in un database locale da cui in seguito verranno estratti i dati in fase di creazione dei report.
Pentaho report designer relativamente è semplice da utilizzare.
Ci permette di realizzare report, definendone struttura, aspetto grafico, connessione al database da cui estrarre i dati e altro ancora.
Spesso si definiscono anche delle funzioni, solitamente scritte in java, per le manipolazione dei dati più spinte.
Ovviamente è possibile inserire tabelle, grafici e tanto altro.
Bi-server è un software OLAP, acronimo dell'espressione On-Line Analytical Processing.
Permette l’avvio di report manualmente, oppure la schedulazione nel tempo degli stessi.
La cosa bella è la possibilità di realizzare dashboard interattive davvero professionali.
Di solito le dashboard interattive sono presenti solamente nelle versioni enterprise; in questo caso sono state incluse anche nella versione community.
Vediamo un esempio.
...
…
…
Questo è un report realizzato da Luca Marino, un nostro collaboratore.
Come avete visto, basta collegarsi alla pagina di login, accedere ai file e aprire uno dei report presenti nelle varie cartelle.
Il sistema elabora il report e propone il risultato, anche in diversi formati.
HTML, PDF e altri.
maggiore è la dimensione del dataset, maggiore è la complessità dei dati da gestire; il compito più difficile è collegare le informazioni, per ottenerne risultati interessanti
Le caratteristiche principali dei Big Data sono le seguenti:
volume: rappresenta la dimensione effettiva del dataset; l'ampio volume di dati che è possibile raccogliere oggi potrebbe apparentemente rappresentare un problema. In realtà quello del volume dei Big Data è un falso problema, in quanto cloud e virtualizzazione aiutano nella gestione del grosso volume di dati disponibili, semplificando i processi di raccolta, immagazzinamento e accesso ai dati.
velocità: si riferisce alla velocità di generazione dei dati; si tende all'effettuare analisi dei dati in tempo reale o quasi;
varietà: riferita alle varie tipologie di dati, provenienti da fonti diverse (strutturate e non);