Obiettivi:
ll concetto di Data Warehouse è emerso negli anni ’80, quando la tecnologia ha permesso alle organizzazioni di integrare i dati provenienti da una serie di fonti in un modello comune di dati. I dati integrati promettevano di fornire informazioni sui processi operativi e di aprire nuove possibilità di sfruttare i dati per prendere decisioni e creare valore organizzativo. Inoltre, i Data Warehouse sono stati visti come un mezzo per ridurre la proliferazione dei sistemi di supporto alle decisioni (DSS), la maggior parte dei quali si basava sugli stessi dati aziendali di base. Il concetto di “Warehouse aziendale” offriva un modo per ridurre la ridondanza dei dati, migliorare la coerenza delle informazioni e consentire a un’azienda di utilizzare i propri dati per prendere decisioni migliori.
Attività svolte dal nostro Team:
Capire i requisiti
Lo sviluppo di un Data Warehouse è diverso dallo sviluppo di un sistema operazionale. I sistemi operazionali dipendono da requisiti specifici e precisi. I Data Warehouse riuniscono dati che saranno utilizzati in modi diversi. Inoltre, l’utilizzo si evolverà nel tempo man mano che gli utenti analizzano ed esplorano i dati.
Definire e mantenere l’architettura DW/BI
L’architettura DW /BI dovrebbe descrivere da dove provengono i dati, dove, quando, perché e come vanno in un warehouse. Il ‘come’ include il dettaglio hardware e software e il framework organizzativo per riunire tutte le attività. I requisiti tecnici dovrebbero includere le prestazioni, la disponibilità e le esigenze di tempo.
Sviluppare il Data Warehouse e i Data Marts
In genere, i progetti DW /BI hanno tre percorsi di sviluppo simultanei:
- Dati: I dati necessari per supportare l’analisi che l’azienda vuole fare. Questa traccia comprende l’identificazione delle fonti migliori per i dati e la progettazione di regole su come i dati vengono corretti, trasformati, integrati, memorizzati e resi disponibili per l’uso da parte delle applicazioni. Questa fase comprende anche la decisione su come gestire i dati che non soddisfano le aspettative.
- Tecnologia: I sistemi e i processi di back-end che supportano l’archiviazione e il movimento dei dati. L’integrazione con l’impresa esistente è fondamentale, in quanto il warehouse non è un’isola a sé stante. Le architetture aziendali, in particolare le specialità tecnologiche e applicative, di solito gestiscono questo percorso.
- Business Intelligence tools: La suite di applicazioni necessarie ai consumatori di dati per ottenere informazioni significative dai prodotti di dati distribuiti.
Popolare il Data Warehouse
La parte più importante del lavoro in qualsiasi progetto DW /BI è la preparazione e l’elaborazione dei dati. Le decisioni di progettazione e i principi per il dettaglio dei dati contenuti nel DW sono una priorità fondamentale per l’architettura DW/BI. La pubblicazione di regole chiare su quali dati saranno disponibili solo attraverso relazioni operative (come nel caso dei dati non-DW) è fondamentale per il successo degli sforzi del DW /BI.
Implementazione del Business Intelligence Portfolio
Implementare il BI Portfolio significa identificare gli strumenti giusti per le giuste comunità di utenti all’interno o tra le varie business unit. Trovare le somiglianze attraverso l’allineamento dei processi aziendali comuni, l’analisi delle prestazioni, gli stili di gestione e i requisiti.
Mantenere i dati dei prodotti
Un Warehouse implementato e i suoi strumenti di BI rivolti al cliente è da considerarsi un prodotto di dati. I miglioramenti (estensioni, ampliamenti o modifiche) di una piattaforma DW esistente dovrebbero essere implementati in modo incrementale. Mantenere lo scopo di un incremento ed eseguire un percorso critico per gli elementi di lavoro chiave può essere una sfida in un ambiente di lavoro dinamico. Definire le priorità con i partner commerciali e concentrare il lavoro sui miglioramenti obbligatori.