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• data warehouse
• etl
• ssas
• ssis
• tabular model

La presente tesi tratta la progettazione e lo sviluppo dell’architettura di un processo di Business Intelligence in cloud realizzato per rispondere all’esigenza del cliente di analizzare e monitorare le vendite dei prodotti negli ultimi tre anni. La soluzione sviluppata è composta da data mart, flussi di ETL, modelli OLAP tabulari e reportistica.
Per la creazione del data mart sono state seguite tutte le fasi del processo di data warehousing, dalla raccolta dei requisiti fino alla progettazione e alla creazione del data mart, che è stato successivamente integrato all’interno del data warehouse del reparto della forza vendita del cliente.
Per popolare e aggiornare i dati del data warehouse è stato definito un processo di Extract Transform Load (ETL), realizzato con SQL Server Integration Services e Azure Data Factory. Tramite questo processo i dati sono estratti dalle sorgenti, caricati nell’area di staging, sottoposti a operazioni di trasformazione, pulizia e verifica e infine sono caricati all’interno del data warehouse.
Con SQL Server Analysis Services sono stati creati due modelli OLAP tabulari utilizzati per alimentare i report realizzati utilizzando Power BI Desktop. Infine, i report sono stati pubblicati nell’area di lavoro di Power BI Service e resi disponibili per la consultazione agli utenti finali.


This thesis discusses the design and development of a cloud-based Business Intelligence process. The objective of the process is to enable the customer to analyze and monitor product sales over the past three years. The solution includes a data mart, ETL flows, tabular OLAP models and reporting.
The development of the data mart followed the data warehousing process, from requirements gathering to the design and creation of the data mart into the customer's sales force data warehouse.
An Extract Transform Load (ETL) process was defined and implemented using SQL Server Integration Services and Azure Data Factory to populate and update the data warehouse. The data are extracted from the sources, loaded into the staging area, transformed, cleaned, verified, and finally loaded into the data warehouse.
Tabular OLAP models were created with SQL Server Analysis Services to feed the reports made using Power BI Desktop. The reports were then published in the Power BI Service workspace and made available to end-users.