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Vita da BI, le fasi 2 e 3: identificazione ed elaborazione dei dati

Identificare l’origine dei dati 
Le fonti dei dati aziendali sono le più disparate. Gli esempi più comuni sono le basi di dati, i fogli di calcolo e i documenti di testo, ma non c’è limite alla fantasia che un’azienda può avere nell’immagazzinare le informazioni che riguardano la propria attività.

Quando un utente avanza una richiesta per la Business Intelligence, l’analista BI deve poter conoscere dove si trovano i dati che dovrà poi rielaborare. 

La stragrande maggioranza dei dati sono immagazzinati nei database, ma serve sapere l’esatta fonte (o fonti) interna alla base dati per poter procedere a quella che viene chiamata estrazione dei dati.

Molto spesso gli utenti hanno una conoscenza vaga dell’origine dei dati: in questi casi purtroppo non c’è molto da fare se non iniziare una vera e propria caccia al dato, dove la conoscenza funzionale dello stesso è fondamentale per riconoscere qual è la giusta origine.

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Elaborare i dati
Rielaborazione è un termine decisamente riduttivo per indicare ciò a cui vengono realmente sottoposti i dati estratti dal sistema informativo aziendale. Per semplicità di spiegazione, manteniamo il termine, ma teniamo bene in mente che questo processo è estremamente più articolato di quanto il termine stesso suggerisca.

I dati rielaborati vengono immagazzinati in una particolare base di dati chiamata data warehouse (spesso abbreviato in DW o Dwh). È lei il grande protagonista dietro ad ogni progetto di Business Intelligence: dalla sua qualità dipende la bontà dell’intero progetto e la facilità con cui si può realizzare la quarta fase, ovvero la presentazione visuale delle informazioni.

I due passi di rielaborazione e immagazzinamento dei dati vengono chiamati rispettivamente trasformazione e caricamento. Assieme all’estrazione, formano quello è chiamato l’ETL, dall’acronimo inglese Extract, Transform and Load.

La rielaborazione dei dati deve seguire precise regole di business, regole che l’azienda ha adottato nel corso degli anni. Il data warehouse ha il pregio di esplicitare tali regole e di tenerle documentate, condividendone la logica all’interno dell’azienda.

Più il sistema informativo aziendale è tecnologicamente datato ed eterogeneo, più si rende necessaria una solida e strutturata fase di rielaborazione dei dati. Dato che i business esistenti sono innumerevoli e differenti l’uno dall’altro, ogni azienda ha una sua personale selezione di sistemi gestionali o ERP (Enterprise Resource Planning). I sistemi utilizzati da una stessa azienda possono variare tecnologicamente l’uno dall’altro. È in questi casi che il lavoro di integrazione dei dati risulta fondamentale.

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Gli ERP più moderni soffrono sicuramente di meno problemi e offrono già agli utenti alcune rielaborazioni minori dei dati. Queste sono però funzionalità utili in un ambiente real-time, ma assolutamente non sufficienti per un ambiente statistico come il data warehouse.

La rielaborazione dei dati quindi consiste anche in una vera e propria estensione, miglioramento e potenziamento delle informazioni messe a disposizione dal sistema informativo aziendale. E c’è sempre qualcosa da migliorare.

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