I 10 termini più importanti della BI

1° database

Un database è un sistema organizzato per la raccolta, l'archiviazione e la gestione dei dati. Di solito i dati vengono organizzati in campi, record e tabelle in modo da poterli trovare e utilizzare facilmente.
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 gestire i database si usano diversi sistemi di gestione. Questi si chiamano DBMS (Database Management System). Memorizzano i dati in un database e ti permettono di interagire con essi.

Esempi di sistemi di database molto utilizzati sono

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

2. SQL

SQL (Structured Query Language) è un linguaggio di programmazione specifico, sviluppato per comunicare con i database relazionali. Permette agli utenti di creare e gestire database, oltre che di eseguire query. SQL viene quindi utilizzato per recuperare, aggiornare, inserire ed eliminare dati, nonché per definire e manipolare oggetti del database come tabelle, indici e viste. Con SQL si possono anche formulare query complesse per selezionare, filtrare e analizzare specifici record di dati.

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 diverse fonti, come database, file o API. Può trattarsi di dati strutturati provenienti da database relazionali, dati non strutturati da file di testo o persino dati semi-strutturati da servizi web.
• Trasformazione: i dati estratti vengono trasformati per prepararli all’analisi e all’archiviazione. Questo spesso comporta la pulizia dei dati, l’eliminazione dei duplicati, l’adattamento dei formati e l’aggiunta di calcoli o aggregazioni.
• Caricamento: i dati trasformati vengono caricati nel sistema di destinazione, dove possono essere utilizzati per analisi e reportistica. Ciò 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 solo lì vengono trasformati. Questo sfrutta l’elevata potenza di calcolo dei moderni data warehouse e delle piattaforme Big Data.

4. chiave primaria

Una chiave primaria (Primary Key) è una colonna o un gruppo di colonne in una tabella di un database che identifica in modo univoco ogni elemento di dati presente in quella tabella. La chiave primaria ha due caratteristiche importanti: unicità e immutabilità.

• Univocità: ogni valore della chiave primaria deve essere unico e non può comparire più volte nella tabella. In questo modo, ogni elemento di dati può essere identificato in modo univoco.
• Immutabilità: il valore della chiave primaria di un elemento di dati non dovrebbe cambiare finché l'elemento di dati esiste. Questo garantisce la coerenza dell'identificazione.

La chiave primaria è fondamentale nella gestione dei database, perché garantisce l'integrità dei dati e funge da riferimento univoco per i record. Nei database relazionali, la chiave primaria viene spesso indicizzata per rendere più efficiente l'accesso ai dati. In questo modo si garantisce che le relazioni tra i record rimangano corrette.

5. data warehouse / data lake

Un Data Warehouse è un database centrale progettato appositamente per l'analisi e la creazione di report. Al suo interno vengono memorizzati, in modo strutturato e coerente, i dati provenienti da diversi sistemi operativi e da fonti esterne. A tal fine, il Data Warehouse estrae regolarmente i dati, che vengono poi convalidati, puliti, formattati e allineati con le informazioni già presenti. In questo modo, consente di eseguire query e analisi complesse, supporta il processo decisionale e fornisce dati storici per l’analisi delle tendenze. I dati vengono memorizzati in un formato strutturato, ad esempio sotto forma di 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 quantità di dati multidimensionali in modo veloce e interattivo. I sistemi OLAP supportano query complesse e permettono di osservare i dati da diverse prospettive, organizzandoli in cubi (cubes) che contengono diverse dimensioni (ad es. tempo, geografia, prodotto). Questa struttura rende più facile individuare tendenze, modelli e anomalie e prendere decisioni ben fondate. Le operazioni OLAP tipiche includono il riepilogo (roll-up), l’approfondimento (drill-down), il filtraggio (slicing) e la rotazione (pivoting) dei dati.

7. data mining

Il data mining è un processo che permette di individuare modelli, tendenze e informazioni utili in grandi quantità di dati, utilizzando metodi statistici e di apprendimento automatico. L'obiettivo del data mining è identificare correlazioni e relazioni nascoste tra i dati, che possono aiutare a fare previsioni o a migliorare i processi decisionali. Tra le applicazioni tipiche del data mining ci sono la segmentazione dei clienti, la previsione delle tendenze, l’individuazione di modelli nei dati comportamentali o il rilevamento di anomalie o valori anomali. Il data mining viene spesso utilizzato in combinazione con altre tecniche di analisi, come l’apprendimento automatico e l’analisi statistica, per ricavare informazioni preziose dai dati.

8. cruscotto

Un dashboard è un'interfaccia utente grafica che mostra dati consolidati, metriche e indicatori di prestazione aggiornati in tempo reale o periodicamente. I dashboard servono quindi a visualizzare i dati e aiutano nel processo decisionale. Per questo motivo sono solitamente progettati per offrire agli utenti una panoramica rapida e intuitiva dello stato attuale e delle prestazioni di un’azienda o di un determinato settore di attività. La rappresentazione tramite grafici e diagrammi rende particolarmente facile individuare relazioni, schemi, tendenze e l’andamento nel tempo. Grazie all’integrazione di dati provenienti da diverse fonti, i dashboard possono fornire agli utenti una panoramica completa. In questo modo, i Cruscotti essere adattati alle esigenze degli utenti.

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 il raggiungimento degli obiettivi aziendali, identificare le tendenze di rendimento, individuare punti di forza e di debolezza e valutare il successo di iniziative o strategie. I KPI possono essere utilizzati in diversi settori di un’azienda, come ad esempio vendite, marketing, finanza o produzione, e vengono solitamente visualizzati in dashboard o report per consentire ai decisori di monitorare le prestazioni in modo semplice e veloce.

10. Analisi dei dati

L'analisi dei dati è il processo di esame sistematico dei dati per ricavarne informazioni e intuizioni utili. Dalle analisi descrittive, che ti descrivono gli eventi passati, alle analisi diagnostiche, che ti aiutano a individuare le cause degli eventi, passando per le analisi predittive, che ti prevedono gli eventi futuri, fino all’analisi prescrittiva, che fornisce raccomandazioni su come agire: i sistemi di BI consentono di eseguire una vasta gamma di analisi. Qui trovi informazioni dettagliate sui diversi tipi di analisi.

Conclusione

La Business Intelligence migliora il processo decisionale basato sui dati nelle aziende grazie all’utilizzo di diversi concetti e tecnologie. Conoscere termini come database, SQL, ETL/ELT, chiave primaria, data warehouse/data lake, OLAP, data mining, dashboard, KPI e analisi dei dati ti aiuta a usare al meglio i software di BI. Questi termini costituiscono la base per la raccolta, l’integrazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati, che aiutano le aziende a ricavare informazioni preziose e a prendere decisioni ben fondate.
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