I 10 termini più importanti della BI

1° database

Un database è un sistema organizzato per raccogliere, archiviare e gestire i dati. I dati sono solitamente organizzati in campi, record di dati e tabelle in modo da essere facilmente reperibili e utilizzabili.
Un database di questo tipo può, ad esempio, memorizzare un elenco di clienti con i relativi dati di contatto, in modo che i dipendenti dell’azienda possano richiamare rapidamente le informazioni di contatto se necessario.
I database svolgono un ruolo centrale nel mondo della business intelligence, in quanto costituiscono la base per l’archiviazione e il recupero dei dati su cui vengono costruiti gli strumenti di BI.
Per amministrare i database vengono utilizzati diversi sistemi di gestione. Questi sono chiamati DBMS (Database Management System). Memorizzano i dati in un database e offrono un modo per interagire con i dati.

Esempi di sistemi di database molto utilizzati sono

• Sistemi di database relazionali (RDBMS): sistemi come MySQL, PostgreSQL, Oracle Database e Microsoft SQL Server, che si basano sul modello relazionale.
• Database NoSQL: sistemi come MongoDB, Cassandra e Redis, ottimizzati per casi d’uso specifici e non basati sul modello relazionale.
  I sistemi di BI sono solitamente basati su sistemi di database relazionali.

2. SQL

SQL (Structured Query Language) è uno speciale linguaggio di programmazione sviluppato per comunicare con i database relazionali. Permette agli utenti di creare e gestire database ed eseguire query. L’SQL viene utilizzato per recuperare, aggiornare, inserire e cancellare dati, oltre che per definire e manipolare oggetti di database come tabelle, indici e viste. L’SQL può essere utilizzato anche per formulare query complesse al fine di selezionare, filtrare e analizzare record di dati specifici.

3. ETL / ELT

L’ETL è un processo di base che estrae i dati da varie fonti, li trasforma e poi li carica in un sistema di destinazione, come un data warehouse o un database.

• Estrazione: i dati vengono estratti da varie fonti come database, file o API. Possono essere dati strutturati provenienti da database relazionali, dati non strutturati provenienti da file di testo o anche dati semi-strutturati provenienti da servizi web.
• Trasformazione: i dati estratti vengono trasformati per prepararli all’analisi e all’archiviazione. Questo spesso comporta la pulizia dei dati, la rimozione dei duplicati, la personalizzazione dei formati dei dati e l’aggiunta di calcoli o aggregazioni.
• Caricamento: I dati trasformati vengono caricati nel sistema di destinazione dove possono essere utilizzati per le analisi e i report. Questo può avvenire in un data warehouse, in un data lake o in un’altra piattaforma di database.

Mentre in un processo ETL i dati vengono trasformati prima di essere caricati, in un processo ELT l’ordine è invertito: i dati grezzi vengono prima caricati nel sistema di destinazione e poi trasformati. In questo modo si sfrutta l’elevata potenza di calcolo dei moderni data warehouse e delle piattaforme di big data.

4. chiave primaria

Una chiave primaria è una colonna o un gruppo di colonne di una tabella di database che identifica in modo univoco ogni elemento di dati di quella tabella. La chiave primaria ha due importanti proprietà: l’unicità e l’immutabilità.

• Unicità: ogni valore della chiave primaria deve essere unico e non deve essere presente più di una volta nella tabella. Questo permette di identificare in modo univoco ogni elemento dei dati.
• Immutabilità: il valore della chiave primaria di un elemento di dati non deve cambiare finché l’elemento di dati esiste. Questo garantisce la coerenza dell’identificazione.

La chiave primaria svolge un ruolo importante nella gestione dei database in quanto garantisce l’integrità dei dati e funge da riferimento univoco ai record di dati. Nei database relazionali, la chiave primaria è spesso accompagnata da un indice per rendere più efficiente l’accesso ai dati. Questo garantisce che le relazioni tra i record di dati rimangano corrette.

5. data warehouse / data lake

Un data warehouse è un database centrale progettato appositamente per l’analisi e il reporting. Memorizza i dati provenienti da vari sistemi operativi e da fonti esterne in una forma strutturata e coerente. Il data warehouse estrae regolarmente i dati a questo scopo, che vengono poi convalidati, puliti, formattati e confrontati con le informazioni esistenti. Consente di effettuare query e analisi complesse, supporta il processo decisionale e fornisce dati storici per l’analisi delle tendenze. I dati vengono archiviati in un formato strutturato, come le tabelle, e aggiornati regolarmente tramite processi ETL.
In confronto, un data lake archivia grandi quantità di dati grezzi nella loro forma nativa, compresi i dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.

6 OLAP

L’OLAP è il cuore della BI perché è una tecnologia che permette agli utenti di analizzare grandi volumi di dati multidimensionali in modo rapido e interattivo. I sistemi OLAP supportano query complesse e permettono di visualizzare i dati da diverse prospettive organizzando i dati in cubi che contengono diverse dimensioni (ad esempio, tempo, geografia, prodotto). Questa struttura rende più facile riconoscere tendenze, schemi e anomalie e prendere decisioni fondate. Le operazioni OLAP tipiche comprendono la sintesi (roll-up), il dettaglio (drill-down), il filtraggio (slicing) e la rotazione (pivoting) dei dati.

7. data mining

Il data mining è un processo che consente di scoprire modelli, tendenze e risultati in grandi quantità di dati utilizzando metodi statistici e di apprendimento automatico. L’obiettivo del data mining è quello di identificare connessioni e relazioni nascoste tra i dati che possano aiutare a fare previsioni o a migliorare i processi decisionali. Le applicazioni tipiche del data mining includono la segmentazione dei clienti, la previsione delle tendenze, l’identificazione di schemi nei dati comportamentali o il rilevamento di anomalie o di valori anomali. Il data mining viene spesso utilizzato in combinazione con altre tecniche di analisi, come l’apprendimento automatico e l’analisi statistica, per ottenere preziose informazioni dai dati.

8. cruscotto

Un dashboard è un’interfaccia grafica che visualizza dati consolidati, cifre chiave e indicatori di performance in tempo reale o aggiornati periodicamente. I cruscotti vengono quindi utilizzati per visualizzare i dati e supportare il processo decisionale. Per questo motivo, di solito sono progettati per fornire agli utenti una panoramica rapida e intuitiva dello stato attuale e delle prestazioni di un’azienda o di una specifica business unit. La visualizzazione di grafici e diagrammi rende particolarmente facile riconoscere relazioni, schemi, tendenze e progressi nel tempo. Combinando i dati provenienti da diverse fonti, i dashboard possono fornire agli utenti una panoramica completa. I cruscotti possono essere personalizzati in base alle esigenze dell’utente.

9° KPI

Un KPI è un indicatore misurabile che quantifica e valuta le prestazioni di un’azienda, di un reparto o di un processo. I KPI vengono utilizzati per monitorare i progressi verso gli obiettivi aziendali, identificare le tendenze delle prestazioni, riconoscere i punti di forza e di debolezza e valutare il successo di iniziative o strategie. I KPI possono essere utilizzati in diverse aree di un’azienda, come le vendite, il marketing, la finanza o la produzione, e sono tipicamente visualizzati in dashboard o report per consentire ai responsabili delle decisioni di monitorare le prestazioni in modo semplice e veloce.

10. analisi dei dati

L’analisi dei dati è il processo di analisi sistematica dei dati per ottenere informazioni e approfondimenti utili. Dalle analisi descrittive, che descrivono gli eventi passati, alle analisi diagnostiche, che aiutano a identificare le cause degli eventi, alle analisi predittive, che prevedono gli eventi futuri, alle analisi prescrittive, che forniscono raccomandazioni per l’azione, i sistemi di BI possono consentire un’ampia gamma di analisi. Informazioni dettagliate sui diversi tipi di analisi sono disponibili qui.

Conclusione

La business intelligence migliora il processo decisionale basato sui dati nelle aziende attraverso l’uso di vari concetti e tecnologie. La conoscenza di termini come database, SQL, ETL/ELT, chiave primaria, data warehouse/data lake, OLAP, data mining, dashboard, KPI e analisi dei dati è utile per utilizzare efficacemente il software di BI. Questi concetti costituiscono la base per la raccolta, l’integrazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati, che aiutano le aziende a ottenere informazioni preziose e a prendere decisioni fondate.
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