Introduzione alla Business Intelligence (seconda parte)

La fase di progettazione di un sistema di Data Warehouse e Marketing Intelligence

Il Ciclo di Vita di un sistema di Data
Warehouse e di Marketing Intelligence si articola, come tutti i sistemi
informativi, in tre macro-fasi: Progettazione,
Realizzazione e Gestione. La prima fase,
quella di progettazione, ha un taglio più manageriale e meno tecnico rispetto
alle altre.


La fase di progettazione di un sistema di data
warehouse

Lo Studio di Fattibilità (SdF), ovvero il piano di progetto
e valutazione economica di dettaglio, viene richiesto da molte imprese
soprattutto quando approcciano per la prima volta questa tipologia di sistemi e
di tecnologie: esso include la definizione degli obiettivi, delle
macrospecifiche funzionali, della fattibilità tecnica ed economica, avendo lo
scopo primario di far capire in tempi brevi e con un documento in stile
"management summary" i "confini", le criticità, gli impegni finanziari e gli
impatti organizzativi derivanti dall'introduzione di un sistema di Data
Warehouse.


La prima delle fasi critiche di progettazione di un Data Warehouse consiste
nell'individuare i Business Requirements o il Business
Model
del sistema di Marketing Intelligence, definendo le informazioni,
gli indicatori, le misure quantitative e le dimensioni di analisi più rilevanti
e significative per l'insieme stabilito dei destinatari utenti. Seguendo la
tipica logica della progettazione "top-down", il punto di partenza deve
necessariamente essere la definizione delle esigenze informative e funzionali di
marketing, per poi successivamente andare alla ricerca dei dati elementari di
input necessari a soddisfarle, sebbene questa attività di raccolta delle
esigenze sia strutturalmente faticosa ed incerta. Esistono al riguardo tecniche
specifiche (indagini guidate o libere, brainstorming, analisi del sistema di
informazione dell'utente, prototipizzazione, ecc.) che aiutano a condurre il
processo ma che non risolvono in maniera definitiva il problema della
definizione delle esigenze informative di marketing in quanto queste si evolvono
e si manifestano gradualmente nel tempo passando a livelli successivi di
analisi, di comprensione dei fenomeni di marketing e, quindi, di esperienza
anche nell'utilizzo di questi sistemi di Marketing Intelligence più avanzati.


Le due fasi successive, la Modellizzazione dei Dati e
l'individuazione di tutte le Fonti dei Dati necessarie a
produrre le informazioni e gli indicatori definiti (fasi C e B), presentano un
altro insieme di criticità che riguardano soprattutto la progettazione
dell'architettura della base dati del Data Warehouse, fondata sui concetti di
"ampiezza" e di "profondità" dei dati. L'ampiezza viene definita dal numero di
fenomeni, di informazioni, di indicatori e di misure che il sistema deve poter
produrre; la profondità varia in funzione del livello di dettaglio dei dati
desiderato (in gergo, la granularlità massima), ad esempio il giorno o l'ora
come dimensioni temporali, il singolo cliente, il singolo item di prodotto, la
zona territoriale minima (comune o zone di censimento) e via dicendo..

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