Spesso esperienze, percezioni e strategie che usiamo nei processi decisionali, cambiano molto lentamente. Le informazioni invece sono sempre nuove, cambiano rapidamente e in modo importante.
Spesso c’è un’enorme differenza tra le informazioni che i decision maker richiedono, e la miriade di dati che le aziende raccolgono tutti i giorni. Il problema principale che rimane è di come fare a convertire tutti i dati in informazioni utilizzabili.
La Business Intelligence utilizza un approccio razionale di gestione
Grazie a questo processo, le diverse fonti di dati presenti in azienda, diventano informazione a supporto delle decisioni. La trasformazione avviene attraverso i seguenti step:
Le Fonti di Dati possono essere:
Mediante gli strumenti di ETL (Extract, Transform, Load) i dati delle diverse fonti vengono integrate in un unico data warehouse da cui si estraggono i data mart per le successive analisi dei vari settori aziendali (Logistica, Marketing,…).
Il termine Data Mart (letteralmente deposito di dati) designa un sotto-insieme del data warehouse che contiene i data del data warehouse per un particolare settore aziendale (dipartimento, direzione, servizio,gamma prodotto, ecc.). Si parla quindi ad esempio di Data Mart Marketing, Data Mart Commerciale
Un Dataware House è disegnato per agevolare l’analisi di dati non volatili, provenienti da fonti diverse, trasformati logicamente e fisicamente e mantenuti per lunghi periodi di tempo per permettere di effettuare anche analisi di mercato. Non può gestire dati volatili
Extract, Transform, Load (ETL) si riferisce al processo di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati in un sistema di sintesi (Data warehouse, Data Mart).
I dati vengono estratti da sistemi sorgenti quali database transazionali (OLTP), comuni file di testo o da altri sistemi informatici (ad esempio, sistemi ERP o CRM).
Subiscono quindi un processo di trasformazione, che consiste nel:
Tale trasformazione ha lo scopo di consolidare i dati (cioè rendere omogenei dati provenienti da sorgenti diverse) in modo che siano aderenti alla logica di business del sistema di analisi per cui viene sviluppato. Vengono infine caricati nelle tabelle del sistema di sintesi (load).
Oggi il Data Mining ha una duplice valenza:
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Ercole Palmeri
Temporary Innovation Manager
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