IL SISTEMA INFORMATICO PER I VARI LIVELLI

AZIENDALI

Mario Capurso, con parti prelevate da fonti su Internet

http://info.bazarinfo.info

Le informazioni nascevano nei vari reparti e ad ogni transazione veniva associato un documento

C’era una volta il sistema informativo formale ma cartaceo

Il sistema informatico era un complemento a quello cartaceo

CED

Il documenti passavano al CED e divenivano schede perforate

Il lotto delle schede perforate veniva elaborato dal programma di gestione aziendale in maniera batch

Qual era l’inconveniente?

L’elaborazione batch provocava nell’azienda ritardi e disallineamenti tra archivi e situazione reale

L’ELABORAZIONE OLTP

In seguito ci fu l’introduzione dei terminali L’elaborazione passò da batch a OLTP (On-Line Transaction

Processing) Si lavorava su dati aggiornati e strutturati in tempo reale Serviva finalmente anche per il livello operativo Non vi era più il problema dei ritardi negli archivi I terminali erano collegati ad un mainframe in una rete a

topologia a stella Il tutto era gestito da un programma di sistema ( ad esempio

IBM CICS/ DLI ) che gestiva terminali e informazioni

OLTP - Il Mainframe IBM 360

OLTP – Il Mainframe IBM 370

OLTP e Personal Computers

L’ OLTP è in uso ancora oggi Nel 1982 con l’IBM PC1 si diffonde il

Personal Computer

Nel 1985 con l’IBM PC/AT si diffondono le reti di Personal Computer

OLTP e Personal Computers II

Con i PC e le reti di PC, il sistema informatico migra verso i PC

Il software aziendale per il livello operativo

Per il livello operativo, che ha bisogno di dati aggiornati in tempo reale per produrre, una risposta in tempo reale è indispensabile

Gli aspetti operativi a quantità, gli acquisti, le vendite e il magazzino sono coperti dal software di gestione aziendale.

Gli aspetti operativi a valore sono coperti dal software di contabilità aziendale.

Di solito i due aspetti sono presenti insieme in un software gestionale integrato

Un software gestionale integrato per PC

Un software integrato - 2

Livello tattico a quantità

Il livello tattico deve gestire i fabbisogni, ovvero pianificare la produzione e garantire che al momento opportuno siano disponibili i materiali per il livello operativo

Durante la fase di progettazione del prodotto finito viene prodotta la distinta base, che è una rappresentazione ad albero che descrive la struttura del prodotto finito, e messi a punto i cicli di lavorazione.

Livello tattico a valore

La situazione a valore dell’azienda è rappresentata mediante un Piano dei conti.

Il Piano dei conti è una struttura ad albero formato da entrate e uscite strutturate ad albero e suddivise in varie categorie

Gli aspetti a valore riflettono gli aspetti economico-finanziari della gestione aziendale

Apparentemente, gli aspetti a valore sembrano staccati dalle problematiche produttive

I Software di gestione aziendale

Inizialmente i software di gestione aziendale lavoravano secondo una logica chiamata MRP (Material Requirement Planning) che pianificava e gestiva la produzione con attenzione particolare solo per gli aspetti a quantità, con capacità infinita

In seguito si passò alla logica MRP2 che attraverso operazioni di schedulazione (Capacity Resource Planning) permetteva di livellare i carichi e saturare le risorse (umane e macchinari), evitando periodi di vuoto lavoro, alternati a straordinari, terzi turni, festività ed esternalizzazioni.

Qual era l’inconveniente?

Le procedure MRP ed MRP2 coprono solo gli aspetti a quantità dell’azienda e non quello a valore

L’introduzione della logica ERP

Per poter avere una logica che gestisca sia gli aspetti a quantità che

quelli a valore bisogna passare alla logica ERP (Enterprise Resource

Planning)

Cosa comporta l’introduzione della logica ERP nell’azienda?

Le aziende eseguono un processo di reingegnerizzazione

dei processi aziendali

chiamato BPR (Business Process Reengineering)

I processi aziendali riducono i tempi passando allo scambio elettronico di informazioni tra clienti-azienda-fornitori, EDI (Electronical Data Interchange)

Un esempio di ERP: SAP

Il modulo SAP - FInanze

SAP – Gestione Clienti

SAP – Inserimento Fatture

SAP – Il linguaggio ABAP

Livello strategico – DSS

Per poter sapere quali conseguenze potrebbero portare le strategie da attuare si fa uso di un sistema informatico chiamato DSS (Decision Support System) che usa tecnologie OLAP (On Line Analytical Processing) e Data Mining.

Il DSS permette al livello strategico, analizzando la situazione attuale e passata dell’azienda, di poter decidere le strategie simulandone le conseguenze.

Livello strategico – DSS

Tipiche decisioni da prendere: Quali ordini dovremmo soddisfare per massimizzare le

entrate? Il DSS lavora su dati del passato (Datawarehouse) per

scoprire i fenomeni nascosti (Data Mining) o per analizzare quantitativamente il passato (OLAP), in modo da poter orientare il livello strategico verso le giuste strategie da attuare.

Data Mining

Un processo di Data Mining si basa sui seguenti elementi:

Dati: insieme di informazioni contenute in una base di dati o data warehouse

Pattern: espressione in un linguaggio opportuno che descrive in modo succinto le informazioni estratte dai dati

regolarita` informazione di alto livello

Esempio

xx

x

x

x

xx

x

x

x

xx

x

x

ooo

oo

o

oo

o

ooo

o

o

o

o

x

Stipendio

Pre

stit

iIF stipendio < k THEN mancati pagamenti

k

Persone che hanno ricevuto un prestito dalla banca:x: persone che hanno mancato la restituzione di rateo: persone che hanno rispettato le scadenze

Paradigma OLAP

On-Line Analytical Processing Elaborazione di operazioni per il supporto alle

decisioni Operazioni complesse e impreviste Ogni operazione può coinvolgere molti dati Dati di aggregati, storici, anche non

attualissimi

Tipiche richieste

Qual è il volume delle vendite per regione e categorie di prodotto durante l’ultimo anno?

Come si correlano i prezzi delle azioni delle società produttrici di hardware con i profitti trimestrali degli ultimi 10 anni?

Quali sono stati i volumi di vendita dello scorso anno per regione e categoria di prodotto?

In che modo i dividendi di aziende di hardware sono correlati ai profitti trimestrali negli ultimi 10 anni?

OLAP vs OLTP

Analisi OLAP

Una visione multidimensionale, LOGICA, dei dati Analisi interattiva dei dati Modellazione analitica: derivazione delle

proporzioni, delle varianze, etc Aggregazioni per ogni intersezione di ogni

dimensione. Previsione, trend analysis, e statistical analysis. Calcola e visualizza i dati in 2D o 3D crosstabs,

charts, e grafi, con semplici operazioni di pivoting degli assi

Rappresentazione multidimensionale dei dati

L’analisi dei dati avviene rappresentando i dati in forma multidimensionale

Concetti rilevanti: fatto – concetto sul quale centrare l’analisi misura – proprietà del fatto da analizzare dimensione – descrive una prospettiva lungo la quale

effettuare l’analisi Esempi di fatti/misure/dimensioni

vendita/quantità venduta, incasso /prodotto, tempo telefonata/costo durata/chiamante, chiamato, tempo

Analisi multidimensionale: l’ipercubo

tottot

Latte Pane ... tottot

Gen 07

:

tottot

Feb 07

Prodotto

Negozio

Tempo

UovaPisa

RomaFirenze

Tutti i prodottiGen 07, Pisa

Latte07, Tutti negozi

LatteGen 07, Pisa

Analisi multidimensionale: l’ipercubo

La dimensione contiene una gerarchia di valori es. dimensione Tempo: Anno, Trimestre,

Mese, Settimana La cella contiene valori aggregati

es. somma dei ricavi su Pisa per il latte in Gennaio

Dimensioni e gerarchie di livelli

Ciascuna dimensione è organizzata in una gerarchia che rappresenta i possibili livelli di aggregazione per i dati

Regione

Provincia

Città

Negozio

Prodotto

Categoria Marca

Anno

Trimestre

Mese

Giorno

Analisi multidimensionale: operazioni

Roll Up aggrega i dati, e cioè mostra i dati ad un maggior livello di

aggregazione rispetto alla visione corrente (da giorni a settimane, da settimane a mesi, ecc.)

Drill Down disaggrega i dati e cioè mostra i dati ad un minor livello di

aggregazione rispetto alla visione corrente (da anni a mesi, da mesi a giorni, ecc.)

Analisi multidimensionale: operazioni - 2

Slice & Dice “taglia” i dati secondo un certo criterio (Vendite di una sola Area

Geografica) e “proietta” i dati su un piano bidimensionale (ad esempio, Clienti su Prodotti).

Pivot re-orienta il cubo “girando” le dimensioni di osservazione (da

Clienti su Prodotti a Prodotti su Clienti).

Esempi di analisiIl manager regionale esamina la vendita dei prodotti in tutti i periodi relativamenteai propri mercati

Il manager di prodotto esamina la vendita di un prodotto in tutti i periodo e in tutti i mercati

Il manager finanziario esamina la vendita dei prodotti in tutti i mercati relativamente al periodo corrente e quello precedente

Il manager strategico si concentra su una categoria di prodotti, un’area regionale e un orizzonte temporale medio

Prodotto

Tem

poNeg

ozio

Un esempio - Metacube Explorer

IL DATA WAREHOUSE

I sistemi DATA MINING e il DSS, dovendo trattare dati passati, lavorano su una parte del sistema informatico chiamato DATAWAREHOUSE (magazzino dei dati)

Esso è un sistema che contiene dati passati, non volatili, integrati e consolidati della situazione passata aziendale

Datawarehouse

Magazzino di dati a livello di impresa contiene i dati, modelli e procedure

appositamente devoluti al supporto alle decisioni

per l’analisi multidimensionale è consigliabile ma non è necessario un datawarehouse

Obiettivi di un Datawarehouse

Possibilità di accedere a tutti i dati dell’impresa, centralizzati in un solo database

Coerenza e consolidamento dei dati Velocità nell’accesso alle informazioni Supporto per l’analisi dei dati

Come appare un datawarehouse

Metacube Warehouse Manager

Livello politico

Il livello politico ha bisogno di informazioni dettagliate della situazione aziendale e perciò ha un proprio sistema informativo chiamato EIS (Executive Information System)

L’EIS è basato su indici di bilancio i quali, riflettendo quantitativamente la situazione aziendale, costituiscono una specie di cruscotto aziendale

Un esempio di cruscotto aziendale (Theorema)