3.5 Descrizione del progetto
3.5.3 Fasi di sviluppo del progetto
Le fasi di sviluppo sono state quelle tipiche di un progetto di Business Intelligence:
3.5 Descrizione del progetto
1. Analisi
(a) Comprendere requisiti ed esigenze del cliente
(b) Comprendere le esigenze aziendali, funzionali ed infrastrutturali 2. Design concettuale
(a) Definire obiettivi, rilasci e step (b) Scrivere il project plan
(c) Costruire un modello concettuale del business da condividere con il cliente
(d) Progettazione logica del Data Warehouse 3. Sviluppo
(a) Importazione dei dati da diverse sorgenti
(b) Pulizia dati, conservando solo le informazioni utili (c) Trasformare i dati
(d) Crea e popolare il DWH
(e) Migliorare le prestazioni di sistema, come ad esempio l’ottimizzazione delle query oppure viste materializzate
(f) Creare il livello logico 4. Reportistica
(a) Individuare i KPI 1 migliori per il progetto (b) Creare dashboard interattive
(c) Presentare la soluzione sviluppata al cliente
1Un indicatore chiave di prestazione (in inglese Key Performance Indicator o KPI) è un
indice che monitora l’andamento di un processo aziendale.I principali indicatori sono di quattro tipi: (a)indicatori generali: misurano il volume del lavoro del processo; (b) indicatori di qualità: valutano la qualità dell’output di processo, in base a determinati standard; (c)indicatori di costom, (d)indicatori di servizio, o di tempo: misurano il tempo di risposta, a partire dall’avvio del processo fino alla sua conclusione
Analisi
Nelle fasi iniziali del progetto, al fine di guidare al meglio l’attività di analisi e di inquadrare il contesto in cui si andrà a sviluppare il progetto sono stati distribuiti e fatti compilare dei questionari sia agli utenti tecnici che a quelli di business dell’Università. In questo modo si è riusciti a reperire le seguenti informazioni basilari:
• Il ruolo, l’ufficio di appartenenza e l’ambito di ogni utente
• I principali requisiti di business per ambito (es. valutazione ex post delle attività di tirocinio, analisi qualitativa dei tirocini curriculari etc.)
• Per ognuno dei requisiti di business le misure e le dimensioni da analizzare e tra queste, quali consentono di raggiungere il dettaglio di analisi desiderato dagli utenti finali
• La frequenza di aggiornamento delle sorgenti
• Con quale frequenza saranno aggiornati i dati (es. giornaliera, settimanale, mensile etc.)
• Le fonti dati disponibili (nome, tipo e versione di database, locazione) • Le colonne delle tabelle che rappresentano l’informazione
4.1 I cubi realizzati
Successivamente per riuscire a sviluppare correttamente i quattro Data Mart dei tirocini si sono svolte diverse riunioni presso il cliente e un costante scambio di mail con gli utenti tecnici e di business dell’Università. In questi incontri, a partire dai questionari erogati agli utenti, si è cercato di chiarire il significato dei campi da utilizzare e le esigenze analitiche dell’Università. Inoltre, come vedremo nel prossimo capitolo, grazie al tool Indyco durante questa fase si è riusciti a condividere con gli utenti finali il modello concettuale del DFM, questo ha permesso di allinearsi costantemente con loro ogni qualvolta era necessario apportare delle modifiche al progetto.
Gli incontri di di analisi hanno inoltre permesso di definire le logiche da sviluppare, queste hanno subito numerosi cambiamenti durante lo sviluppo del progetto anche a causa delle sorgenti poco affidabili. Per questo molte volte è stato necessario rivedere le sorgenti da cui effettuare l’estrazione dei dati.
4.1
I cubi realizzati
Sulla base di questi incontri di analisi, è emersa l’esigenza di sviluppare i seguenti cubi di analisi:
1. Convenzioni con le Aziende: per poter conteggiare le convenzioni attive o stipulate con le aziende nell’arco di tempo, inoltre incrociando le informazioni con il cubo dei tirocini approvati si potranno dedurre informazioni aggiuntive 2. Offerta dei Tirocini: Le aziende presentano le offerte formative agli studen-
ti (differenziati su più ordinamenti CdS) dell’Università e inoltre prevedono una durata del tirocinio, tutte queste informazioni presenti sull’applicati- vo web dei tirocini, sono utili per condurre analisi sull’offerta formativa dell’Università in termini di tirocini disponibili
3. Tirocini Approvati: per analizzare le informazioni relative ai tirocini ef- fettuati, incrociando le informazioni dello studente, dell’azienda, del docente tutor del tirocinio ma anche dell’offerta formativa.
4. Questionari di valutazione dei tirocini: al termine dello svolgimento del tirocinio, lo studente e l’azienda sono tenuti a compilare un questionario di valutazione del tirocinio svolto. Questo cubo consentirà di analizzare le risposte, sotto forma di punteggi, date dallo studente e dal tutor dell’azienda durante il periodo di tirocinio.
A seguito delle attività di check-up effettuate dall’Università, è emerso che la vecchia piattaforma di Business Intelligence non riesce a rispondere pienamente alle esigenze di un ente in continua evoluzione. L’Università si è quindi posta l’obiettivo di far evolvere il proprio il Data Warehouse con l’obiettivo di recepire alcune nuove esigenze analitiche e di adeguare il modello dati affinché sia nativamente adatto alle analisi trasversali. Per questo motivo è di fondamentale importanza il concetto di dimensioni conformi 1.
Capitolo 5
Design concettuale
La fase di progettazione concettuale rappresenta la parte centrale del ciclo di vita di un DM. L’obiettivo è quello di disegnare schemi che siano astratti, espressivi, ma facilmente comprensibili e intuitivi, pur esprimendo in maniera completa il contenuto informativo del DM di riferimento, senza prendere ancora in considerazione la fase di implementazione. Per effettuare la progettazione concettuale, gli input da considerare sono le richieste emerse dalla fase di analisi, queste, permettono di delineare ciò che è realmente interessante per gli utenti, e lo schema riconciliato risultante dall’operazione di riconciliazione delle sorgenti e delle dimensioni conformi, che permette di vedere in maniera unificante il business.
5.1
Individuazione delle dimensioni conformi
La prima fase di progettazione concettuale è stata quella legata all’integrazione delle dimensioni conformi, indispensabili per la creazione degli altri nuclei. Le dimensioni conformi infatti contengono le gerarchie comuni alle varie aree del- l’Università e hanno svolto un ruolo fondamentale in quanto hanno permesso, attraverso le chiavi, di collegare tra loro differenti tabelle dei fatti.
Si precisa che CDM individuate sono rimaste nello schema ad hoc da cui pro- venivano e durante l’utilizzo sono state referenziate dai tirocini. In figura 5.1 è possibile osservare quali CDM sono utilizzate nell’ambito dei Tirocini.
Figura 5.1: Dimensioni conformi legate all’ambito dei tirocini
5.2
Modellazione concettuale dei Data Mart
Dopo aver individuato le dimensioni conformi, già sviluppate e implementate prima di iniziare a sviluppare l’ambito dei Tirocini, si è passati alla trasformazione dei 4 Data Mart individuati nei rispettivi fatti.
5.2.1
Tirocini Approvati
Nella fase di modellazione concettuale si è partiti dal cubo dei Tirocini Appro- vati necessario al fine di analizzare le informazioni relative ai tirocini effettuati, incrociando le informazioni dello studente, dell’azienda e del docente tutor del tirocinio; l’analisi dei tirocini ha riguardato in taluni casi quelli curriculari e in altri quelli post-lauream.