Produzione di indicatori
Cosa vedremo
Definizione
Concetti fondamentali nella produzione di indicatori
Fasi di creazione di un indicatore
Definizione
Quali oggetti si possono creare ?
Reportistica Dati di Base
Pubblicazioni
Schede metainformative
i
Indicatori
Definizione
Nuovi dati calcolati a partire da una selezione di dati già presenti nel sistema
Risultano dal calcolo di una o più variabile calcolate, ovvero definizioni di espressioni tra variabili (misure) di dati differenti
Sono considerati dei dati a tutti gli effetti (sono tabelle dei fatti), ma vengono gestiti dal sistema e sono ricalcolati come derivazioni a partire da altri dati
Ciascun indicatore, una volta salvato, potrà essere usato a sua
volta in altre selezioni più complesse per la visualizzazione o per la produzione di nuovi indicatori
Gli Indicatori nella Home
Per creare un nuovo indicatore…
Dove sono visibili gli indicatori personali e condivisi…
Creazione di indicatori
Il sistema permette, tramite un percorso guidato, di:
Selezionare i dati
Aggregare, disaggregare, impostare i filtri sui dati selezionati
Combinare i dati tramite espressioni per la creazione di nuovi indicatori
Creare reportistica dai dati selezionati e dalle nuove espressioni calcolate
Rendere disponibili come dati i nuovi indicatori creati agli altri utenti
Documentare tramite schede metainformative i nuovi indicatori creati
Percorso guidato di creazione
La creazione di un indicatore è suddivisa in varie fasi e l’utente è guidato da un comodo wizard che evidenzia i passi da seguire per portare a termine la creazione
All’interno delle pagine che costituiscono la wizard sono presenti, nella parte superiore,
una barra di navigazione che permette di avanzare e tornare indietro di un passo nella creazione del report e un tasto per creare immediatamente il report, utilizzando tutte le impostazioni selezionate fino a quel punto del percorso di creazione (si lascia che il sistema calcoli automaticamente delle impostazioni ottimali, saltando i passi che non interessano)
un diagramma che indica le varie fasi del percorso, evidenzia la fase corrente e permette, con un click, di saltare direttamente da una fase all’altra bypassando la sequenzialità della procedura.
Concetti fondamentali nella produzione di indicatori
Per costruire gli indicatori …
Concetti fondamentali
Variabile calcolata
Gerarchia
Filtri Gerarchici
Aggregazione
Disaggregazione
Composizione di dati
Variabile Calcolata 1
È una espressione matematica che viene calcolata dinamicamente, al momento della visualizzazione, a partire dalle variabili di analisi
Non occupano spazio nel database
Non vengono mai aggregate o disaggregate
Durante l’aggregazione e la disaggregazione del dato le espressioni vengono ricalcolate per ogni livello di dettaglio a cui si porta il dato
Se in una riga una variabile di analisi che compone l’espressione è NULL allora anche la variabile calcolata è NULL
Possono essere trasformate in variabili di analisi
Variabile Calcolata 2
Comune Abitanti Area Densità PISA
FIRENZE PRATO ROMA . . .
91.032 231.142 52.031 1.932.241 . . .
33.456 83.456 65.456 265.456 . . .
20.345 25.346 18.954 35.284 . . .
La variabile Densità si
calcola tramite l’espressione:
Abitanti /Area
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi, al solo scopo
illustrativo.
Regione Abitanti() Area() Densità TOSCANA
LAZIO
LOMBARDIA . . .
4.201.032 5.231.142 9.102.031 . . .
1.33.456 2.33.456 3.65.456 . . .
15.345 21.346 25.954 . . .
La variabile Densità si ricalcola tramite l’espressione:
Abitanti /Area Le variabili Abitanti e Area si aggregano a livello regionale.
Gerarchie
Gerarchia Territorio
Gerarchia Tempo
Gerarchia Prodotti
Comuni Province
Distretti
Regioni
NUTS2 NUTS1
NUTS3
Mesi Trimestri
Quadrimestri
Semestri Anno Quinquenni
Prodotti Marche Aziende
Tipi di Prodotti
Aggregazione
Disaggregazione
Filtri Gerarchici 1
Criteri di selezione dei dati in base ai valori contenuti nelle dimensioni
Per ogni dimensione viene scelto un elenco di valori da selezionare
Questi valori possono essere scelti anche su un livello di dettaglio più basso a quello della dimensione
Il risultato del filtro sono tutte le righe dove sono presenti tutti quei valori
Inserire un filtro in fase di costruzione di un indicatore o di un report equivale a tagliare i dati secondo quella scelta ed all’utente finale il filtro sarà assolutamente trasparente (il filtro non potrà essere rimosso in alcun modo).
Filtri Gerarchici 2
Censimento
Anno Comune Abitanti
1990 1992 1991 1991 1991 1992 1992 1991 1992 . . .
PISA PISA CASCINA PONTEDERA LIVORNO LIVORNO CECINA CECINA PIOMBINO . . .
90.000 91.000 80.000 82.000 90.000 91.000 80.000 82.000 91.000 . . .
Filtro 1
Provincia = PISA e Anno = 1991,1992
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi, al solo scopo
illustrativo.
Filtro 2
Comune = LIVORNO, CECINA, PIOMBINO e Anno = 1992
Virtualmente è come se la tabella dei fatti avesse solo
le righe selezionate
Aggregazione 1
Si effettua sulle tabelle dei fatti per aggregare l'informazione su un livello di dettaglio minore (più aggregato)
I valori di una o più dimensioni collassano ai valori correlati di un livello di dettaglio superiore nella gerarchia
L'aggregazione può derivare anche come risultato dell'esclusione di una dimensione
Le misure delle variabili di analisi vengono aggregate tramite delle funzioni di aggregazione (es. somma, media, deviazione
standard, massimo, minimo, ecc.)
C'è una perdita di dettaglio dell'informazione (delle variabili)
Come risultato dell’aggregazione si deve ottenere una tabella dei fatti ben definita
Aggregazione 2
Aggregazione per cambio di livello di dettaglio.
Comune Abitanti Area PISA
FIRENZE PRATO ROMA . . .
91.032 231.142 52.031 1.932.241 . . .
33.456 83.456 65.456 265.456 . . .
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi, al solo scopo
illustrativo.
Regione Abitanti() Area() TOSCANA
LAZIO
LOMBARDIA . . .
4.201.032 5.231.142 9.102.031 . . .
1.33.456 2.33.456 3.65.456 . . .
Le variabili Abitanti e Area si aggregano a livello regionale: tutti i valori di variabili a livello comunale vengono sommati per ogni regione.
Aggregazione 3
È possibile aggregare su più dimensioni anche tramite l’eliminazione
Comune Sesso Anno Abitanti Reddito PISA
PISA PRATO PRATO PISA PISA PRATO . . .
Maschi o Femmina Maschio Femmina Maschi o Femmina Maschio . . .
199 1 199 0 199 1 199 0 199 2 199 3 199 3 . . .
91.032 92 .142 8 2.031 8 1.142 1. 1 32.241 1. 2 32. 5 7 1 1. 1 6 2. 6 41 . . .
1. 2 32.241 1. 5 32. 4 41 1. 4 32. 5 41 1. 3 32. 5 41 8 . 1 32.241 9 . 2 32. 5 7 1 8 . 1 6 2. 6 41 . . .
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi , al solo scopo
illustrativo.
Regione Biennio Abitanti( ) Reddito ( ) TOSCANA
TOSCANA LOMBARDIA . . .
90 - 91 92 - 93 90 - 91 . . .
3 .201.032 2 .231.142 9.102.031 . . .
2 .33.456 2.33.456 3.65 . 456 . . .
L e variabili Abitanti e Reddito s i
aggregano a livello regionale e biennio mentre il sesso sparisce : t utti i valori di variabili a livello comunale vengono sommati per ogni r e g ione e biennio .
Reg. Toscana, Maschi e Femmine, Biennio 90 - 91 Reg. Toscana, Maschi e Femmine, Biennio 9 2 - 9 3
Disaggregazione 1
È una operazione che si effettua per disaggregare l'informazione su un livello di dettaglio maggiore (più definito)
I valori di una o più dimensioni si espandono sui valori collegati di un livello di dettaglio più dettagliato
I valori delle variabili di analisi vengono proiettate sul livello di maggior dettaglio oppure normalizzate dividendo le misure per il numero di elementi in cui si espandono
È possibile creare stime in combinazione con altre variabili di analisi (per seguirne l’andamento)
Disaggregazione 2
Immatricolazioni
Provincia N. Automobili
PISA PRATO FIRENZE . . .
26.000 17.000 65.000 . . . Nota: Tutti i valori espressi sono
fittizi, al solo scopo illustrativo.
Immatricolazioni
Comune N. Automobili
PISA CASCINA PONTEDERA . . .
PRATO VERNIO VIANO . . .
FIRENZE SCANDICCI EMPOLI . . .
26.000 26.000 26.000 . . . 17.000 17.000 17.000 . . . 65.000 65.000 65.000 . . . Un elemento
N. Auto della provincia viene proiettato sui comuni che le appartengono.
Disaggregazione di una dimensione con proiezione:
Ogni misura su livello provinciale viene proiettata su livello comunale
Disaggregazione 3
Immatricolazioni
Provincia N. Automobili
PISA PRATO FIRENZE . . .
26.000 17.000 65.000 . . . Nota: Tutti i valori espressi sono
fittizi, al solo scopo illustrativo.
Immatricolazioni
Comune N. Automobili
PISA CASCINA PONTEDERA . . .
PRATO VERNIO VIANO . . .
FIRENZE SCANDICCI EMPOLI . . .
2.300 2.300 2.300 . . . 1.700 1.700 1.700 . . . 9.000 9.000 9.000 . . . Un elemento
N. Auto si può normalizzare per il numero di Comuni in una Provincia.
Disaggregazione di una dimensione con normalizzazione
Ogni misura su livello provinciale viene proiettata su livello comunale, poi divisa per il numero di comuni contenuti nella provincia
Composizione dei Dati 1
La composizione permette di agganciare più tabelle dei fatti per produrre un risultato unico
Il risultato è a tutti gli effetti una tabella dei fatti con tutte le dimensioni e le variabili delle tabelle che le hanno dato origine
Un aggancio è un collegamento logico fra dimensioni di tabelle dei fatti (dati)
Per essere agganciate due dimensioni devono appartenere alla stessa gerarchia
Durante l'aggancio, alle righe di una tabella vengono
abbinate le righe dell'altra tabella in base ai valori trovati
nelle dimensioni di collegamento
In questo modo partendo da dati semplici è possibile
produrre, tramite l'abbinamento, dati più complessi (con
più dimensioni e variabili)
Composizione dei Dati 2
Censimento
Anno Comune Abitanti 1991
1992 1991 1992 . . .
PISA PISA PRATO PRATO . . .
90.000 91.000 80.000 82.000 . . .
Comuni
Comune Area PISA
PRATO ROMA MILANO . . .
33.456 65.456 199.484 182.654 . . .
Anno Comune Tipo Veicolo
N. Veicoli
1991 1992 1991 1992 . . .
PISA PISA PRATO PRATO . . .
Camion Bus
Autovettura Autovettura . . .
90.000 91.000 80.000 82.000 . . .
Trasporti
Risultato dell’Unione
Anno Comune Tipo Veicolo
N. Veicoli Abitanti Area
1991 1992 1991 1992 . . .
PISA PISA PRATO PRATO . . .
Camion Bus
Autovettura Autovettura . . .
90.000 91.000 80.000 82.000 . . .
201.032 231.142 102.031 132.241 . . .
223.099 223.099 344.783 344.783 . . .
Il risultato comprende tutte le variabili e dimensioni di origine.
I tre dati di origine vengono agganciati sulle dimensioni Temporali e Territoriali
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi, al solo scopo
illustrativo.
Composizione con Aggregazione
Censimento
Anno Comune Abitanti 1991
1992 1991 1992 . . .
PISA PISA PRATO PRATO . . .
90.000 91.000 80.000 82.000 . . .
Comuni
Comune Area PISA
PRATO ROMA MILANO . . .
33.456 65.456 199.484 182.654 . . .
Anno Provincia Automobili 1991
1992 1991 1992 . . .
PISA PISA PRATO PRATO . . .
90.000 91.000 80.000 82.000 . . .
Trasporti
Risultato dell’Unione
Anno Provincia Automobili Abitanti() Area() 1991
1992 1991 1992 . . .
PISA PISA PRATO PRATO . . .
90.000 91.000 80.000 82.000 . . .
201.032 231.142 102.031 132.241 . . .
223.099 223.099 344.783 344.783 . . .
Le variabili Abitanti e Area vengono aggregate a livello provinciale I tre dati di origine vengono agganciati sulle dimensioni Temporali e Territoriali
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi, al solo scopo illustrativo.
L’aggregazione avviene per portare tutte le dimensioni agganciate al livello di minor dettaglio.
Composizione con Disaggregazione
Immatricolazioni
Provincia N. Auto Abitanti PISA
PRATO FIRENZE . . .
26.000 17.000 65.000 . . .
150.000 100.000 550.000 . . .
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi, al solo scopo illustrativo.
Immatricolazioni
Comune N. Auto Abitanti PISA
CASCINA PONTEDERA . . .
PRATO VERNIO VIANO . . .
FIRENZE SCANDICCI EMPOLI . . .
26.000 26.000 26.000 . . . 17.000 17.000 17.000 . . . 65.000 65.000 65.000 . . .
150.000 150.000 150.000 . . . 100.000 100.000 100.000 . . . 550.000 550.000 550.000 . . . N. Auto e Abitanti non vanno
normalizzati (vanno solo proiettati)
Censimento
Comune Abitanti PISA
LIVORNO PRATO FIRENZE . . .
90.000 91.000 60.000 382.000 . . .
Risultato dell’Unione
Comune N. Auto Provincia
Abitanti Provincia
Abitanti Comune
N. Auto (stima) . . .
PRATO VERNIO VIANO . . .
. . . 17.000 17.000 17.000 . . .
. . . 100.000 100.000 100.000 . . .
. . . 60.000 8.000 5.000 . . .
. . . 23.000 3.000 1.400 . . . Il risultato contiene una variabile
calcolata tramite la espressione:
N. Auto Provincia * Abitanti Comune Abitanti Provincia
La disaggregazione avviene per portare tutte le dimensioni agganciate al livello di maggior dettaglio
Composizione con Aggregazione e Disaggregazione
È possibile aggregare su alcune dimensioni e disaggregare su altre
Immatricolazioni
Provincia N. Auto Abitanti PISA
PRATO FIRENZE . . .
26.000 17.000 65.000 . . .
150.000 100.000 550.000 . . .
Nota: Tutti i valori espressi sono fittizi, al solo scopo illustrativo.
Immatricolazioni
Comune N. Auto Abitanti PISA
CASCINA PONTEDERA . . .
PRATO VERNIO VIANO . . . FIRENZE SCANDICCI EMPOLI . . .
26.000 26.000 26.000 . . . 17.000 17.000 17.000 . . . 65.000 65.000 65.000 . . .
150.000 150.000 150.000 . . . 100.000 100.000 100.000 . . . 550.000 550.000 550.000 . . . N. Auto e Abitanti
non vanno
normalizzati (vanno solo proiettati)
Censimento
Comune Sesso Abitanti PISA
LIVORNO PRATO FIRENZE . . .
Maschi Femmine Maschi Maschi . . .
90.000 91.000 60.000 382.000 . . .
Risultato dell’Unione
Comune N. Auto Provincia
Abitanti
Comune() Abitanti Provincia
N. Auto (stima) . . .
PRATO VERNIO VIANO . . .
. . . 17.000 17.000 17.000 . . .
. . . 60.000 8.000 5.000 . . .
. . . 100.000 100.000 100.000 . . .
. . . 23.000 3.000 1.400 . . .
Il risultato contiene una variabile calcolata tramite la espressione:
N. Auto Provincia * Abitanti Comune Abitanti Provincia
Il Sesso viene escluso, quindi la variabile si aggrega
Fasi di creazione di un indicatore
Selezione dei dati
1. Selezione da catalogo dati
2. Selezione da pagina dedicata
Selezione dei dati (da catalogo)
Si sceglie il dato da visualizzare e si preme Aggiungi
Scelta dalla pagina di rappresentazione di default
Selezione dei dati (pagina dedicata)
Elenco Completo di tutti i dati utilizzabili in base al tipo di
profilazione dell’utente
Selezione dei dati (riassunto selezione)
Riassume la selezione effettuata e permette di modificarla
(aggiungere o rimuovere dati)
Selezione dei dati (Modifica aggancio)
Se è stato fatta una scelta dei dati che comprende più di una tabella, è possibile scegliere quali campi sono di aggancio tra le due tabelle (inner join)
Impostazione di filtri
Permette di impostare filtri lungo le dimensioni dei dati selezionati
Impostazione delle dimensioni
Permette di impostare quali dimensioni devono essere mantenute (non devono essere aggregate) nel risultato e con quale livello finale di
dettaglio
Impostazione di filtri sulle misure
Permette di fare un filtro sul valore assunto dalla misura (ad esempio può interessare un valore solo se maggiore di una certa soglia)
Impostazione espressioni
Permette di comporre espressioni date le variabili dei dati selezionati.
L’espressione composta sarà visualizzata nel report come se fosse una variabile
Impostazione risultato finale
Permette di cambiare nomi delle dimensioni e delle variabili
da visualizzare
Salvataggio indicatore 1
Una volta prodotto un indicatore, avendo gli appositi
diritti è possibile salvare l’indicatore, tramite l’apposito
comando
Salvataggio indicatore 2
Anche da un report già impostato è possibile salvare un indicatore
Salvataggio indicatore 3
Il sistema visualizzerà la maschera in cui è possibile inserire tutte le informazioni per salvare l’indicatore creato, come il nome e le
categorie tematiche a cui appartiene, ecc …
Condivisione
Nella stessa pagina di salvataggio, è possibile decidere quali saranno i profili di utenze che visualizzeranno l’indicatore creato
Metainformazione
Al momento del salvataggio definitivo, il sistema genera
automaticamente una scheda metainformativa contenente tutte le informazioni che riesce a ricavare.
E’ possibile, tramite il modulo editoriale di tutte le schede, arricchire la scheda creata con le informazioni desiderate
Dopo il salvataggio
Una volta salvato, l’indicatore sarà calcolato dal sistema e sarà necessario attendere qualche minuto perché questo sia disponibile “come dato”.
Sarà necessario anche effettuare un logout ed un login per
ottenere l’elenco aggiornato delle risorse del sistema, tra cui
il nuovo indicatore.
Riuso
Una volta salvato, l’indicatore è considerato all’interno del sistema come un dato a tutti gli effetti, ed è visibile al proprietario ed a tutti gli utenti a cui è stato condiviso.
Un indicatore salvato quindi può essere utilizzato per la produzione di nuovi indicatori, in combinazione con altri indicatori o con dati già
esistenti
