caccio’s blog

Dopo aver introdotto il formalismo Dimensional Fact Model (DFM) come strumento di definizione dei requisiti per la realizzazione di applicazioni analitiche e aver proposto una serie di regole che guidino il disegno di un modello dati relazionale in grado di soddisfare tali requisiti, è giunto il momento di vedere come sia possibile mettere in pratica tutto ciò seguendo un modello di sviluppo di tipo Model Driven.

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Il Dimensional Fact Model viene spesso presentato come un modello concettuale per la definizione di sistemi di data warehousing: durante la fase di analisi può essere efficacemente utilizzato per formalizzare i requisiti informativi che il sistema dovrà soddisfare, mentre nella fase di progettazione costituisce il principale input per il disegno del modello logico su cui si basa l’applicazione di Business Intelligence.

Lo stesso modello concettuale può essere implementato con diverse tecnologie: ROLAP, MOLAP, HOLAP, ecc. Anche nell’ambito di una medesima tecnologia non esiste una modalità unica di traduzione di un modello dimensionale in modello logico e spesso le scelte di disegno sono guidate da altri requisiti funzionali e non funzionali.

Di seguito vediamo un esempio di come sia possibile implementare, in ambiente relazionale, il modello dimensionale di analisi delle vendite già descritto.

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Fra i vari formalismi messi a punto dal mondo accademico per la definizione di modelli multi dimensionali, il Dimensional Fact Model (DFM) è fra quelli che più di altri negli ultimi anni è riuscito a valicare i confini universitari e ad essere conosciuto ed utilizzato in diverse realtà industriali e della pubblica amministrazione.

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Ti giocheresti la riuscita del tuo prossimo progetto di data warehousing a testa o croce? Secondo le previsioni di Gartner Group le probabilità di uscire vincitori dall’impresa sono le medesime. Dati più o meno analoghi sono riportati in vari studi in cui generalmente con il termine fallimento vengono classificati (e conseguentemente conteggiati) sia lo sforamento di costi e tempi rispetto a quanto pianificato, sia la mancata soddisfazione degli utenti finali, sia la vera e propria chiusura del progetto prima del suo completamento (fra i più pessimisti Adelman e Moss che riportano una percentuale di fallimento totale pari al 40%).

Complessivamente le probabilità di successo di un progetto IT generico non sono molto migliori. Molti fattori di rischio sono evidentemente comuni: scarsa attuazione delle principali tecniche di project management, eccessiva compressione delle fasi di analisi e progettazione per ridurre tempi e costi, metodologie non sempre aggiornate/adeguate, eccessiva confidenza nelle nuove tecnologie (e nella loro capacità di risolvere il problema a prescindere), scarsa comprensione/condivisione dei requisiti funzionali con i futuri utenti del sistema, ecc. Questi (e altri) fattori di rischio generalizzabili a tutti i progetti IT contribuiscono certamente a comporre l’alea relativa al successo dei progetti di data warehousing, ma esistono fattori di rischio specifici che si sommano a quelli generici portando il livello di incertezza sull’esito dei progetti di DW a livelli paragonabili a quelli del lancio di una moneta?

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In occasione del lancio della nuova versione di DB2 Data Warehouse Edition (atteso per il 13 Giugno), IBM ha organizzato degli eventi su Roma e Milano per presentare a clienti e partner i prodotti e le strategie 2.0 studiate da Big Blue per il mercato della Business Intelligence.

La declinazione 2.0 della BI offerta da IBM parte dal superamento di due dei principali limiti della Classic Business Intelligence: accesso on-demand e distribuzione delle informazioni in maniera pervasiva all’interno della struttura aziendale in modo da supportare tutte le attività lavorative (decisionali e operative) e la possibilità di integrare fonti di informazione strutturate e non strutturate nel processo di costruzione di un sistema di data warehousing. Entrambi gli aspetti costituiscono istanze di innovazione la cui necessità pratica è sempre più avvertita dagli utenti stessi

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Microsoft ha organizzato un “Application Platform Roadshow” dedicato alle proprie soluzioni di Business Intelligence. Ieri si è tenuta la data romana e, vista la curiosità professionale scaturita dal tentativo di penetrare il mercato della BI da parte del detentore del più diffuso strumento di gestione, manipolazione e condivisione di dati numerici (Excel), non potevo mancare.

L’evento, dedicato ai professionisti IT, è stato organizzato in due parti:

• un’introduzione alle principali tematiche della Business Intelligence;
• una dimostrazione pratica del funzionamento della suite di prodotti per la realizzazione di un ambiente di BI.

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Ieri pomeriggio Business Objects, nell’ambito della campagna The Complete Works, ha presentato a Roma la propria collezione completa di prodotti ampliatasi notevolmente negli ultimi anni in seguito a diverse acquisizioni. La suite è stata riorganizzata in tre linee di prodotto:

• TRUST – racchiude i prodotti EIM (Enterprise Information Management) dedicati al data cleansing (FirstLogic), al ETL (Acta), al EII (Medience) e alla gestione dei metadati (sviluppato da BO stessa)
• SIMPLICITY – racchiude il risultato dell’integrazione fra i prodotti e l’esperienza di BO e Crystal per la Business Intelligence (Query&Reporting, OLAP, BSC, Dashboards, ecc)
• ALIGNMENT – racchiude i prodotti EPM (Enterprise Performance Management) che integrano quanto sviluppato da SRC Software (anch’essa acquisita) per definire e condividere le strategie aziendali e monitorare l’esecuzione dei relativi piani operativi

La metafora scelta da BO per la campagna promozionale della propria suite è quella musicale: ogni strumento (linea/prodotto) ha un suo valore intrinseco ma i risultati migliori si ottengono quando suonano tutti assieme. Il tema musicale ha accompagnato l’evento: un trio jazz (vedi foto) ha inframmezzato le diverse presentazioni e ha poi accompagnato il classico buffet conclusivo.

L’evento era strutturato in tre interventi principali:

• nel primo Keith Gile (Chief Strategy Officer Senior Analyst, Business Objects) ha tracciato uno scenario del settore della Business Intelligence del prossimo futuro sia in termini di mercato che di tecnologie (per ulteriori dettagli vi rimando ad un post dedicato in cui intendo approfondire gli argomenti trattati da Gile);
• nel secondo è stato presentato da ANAS (Maurizio Biccellari – Resp. Area Contabilità e Controllo di Gestione SI di ANAS) uno studio di caso incentrato sull’utilizzo della tecnologia Xcelsius per la realizzazione di un cruscotto direzionale per monitorare lo stato di avanzamento delle diverse commesse stradali e autostradali gestite da ANAS;
• nel terzo Maurizio D’Ascenzo (Product Marketing Manager, Business Objects) ha fatto una veloce carrellata sulle funzionalità offerte dai prodotti presenti nelle diverse linee.

Proprio dal terzo intervento sono venuti alcuni interessanti spunti sulla convergenza e l’adozione di tecnologie e filosofie del Web 2.0 nel settore della Business Intelligence. La rivoluzione che Business Objects sta perseguendo nell’innovazione della propria offerta interessa diversi ambiti:

• User Revolution
  • Facilità d’uso degli strumenti di fruizione dell’Informazione; i modelli di riferimento dal punto di vista dell’interface design sono, guarda caso, Google ed Apple che hanno fatto della semplicità e dell’efficacia dell’interfaccia utente uno dei loro temi distintivi. Dal punto di vista tecnologico la scelta è caduta su Flash (vedi Xcelsius) piuttosto che su AJAX
  • Raggiungere anche quegli utenti che attualmente non usano strumenti BI ma che sono coinvolti a vario titolo nel processo decisionale di un impresa (middle management e impiegati); in questo caso la soluzione tecnologica individuata è in una maggiore integrazione con Excell e tutta la suite Office;
• Platform Revolution
  • Offrire servizi di BI su web in modalità software-as-service in modo da sgravare le imprese (specie le PMI) dai costi di gestione di una piattaforma HW/SW; attualmente crystalreports.com offre un servizio su web per gli utenti di Crystal Reports XI che consente la distribuzione/condivisione di report realizzati con Crystal Reports
• Network Revolution
  • Introduzione delle principali tecnologie di inter-networking come Web Services e RSS feed per integrare gli strumenti di BI nelle architetture SOA
• Community Revolution
  • Integrare strumenti di collaborazione come forum di discussione contestuali ai report pubblicati che consentano, agli utenti abilitati a consultare un report, di discuterne i contenuti fra loro in modo che commenti e spiegazioni offerte da un utente vadano a beneficio di tutti; in questo modo spiegazioni e richieste di modifica, abitualmente scambiate via email, vengono tracciate ordinatamente e restano disponibili nel tempo a corredo del report stesso

Con qualche giorno di anticipo sulla fusione legale fra Oracle e la neo acquisita Siebel, è stata presentata in anteprima per gli Oracle Partners italiani la nuova Oracle Business Intelligence Suite. La suite viene distribuita in tre versioni che contengono prodotti differenti per tipologie di utenti differenti:

• Standard Edition – sostanzialmente raccoglie i prodotti Oracle già inclusi nel pacchetto denomianto Oracle Business Intelligence 10g: Discovere (OLAP, Plus, Viewer), Reports, BI Beans, MS Office Addin.
• Enterprise Edition – raccoglie i prodotti Siebel inserendoli nell’offerta Oracle per la BI: Analitic Server, Query & Analysis, Dashboards, Reporting & Publishing, Sense & Respond, Offline Analytics, MS Office Addin, Server Administrration.
• Standard Edition One – nuova suite indirizzata al mercato delle PMI che integra i prodotti delle due società: una versione “ad-hoc” del database Oracle (denominata SE1), la versione “core” di Oracle Warehouse Builder (che offre sostanzialmente le funzionalità della 10.1.2 e sarà distribuita “in bundle” con il DBMS e non più come componente della Developer Suite), Analitic Server, Query & Analysis, Dashboards, Server Administration.

La definizione di due pacchetti separati per i prodotti Oracle e Siebel è conforme all’intenzione di Oracle Corporation di mantenere entrambe le linee di prodotto per garantire tutti i clienti: i clienti “pure Oracle” continueranno ad essere indirizzati verso la Standard Edition mentre per quelli più esigenti con problemi di integrazione di sistemi eterogenei (a cominciare da ERP e DBMS non Oracle) è consigliata la Enterprise Edition.

La Standard Edition One (il cui rilascio è previsto nell’arco di 3-4 mesi, salvo complicazioni) rappresenta invece una nuova sfida: fronteggiare l’offerta Microsoft e IBM sul mercato delle PMI.

Qualche giorno fa un mio amico e collega, sapendo del mio specifico interesse professionale per la gestione di metadati in progetti di Business Intelligence, mi ha segnalato l’intervento di Marianne Faro (European information manager della Nike) alla Gartner Business Intelligence Summit in cui veniva presentata la nuova strategia di Nike per la Business Inteligence. Nell’intervento vengono evidenziate, fra l’altro, le difficoltà che Nike ha incontrato nell’analisi integrata dei dati provenienti da diverse strutture aziendali distribuite geograficamente; in particolare

parte della difficoltà sta nel come parti differenti del business usavano i termini in modi diversi per i rispettivi report. Nike sta quindi creando un dizionario comune dei termini, per standardizzarli.

Il caso vuole che proprio in questi giorni stia lavorando alla creazione di un Glossario di Metadati per un sistema di supporto decisionale (DSS) di un importante istituzione pubblica il cui scopo è quello di fornire definizioni condivise per i principali termini di business in uso presso l’amministrazione. Il DSS in questione è basato su un Data Warehouse a due livelli con molteplici Data Mart costruiti iterativamente nell’arco di diversi anni. Il progetto ha coinvolto bacini d’utenza distinti con un lessico solo parizialmente comune: a volte i medesimi termini sono utilizzati con significati differenti cui possono corrispondono regole di business differenti.

La costruzione di un glossario comune pone ora il problema di condividere le definizioni fra i diversi utenti. Per supportare questo processo si sta valutando l’ipotesi di predisporre un wiki ad uso interno, inizializzato con le voci comuni e le definizioni più diffuse, lasciando ai diversi utenti il compito di dettagliarle e correggerle. Questa modalità “collaborativa” per il raffinamento dell’analisi attraverso un coinvolgimento diretto degli utneti consentirebbe (a patto di riuscire a coinvolgere realmente gli utenti nel processo di revisione e correzione) di giungere ad una definizione condivisa dei processi, dei concetti e delle relative regole di business.

Naturalmente le informazioni raccolte dovranno comunque essere formalizzate attraverso un proceso di analisi per essere “tradotte” in specifiche funzionali, tuttavia tale processo di formalizzazione risulterebbe assai agevolato dalla disponibilità di una descrizione organica e coerente della così detta “realtà di interesse”.

Relativamente al coinvolgimento diretto degli utenti nella definizione delle regole di alimentazione di un data warehouse, alcuni spunti di riflessione interessanti sono offerti dall’articolo di Mark Rittman in cui (in maniera un po’ avveniristica/semplicistica) si propone la definizione di un ambiente di front-end, destinato all’utnete finale, per la definizione delle procedure di aliemntazione.