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Per la necessità di dover supportare le operazioni della forza vendita e di analisi di una società multinazionale di macchine agricole e macchine di movimento terra, in questo elaborato ci troveremo di fronte a milioni di record relativi al portafoglio ordini e vendite effettuati negli ultimi 5 anni nei principali mercati europei.

Questi volumi di dati rendono chiaramente poco utili i metodi tradizionali di analisi. Tali metodi, infatti, possono creare dei rapporti informativi sui dati analizzati, ma non sono in grado di analizzarne il contenuto e focalizzare l'attenzione sulle informazioni interessanti che essi contengono.

Dalla naturale competitività del mercato attuale nasce l’esigenza di utilizzare una generazione di tecniche e strumenti capaci di assistere gli utenti in modo intelligente ed automatico nell'analizzare queste "montagne" di dati allo scopo di trovare conoscenza utile.

L’obbiettivo è di costruire un sistema di supporto alle decisioni, in grado di fornire, in tempi brevi, informazioni strategiche agli utenti.

Le informazioni che successivamente vengono rese consultabile tramite un serie di dashboard,ovvero un insieme di oggetti grafici e tabellari contenenti indicatori di performance (KPI)lungo le dimensioni di business, in grado di presentare in modo intuitivo i dati trasformati, formattati ed organizzati in base alle specifiche aziendali.

Il sistema è stato sviluppato in tecnologia QlikView, uno degli strumenti di Business Intelligence attualmente più utilizzati per la realizzazione di dashboard.

L’elaborato inizia con il concetto di Business Intelligence spiegando quali sono gli elementi fondamentali e i principi.

Nel capitolo 2 si inizia a far conoscere il DSS spiegando quali sono gli elementi che lo compongono e il ciclo di vita.

Nel capitolo 3 si introduce la modellazione multidimensionale, le caratteristiche tecniche, le operazioni di analisi che si possono effettuare sul modello e i vari tipi di architetture OLAP (On Line Analytical Processing).

Nel capitolo 4 si parlerà dei Data Warehouse, del ETL (Extract, Transfom and Load), dell’OLTP (On Line Transaction Processing) e degli strumenti di accesso ai dati.

Dopo aver affrontato la sezione teorica composta da questi primi capitoli, nel capitolo 5 si fornisce una sorta di manuale tecnico dedicato alle specifiche del software utilizzato.

Nel capitolo6 descriveremo in dettaglio il caso di studio, dalla descrizione funzionale alla costruzione del modello dati e infine la realizzazione di tutti i report.

Nel capitolo 7 descriveremo in dettaglio le conclusione su quanto visto nel elaborato.

Infine si metterà insieme il tutto con un’applicazione atta ad analizzare i dati del portafoglio ordini e di vendita al dettaglio modellando i dati in uno Star-Schema e creando i report sui dati della nuvola aggiornata quotidianamente e più volte al giorno.