Dataprix

I tool per le query e i reporting sono spesso denominati “ad hoc query tool”.

Query di business e tool di reporting vengono utilizzati nei processi decisionali e gestionali, permettendo agli utenti un accesso “autonomo” alle informazioni.

La ricezione dei dati è solo una, tra le tante, capacità dei tool e la loro presentazione/formattazione viene denominata, per l’appunto, reporting.

I termini “query” e “reporting” sono a volte usati in modo alternabile, perché una query di business e un tool di reporting offrono ambedue, la possibilità di ottenere i dati per creare un report.

Una visione business(dei dati Tool per le query)consente, agli utenti aziendali, di accedere a una fonte di dati usando semplicemente, termini commerciali e strumenti sofisticati, per il reporting della produzione,.

Qua sotto abbiamo alcuni esempi di tool di reporting :

ü Actuate e Report,

ü Business Objects Crystal Reports,

ü Reporting Services Microsoft,

ü Oracle Publisher,

ü Information Builders Web Focus, boad, cognos e sap.

Business intelligence

. I prodotti presenti sul mercato, sono stati raggruppati in due classi principali:

• Query, reporting & analysis in cui ricadono gli strumenti di interrogazione, reportistica, cruscottistica e analisi multi-dimensionale (OLAP).

• Advanced analitics, che comprende gli strumenti di analisi statistica e di data mining.

Per Business intelligence intendiamo: l’insieme delle soluzioni tecniche per l’estrazione e l’analisi di informazioni significative per il business, partendo dai database aziendali.

Attraverso le tecniche di interrogazione e di analisi, si misurano le performance, la distanza dagli obiettivi, la redditività delle diverse componenti della propria attività (frazionandola ad esempio per prodotto, per canale di vendita e per area geografica), oppure si segmenta semplicemente la clientela.

Le applicazioni di business intelligence, con dati costantemente aggiornati e si offrono, a seconda delle esigenze, come sistemi di supporto per le decisioni rilevanti e di controllo, ma anche di gestione, misurazione delle performance, analisi delle vendite, controllo della qualità e gestione delle risorse umane.

Sviluppando un sistema di business, si ha la possibilità di disporre di informazioni capaci di dare un plus all’impresa.

Le tecnologie di enterprise reporting consentono di produrre, in modo automatizzato e pianificato, un insieme di documenti di reportistica basati sugli archivi aziendali.

Gli strumenti di reporting consentono di generare e navigare su grandi volumi di report e di formattarli con le caratteristiche di precisione ed omogeneità necessarie su carta stampa.

Oltre alla visualizzazione e alla stampa, la reportistica offre tipicamente la possibilità di generare i report in numerosi formati, da quelli orientati alla stampa come PDF a quelli propri dei programmi di office automation, come RTF ed XLS(Excel).

Ricordiamo che avere un’enorme quantità di dati raccolti e archiviati non sempre corrisponde una uguale abbondanza di informazioni.

I termini “dato” e “informazione” sono molto spesso confusi ma indicano, in ogni caso, due cose distinte e separate.

I dati sono simboli, segni, numeri e non implicano alcun significato, mentre l’informazione è un dato al quale è possibile attribuire un significato.

Scopo di queste applicazioni è migliorare la comprensione di informazioni e l’identificazione di opportunità per l’azienda stessa, difatti, in un sistema di Bi i dati sono raccolti ed integrati solo una volta risolvendo problemi di integrazione dei i dati storici.

L’architettura di un sistema di BI riguarda, tutti quei processi e tools utilizzati per prelevare i dati dai sistemi sorgenti transazionali, detti OLTP (online transaction processing), e renderli accessibili agli utenti di business.

Le componenti principali di una tale architettura sono:

• sistemi sorgente;

• servizi di migrazione dei dati (extraction, cleansing, transforming, e loading) ;

• servizi del database ;

• servizi di Query, Reporting e Analysis (data access/security, query optimization, query governing, activity monitoring).

.

Microstrategy

Soluzioni di Microstrategy consentono di ottenere prestazioni aziendali migliori e controllabili, dando informazioni a tutti i livelli operativi. La tecnologia offre una gamma

ineguagliabile di funzionalità, monitoraggio, reporting e analisi in una sola architettura software, consentendo a tutti di prendere, giorno per giorno, decisioni più efficaci per l’azienda.

Ho preso come riferimento una case history, per avere un quadro chiaro e logico, dei vantaggi che si possono avere tramite tale soluzione.

La Rinascente ha messo in atto progetto, che prevede la completa trasformazione del sistema informativo dell’area commerciale. La piattaforma di Business Intelligence di MicroStrategy

garantisce a la Rinascente la disponibilità dei dati in modalità online e a vari livelli sino

al dettaglio, poi un’accurata reportistica non cartacea, di una gestione ordini e ricevimento merci integrata con i principali fornitori.

Difatti , il “vecchio” sistema di gestione commerciale in architettura mainframe Ibm, rischiava di rappresentare un limite per sviluppo del business.

Il progetto, prevede tre assi portanti: la revisione e l’ammodernamento di due aree già supportate da applicazioni ormai datate (anagrafica articoli e gestione magazzini), e una terza area rappresentata dal datawarehousing.

I pregi di un sistema di datawarehousing sono diversi: intanto “vive di vita propria”, può essere alimentato da più sistemi diversi, organizza i dati per aree tematiche, consente la “navigazione” analitica dei dati su assi diversi (es. commerciale, temporale, geografico,ecc.). In breve, con il datawarehousing è possibile risolvere agevolmente il problema di estrarre “conoscenza” dai dati aziendali..

La piattaforma MicroStrategy è stata giudicata la più adatta per un ambiente retail complesso, infatti ha la capacità di gestire grandi volumi di dati, permettendo ai buyer e i sales manager, di vedere il dato aggregato o disaggregato senza uscire dal sistema, richiamare statistiche e report, e decidere in modo rapido e incisivo.

Cognos

E’ la prima soluzione che offre capacità di Business Intelligence completa in un unico prodotto, su una architettura collaudata orientata ai Web service, inizialmente resa disponibile con Cognos ReportNet.

Facile da integrare, implementare e utilizzare, Cognos offre un ambiente semplificato che ne

favorisce l’adozione da parte degli utenti, consente di migliorare il decision-making e agisce come ambiente tecnologico su scala enterprise per la gestione delle prestazioni.

E’ possibile migliorare le capacità di Cognos attraverso caratteristiche cartografiche sofisticate, Ad esempio, MapInfo offre funzionalità aggiuntive come la capacità di richiedere

dati geografici, oppure percorsi per i servizi di consegna.

N.B. Maggiori approfondimenti su Data time, sono stati esplicitati nel post precedente.

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REPORTING

DataTime offre un sistema di reportistica molto flessibile , che permette di creare Layout (verticale, orizzontale, cross e misto)di ogni tipo, con possibilità infinite di Slice&Dice del cubo multidimensionale dei dati.

Ad esempio è possibile creare:

- Sezioni verticali e orizzontali;

- Interruzioni orizzontali e verticali;

- Totali su livelli multipli;

- Drill down / Roll Up su qualunque livello.

DataTime crea report ad alto impatto visivo, dove tutti gli elementi grafici e stilistici possono essere controllati dall’utente.

Un efficace sistema di formattazione condizionale consente di creare Alerts anche complessi, basati su codice utente. Oltre al ricco set di funzioni aggregative predefinite, DataTime consente all’utente anche di specificare via codice funzioni custom.

I report sono pubblicabili su Web mediante 2 possibili architetture:

1. Updatable: in cui i report sono destinati alla sola consultazione.

2. Interactive: in cui si vuole consentire all’utente di interagire con i report: rigenerazione on demand, operazioni di drill, fino alla possibilità di redesign remoto del report. Tale architettura è basata su ASP.NET e Web Services.

CHARTING

E’ un sistema di rappresentazione grafica.

Integra un motore di rendering 3D con controller per permettere, massima flessibilità del posizionamento dei grafici 3D.

Tutti i grafici hanno grande flessibilità e possono essere sezionati o ricolorati a piacimento.

I chart sono direttamente linkati ai dati e, li riflettono costantemente, attraverso le rigenerazione e i drill dell’utente.

Un semplice report…

I report e le tecniche di visualizzazione.

Al fine di migliorare i documenti informativi, le nuove metodologie si sono dotate di alcune tecniche di visualizzazione per facilitare l’analisi dei dati. Tecniche note nella visualizzazione dei report sono: Drill-down: (”perforare un terreno”), Slice & dice: (”dividere una torta”), ROLL-UP dove è possibile, in un primo momento, applicare una funzione aggregata (aggregating functions), oppure eliminare completamente una dimensione (dimension measures).

NB. Le tecniche sono state approfondite nel post precedente..

Un report informativo è un documento costituito da una combinazione sinottica di tabelle e grafici che mostrano le misure di rilievo per i vari fenomeni analizzati, disaggregate e destrutturate secondo specifiche esigenze.

Tali misure sono come indicatori delle varie attività aziendali e costituiscono una base comune per le analisi successive.

I Sistemi di reportistica costituiscono un ambito dei Sistemi informativi, la cui applicazione risulta al giorno d’oggi particolarmente diffusa ed affermata. La loro funzione principale è quella di fornire un valido supporto informativo alle decisioni strategiche di una organizzazione. Il report è incentrato sui dati di interesse della azienda e analizza il fenomeno, secondo le sue dimensioni. Si parla in tal senso di Ipercubo informativo, o cubo multidimensionale. L’ipercubo informativo è una raccolta di dati di cui si conoscono più dimensioni di analisi; ogni componente di un dato è rappresentato su una dimensione spaziale del cubo. Spesso si fa riferimento al cubo indipendentemente dal numero di dimensioni, difatti è possibile associare la rappresentazione di una tabella a doppia entrata ad un ipercubo informativo bidimensionale.

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La procedura “New Data Source” in DataTime, è una semplice join arbitraria che porta alla creazione di un tabellone molto utile per la produzione dei report. Una volta creata la nostra tabella di riferimento grazie all’operazione Slice & Dice definiremo i confini dell’analisi alle sole parti che ci interessano.

Ora vediamo nello specifico quali sono le procedure da seguire per la creazione di un nuovo Data Source dopo l’installazione del software:

1. 1. Cliccare su SELECT PROJECT
2. 2. Accedere alla schermata NEW COLLECTION, che ci offrirà una lista di applicativi per database a cui accedere. ( in aula il più usato è stato il DB Northwind di Access)
3. 3. Aprire un NEW DATA SOURCE si aprirà la finestra DataSource designer, in cui verranno mostrate tutte le tabelle facenti parte il nostro DB.
4. 4. Trascinare sulla destra le tabelle per espanderle mostrandone i contenuti
5. 5. Cliccare col tasto destro del mouse, selezionare la voce Map DBMS Relationships on Objects on Designer Panel, grazie alla quale si ha evidenza delle relazioni direttamente esistenti tra i vari attributi delle tabelle selezionate.
6. 6. (per i più esperti) Cliccare su proprietis per passare dal linguaggio Microsoft a quello Oracle
7. 7. Salvare

Dopo aver completato tale procedimento ed aver dato vita a un nuovo Data Source, si passa alla scelta delle dimensioni del report, Vertical, Cross o Horizontal, attraverso la finestra REPORTGRID DESIGN della schermata principale di DataTime.

Per finire si clicca sul pulsante Generate e da qui si accede al REPORT COMPOSER, la finestra che ci offre la possibilità di migliorare la parte visuale del nostro report implementando grafici, cruscotti, immagini, testo e molto altro.

      

Grazie al post precedente siamo entrati nel mondo DataTime e abbiamo potuto osservare le caratteristiche principali che rendono tale soluzione di reportistica la più flessibile sul mercato rappresentando, quindi un vantaggio competitivo per le aziende che ne usufruiscono.

Proviamo a entrare un po’ nello specifico parlando del sistema di rappresentazione grafica di DataTime, che offre agli utenti la possibilità di posizionamento dei grafici in 3D, attraverso l’utilizzo di un motore di rendering che crea l’opportunità di gestire i grafici in estrema autonomia posizionandoli e colorandoli un po’ come si vuole.

Un altro importante elemento di differenziazione di DataTime è il sistema di Dashboards che consente di creare cruscotti personalizzati, andando ben al di là delle opzioni che vengono fornite da altri software, visto che in tale configurazione i cruscotti sono linkabili direttamente ai dati e ne riflettono costantemente i valori nei vari refresh o drill.

Per finire possiamo focalizzare la nostra attenzione sul fatto che, DataTime poggia il suo reporting system e l’impaginazione del layout grafico su un potente motore ETL, che lavora su due livelli in cui :

· Ogni procedura di tipo SQL può essere utilizzata

· L’utente attraverso il codice può indicare qualunque tipo di trasformazione

      

La prima versione di SQL metteva a disposizione solo la forma strutturata, con una sola relazione in ogni clausola FROM, rendendolo molto limitato.

Se i campi selezionati provengono da più Tables, occorre utilizzare delle sintassi specifiche per determinare un campo in modo univoco, da qui approfondiamo alcune note.

• clausola WHERE

Indica il criterio di scelta: l’elemento base è nomefield, operatore di confronto valore|nomefield e possono essere concatenati più elementi base tramite gli operatori logici (And Or).

Esempio: WHERE NomeImpiegato=”Paolo” And (ImportoOrdini>10000000 Or NumeroOrdini>100)

Nell’eseguire questa operazione il motore database cerca la Table specificata, estrae le colonne (=campi) scelte, individua le righe (=record) che soddisfano il criterio e raggruppa le righe risultanti nell’ordine specificato.

Il comando SELECT non modifica i dati del database.

La sintassi è :

SELECT fields FROM table

Usando un aterisco (*) si scelgono tutti i campi di una Table ad esempio:

SELECT * FROM

• GROUP BY(groupfieldlist):

l’ordine dei campi in groupfieldlist determina il livello di grouping da quello più alto a quello più basso(fino a 10 campi usati per raggruppare i records).

I valori riepilogativi vengono omessi se non è indicata una funzione SQL di aggregazione nel comando SELECT, al contrario i Valori Null nei campi di GROUP BY vengono ordinati e non saltati.

Quindi è necessario usare la la clausola WHERE per escludere i records che non si vuole raggruppare, invece usare la calusola HAVING per filtrare i records dopo che sono stati raggruppati.

La clausola HAVING permette di specificare quali records raggruppati vengono restituiti da un comando SELECT con clausola GROUP BY.

Per capire meglio il quadro generale partiamo dalla sintassi:

SELECT ………

FROM ………..

WHERE ……….

GROUP BY groupfieldlist

HAVING groupcriteria.

Groupcriteria è un’espressione che determina quali records raggruppati restituire; possono essere usate fino a 40 espressioni collegate dagli operatori And e Or.

Tutte queste definizioni sono molto utili perché in un ambiete multiutente di lavoro(esempio le aziende), ci permette di classificare con ordine le diverse voci.

SELECT Cognome, Nome, Salario

in SQL l’operatore group by ci consente di raggruppare i dati

Un’ interrogazione corretta:

select dipart, count (*), d.città

from impiegato i join dipartimento d on i.dipart=d.nome

group by dipart, città FROM Stipendi ORDER BY Cognome.

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In questo Post ho cercato di illustrare una serie di concetti(come un vero glossario), per rendere la terminologia statistica chiaramente comprensibile.

Un database e’ una raccolta di dati permanenti, gestita ed elaborata da:

Metadati o schema che ci informano, su quali regole valgono i dati, quali valori possono essere validi (vincoli di integrita’) e come i dati sono strutturati e collegati tra loro. Lo schema può cambiare nel tempo, non ha alcun vincolo con i programmi che accedono al database e deve essere definito prima dei dati.

I Dati: sono una rappresentazione(astrazione)dei fatti, ma può anche includere previsioni, supposizioni ed ipotesi conformi ai Metadati (o schema).

Tutti i dati, sono organizzati in insiemi omogenei(stessa struttura)e sono collegabili con altri insiemi.

Le variabili generalmente,per essere integrate, necessitano di un’omogeneità semantica; ciò è possibile attraverso l’uso di metodi di codifica uniformi, utilizzo delle stesse unità di misura, ecc…

Classificazione correlazione tra attributi appartenenti alla stessa dimensione,

dipendente dall’organizzazione e dalle specifiche esigenze applicative (ad

esempio, la gerarchia Tempo è formata dai livelli Anno, Trimestr e Mese.

Un cubo multidimensionale, permette l’intersezione tra i suoi

membri(celle) da cui è possibile ottenere, attraverso estrazione, i dati.

Lo svolgimento di un’interrogazione, può essere un’operazione abbastanza

complessa difatti un cubo può, ad esempio, includere più di tre dimensioni o semplicemente una. I concetti di dimensione, livello, membro e misura sono importanti per comprendere la sintassi.

Le dimensioni sono gli attributi strutturali dei cubi, o meglio, gerarchie organizzate di livelli che descrivono i dati nella tabella dei fatti. Tutte le dimensioni si basano direttamente o indirettamente su tabelle e quando si crea una dimensione da una tabella è necessario, selezionare le colonne che la definiscono. Le dimensioni sono gerarchiche e nella maggior parte dei casi i membri sono disposti in una configurazione a piramide.

Un livello è un elemento della gerarchia divisa per dimensioni. I livelli descrivono la gerarchia dei dati, dal livello superiore al livello inferiore .

I livelli esistono solo all’interno delle dimensioni e ogni livello si basa su una colonna della relativa tabella dimensionale.

I livelli vengono definiti all’interno di una dimensione per specificare il contenuto e la struttura gerarchica. In altre parole, le definizioni dei livelli determinano i membri inclusi nella gerarchia e le posizioni relative dei membri (l’uno rispetto all’altro)all’interno della gerarchia.

Una misura è un set di valori basati su una colonna della tabella dei fatti del cubo e in genere è di tipo numerico.

Le misure inoltre, sono i valori di un cubo su cui si incentra l’analisi,

ovvero rappresentano i dati numerici di principale interesse per gli utenti finali che esaminanoun cubo. Le misure selezionate dipendono dai tipi d’informazioni richieste dagli utenti finali.

Alcuni esempi di misure comuni sono le vendite, i costi, le spese e i volumi di produzione.

Una misura può essere ricavata da più colonne combinate in un’espressione; ad esempio la misura profitto risulta dalla sottrazione di due colonne numeriche: vendite e costi.

I membri calcolati possono essere utilizzati come misure, e i valori dei membri vengono,a sua volta, determinati tramite l’utilizzo di formule. All’interno dello stesso cubo, possono essere create ulteriori dimensioni, per poter incrociare dati, appartenenti alle dimensioni precedenti.Le dimensioni aggiunte possono essere: Anno, Trimestre, Mese, Giorno, Ora…etc.

Un’aggregazione è un insieme di valori (celle) in memoria, qualificate da un

insieme di colonne con il valore delle dimensioni.

Per riconoscere le tabelle delle aggregazioni, bisogna ‘‘mappare’’ le

chiavi esterne e le misure (ad es. nelle fact table), nelle corrispondenti colonne della tabella delle aggregazioni.

E ancora…

• Unità : è l’oggetto osservato, “artefice” del fenomeno collettivo ed è chiamato, appunto, unità statistica.

• Matrice dati: rappresenta un insieme rettangolare di numeri/caratteri, dove in riga notiamo le unità statistiche ed in colonna le variabili. Le celle create dall’incontro tra colonna e riga racchiudono un dato, o meglio, il valore registrato per uno specifico caso.

• Cubo: serie di dati ordinati e in una struttura multidimensionale determinata da un set di dimensioni.

• Dimensione: peculiarità strutturale di un cubo, ossia una scala gerarchica delle diverse categorie che rappresentano i dati della tabella.

• Funzione di aggregazione: Questa funzione segue un calcolo su una colonna in un set di righe creando un unico valore.

• Le misure : sono i valori su cui si basa l’aggregazione e l’analisi dei dati.

• Classificazione:. Tutte le attività di classificazione hanno il fine di organizzare le entità del dominio in esame, la collocazione delle entità nei diversi contenitori si basa sulla individuazione di differenze di rilievo tra le entità stesse, cioè su processi di distinzione.

• Aggregate functions: Forniscono indicazioni statistiche relative ad un set di records. Possono essere utilizzate per contare un numero di records in un recordset, o quantificare il valore medio dei valori di un campo.

Per accessibilità intendiamo la capacità di un dispositivo, di un servizio o di una risorsa, d’essere sfruttabile con facilità da tutti gli utenti. Il termine è comunemente usato, per quanto concerne l’applicazione in termini di web, alla possibilità di poter usufruire di un collegamento alla rete.

Normalizzazione: attività mirata all’ ottimizzazione e l’eliminazione della ridondanza nei dati.

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DW = Letteralmente significa “magazzino di dati”.

Visto come un database fisico(relazionale o multidimensionali) che contiene dati.

un ambiente con strutture dati finalizzate al supporto delle decisioni, fisicamente separato dai sistemi operazionali.

La raccolta dei dati prevede alcune fasi : in un primo momento in un DW i dati vengono raggruppati per aree o temi di interesse(Data mart)e poi, archiviati in modo che possano essere facilmente letti o elaborati dagli utenti. L’obiettivo quindi, non è quello di minimizzare la ridondanza mediante la normalizzazione ma quello di fornire dati che abbiano una struttura in grado di favorire la produzione di informazioni.

Passiamo così dalla progettazione per funzioni alla modellazione dei dati al fine di consentire

una visione multidimensionale degli stessi.

Altro requisito fondamentale del DW è l’integrazione dell’insieme di dati, cioè in esso i dati sono omogenei e consistenti.

Nel DW confluiscono dati provenienti da più sistemi transnazionali e da fonti esterne;

l’obiettivo dell’integrazione può essere raggiunto mediante l’utilizzo

di metodi di codifica uniformi per avere una omogeneità semantica.

La variante tempo è un’altro elemento da valutare. Nel DW sono contenute una serie di informazioni relative alle aree di interesse

che colgono la situazione relativa ad un determinato fenomeno

in un determinato intervallo temporale piuttosto esteso. Ciò, tuttavia, comporta che i dati contenuti in u DW sono aggiornati fino ad una certa data,

che nella maggior parte dei casi, è antecedente a quella in cui l’utente

interroga il sistema.

Altro punto è la mancanza di volatilità, o meglio la non modificabilità dei dati contenuti nel DW.

Le uniche cancellazioni prevedibili in un DW avverranno su dati errati o in accurati che

devono essere rimossi.

Il DW descrive il processo di acquisizione, trasformazione e distribuzione di informazioni presenti all’interno o all’esterno

delle aziende come supporto ai decision maker.

I principali componenti dell’architettura del DW sono:

dati provenienti dai sistemi transazionale, cioè l’insieme di dati

elaborati da questi sistemi. Essi possono essere contenuti all’interno dello stesso database o provenire

da diversi database. Difatti l’integrazione di dati interni con dati esterni consente di arricchire il patrimonio informativo.

I metadati costituiscono l’addizionale base informativa che arricchisce i dati contenuti nel DW.

Spesso essi vengono definiti dei veri e propri “information catalog”. Essi consentono di spiegare all’utente

la natura dei dati nel DW, il loro significato semantico, da quali archivi essi provengono

e la loro storicità.

L’utente finale dispone di una serie di tool che consentono di effettuare elaborazioni per produrre

informazioni appropriate. I tool a disposizione dell’utente possono essere semplici generatori di query e report, interfacce grafiche che consentono la rappresentazione dei dati o sistemi di analisi dati più complessi.

In sintesi: si tratta di una struttura logica contenente dati aziendali preelaborati in formato adatto per le analisi statistiche e finanziarie. Identifica strumenti e software che

permettono di modificare e sintetizzare un massimo di informazione. Si pone l’obiettivo di normalizzare questa mole di dati eliminando le ridondanze (ripetizioni), che non aiutano ad acquisire nuova informazione, riprendere i dati a certi intervalli di tempo, effettuare confronti con dati presi precedentemente, per fare valutazioni future, osservando l’andamento per definire nuovi investimenti.

On line transaction processing (OLTP) è l’insieme dei sistemi transazionale pensati e ottimizzati per garantire la massima sicurezza nella gestione delle transazioni.

Si tratta di un’applicazione generatrice di dati che alimenta il Data Warehouse. Sistemi

OLTP supportano transazioni tra aziende, o tra azienda e consumatori (centinaia o migliaia). Le transazioni devono essere completate in tempi brevi (parliamo di sec.)e i tempi vengono stabiliti dal SLA (Service Level Agreement). La tolleranza ai guasti

dei sistemi OLTP assume un’importanza fondamentale per quel che riguarda le transazioni bancarie. Per garantire particolare sicurezza ai dati si utilizzano dischi RAID. Le caratteristiche notevoli per un sistema OLTP sono:

1. scalabilita’ (nell’accezione della realizzazione di query nella stessa quantità di tempo nonostante la crescita dei dati);

2. integrita’ dei dati e delle transazioni(concorrenza e atomicita’);

3. disponibilita’ e ripartizione delle risorse.

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Apro questo post con una definizione:

sistemi informativi aziendali: ossia la capacità di estrarre, integrare ed elaborare informazioni pervenuti da sorgenti informative eterogenee in real-time, amalgamandole con le informazioni già storicizzate e memorizzate nei diversi data mart.

Data Warehouse è l’insieme di dati tematici, integrati, temporali, permanenti finalizzato al

supporto dei processi decisionali. Viene “nutrito” da processi di propulsione e trasformazione utilizzando dati contenuti nei database operazionali ed eventualmente dati esterni.

Una struttura DW ha l’arduo compito di rappresentare l’attività aziendale in modo trasparente e documentata .

Questo sistema informativo ha una complessità architetturale: è costituito da una serie di componenti accoppiate tra di loro(ossia stretti legami di interdipendenza poco mascherati da interfacce standardizzate). Alcune di queste componenti (sistemi sorgente), sono tipicamente al di fuori dal controllo di chi gestisce il sistema di DW, malgrado ciò sono parte integrante del sistema stesso. Una variazione significativa su un sistema sorgente spesso si ripercuote su tutte la sua architettura: dalle procedure di alimentazione fino alla reportistica e alle funzioni analitiche. Pur essendo presenti strumenti di separazione fra i diversi passi del processo di trasformazione del dato in informazione (staging area, edw, data marts, strati semantici, ecc.). Si realizzano mutamenti significativi nelle regole di business o nella modellazione concettuale dell’informazione.

Tra i vari vantaggi, ricordiamo la possibilità di fornire una visione consistente delle informazioni dell’impresa, con ambienti informativi ed eterogenei (hardware e sistemi operativi diversi, ecc.), e fornire risposte agli utenti di alto livello senza l’assistenza dei tecnici.

All’interno dell’azienda esistono molti “depositi di informazione” talvolta incompleti ma sempre possibile, in ogni caso, usufruire di alcune fonti informative da cui è possibile prelevare informazioni utili per il DWH. Mi riferisco ai sistemi legacy, i dati delle applicazioni desktop di office automation (database desktop, fogli elettronici, documenti, presentazioni, oggetti multimediali, ecc.), e potenzialmente a tutti i documenti che vengono prodotti all’interno dell’azienda o vengono ricevuti dall’esterno (fax, offerte, comunicati stampa, posta elettronica semistruttura e strutturata, ecc.).

Funzionamento: è possibile utilizzare dei tools di estrazione e/o pulizia dei dati per renderli omogenei ed introdurli nel database di destinazione. Nei primi progetti di DWH questa operazione di conversione e “pulizia” dei dati veniva eseguita una tantum; la conseguenza era quella di poter effettuare le analisi su dati non sempre aggiornati. Adesso molti prodotti software di estrazione consentono di effettuare estrazioni on-line per interrogazioni sempre aggiornate(real-time).

Progettare soluzioni di data warehouse è generalmente molto interessante, appunto per le sue varie fasi: individuazione dei requirements, modellazione della soluzione, individuazione delle politiche di ETL, implementazione della base dati, creazione della reportistica e dei contesti di analisi.

I vantaggi del DWH si possono riassumere facilmente utilizzando le seguenti relazioni:

VANTAGGI AUTOMAZIONE = RIDUZIONE COSTI;

VANTAGGI INFORMAZIONI =RIDUZIONE COSTI +CRESCITA FATTURATO (nuovi prodotti e nuovi mercati) +RIDUZIONE DEI RISCHI (maggiore controllo e flessibilità).

In altre parole i sistemi informativi direzionali ed in particolare il Data Warehouseing hanno lo scopo di superare i limiti dei sistemi tradizionali (mancanza del supporto alle interrogazioni estemporanee e complesse, al lancio dei nuovi prodotti, al controllo qualità ed alle nuove opportunità) e dare un reale supporto a chi in azienda decide o contribuisce a decidere le strategie, le verifica nel tempo e le adegua ai cambiamenti sempre più repentini dell’ambiente esterno ed interno all’azienda. Un processo lungo ma in grado di creare valore per l’azienda.

Il DWè una collezione di dati a supporto del processo decisionale, dando al management l’opportunità concreta di trovare le risposte a tutte quelle domande che hanno un alto impatto sulle performance aziendali. Chi ricopre ruoli decisionali deve avere la possibilità di usufruire di tutti gli strumenti che possono rendere la guida dell’azienda massimamente sicura.

Se analizziamo in dettaglio le problematiche delle aziende noteremo che i problemi si focalizzano soprattutto in fruizione di dati che possono essere riassunte in:

- Assenza di sintesi nella reportistica

- Risultati diversi da fonti diverse per la stessa tematica

- Impossibilità di navigare nei dati ragionando con oggetti “business”

- Inaffidabilità di alcuni dati critici

- Costi elevati per sintetizzare report e analisi

- Scarsa “collaborazione” o impossibilità di comunicazione dei sistemi informativi transazionali per interrogare i dati

- Assenza di coerenza fra i dati.

- Lentezza nell’interrogazione di dati non ottimizzati per l’analisi

Queste problematiche sono veramente universali, ed è qui che nacse l’esigenza di un sistema di Data Warehouse, difatti il DW consente:

• l’accesso a dati aziendali garantendo bassi tempi di attesa fra l’interrogazione dei dati e l’output di risultati.

• Consistenza dei dati (le vendite del prodotto A nella città B nel periodo di tempo C) .

• I dati esposti possono essere combinati e separati

• Inserimento di altri strumenti software necessari a facilitare l’interrogazione dei dati e a garantire una presentazione della sintesi.

• Dati sempre coerenti e “ripuliti”: parte fondamentale del processo di realizzazione di un sistema di Data Warehouse è rappresentata proprio da attività di recupero, trasformazione e pulitura dei dati.

Un Data Mart (DM), è l’ insieme di dati organizzati per supportare specifiche esigenze di un gruppo

di utenti (es. dipartimento) che viene alimentato da processi di estrazione e

trasformazione utilizzando i dati del DWH. Nel data warehouse i dati sono raffigurati in dettaglio e storicizzati, raggiungendo dimensioni poco compatibili con l’interrogazione diretta attraverso tool di analisi: vengono così generati dal data warehouse aggregati tematici di dati (datamart), sui quali verranno scatenate le query per le analisi.

I Datamart possono essere costruiti in rapporto ai dati relazionali e multidimensionali, con i relativi sistemi di alimentazione dagli archivi dei software operativi e di ERP, applicazioni di interrogazione ed analisi di dati ed applicazioni di reportistica, continuamente alimentate, da fonti di dati eterogenee e profilate in base agli utenti.

Dal modello informativo comune possono essere sviluppati, in maniera coerente, modelli dati dei datamart ; questi possono essere sia dipendenti che indipendenti.

L’implementazione prevede di mettere a fattor comune tra diversi progetti di datamart i processi di acquisizione di dati dai sistemi transazionali.

Sempre fondamentale segnalare che è comunque opportuno l’eliminazione dei datamart indipendenti, non appena sviluppati quelli derivanti direttamente dall’ambiente integrato del data warehouse.

NB., importante verificare tempi e costi dello sviluppo temporaneo di datamart indipendenti.

La figura seguente rappresenta uno schema di un data mart con i fatti di vendita di

una ipotetica azienda. Si tratta di uno schema a stella con una tabella dei fatti

“vendite giornaliere”, le sue misure “quantità” e “ammontare” e le varie dimensioni.

L’aggiornamento del data mart viene eseguito normalmente quando il

data warehouse e fuori linea (di notte), e comporta sempre una forte diminuzione delle prestazioni del sistema. Inoltre, contemporaneamente all’aggiornamento delle viste, il sistema viene sottoposto ad altre operazioni periodiche (backup, sincronizzazione, …). Di conseguenza il tempo necessario dedicato a questo tipo di compito è limitato.

Invece per le fasi di caricamento dei dati nel data mart conviene

associare a ogni record il tipo di operazione che ne ha determinato la variazione: in questo

modo il processo di caricamento potrà stabilire a priori come trattare ciascun record.

DBMS(Data Base Management System), si tratta di un sistema, con programmi coordinati, centralizzato o distribuito (rete), che permette di memorizzare, cambiare ed estrarre informazioni da un database.

Suggerisce molti vantaggi, come una garanzia per i dei dati (unica raccolta di dati anziché copie distinte scoordinate che potrebbero causare duplicazioni inconsistenti);

dispone le informazioni del database secondo una struttura gerarchica, di un database di rete o di un

database relazionale; permette l’accesso alle informazioni solo al personale autorizzato, tramite password e account.

Infine fissa schemi organizzativi e di controllo, rendendo le informazioni accessibili agli utenti, solitamente tramite query.

Altro compito del DBMS e’ quello di offrire il controllo delle modifiche dei dati, difatti, apportando una modifica su un campo del database, il sistema dovrebbe riportate un aggiornamento su tutti i campi.

Se venisse a mancare tale controllo, non si saprebbe più quali dei diversi valori sia quello corretto.

Ricordiamo che i dati cambiano rapidamente, provocando delle variazioni non solo sui

record, ma anche negli attributi dei database. Per evitare ciò si possono usare

metodi incrementali per l’aggiornamento dei modelli e trattare le variazioni dei

dati.

Un sistema per la scoperta di conoscenza è meno efficace quando non è integrato

nel sistema globale dell’organizzazione. Tra i vari problemi tipici di integrazione

ricordiamo: integrazione con i DBMS, integrazione con fogli di calcolo e con strumenti

di visualizzazione e adattamento a sensori che leggono i dati in tempo

reale.

Nell’ambito dell’informatica aziendale si parla spesso dei DBMS come

esempio di legacy systems . Un DBMS, componente fondamentale per l’azienda, può essere un’ eredità non sempre gradita, nel

senso che potrebbe avere una struttura monolitica e obsoleta, quindi limitata rispetto alle funzionalità delle nuove applicazioni.

In alcuni casi, per evitare i costi di riammodernamento del DBMS si cerca di realizzare nuovi prodotti software in grado di

operare con il system legacy (si parla quindi di backward compatibility ).

sistema informativo .

Il vertice del s.i. è rappresentato dalla sintesi di tutti i dati raccolti nelle procedure operative e dalla loro disponibilità sottoforma di indici, grafici, report all’alta direzione, per lo studio e la valutazione di tutti i fenomeni che hanno determinato i risultati d’impresa.

La fase di implementazione consiste nella personalizzazione del software, nell’installazione, nella formazione e nell’avviamento di tutte le procedure operative, seguendo un piano di lavoro stabilito assieme all’imprenditore ed articolato, normalmente, su un anno (il tempo necessario per valutare il sistema in un intero esercizio aziendale).

Il data warehouse è un sistema informativo , dove i dati sono organizzati e strutturati per un facile accesso da parte dell’utente e per supportare i processi decisionali, comunemente rappresentati nei cosiddetti DSS (Decisional Support System) e EIS (Executive Information System). Il primo viene utilizzato per comprendere particolari problemi, mentre il secondo è utilizzato per soddisfare una circolazione continua dei dati.

Componenti del sistema informativo

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DataTime Reporting Solution, è un software fra i più utilizzati al mondo per la gestione della reportistica aziendale attraverso la piattaforma Framework NET.

Con DataTime la capacità di connessione verso i database è universale, i DBMS possono risiedere su qualunque tipo di macchina, con qualunque sistema operativo ed in qualunque parte del mondo, infatti questo software ha connettivita’ verso ORACLE, SQL Server, Access, DBL, SyBase, MY SQL ecc. o anche fogli Excel e semplici file di testo. Una delle caratteristiche più importanti di DataTime è la flessibilità, che comporta la possibilità di gestione di molti tipi di layout con annesse molteplici modalità di slice and dice del cubo multidimensionale dei dati. Inoltre esso include potenti funzionalità, come la rendicontazione, ROLAP, Grafici, Data Integration, Query Builder, ETL (estrazione dei dati, la trasformazione e di carico), ecc.

Data Time fornisce due possibilità per pubblicare i report sul web:

UPDATABLE: con questa architettura non si hanno vincoli di piattaforma per il server web. Ma l’unica possibilità per l’utente è la consultazione dei report.

INTERACTIVE: in questo caso all’utente è permesso di interagire con i report: rigenerazioni on demand, operazioni di drill, e poi ancora tutti i report sono esportabili verso Excel e renderizzabili in file PDF o pagine HTML.

Dopo aver elencato le principali caratteristiche di questo importante tool di reporting, vediamo ora, quali sono i passi da percorrere per creare un report con DataTime:

1. scaricare gratuitamente una demo del programma all’indirizzo: http://www.datatime.eu/download.aspx

2. aprire il programma, cliccare su Nuovo progetto e su Apri progetto

3. Ciccare su Nuova connessione

4. selezionare il database dal quale si vuole creare il report e salvare la connessione.

5. Cliccare su Quick report e su Ricarica struttura.

6. Selezionare una tabella tra quelle disponibili

7. cliccare su Query current e poi su Quick report

8. Effettuare nelle successiva finestra le operazioni di slice & dice

9. Ciccare su Generate

      

Gli strumenti di query reporting e analisi consentono di chiarire le informazioni aziendali all’interno e all’esterno dell’organizzazione fornendo l’accesso ai dati più richiesti in modo affidabile e sicuro.

Le organizzazioni utilizzano le informazioni raccolte attraverso una strategia di business intelligence per incrementare il loro vantaggio competitivo.
I dati raccolti vengono opportunamente elaborati e utilizzati per supportare concretamente il decision making del management aziendale, monitorando l’andamento delle performance, generando stime previsionali, ipotizzando scenari futuri e future strategie.

Il mercato ha visto, nel tempo, un proliferare di software specifici di query reporting, di cui i più conosciuti sono:

· ACTUATE automatizza la generazione di informazioni strutturate che rende possibile fornire ogni tipo di Report in maniera dinamica e personalizzato, offrendo,Facilità di consultazione, Navigazione intelligente,Qualità delle immagini, Accesso istantaneo:

· BUSINESS OBJECTS è il principale fornitore mondiale di soluzioni software per la business intelligence (BI) che, con oltre 42.000 clienti in tutto il mondo, permette di realizzare reportistica evoluta ad analisi sui dati esistenti in altri database.
Mentre i dati sono archiviati su database esterni, le diverse entità e le relazioni intercorrenti sono descritte in un livello intermedio di metadati.

· DataTime è la più potente soluzione di reportistica (ROLAP), dashboards e business analytics esistente sul mercato, in termini di velocità di processamento e flessibilità del layout.

· MicroStrategy consente di gestire elevatissime quantità di dati direttamente sul web, esso è in grado di analizzare quantità di dati di gran lunga superiori, gestendo archivi informatici con una dimensione media di 300 gigabytes.

· Cognos offre capacità di Business Intelligence complete in un unico prodotto, su una architettura collaudata orientata ai Web service. È Facile da integrare, implementare e utilizzare.

      

Lo sviluppo dei sistemi informativi e del web ha creato un vasto patrimonio di dati. L’utilizzo di tale patrimonio informativo dell’impresa avviene tramite le tecnologie di Data Warehouse.

Il DW trasforma i dati dell’impresa, dispersi, non omogenei e difficilmente consultabili in informazioni strutturate, facilmente leggibili, esaminabili con efficienza e pronte per realizzare il controllo direzionale.

L’ambiente ETL (Extraction, Transform, Loading) permette l’estrazione e la raccolta, il caricamento e la trasformazione di ampi volumi di dati, provenienti dalle più disparate fonti informative e di qualsiasi tipologia: da quelli con una struttura semplice (esempio file sequenziali) a quelli con struttura più complessa (es. tabelle di RDBMS, file XML) o quelli provenienti dal web (click stream), ma anche dati da fogli elettronici o da immissione manuale (data entry) da parte degli utenti.

Circa il 70% delle attività connesse alla realizzazione e al mantenimento di un data warehouse viene assorbito dalla fase di Etl, è quindi interessante ricercare soluzioni che diano il giusto mix tra espressività delle trasformazioni, che è possibile ottenere, e manutenibilità del codice di gestione, assieme alle necessarie garanzie di robustezza del processocomplessivo.
Infatti, la costruzione e il successivo mantenimento di un data warehouse monolitico di stampo tradizionale non è più indicato, perché incapace d’adeguarsi a «quello che c’è sotto», che muta velocemente e che, quindi, non può essere imbrigliato dalle consuete necessità di production quality, tipiche dei sistemi operazionali.
Gli aspetti più interessanti sono quelli esplorativi assieme alla capacità di produrre sintesi in tempi molto brevi e d’adeguarle al mutamento della visione di business in tempi altrettanto rapidi.

L’ETL opera in modo trasparente con tutti gli RDBMS (Oracle, SQL Server, DB2, Sybase, Informix, MySQL, etc) e fornisce strumenti ottimizzati per il caricamento ed il refresh dei dati. Tali strumenti sfruttano al meglio, ed in modo completamente automatico, le utility avanzate di gestione dei dati offerte dal RDBMS.

Tra i migliori esempi di applicativi ETL ricordiamo :

SmartDB Workbench
DataStudio
Integrator
Informatica PowerCenter
Datastage IBM
SSIS Microsoft
I-service IngeniumTechnology
Scriptella ETL
Benetl
Oracle Data Integration Suite
Kettle Pentaho Data Integration

      

Il sistema informativo aziendale è lo specchio dello stato organizzativo dell’impresa. O almeno uno dei più rilevanti. L’infrastruttura informativa dell’impresa, infatti, è la rete linfatica del corpo aziendale.

Il sistema informativo aziendale serve per reperire, memorizzare, elaborare, trasmettere e presentare informazioni necessarie per il funzionamento dei processi di controllo e operativi aziendali e ce ne sono di vari tipi.

I primi sistemi transazionali nascono tra gli anni 70-80 con l’avvento dei sistemi on-line e l’integrazione con I DBMS (Database Management System)

I Sistemi transazionali sono sistemi informatici che eseguono operazioni-on line su basi di dati. Tali sistemi sono utilizzati contemporaneamente da più utenti che accedono alla stessa base dati attraverso delle procedure predefinite.

Nel database transazionale i dati corrispondono sempre ad una situazione costantemente aggiornata che tuttavia non fornisce un quadro storico del fenomeno.

Uno dei primi sistemi transazionali fu il sistema di prenotazione per I biglietti aerei. L’esigenza era quella di gestire un numero enorme di agenzie sparse in tutto il mondo con la necessità di gestire la coerenza delle informazioni (un biglietto venduto non deve essere più accessibile).

Il Data Mart è un raccoglitore di dati raccolti da dati operativi e di altre fonti che è stato progettato come supporto di conoscenza specifico.

Un Data mart contiene un’immagine dei dati che permette di formulare strategie sulla base degli andamenti passati.

Il Data mart viene generalmente creato per venire incontro ad un’esigenza specifica e già determinata a differenza del DW che invece viene creato partendo dal generale per poi arrivare a quella che è la specifica esigenza del momento.

      

DataWarehouse è un termine molto in voga negli ultimi anni, a volte anche abusato.

DW è un sistema di Business Intelligence basato su una base dati relazionale. Dal punto di vista pratico si tratta di una base dati strutturata per contenere una replica parziale del sistema informativo aziendale in un formato che renda ottimale l’analisi delle informazioni.

In ogni caso il DataWarehouse serve come:

- Trasformare i dati in infromazioni

- Informazioni giuste al momento giusto alle persone giuste

- Integrazioni tra fonti dati eterogenee

- Elevata profondità storica e Indipendenza dai sistemi sorgente

- Pulizia dei dati e Certificazione dei dati a tutti i livelli

- Gestione per eccezioni dei processi aziendali

I sistemi DataWarehouse sono OLAP (On Line Analytical Processing), Il termine fu coniato nel 1994 da Codd in uno studio per Arbor, questa struttura individua una classe di prodotti che consentono una ‘navigazione’ nei dati (data surfing), fornendo strumenti di facile uso che mettono l’utente in grado di formulare in autonomia le interrogazioni.

Le architetture OLAP sono in contrapposizione al tradizionale OLTP, OnLine Transactional Processing, questi sistemi elaborano le transazioni tra aziende, o tra azienda e consumatori (anche migliaia) che devono essere completate in tempi brevi (in secondi), stabiliti dal SLA (Service Level Agreement). L’aggiornamento rapido del database e la tolleranza ai guasti nei sistemi OLTP assume un’importanza cruciale.

A differenza della tecnologia chiamata OLAP non prevede una struttura separata e le analisi vengono effettuate direttamente sui dati aziendali.

Ha il grande vantaggio di avere i dati sempre aggiornati anche se non sempre è applicabile interamente se la massa di dati è molto grande.

      

Nel 1974 Donald Chamberlin e alcuni suoi colleghi dei laboratori IBM diedero vita a un linguaggio per la specificazione delle caratteristiche dei database che adottavano il modello relazionale, l’SQL. Questo linguaggio di programmazione ha negli anni varie versioni, che sono state promosse da vari enti.

ANSI (American National Standards Organization) e ISO (International Standards Organization), sono due di questi enti che preparano le specifiche standard cui devono adeguarsi i progettisti dei vari DBMS tutti i prodotti che implementano SQL differiscono in maniera più o meno marcata dagli standard ufficiali, aggiungendo delle variazioni alla sintassi o ampliando alcune funzioni.

Nel 1986, anno in cui arriva ANSI, è stato promulgato il primo standard il SQL/86; che possedeva già gran parte delle primitive di formulazione di interrogazioni, ma offriva un limitato supporto per la definizione e manipolazione dei dati e delle strutture logiche che avrebbero dovuto contenerli.

Nel 1989 lo standard è stato ulteriormente esteso ma in modo limitato; l’aggiunta più significativa di questa versione è stata la definizione dell’integrità referenziale. Si fa riferimento a questa versione dello standard usando il nome SQL-89.

Nel 1992 è stata pubblicata un’altra versione, in gran parte compatibile con quella precedente ma arricchita da un gran numero di nuove funzionalità. Si fa riferimento a questa ulteriore versione usando i nomi SQL-92 o SQL-2.

SQL VERSIONE 3 è ufficialmente definito dalla American National Standard Institutein SQL ANSI: 1999 STANDARD.

      

SQL non identifica un prodotto commerciale, ma un linguaggio che serve per eseguire varie operazioni sia sui dati che sulle strutture che li contengono. La sigla, acronimo di Structured Query Language, è ormai diventata sinonimo di linguaggio standard per la gestione dei database relazionali.

La lettera S, iniziale di Structured (Strutturato), e la lettera L, iniziale di Language, sono abbastanza semplici, la lettera Q sta per Query che se fosse interpretata alla lettera, limiterebbe il linguaggio SQL a uno strumento per interrogare il database. In effetti SQL fa molto di più che porre delle domande.

le clausole utilizzate con l’istruzione SELECT , in particolare saranno trattate le seguenti:

· WHERE serve per implementare delle condizioni verificabili a livello delle singole righe.

sintassi SELECT * FROM WHERE valori

· GROUP BY permette di formare dei sottoinsiemi per quelle colonne specificate, è possibile applicare questa clausola anche a più di un campo per volta.

sintassi SELECT FROM GROUP BY

· HAVING consente di specificare i record visualizzati dopo che questi sono stati raggruppati dalla proposizione GROUP BY. Sostituisce la clausola WHERE la dove nella condizione appaiono funzioni di gruppo o quando la condizioni deve essere verificata su sottoinsiemi di righe.

sintassi SELECT FROM HAVING

      

Negli anni 90 Microsoft inserisce nel pacchetto Office Pro, Access un programma semplice e potente per la gestione delle informazioni contenute in un database “relazionale”, i cui livelli e campi di utilizzo sono molto flessibili, dalla semplice creazione di una rubrica telefonica alla realizzazione di un archivio complesso e multimediale per un progetto di ricerca.

Microsoft Access è uno dei RDBMS che si relaziona con il linguaggio SQL In modo tutto sommato semplice ed intuitivo. Per fare una query si può scegliere di utilizzare il wizard visuale escogitato dai ricercatori Microsoft, o in alternativa, scrivere direttamente la query nel linguaggio nativo, il SQL appunto.

Qui di seguito riportiamo le peculiarità “linguistiche” nella relazione fra SQL e Access.

· La clausola top può essere usata per selezionare un certo numero di tuple dal risultato.

· Vengono usate le parentesi quadre per racchiudere gli identificativi di tabelle e attributi.

· L’operatore JOIN deve essere sempre qualificato con il termine inner od outer.

· La valutazione dell’operatore COUNT è diversa: se si dà come argomento un attributo, non

· vengono restituiti i distinti valori dell’attributo, bensì il numero dei valori non nulli.

· L’opzione DISTINCT non è riconosciuta.

· Il carattere jolly per indicare la parte di campo da confrontare con una condizione data in Access diventa “*” invece di “%”.

· Il dialetto SQL di Access accetta sia l’apice singolo (‘) che i doppi apici (“) per identificare le stringhe alfanumeriche.

· Per le stringhe riportanti le date MS Access fornisce la possibilità di adottare la notazione latina GG/MM/AAAA mentre per alcuni DBMS di origine anglosassone ciò non è possibile. Nei comandi le date vanno racchiuse nell’apice singolo (‘) per la maggior parte dei dialetti SQL, mentre per il dialetto Access si usa il cancelletto (#).

· non prevede il salvataggio delle tabelle in modo “separato” ciascuna viene salvata all’interno del file del database e diventa imprescindibile da esso.

      

Cos’è un report? E’ il sistema con cui i risultati, calcolati dalle query, possono essere formattati in modo da essere segnati in maniera leggibile. I report, appunto, possono essere mostrati a video, spediti per mail, inviati a una stampante, ecc.

E’ possibile associare ad un database relazionale, un database multidimensionale o meglio il  Multidimensional cube(MDD). L’accesso del data cube è molto efficiente, tuttavia esso non è adatto a gestire una gran mole di dati di dettaglio. Con esso è possibile supportare analisi, calcoli sofisticati e analisi su diverse gerarchie e dimensioni

Qui è necessario citare la presenza del database OLAP (On-Line Analytical Processing), che designa un insieme di tecniche software per l’analisi interattiva e veloce di grandi quantità di dati. Ci sono diversi modi per creare un CUBO, ma il più conosciuto è lo schema a stella, dove al centro si trova  la tabella dei fatti ,che  elenca, i principali elementi su cui sarà costruita l’interrogazione.

Le Funzioni fondamentali sono:

Drill-down:

letteralmente (”perforare un terreno”) si intende la possibilità, una volta visualizzato il dato complessivo relativo ad una dimensione gerarchizzata di analisi, di esplorare tutta la gerarchia. Un classico esempio di dimensione gerarchica è quella temporale: il dato annuale può essere esplorato per sottoreport che rappresentano con immagini, tutti gli aggregati mensili: questi ultimi possono essere a loro volta disaggregati secondo i dati giornalieri.

 

Slice & dice: (”dividere una torta”) si indica la possibilità di restringere l’analisi solamente ad alcune delle occorrenze delle dimensioni e solo, ad alcune delle dimensioni proposte. È possibile nell’esempio visto sopra esplorare le vendite annuali di alcune regioni, e di queste regioni, soltanto  alcune città. I dati visualizzati si riferiranno unicamente alle occorrenze selezionare.

Roll-up:  letteralmente significa arrotolare, utile per aumentare il livello di aggregazione dei dati.  E’ una tecnica che induce ad un aumento nell’ aggregazione dei dati, eliminando il livello di gerarchia. Può essere di due tipi: (1)applicazione ad una funzione aggregata (aggregating functions); (2)eliminazione completa di una dimensione (dimension measures)

Le aggregate functions forniscono una serie di informazioni statistiche relative ad un set di records. Le aggregate sono: DAvg, DCount, DLookup, DMin, DMax, DStDev, DStDevP, DSum, DVar e DVarP.  Per la progettazione del layout del report, si possono integrare diverse funzionalità. Ad esempio  ReM introduce un nuovo concetto di reportistica che integra, difatti,  le funzionalità dei report con raggruppamenti (stile Ms Access) con la flessibilità tipica dei fogli elettronici ed i concetti di accesso ai dati dei sistemi multidimensionali(OLAP).  Sono disponibili diverse tipologie di report: standard, griglia e tabellare.       I Report Standard sono i classici report con raggruppamenti, quelli a Griglia consentono di definire colonne personalizzate e infine, quelli  Tabellari che  permettono la personalizzazione di righe e colonne. Quest’ ultime costituiscono il fattore distintivo di ReM rispetto ad altri tool.  

 Tutti i campi selezionati possono essere posizionati nel report mediante semplici operazioni di trascinamento(Drag&Drop). Le funzioni più utilizzate sono : conteggio, somma, minimo, massimo; mentre le variabili di sistema possono essere: data corrente, ora corrente, nome dell’utente, nome del report. Per ciascun Campo ed Oggetto presente è possibile impostare modalità di visualizzazione classiche: dal carattere, allineamento, al formato di visualizzazione, ai  link, etc.

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Chi è il comunicatore? Non è un lavoro semplice delinearne il profilo, difatti, si può rispondere in parecchi modi, ma qual è quello giusto? Qui ho preferito tracciare due facce di una  stessa medaglia: da una parte è visto come un individuo con una singolare propensione dialettica, mentre dall’altra,  un individuo con  una spiccata capacità(rispetto alla norma) di far conoscere le proprie emozioni e sensazioni.

Si crea un circolo virtuoso tra comunicatore, informazione e conoscenza.

Il comunicatore è primis  una fonte di informazione che, elaborandola  riesce a trasformarla in conoscenza. La conoscenza è difatti un’informazione trattata  che può generare una nuova ricchezza per sé stessi e gli altri. 

Se volessimo parlare di informazione all’interno di una azienda, parleremo in questo caso, di contestualizzazione  dei dati  o meglio,  elaborazione  e interiorizzazione  di tutte le informazioni(poi trasformate in conoscenza),che arricchiscono il bagaglio culturale di coloro che lavorano  per e con l’ente.

Il web diventa un importante strumento di informazione, che a differenza di tv e stampa(furono i primi strumenti a  rivoluzionare il mondo della comunicazione) porta  fonte e utente sono sullo stesso livello, dando la possibilità di  interagire.
Come tutte le cose anche internet ha degli aspetti negativi.

Ad esempio:  tutti possono inserire tutto  in rete, creando molto spesso il cosiddetto “incesto dell’informazione”, ovvero qualunque informazione, può essere  ripresa e riciclata all’infinito, creando una specie di falsa “abbondanza” .

L’unico modo per circuire il problema è: una buona conoscenza del sistema.

La familiarità con il mezzo ci consente di rivolgerci  ai motori di ricerca o alle Directory nel modo giusto, risparmiando tempo,  ed evitando così di ricorrere alla famosissima tecnica del  copia e incolla. Altro aspetto(forse)negativo è la cosiddetta “mancanza del fattore umano” nei rapporti che si creano in rete: delle volte può  sembrare  di parlare semplicemente  con uno schermo luminoso, non si vede mai in faccia l’interlocutore e porta, il più delle volte, a rapporti effimeri.

Proprio per queste peculiarità consola, in parte,  i più sensibili. In rete non ci si “incontra” per prossimità fisica e  il criterio aggregativo diventa  qualunque oggetto che sia di comune interesse: la passione per la vela, l’odio per una squadra di calcio e l’interesse per la botanica.

 Quindi non conta più se quello con cui parli  è alto o basso, bello o brutto, ricco o povero,

ma conta ciò in cui crede, ciò che pensa e ciò che sogna.
Il ruolo del comunicatore varia a seconda dello strumento utilizzato per comunicare; gli strumenti standard sono:

 

v     Stampa:  introduce il principio della replicabilità della fonte, con ciascuna unità fruibile da               un singolo utente alla volta. Da un punto di vista algebrico c’è una fonte verso una  destinazione(1X1=1).

 

v     Radio e Tv: si supera  la fruizione unitaria, con ogni singola fonte in grado di raggiungere infiniti utenti nello stesso momento. Anche qua da un punto di vista algebrico c’è una fonte verso infinite destinazioni(1X1000=1000).

 

v     Internet:  non apporta  cambiamenti radicali, difatti c’è un testo, un  suono e un’ immagine che rimangono alla base del linguaggio, ma viene  introdotto il concetto di reciprocità tra fonte e utente. Da un punto di vista algebrico, ci sono infinite fonti verso infinite destinazioni (1000×1000 = 1.000.000).

Bisogna in ogni caso sottolineare, che la nuova  tecnologia digitale ha cambiato  l’approccio di questi mezzi.  Hanno una maggiore flessibilità e  possono elaborare le informazioni in modo più complesso. Ricordiamo che TV, radio e giornale si sono sviluppati in  contesti diversi,  all’origine erano legati a tecnologie differenti tra loro e svolgevano funzioni comunicative diverse,  poi con i processi di digitalizzazione  ciascun mezzo è potuto entrare in relazione con l’altro, creando aree  innovative e ibride. Ricapitolando: il Web è una “rete di risorse” basato su protocollo http, mentre    Internet è uno strumento di interconnessione tra informazioni. Consente una  comunicazione capace  di  trasferire informazioni e conoscenza, ma soprattutto di accedere a tutti i dati in qualunque momento e in tempo reale. Per queste ragioni la  domanda da porsi è la seguente: perché le persone, quando utilizzano un prodotto informatico, non riescano ad impiegarlo in maniera efficace? Oppure,  perché il loro utilizzo è causa di insoddisfazione?

La soluzione sarebbe quella di  delineare l’interfaccia di un’applicazione, vale a dire capire come si possano progettare diversi modi d’utilizzo di un programma  potenziandone  la semplicità d’uso.

 

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Prima di esaminare le varie tipologie di comunicazione per mezzo del web , è bene illustrare la distinzione tra comunicazione sincrona e asincrona.

La comunicazione sincrona, ad esempio la videoconferenza, implica la compresenza temporale dell’emittente e del destinatario del messaggio. Per ragioni di tipo tecniche questo tipo di comunicazione non è molto diffusa, difatti occorre utilizzare apparecchi molto sofisticati (e quindi costosi), per ottenere una buona qualità nella comunicazione.

La comunicazione asincrona, tipo la posta elettronica, da la possibilità di scegliere il momento in cui partecipare all’interazione, non è necessaria la contemporanea presenza in rete delle persone coinvolte. La comunicazione asincrona ha ottenuto un grande consenso, proprio perché permette di superare le barriere spazio temporali a costi contenuti.

Internet rappresenta una vera rivoluzione per la comunicazione, apre nuovi scenari e introduce il concetto di reciprocità.

Oggi è difatti inevitabile parlare di Web 2.0 dove fonte e utente sono sullo stesso livello, con tale applicazione si passa dalla logica della taxonomy alla logica della Folksonomy e della  Syndication. La taxonomy è una catalogazione collaborativa di informazioni collocata sulle parole (tag) scelte dagli utenti per descrivere un determinato fenomeno.

La  Syndication, invece, consiste nella distribuzione dei contenuti informativi per essere riusati attraverso canali diversi o altri siti,  tramite tecnologia RSS. Ma cos’è una rete sociale? Riporto la definizione citata da Wikipedia: «Una rete sociale (social network) consiste di un qualsiasi gruppo di persone connesse tra loro da diversi legami sociali, che vanno dalla conoscenza casuale, ai rapporti di lavoro, ai vincoli familiari».

Internet ha rivoluzionato le cose, sbriciolando letteralmente i limiti dello spazio e del tempo.
Attualmente, i social network più gettonati del web sono myspace.com e facebook.com, nati rispettivamente nel 1998 e nel 2004. Facebook è stato fondato da uno studente universitario di 22 anni e la sua particolarità si basa sugli avvisi di ricerca o meglio, se qualcuno cerca una persona non ancora iscritta, quando questa si iscriverà verrà avvertita dal sistema che un suo “amico” lo stava cercando.
Di contro myspace.com è ancora il social network più scelto, al suo interno si possono condividere blog, profili personali, gruppi, foto, etc. Altro appeal è offerto da secondlife.com (2003), una comunità virtuale in 3d che ospita attualmente 450.000 utenti attivi. Ciò che distingue “Second Life” dai normali giochi 3D online è il suo contenuto, poiché è realizzato dagli utenti stessi. Quindi: in Second Life si aprono negozi, vetrine e contatti di lavoro. In Facebook si allargano le proprie relazioni grazie a una espansione infinita che abbatte il tempo e lo spazio; in Myspace si pubblica la propria musica e gruppi. In genere i social network, oltre ad offrire spazi in cui condividere qualsiasi cosa nel gigantesco mondo virtuale, hanno allargato il sistema delle relazioni.

I social network hanno un’utilità diretta non solo per chi lavora e si serve della pubblicità(clienti e agenzie), ma pensiamo a cosa ha significato avere a disposiz