Business Intelligence, ma quale?

Dopo aver faticato mesi ad inserire tutti i dati nel sistema informativo, arriva prima o poi il momento di estrarli per realizzare la cosiddetta “Business Intelligence”. Superato il secondo ostacolo di chiarire internamente il processo di BI (cosa vogliamo vedere, quali indicatori sono necessari, che profondità è necessaria…) rimane da scegliere il software di analisi. Ma quale?

Il mercato è ricco di software di analisi multidimensionale, dashboard, reportistica, etc… inutile citarli tutti. Insieme ai clienti ho cercato di capire quali fossero le esigenze più comuni ed ho provato molti di questi software, con casi pratici da risolvere.

In tutte le situazioni c’era sempre un comune denominatore: Excel.

Per quanto lo strumento di BI sia sofisticato, spesso l’utente dopo aver estratto i dati, conclude la propria analisi con un “invia-a Excel”. È nel foglio elettronico che si concretizza la BI! Sono quindi ben comprensibili gli sforzi di Microsoft per portare la BI su Excel con PowerPivot e PowerView; peccato che Excel, senza un valido supporto lato server, non sia sufficiente per elaborare schemi complessi e centinaia di milioni di movimenti. La maggior parte dei nostri clienti sono nel settore del commercio e della distribuzione ed è facile trovarsi con database di enormi dimensioni.

Una valida soluzione è integrata in SQL Server, già nella versione Standard, e si chiama Analysis Services. Il motore multidimensionale di Microsoft non è cambiato molto negli ultimi anni anzi, le ultime versioni “tabulari” (più facili da implementare) lo hanno addirittura messo in discussione. Eppure è straordinariamente potente, immediatamente disponibile, in grado di elaborare milioni di movimenti e, cosa più importante, integrato con Excel sin dalle versioni più vecchie.

Analysis Services Excel

Gli Analysis Services consentono quindi allo sviluppatore di realizzare uno o più “cubi di dati” prevedendo tutte le relazioni possibili tra le informazioni. L’obiettivo è mettere a disposizione dell’utente un universo di informazioni opportunamente correlate, lavorando una sola volta per la progettazione del cubo. Questo strumento rende possibile una BI “self-service” in cui è l’utente il protagonista, scegliendo semplicemente con Excel quali dati vuole analizzare e secondo quali prospettive. Lo sviluppatore smette di lavorare su query più o meno urgenti, e si concentra nell’arricchimento del cubo di dati.

In pillole

Dopo aver installato il servizio Analysis Services, si apre il SQL Server Data Tools, una versione specifica di Visual Studio per i progetti multidimensionali. Nel progetto si definisce una origine dati e, prelevando direttamente le tabelle o meglio facendo opportune query, si impostano le relazioni tra i dati.

Analysis Data View

Si creano quindi le “dimensioni” cioè quelle strutture che rappresentano gli attributi dell’analisi. In termini più semplici le dimensioni sono le righe o le colonne di una tabella pivot. Le dimensioni possono essere gerarchiche, ad esempio pensando ad un’anagrafica articolo: Famiglia Prodotto > Gruppo Prodotto > Codice Articolo. Dimensione fondamentale è quella del tempo: tutta la BI si fonda su analisi temporali e confronto dei numeri attuali con il passato.

SSAS Item Dimension

Si crea infine il “cubo” relazionando una o più tabelle di fatti alle corrispondenti dimensioni ed individuando le “misure”. La misura è il valore che si vuole aggregare o confrontare; usando sempre come paragone la pivot, la misura è il contenuto della tabella.

SSAS Cube

Distribuito il cubo sul server ed elaborato, esso è a disposizione degli utenti per essere interrogato nei modi più disparati. Lavorando bene sul tipo dei dati offerti e delle descrizioni dei campi, l’utente può costruirsi la propria analisi in modo autonomo e senza conoscere SQL per estrarre i dati. Non ultimo il cubo è pre-elaborato, così le richieste anche su milioni di dati hanno risposte istantanee.

In Excel il cubo si presenta proprio come una tabella Pivot, ma i dati stanno sul server. Così si possono chiedere le vendite per settimana e famiglia:

Excel Pivot SSAS

Oppure semplicemente trascinando i campi con il mouse, richiedere le quantità vendute per articolo e provincia:

Excel Pivot SSAS

Il tutto si completa aggiungendo formule di aggregazione pre-calcolate (esempio misure riferite all’anno precedente, per il confronto), KPI (che si presentano su Excel come indicatori grafici di performance) ed infine pianificando l’aggiornamento periodico del cubo, per offrire agli utenti dati sempre aggiornati.

 

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