Il DataWarehouse come strumento di gestione dell’azienda

DataWarehouse è un termine molto in voga negli ultimi anni, a volte anche abusato. Quali sono le caratteristiche principali che deve avere questo strumento per ottenere un vantaggio competitivo? In che modo può veramente aiutare le aziende?

di Daniele Frigo

In termini minimalisti un DataWarehouse è un sistema di Business Intelligence basato su una base dati relazionale. Dal punto di vista pratico si tratta di una base dati separata rispetto al sistema gestionale, strutturata per contenere una replica parziale del sistema informativo aziendale in un formato che renda ottimale l’analisi delle informazioni.
In una visione più generale, un DataWarehouse è un sistema costruito al solo scopo di aiutare le aziende a trasformare i molteplici dati presenti nei sistemi gestionali dell’azienda in informazioni effettivamente utili a supportare il processo decisionale.

Negli ultimi anni il contesto in cui si trovano a lavorare i decisori all’interno delle aziende è divenuto sempre più complesso. Il contesto di mercato in cui molte aziende si trovano a lavorare cambia a velocità impensabili fino a pochi anni fa, con conseguente necessità di un numero crescente di informazioni in tempi sempre più stringenti. Nel contempo si è visto un contino aumento del numero e della complessità dei sistemi gestionali presenti nelle aziende, che se da un lato rende disponibili più informazioni, dall’altro allunga i tempi necessari alla loro estrazione e crea una potenziale molteplicità di definizioni, con conseguente sovraccarico degli uffici IT.

Il DataWarehouse è una delle soluzioni che sempre più aziende stanno adottando per rispondere a queste esigenze:
- Trasformare i dati in informazioni
- 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

In una sola frase:
il gestionale permette di gestire l’azienda, il DataWarehouse permette di capire COME la sto gestendo

Trasformare i dati in informazioni

Ogni azienda moderna possiede nei suoi sistemi informativi un volume enorme di dati; senza un sistema di Business Intelligence adeguato, però, questi numeri risultano poco adatti a a supportare un processo decisionale.
In quest’ambito il DataWarehouse permette di avere a disposizione nello stesso ambiente sia dei KPI sintetici, utili a dare una visione globale e rapida dell’andamento aziendale, sia i dati di dettaglio da cui questi stessi KPI sono estratti, consentendoci quindi di approfondire l’analisi fino ad un elevato livello di dettaglio.

Informazioni giuste, al momento giusto, alle persone giuste

Un altro punto chiave quando si parla di informazioni è capire quali informazioni siano necessarie e soprattutto quando. L’avere a disposizione un sistema appositamente strutturato per l’analisi dei dati permette di ridurre drasticamente il cosiddetto “time to delivery”, cioè il tempo necessario al reperimento delle informazioni necessarie a prendere le decisioni.
In un contesto competitivo i ritmi decisionali sono sempre più stringenti; l’abbattimento di questa porzione di lavoro crea di fatto una dilatazione nel tempo a disposizione per analizzare i dati, e quindi per prendere le decisioni chiave per la crescita dell’azienda.
In aggiunta, con un sistema di Business Intelligence è possibile demandare l’estrazione delle informazioni ad ogni singolo ufficio che ne abbia necessità, rompendo la dipendenza dall’IT che spesso si crea per questo genere di operazioni e creando una maggiore diffusione delle informazioni all’interno dell’azienda.
Gli strumenti utilizzati per l’estrazione dei dati supportano ovviamente svariati tipi di profilazione, consentendo agli amministratori di sezionare le informazioni sia in orizzontale (quindi ad es. facendo vedere ad ogni agente solo i propri clienti) sia in verticale (rendendo disponibili informazioni sensibili quali il margine solo a chi ne abbia i diritti).

Integrazioni tra fonti dati eterogenee

In molte aziende è ormai consuetudine avere a disposizione sistemi eterogenei per i diversi processi dell’azienda. Se da una parte questo consente di avere a disposizione il miglior software per ogni operazione, dall’altra crea una miriade di isolette all’interno dell’azienda che difficilmente riescono a dialogare in modo semplice tra loro.
In un contesto di questo genere il DataWarehouse dovrebbe essere visto come il repository centrale delle informazioni aziendali, come il luogo in cui convergono tutte le diverse fonti di dati. Si ottiene così un sistema che unifica una volta per tutte i diversi sistemi, consentendo analisi incrociate tra informazioni provenienti dai diversi sistemi gestionali.

Elevata profondità storica e indipendenza dai sistemi sorgente

L’avere una struttura appositamente studiata per l’analisi e non per le singole transazioni permette di mantenere in linea grandi volumi di dati senza cali significativi di performance. Il DataWarehouse consente quindi analisi di trend con elevata profondità storica (tipicamente 3 o 5 anni, ma in molti casi anche più di 10).
Un altro aspetto molto importante è che il DataWarehouse non è disegnato sulla base del sistema che lo alimenta, ma sulla base dei processi dell’azienda e delle analisi che si vogliono realizzare. Questo significa che in presenza di cambi del sistema gestionale il DataWarehouse può mantenere invariata la propria struttura, fungendo quindi da collante tra i due ambienti e mantenendo l’integrità delle informazioni pre e post migrazione verso il nuovo sistema. Questo garantisce a chi legge i dati di avere a disposizione un ambiente quanto più stabile possibile, condizione questa indispensabile quando le informazioni fungono da base per un processo decisionale.

Pulizia dei dati e certificazione dei dati a tutti i livelli

Un aspetto fondamentale nella costruzione di un DataWarehouse è l’attenzione per la pulizia del dato. Nei sistemi transazionali, infatti, non è sempre possibile effettuare i controlli di coerenza e integrità delle informazioni, perché questi rallenterebbero eccessivamente l’operatività dell’azienda. Alle volte, inoltre, i controlli vengono fatti all’inserimento dei nuovi dati, ma non vengono valutati gli impatti sui dati già esistenti in occasione di variazioni e cancellazioni.
Leggendo in modo massivo i dati del sistema gestionale, tipicamente in periodi notturni in cui vi è un basso carico sulle macchine, il DataWarehouse può permettersi di effettuare molteplici controlli di coerenza sui dati prima di importarli, segnalando le anomalie riscontrate affinché queste possano essere corrette direttamente sui sistemi sorgente.
Questo approccio porta un duplice vantaggio: da una parte consente di avere un ambiente di analisi completamente validato secondo le regole di business definite con gli utenti, dall’altro permette di identificare e correggere molte anomalie nei dati del sistema gestionale che altrimenti non verrebbero mai identificate.
Questo aspetto risulta ancora più importante in presenza di molteplici sistemi alimentanti, poiché permette di effettuare validazioni incrociate delle informazioni che altrimenti sarebbe molto difficile effettuare.

Gestione per eccezione dei processi aziendali

Un aspetto caratteristico dei sistemi di DataWarehouse è la presenza di dati sia di sintesi sia di tipo operativo; ogni controllo di qualità dei dati viene effettuato al massimo livello di dettaglio, garantendo quindi la massima coerenza delle informazioni presentate, indifferentemente dal livello di profondità a cui vengono presentate.
La coesistenza di queste informazioni all’interno della stessa base dati permette di indagare di volta in volta solo i fenomeni effettivamente anomali, senza più la necessità di scorrere infiniti listati per identificare i casi da analizzare.
A maggior ragione, in un’ottica di integrazione tra fonti dati eterogenee permette di definire un principio di priorità più preciso, svincolato dal singolo ufficio e integrato in una visione globale dell’azienda.

Il risultato

In sintesi, lo scopo di un DataWarehouse dovrebbe essere quello di produrre informazioni a partire dai molteplici dati aziendali, renderle facilmente fruibili dagli utenti aziendali, pulirle delle eventuali incongruenze e assicurare l’univocità dei risultati, a qualsiasi livello di dettaglio questi vengano analizzati.

Per ottenere questo obiettivo i dati aziendali devono essere letteralmente “ristrutturati”, cioè copiati in strutture costruite appositamente allo scopo.
Un qualsiasi sistema gestionale è costruito sull’obiettivo principale di eseguire moltissime operazioni di lettura/scrittura di piccole dimensioni. Al contrario un sistema di Business Intelligence ha come scopo primario l’analisi dei dati, quindi l’estrazione di informazioni sintetiche a partire da grandi moli di dati. Risulta evidente come questi due obiettivi siano tecnicamente incompatibili.
Da qui l’esigenza di costruire un ambiente separato in cui replicare la parte dei dati aziendali necessari alle analisi, dando loro una struttura tale da rendere più semplice e soprattutto veloce l’estrazione delle informazioni.

3-Gen-2008

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