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




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SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA                 Caratteristiche dei diversi tipi di DSS:
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  1. 1. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA dott. ing. Francesco Guerra francesco.guerra@unimore.it
  2. 2. SISTEMI INFORMATIVI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA Il modello informatico dei sistemi informativi direzionali dott. ing. Francesco Guerra 2 a.a. 2009/2010 6
  3. 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” dott. ing. Francesco Guerra 3 a.a. 2009/2010 6
  4. 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. dott. ing. Francesco Guerra 4 a.a. 2009/2010 6
  5. 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 dott. ing. Francesco Guerra 5 a.a. 2009/2010 6
  6. 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 dott. ing. Francesco Guerra 6 a.a. 2009/2010 6
  7. 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, … dott. ing. Francesco Guerra 7 a.a. 2009/2010 6
  8. 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) dott. ing. Francesco Guerra 8 a.a. 2009/2010 6
  9. 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) dott. ing. Francesco Guerra 9 a.a. 2009/2010 6
  10. 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 dott. ing. Francesco Guerra 10 a.a. 2009/2010 6
  11. 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 dott. ing. Francesco Guerra 11 a.a. 2009/2010 6
  12. 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 dott. ing. Francesco Guerra 12 a.a. 2009/2010 6
  13. 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 dott. ing. Francesco Guerra 13 a.a. 2009/2010 6
  14. 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 dott. ing. Francesco Guerra 14 a.a. 2009/2010 6
  15. 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) dott. ing. Francesco Guerra 15 a.a. 2009/2010 6
  16. 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 dott. ing. Francesco Guerra 16 a.a. 2009/2010 6
  17. 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 # dott. ing. Francesco Guerra 17 a.a. 2009/2010 6
  18. 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 6
  19. 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 6
  20. 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 6
  21. 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 6
  22. 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 6
  23. 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. 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 6
  25. 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. 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. 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 6
  28. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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 6
  39. 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. 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. 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. 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 6
  43. 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 6
  44. 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 6
  45. 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 6
  46. 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 6
  47. 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 6
  48. 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 6
  49. 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 6
  50. 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 6
  51. 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 6
  52. 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 6
  53. 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 6
  54. 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 6
  55. 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 6

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