Architettura software di un Decision Support System (DSS)

Architettura software di un Decision Support System (DSS)

Una soluzione progettuale a livello architetturale di Decision Support System (DSS) prevede i seguenti componenti:

  1. Data warehouse
  2. OLAP

Un data warehouse è un database ottimizzato per contenere i dati utili ai processi decisionali. Più nel dettaglio, con il termine Data warehouse (letteralmente “magazzino dati”) si intende un archivio informatico contenente i dati di un’organizzazione, ottimizzato per l’analisi e la reportistica. Inoltre, si vuole ricordare che questo è separato dal database aziendale (detto operational database). Mentre il database aziendale è aggiornato costantemente perché deve rappresentare lo stato corrente, il data warehouse deve memorizzare solo determinati istanti dell’attività di gestio ne. Conterrà quindi i dati aggregati riferiti a particolari istanti di tempo, ad esempio dati settimanali, mensili o trimestrali. In ultima analisi, potremmo definire il data warehouse come un grande contenitore che contiene i dati storici prelevati dagli operational database.

Architettura software di un Decision Support System (DSS)
Architettura software di un Decision Support System (DSS)

Gli OLAP, acronimo che sta per On-Line Analytical Processing, sono sistemi software che permettono al decisore di analizzare i dati:

  1. in tempo reale;
  2. da differenti punti di vista (analisi multidimensionale);
  3. a diversi livelli di aggregazione.

Le tecniche OLAP entrano in gioco quando non è più sufficiente condurre analisi su due sole dimensioni (ad esempio, vendite organizzate per prodotto e regione, oppure vendite organizzate per prodotto e ultimi tre trimestri), ma è necessario poter usare più dimensioni (ad esempio, vendite organizzate per prodotto, regione e ultimi tre trimestri). Inoltre, deve essere possibile organizzare le dimensioni su diversi livelli gerarchici. Ad esempio, un’impresa presente sull’intero territorio nazionale potrà organizzare la dimensione “zona geografica” delle proprie vendite per “regioni” suddivise in “province”, a loro volta suddivise in “punti vendita”. Muovendosi lungo i diversi livelli della gerarchia l’utente è in grado di passare da analisi di dettaglio ad ana lisi di insieme e viceversa.

Si intuisce, quindi, come un DSS, per svolgere il suo lavoro di supporto all’analisi e alle decisioni, debba necessariamente fare leva su queste due componenti: data warehouse e tecniche OLAP che verranno trattate nei prossimi articoli di questo sito web.

 

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