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Strumenti per le decisioni aziendali: le tecniche di Data Warehousing

Informazioni tesi

  Autore: Alberto Fornaci
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Perugia
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Commercio
  Relatore: Gianfranco Galmacci
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 249

Le tecniche di Data Warehousing sono già entrate nella fase di maturazione. I tentativi pionieristici sono stati molti e da tempo si stanno configurando organicamente tecniche di sviluppo di riferimento. Esistono nel mercato molti prodotti capaci di implementare un Data Warehouse.
Tuttavia, non è corretto riferirsi al Data Warehouse come un software, ma piuttosto come una soluzione. Conseguentemente, lo sviluppo di un Data Warehouse coinvolge molti tool e non solo un singolo applicativo. In genere si tratta di software costosi a cui hanno accesso solo grandi organizzazioni. Recentemente la situazione sta mutando. Si stanno diffondendo applicativi a basso costo accessibili anche da parte di aziende di piccole e medie dimensioni. Per converso, una delle caratteristiche salienti dei progetti di Data Warehousing odierni è proprio quella della corretta determinazione dell’architettura del Data Warehouse in relazione alle esigenze informative dell’impresa, così da adeguare in modo ottimale l’impegno finanziario agli obiettivi da raggiungere.
Obiettivo del presente lavoro è quello di realizzare un prototipo di Data Warehouse nel tentativo di risolvere un caso aziendale reale sperimentando le attuali tecniche di Data Warehousing. Queste ultime sono state proposte in rassegna nella prima parte del lavoro, cercando al contempo di evidenziare il risvolto che esse hanno sul sistema decisionale. Inoltre, si è posta particolare enfasi sulla necessità di rendere consapevoli gli utilizzatori della ricchezza informativa del Data Warehouse. Quest’ultimo punto è la chiave per estrarre dal Data Warehouse tutto il suo potenziale, rendendolo così uno strumento strategico di prim’ordine. La trattazione si articola in tre capitoli. La prima parte illustra in dettaglio gli obiettivi del Data Warehousing e tutte le fasi di sviluppo di un progetto di Data Warehouse. In essa sono state trattate in modo particolare le problematiche della definizione del modello dei dati e delle tecniche di analisi degli stessi. Sono stati inoltre indicati i principali tool esistenti nel mercato.
Il secondo capitolo riguarda la creazione di un prototipo di Data Warehouse concernente la tematica delle “vendite”. Si tratta di un caso reale e la sua realizzazione ha comportato l’applicazione di tutti i principi e delle tecniche viste nella parte precedente, curando direttamente tutte le fasi dello sviluppo e senza l’ausilio di applicativi forniti da terze parti.
L’ultima parte del lavoro si concentra sull’aspetto economico-finanziario del Data Warehousing, trattando i processi di budgeting e di valutazione di un progetto di Data Warehouse. A tale fine si è cercato di delineare un modello formale di valutazione seguendo i comuni paradigmi di valutazione dei progetti d’investimento arricchiti dalle peculiarità del Data Warehousing.
Ai primi tre capitoli sono state accluse tre appendici. Le prime due contengono il codice di programmazione afferente la parte tecnica del progetto implementato nel secondo capitolo. Infine, l’ultima appendice contiene una elencazione delle letture consigliate per ulteriori approfondimenti sull’argomento. Alle tre appendici segue la bibliografia e la sitografia.

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1 INTRODUZIONE estire l’azienda significa operare per prendere delle decisioni e la gestione aziendale si è da sempre confrontata con il problema della correttezza di tali decisioni. Le variabili in gioco sono numerose e la difficoltà principale è la loro quantificazione. Se in precedenza le scelte venivano effettuate basandosi su ipotesi e compromessi, oggi tale approccio non è più praticabile. Lo scenario è mutato e gli attori economici debbono addattarsi conseguentemente. Gli agenti del cambiamento sono da un lato l’estrema volatilità dei mercati e dall’altro la disponibilità di un patrimonio informativo finora mai sfruttato. Invero, i rapidi cambiamenti degli scenari macroeconomici e la globalizzazione dei mercati hanno complicato i processi decisionali. Le imprese necessitano ora di raffinati metodi per la rapida individuazione della scelta ottimale. Si è pensato di soddisfare tale imprescindible bisogno attingendo alla vasta mole di dati accumulati dall’impresa nel tempo per il solo fatto di operare. L’idea di base è quella di realizzare un sistema decisionale che dia segnali precisi ed oggettivi ai decison maker sulla base di tutti i dati disponibili all’interno dell’impresa. Nel corso degli anni ’80 vi furono i primi timidi tentativi di creare contenitori di dati dai quali i manager potessero estrarre agevolmente informazioni. Le difficoltà furono subito evidenti. Le grandi organizzazioni, le quali necessitano dei sitemi G

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analisi delle vendite
crm
data mart
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