Ricerca 13 - ERP, CRM, Data Mining: contestualizzazione nel quadro dei sistemi informativi delle aziende o istituzioni

L'acronimo ERP significa Enterprise Resource Planning (letteralmente "pianificazione delle risorse d'impresa").
Si tratta di un sistema di gestione, chiamato in informatica sistema informativo, che integra tutti i processi di business rilevanti di un'azienda (vendite, acquisti, gestione magazzino, contabilità etc.) Con l'aumento della popolarità dell'ERP e la riduzione dei costi per l'ICT (Information and Communication Technology), si sono sviluppate applicazioni che aiutano i business manager ad implementare questa metodologia nelle attività di business come: controllo di inventari, tracciamento degli ordini, servizi per i clienti, finanza e risorse umane.
La prima versione dell'ERP metteva in collegamento diretto le aree di gestione contabile con l'area di gestione logistica (magazzini ed approvvigionamento); successivamente si sono iniziate ad implementare le relazioni interne anche con le aree di vendita, distribuzione, produzione, manutenzione impianti, gestione dei progetti ecc.
Da evidenziare anche la crescita, sullo scenario nazionale, di ERP tutti italiani che garantiscono la gestione completa degli adempimenti contabili e fiscali rispetto alla complessa normativa italiana; questi ERP a differenza dei leader dello scenario internazionale si calano in maniera più precisa nel "modus operandi" dell'azienda italiana con conseguente minor sforzo di adattamento alle procedure delle aziende che li adottano.
A tutt'oggi i moderni sistemi di ERP coprono tutte le aree che possano essere automatizzate e/o monitorate all'interno di un'azienda, permettendo così agli utilizzatori di operare in un contesto uniforme ed integrato, indipendentemente dall'area applicativa.
I sistemi ERP hanno avuto tassi di crescita molto elevati alla fine degli anni ’90. I grandi produttori (SAP, Oracle, Infor con LN-Baan e LX-BPCS, Peoplesoft, JD Edwards, Baan, Query, Computer House) dominano il mercato delle multinazionali e grandi imprese nazionali.
Hanno minor penetrazione (20%) fra le PMI, dove è invece importante il ruolo dei produttori locali (con oltre 40.000 aziende clienti, Zucchetti è il primo Indipendent Software Vendor in Italia,).

CRM

Il concetto di Customer relationship management (termine inglese spesso abbreviato in CRM) o Gestione delle Relazioni coi Clienti è legato al concetto di fidelizzazione dei clienti.
Il CRM si spinge sostanzialmente secondo quattro direzioni differenti e separate:
L'acquisizione di nuovi clienti (o "clienti potenziali")
L'aumento delle relazioni con i clienti più importanti (o "clienti coltivabili")
La fidelizzazione più longeva possibile dei clienti che hanno maggiori rapporti con l'impresa (definiti "clienti primo piano")
La trasformazioni degli attuali clienti in procuratori, ossia consumatori che lodano l’azienda incoraggiando altre persone a rivolgersi alla stessa per i loro acquisti
L'errore più comune in cui ci si imbatte quando si parla di Customer Relationship Management è quello di equiparare tale concetto a quello di un software. Il CRM non è una semplice questione di marketing né di sistemi informatici, bensì si avvale in maniera sempre più massiccia, di strumenti informatici o comunque automatizzati, per implementare il management. Il CRM è un concetto strettamente legato alla strategia, alla comunicazione, all'integrazione tra i processi aziendali, alle persone ed alla cultura, che pone il cliente al centro dell'attenzione sia nel caso del business-to-business sia in quello del business-to-consumer.
Le componenti strutturali di una strategia di CRM sono:
- Analisi e gestione della relazione con i clienti: contatto con i clienti e analisi dei bisogni attraverso molteplicità di strumenti come mailing, lettere, telefonate, SMS, eccetera. Il contatto è fondamentale se si vuole mappare ogni singolo cliente per poi organizzare tutte le informazioni raccolte in un database strutturato. Queste informazioni sono preziose in quanto permettono di conoscere, e, se possibile, anticipare le esigenze del cliente.
- Lo sviluppo di contenuti e servizi personalizzati: i dati raccolti vengono gestiti per elaborazioni statistiche utili a segmentare i clienti in specifiche scale. Una volta organizzati, è possibile procedere con l'analisi dei dati per sviluppare una comunicazione e un'offerta commerciale e personalizzata.
- L'infrastruttura informatica: attivazione di strumenti informatici che aiutano in questo processo di gestione del cliente.

DATAMINING
E' il processo di estrazione di conoscenza da banche dati di grandi dimensioni tramite l'applicazione di algoritmi che individuano le associazioni "nascoste" tra le informazioni e le rendono visibili.
In altre parole, col nome data mining si intende l'applicazione di una o più tecniche che consentono l'esplorazione di grandi quantità di dati, con l'obiettivo di individuare le informazioni più significative e di renderle disponibili e direttamente utilizzabili nell'ambito del decision making.
L'estrazione di conoscenza (informazioni significative) avviene tramite individuazione delle associazioni, o "patterns", o sequenze ripetute, o regolarità, nascoste nei dati. In questo contesto un "pattern" indica una struttura, un modello, o, in generale, una rappresentazione sintetica dei dati.
Il termine data mining è utilizzato come sinonimo di knowledge discovery in databases (KDD), anche se sarebbe più preciso parlare di knowledge discovery quando ci si riferisce al processo di estrazione della conoscenza, e di data mining come di una particolare fase del suddetto processo (la fase di applicazione di uno specifico algoritmo per l'individuazione dei "patterns").
Gli algoritmi di data mining sono stati sviluppati per far fronte all'esigenza di sfruttare il patrimonio informativo contenuto nelle grandi raccolte di dati che abbiamo a disposizione.
Avere dati non è infatti più un problema (basta pensare alla ricchezza delle sorgenti di dati accessibili su Web o attraverso Data Warehouse aziendali), il problema è cercare di utilizzarli, estrarne le informazioni. Spesso i dati, sia che si riferiscano all'attività giornaliera dell'azienda (o dell'ente), sia che si riferiscano alla clientela (o all'utenza), sia che si riferiscano al mercato o alla concorrenza, si presentano in forma eterogenea, ridondante, non strutturata. Tutto ciò fa sì che solo una piccola parte venga analizzata.
D'altra parte la rapida evoluzione del mercato richiede rapidità di adattamento. In questo contesto riuscire a sfruttare la potenziale ricchezza di informazioni che abbiamo a disposizione costituisce un enorme vantaggio.
Per fare ciò è necessario disporre di strumenti potenti e flessibili. La grande quantità di dati e la loro natura eterogenea rende infatti inadeguati gli strumenti tradizionali. Questi si dividono in due tipi: strumenti di analisi statistica e strumenti tipici di interrogazione di banche dati (data retrieval). Per quanto riguarda i primi, le difficoltà nascono dal fatto che:
Difficilmente operano su grandi quantità di dati (richiedono operazioni di campionamento con conseguente perdita di informazioni)
Spesso richiedono valori di tipo quantitativo (mentre i prodotti venduti, le caratteristiche della clientela, ecc..., sono dati di tipo qualitativo)
Non gestiscono i valori mancanti
Richiedono personale tecnico sia per il loro utilizzo che per l'interpretazione dei risultati
Gli strumenti di data mining nascono dall'integrazione di vari campi di ricerca: statistica, "pattern recognition", machine learning, e sono stati sviluppati indipendentemente dai database, per operare su dati "grezzi". Recenti sviluppi vedono una sempre maggiore integrazione tra strumenti di data mining (visto come una query avanzata) e databases.

Ricerca 13 - Ruolo e vocazione dei diversi software incontrati: excel, access, power point, reportistica. Collocazione nel contesto aziendale

I fogli di calcolo automatizzati, il cui più diffuso applicativo è Excel, offrono un gran numero di funzionalità per il calcolo e la creazione di grafici, per la visualizzazione e la modifica di dati tabulari. Possono inoltre essere utilizzati efficacemente per memorizzare elenchi di informazioni, ad esempio elenchi di indirizzi o inventari. Tuttavia, man mano che i requisiti degli elenchi crescono in complessità, può diventare difficile gestire i dati in un foglio di calcolo. Un’applicazione di database relazionali è più adatta alla creazione e all’utilizzo di elenchi complessi e offre strumenti più potenti per l’immissione, l’organizzazione, la gestione e il recupero dei dati. Per database relazionali si intende un tipo di database in cui le informazioni sono memorizzate in tabelle che possono essere messe in relazione tra loro. Fare la scelta giusta non è facile se si desidera accedere e aggiornare le informazioni con il massimo delle prestazioni e della precisione.
In linea generale si ritiene opportuno decidere di utilizzare il database quando i dati sono di tipo relazionale, cioè è necessario che siano correlati tra loro.
I sistemi di reportistica si configurano quali sottoambiti dei sistemi informativi e dei sistemi di Business Intelligence. Il loro obiettivo è quello di fornire documentazione analitica sulle attività di rilievo dll’organizzazione all’interno della quale è sviluppato, in modo tale da costituire una base informativa aggiornata e corretta, non suscettibile di rilievi e incongruenze interpretative.
In particolare i sistemi di reportistica vengono sviluppati in ambiti complessi che hanno previsto una soluzione di Datawarehouse attraverso il quale si struttura un contesto informativo hardware-software capace di rispondere alle esigenze organizzative.
Power Point è un software di Microsoft. Consente la creazione di presentazioni informatiche multimediali tramite la realizzazione di diapositive visualizzabili in sequenza su qualsiasi computer dotato di questo software. Le presentazioni, suddivise in slide (diapositive), possono contenere per esempio fotografie, testi, animazioni, suoni, link ad altre diapositive o a siti web esterni.
È largamente usato perchè la proiezione di diapositive digitali è una forma molto comune di persuasione tecnologica. L'uso di questo strumento è molto diffuso anche per la produzioni di animazioni multimediali umoristiche destinate alla circolazione via e-mail. Sin da Office 2003, Microsoft ha revisionato il nome del programma per sottolinearne l'appartenenza alla suite Office: Microsoft Office PowerPoint invece di Microsoft PowerPoint.

COLLOCAZIONE NEL CONTESTO AZIENDALE
Gli applicativi fino ad ora incontrati sono tutti suscettibili di trovare applicazione all’interno di una azienda di qualsiasi dimensione. Ognuno di loro svolge una funzione differente e pertanto peculiare in relazione ai fini che si intendono perseguire.
Ad esempio, nel caso di una azienda che si occupa di noleggio auto, l’utilizzo di database relazionali è indispensabile per essere in grado di gestire informazioni complesse e in relazione tra loro (ad es. tipologia di auto, periodo di utilizzo, km percorsi, nominativo noleggiante, ecc.). E’ contemporaneamente necessario che si proceda alla estrazione delle informazioni attraverso sistemi di reportistica che possono essere semplici, quali tabelle e grafici o complessi, (cruscotti e meter).
L’estrazione delle informazioni a sua volta dovrà essere presentata all’interno o all’esterno dell’azienda, e per fare ciò uno strumento notoriamente diffuso e di facile gestione è costituito da Power Point.
Anche Excel può rappresentare un modo di sintetizzare dati da presentare in tabelle per l’analisi e l’approfondimento.

Ricerca 12 - Differenza tra output del report e query di join per l'estrazione dei dati dal DBMS

L’output del report può essere effettuata utilizzando vari linguaggi.
I più comuni sono:

L'output HTML viene infatti rigenerato a ogni esecuzione del report. Un'estensione per il rendering incorporata determina il tipo di output HTML, incluso il posizionamento e lo stile degli elementi del report. L'estensione per il rendering HTML incorporata non è personalizzabile. Non è pertanto possibile modificare la codifica HTML da essa prodotta, né sostituire elementi di formattazione esistenti con una diversa implementazione.
Per ottenere l'output di un report in formato HTML, il controllo crea una tabella in HTML nella quale verranno inseriti gli elementi di ciascun set di elementi del report. Gli elementi vengono posizionati nella tabella per mantenere il layout del report. Se il set di elementi del report contiene un solo elemento, il rendering viene eseguito senza generare la tabella. Tutte le posizioni e le dimensioni degli elementi sono espresse in millimetri (mm).

L'estensione per il rendering PDF converte i report in file che è possibile aprire in Adobe Acrobat e altri visualizzatori PDF di terze parti compatibili con PDF 1.3. Nonostante la versione PDF 1.3 sia compatibile con Adobe Acrobat 4, Reporting Services supporta Adobe Acrobat 6 e versioni successive. Non è necessaria l'applicazione Adobe per convertire i report mediante l'estensione per il rendering. I visualizzatori PDF, ad esempio Adobe Acrobat, sono tuttavia necessari per visualizzare e stampare i report in formato PDF.
L'estensione per il rendering PDF è basata sull'estensione per il rendering delle immagini, rispetto alla quale, tuttavia, presenta alcune differenze.
L'estensione per il rendering PDF supporta i caratteri ANSI e consente di convertire i caratteri Unicode dalle lingue giapponese, coreano, cinese tradizionale, cinese semplificato, cirillico, ebraico e arabo.

QUERY DI JOIN

Ti è mai capitato di voler unire due o più tabelle e non ottenere il risultato sperato? E’ possibile spiegare le join usando gli insiemi.

Prendi due tabelle A e B e immagina che siano 2 insiemi

Intersecando i due insiemi otteniamo una zona condivisa (verde) e due aree separate (gialla e azzurra), i diversi tipi di join si occupano di selezionare queste aree estrapolando diversi gruppi di risultati.

INNER JOIN
In base all'esistenza o meno della condizione (WHERE), la inner join restituisce solo i record verificati esistenti in entrambe le tabelle, tutte quelle righe che non hanno corrispondenza verranno escluse.
Per fare un esempio pensiamo una query di questo tipo:
SELECT * FROM tabellaA INNER JOIN tabellaB ON tabellaA.id_dipartimento = tabellaB.id
Il risultato è:

Il dipartimento di scienze non ha iscritti, quindi non è stato considerato. Nel caso degli insiemi viene preso in considerazione solo la porzione che si sovrappone.

OUTER JOIN
La outer join restituisce tutti i record che non corrispondono alle chiavi di ricerca. E' il contrario della inner join.
Questo è solo un concetto, perchè verrebbero estratti solo risultati non corrispondenti visualizzati con una serie di NULL. In realtà si usa insieme a left o right diventando left outer join o right outer join.
Nel caso degli insiemi viene selezionato tutto quello che sta al di fuori dall'intersecazione.

LEFT OUTER JOIN (RIGHT OUTER JOIN)
Questo tipo di selezione si ottiene mettendo insieme il concetto di inner join e outer join. Il risultato che si ottiene è la selezione di tutti i record della tabella A che corrispondono con la tabella B, più i record della tabella A che non corrispondono. I record che non corrispondono vengono valorizzati a NULL
Esiste anche la right outer join ma normalmente non si usa e per ottenere lo stesso risultato si cambia l'ordine delle tabelle. A volte è possibile omettere il termine OUTER, quindi rimane semplicemente LEFT o OUTER JOIN
Vediamo l'esempio
SELECT * FROM tabellaA LEFT JOIN TabellaB ON tabellaA.id_dipartimenti = tabellaB.id
Il risultato è:

In questo caso anche la riga "scienze" è stata inserita,ma dal momento che non ci sono iscritti viene inserito NULL nel campi non corrispondenti.
Il disegno con gli insiemi appare così:

CONCLUSIONI

Se ne deduce che attraverso il report è possibile estrapolare da una serie di dati quelli che corrispondono alle condizioni indicate. L’output del report è la forma grafica del report pertanto attraverso il linguaggio scelto (HTML, PDF o altro) è possibile ricavare una stringa di testo che contiene tutte le indicazioni necessarie per individuare il risultato della query, cioè ciò che viene visualizzato nel report.

Ricerca 10 - Il report come espressione di sintesi dei dati: analogie con i concetti di tabelle di frequenza e tabelle di contingenza.

Tabella di frequenza
E' la forma più comune di descrizione dei dati per un numero limitato di valori e categorie. In essa viene riportata la distribuzione delle risposte per ogni frequenza. Fornisce una raffigurazione completa della distribuzione dei dati per ogni variabile. La tabella è di solito strutturata nel seguente modo : la prima colonna riporta i nomi delle diverse categorie, la seconda i codici di queste, la terza le frequenze. Ogni frequenza indica il numero di rispondenti che hanno scelto quella particolare categoria di risposta.
Ad esempio viene condotta un’analisi sui giovani tra i 13 ed i 17 anni che frequentano una discoteca in un certo giorno. La tabella di frequenza sarà come segue:



La frequenza è il numero di volte che quel dato compare. La frequenza relativa è data dal rapporto tra il dato e la somma di tutte le frequenze.

Le tabelle di contingenza sono un particolare tipo di tabelle a doppia entrata (cioè tabelle con etichette di riga e di colonna), utilizzate in statistica per rappresentare e analizzare le relazioni tra due o più variabili di tipo categoriale. In esse si riportano le frequenze congiunte delle variabili.
Il caso più semplice è quello in cui ciascuna delle due variabili assume solo due valori possibili:

Il report ha il compito di rappresentare graficamente i dati. Le rappresentazioni possono essere effettuate attraverso tabelle, grafici, cruscotti, chart.

Ricerca 5 - Esempi di query (visualizzazione struttura e SQL) su DBMS di esempio

CREAZIONE DI UNA QUERY DI ESEMPIO DAL DATABASE NORTHWIND E ISCRITTI AI CORSI UNIVERSITARI

Per prima cosa bisogna aprire il data base e posizionarsi sull'oggetto "Query", dopodichè si seleziona "crea una query mediante creazione guidata"


A questo punto è necessario scegliere i campi da includere nella query. La scelta può essere effettuata sia da una sola tabella che da più tabelle che di volta in volta vanno selezionate. In questo caso è stata scelta la tabella clienti e la tabella prodotti.





Una volta scelti i campi da inserire nella query deve essere effettuato il salvataggio scegliendo un nome significativo, in grado di riassumere i campi contenuti al fine di poterla riutilizzare per un'altra interrogazione.

E' possibile visualizzare sia il risultato della query sulla base dei campi impostati che inserire criteri di selezione per filtrare ulteriormente i dati attraverso la maschera di "struttura query".

Utilizzando il menu "visualizza" è possibile visualizzare la SQL, cioè il linguaggio informatico sottostante ai comandi fino ad ora impostati.

(SQL è il linguaggio di interrogazione di DB che opera mediante l'utilizzo di costrutti di programmazione denominati query)

Lavorando sul database di esempio degli iscritti ai corsi universitari si ottiene la seguente struttura di query:

la cui sql sarà la seguente:

Ricerca 12 - concetto di aggregazione e sintesi effettuata dai report.

I dati contenuti nell’ipercubo informativo sottostante al report possono essere aggregati o disaggregati in relazione alle esigenze formative.
La disaggregazione dei dati coincide con l’esigenza di approfondire l’analisi. La tecnica utilizzata è definita “drill-down”. Una volta visualizzato il dato complessivo relativo ad una dimensione gerarchizzata di analisi attraverso questa tecnica è possibile esplorare tutta la gerachia. Un esempio di dimensione gerarchizzabile è quella temporale: il dato annuale può essere esplorato per sottoreport che visualizzano gli aggregati mensili e questi ultimi possono essere-a loro volta- disaggregati secondo di dati giornalieri.
L’aggregazione dei dati consente una visione congiunta di dati e informazioni attraverso le funzioni aggregate, che permette di supportare le funzionalità del provider di dati. Nei database, le funzioni di aggregazione più diffuse sono: la somma dei valori; il calcolo della media aritmetica; la ricerca del valore minimo o max.
La tecnica è definita “slice & dice" (termine che si riferisce all’operazione di divisione di una torta). Questa tecnica consente di restringere l’analisi solo ad alcune delle occorrenze delle dimensioni e solo ad alcune delle dimensioni proposte. E’ possibile ad. Es., esplorare le vendite annuali solo in alcune regioni e di queste regioni solo di alcune città. I dati visualizzati si riferiranno unicamente alle occorrenze selezionate

Ricerca 11 - Costruzione di un Datatime report da database Northwind

- Accedere al programma Datatime cliccando sull’icona.
- Selezionare New Project oppure su Open Project se il file è già stato creato.Compare la connessione al DBMS prescelto.
- Si clicca su DB Explorer – quick report e poi su (re)Load Structure. Si sceglie una tabella tra quelle presenti nel DB (in questo caso è stata scelta la tabella “Ordini” – vedi immagine 1) e si seleziona Quick report.

- Si apre la finestra Report Grid Design (slice and dice) dalla quale scegliere le misure e le dimensioni che si intendono riassumere nel report.
Per fare un report con layout cross sono state scelte due dimensioni, una verticale ed una orizzontale, unitamente ad una misura da indicare nel riquadro “cross”, per la quale è stata scelta la funzione Totals (immagine 2)

- Si clicca su Generate e il report tabellare è pronto.
Le dimensioni sono visibili nella intestazione di colonna e di riga mentre nelle celle è indicato i dato che si trova all’incrocio dei valori delle due dimensioni. Alla fine di ciascuna riga e colonna è indicata la somma corrispondente alle due misure. L’ultima cella in basso a sx rappresenta il totale complessivo dei dati contenuti in entrambe le misure (immagine 3).

- Trascinando l’immagine del grafico a torta nella pagina creata si genera il grafico, la cui configurazione grafica può essere scelta. Ovviamente i valori coincidono con le dimensioni prescelte (immagine 4).

- Allo stesso modo è possibile generare il cruscotto (immagine 5).

Se si vuole realizzare un report con layout verticale è sufficiente selezionare la dimensione (in questo caso Region) e la misura (supllier ID) prescelte nell'apposito riquadro verticale (immagine 6).

- Cliccare su Generate ed il software provvederà a creare il report che sintetizza i dati richiesti.

- Trascinando l'icona del grafico e del cruscotto nella pagina creata si genera l'immagine grafica corrispondente (immagine 7).

ricerca 10 - principali tecniche di mining

Il data mining è una delle attività cruciali per la comprensione, la navigazione e lo sfruttamento dei dati nella nuova era digitale (Ushama Fayyad). Si tratta del processo automatico di scoperta ed individuazione di strutture all’interno dei dati, dove per struttura si intendono patterns, modelli e relazioni. Questo processo, noto anche col nome KDD (Knowledge Discovery in Databases), consente di estrarre conoscenza, in termini di informazioni significative ed immediatamente utilizzabili, da grandi moli di dati, tramite l’applicazione di particolari tecniche ed algoritmi.
Le tecniche maggiormente utilizzate, in questo ambito, sono: clustering, reti neurali, alberi di decisione ed analisi delle associazioni. Ciascuna comprende un vasto insieme di metodi e di algoritmi che hanno l’obiettivo comune di fare emergere patterns (sequenze ripetute, omogeneità, regole, …) dai dati, che, utilizzati a scopo descrittivo e/o previsivo, costituiscono un valido strumento di supporto alle decisioni.
2. Ambiti applicativi
In campo economico-finanziario, le principali applicazioni sono:
• segmentazione della clientela (database marketing) applicazione di tecniche di clustering per individuare i raggruppamenti impliciti nei dati, omogenei in termini di comportamento d’acquisto e di caratteristiche socio-demografiche
• customer retention applicazione di tecniche previsive per individuare i clienti a rischio di abbandono
• fraud detection individuazione di comportamenti fraudolenti
• analisi delle associazioni (market basket analysis) individuazione dei prodotti acquistati congiuntamente
• sequential patterns individuazione di comportamenti ricorrenti in sequenze temporali di eventi
• competitive intelligence applicazione di tecniche di clustering a documenti estratti da banche dati internazionali di tipo tecnicoscientifico volte ad individuare le tecnologie emergenti, le loro relazioni, l’evoluzione temporale e le aziende coinvolte
• analisi testuale (text mining) individuazione degli argomenti trattati da un set di documenti e delle relazioni tra argomenti

Ricerca 10 - Differenza tra datamining e CRM

Il data mining ha per oggetto l'estrazione di un sapere o di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati (attraverso metodi automatici o semi-automatici) e l'utilizzazione industriale o operativa di questo sapere.
La statistica - il campo della matematica applicata connesso con l'analisi dei dati - può essere definita altrimenti come "estrazione di informazione utile da insiemi di dati".Il concetto di data mining è analogo. L'unica differenza è che questa recente disciplina ha a che fare con cospicui insiemi di dati.In sostanza il data mining è l'"analisi matematica eseguita su database di grandi dimensioni". Oggi il data mining (letteralmente: estrazione di dati) ha una duplice valenza:
Estrazione, con tecniche analitiche all'avanguardia, di informazione implicita, nascosta, da dati già strutturati, per renderla disponibile e direttamente utilizzabile;
Esplorazione ed analisi, eseguita in modo automatico o semiautomatico, su grandi quantità di dati allo scopo di scoprire pattern (schemi) significativi.
In entrambi i casi i concetti di informazione e di significato sono legati strettamente al dominio applicativo in cui si esegue data mining, in altre parole un dato può essere interessante o trascurabile a seconda del tipo di applicazione in cui si vuole operare.
Questo tipo di attività è cruciale in molti ambiti della ricerca scientifica, ma anche in altri settori (per esempio in quello delle ricerche di mercato). Nel mondo professionale è utilizzata per risolvere problematiche diverse tra loro, che vanno dalla gestione delle relazioni con i clienti (CRM), all'individuazione di comportamenti fraudolenti per finire all'ottimizzazione di siti web.

Il concetto di Customer relationship management (termine inglese spesso abbreviato in CRM) o Gestione delle Relazioni coi Clienti è legato al concetto di fidelizzazione dei clienti.
Il CRM si articola comunemente in 3 tipologie:
CRM operativo: soluzioni metodologiche e tecnologiche per automatizzare i processi di business che prevedono il contatto diretto con il cliente.
CRM analitico: procedure e strumenti per migliorare la conoscenza del cliente attraverso l'estrazione di dati dal CRM operativo, la loro analisi e lo studio revisionale sui comportamenti dei clienti stessi.
CRM collaborativo: metodologie e tecnologie integrate con gli strumenti di comunicazione (telefono, fax, e-mail, ecc.) per gestire il contatto con il cliente.
L'errore più comune in cui ci si imbatte quando si parla di Customer Relationship Management è quello di equiparare tale concetto a quello di un software. Il CRM non è una semplice questione di marketing né di sistemi informatici, bensì si avvale in maniera sempre più massiccia, di strumenti informatici o comunque automatizzati, per implementare il management. Il CRM è un concetto strettamente legato alla strategia, alla comunicazione, all'integrazione tra i processi aziendali, alle persone ed alla cultura, che pone il cliente al centro dell'attenzione sia nel caso del business-to-business sia in quello del business-to-consumer.
Le applicazioni CRM servono a tenersi in contatto con la clientela, a inserire le loro informazioni nel database e a fornire loro modalità per interagire in modo che tali interazioni possano essere registrate e analizzate.

Ricerca 10 - inquadramento generale tecniche reporting

DEFINIZIONE: IL SISTEMA DI REPORTING
Il sistema di reporting è una “Attività di comunicazione” finalizzata alla produzione di informazioni “just in time” tramite la raccolta e l’elaborazione di dati, a supporto del processo di budgeting e del decision making.
Nell’attività di reporting è necessario tenere in considerazione che i destinatari (riceventi) sono portatori di: aspettative, necessità informative, proprie semantiche, responsabilità specifiche, pregiudizi e credenze. Tutto questo deve essere tenuto in considerazione al fine di confezionare informazioni che siano poi recepite in modo giusto e per le necessità emergenti.

Fig. 2: Dal dato all’informazione













TIPO DI COMUNICAZIONE
Le comunicazioni possono essere di vario tipo: orali, scritte, in forma scritta discorsiva (poco immediata ma più orientante e fedele alle interpretazioni del reportista), in forma tabellare (asettica, richiede l’interpretazione del lettore), in forma grafica (immediata, meno specifica e dettagliata).

FINALITÀ DEL REPORTING
Le finalità del report possono essere di tipo generale e specifico.
Le generali sono:
- diffondere conoscenze all’interno dell’azienda;
- stimolare l’attenzione;
- far capire situazioni e fenomeni;
- produrre interventi.
Mentre le specifiche sono:
- di conoscenza: fornire conoscenze strutturate e di tipo generale sul contesto aziendale in cui si opera, anche non in relazione con l’ambito di responsabilità. Fornire inoltre conoscenze generale comuni a tutti i responsabili dei diversi settori attraverso report non standardizzati.
- di controllo: finalizzate a prendere decisioni spesso per problemi specifici, fornire report centrati sulle variabili su cui i dirigenti sono responsabilizzati. Fornire inoltre conoscenze specifiche all’ambito di azione e responsabilità attraverso report standardizzati.
- decisionali: fornire informazioni in relazione diretta con le decisioni da prendere.

TIPOLOGIA DEI REPORT
I report possono quindi essere classificati in: di conoscenza, di controllo e decisionali.
I primi in particolare possono essere di vario tipo:
- di routine (strutturati, periodici, standard);
- di approfondimento (a richiesta) più analitici;
- non strutturati, ad hoc, per problemi specifici.
Essi possono essere distribuiti in forma congiunta o in forma disgiunta. La decisione di fornire i report nelle varie forme dipende dalle esigenze informative e dalle strategie aziendali.
La diffusione di informazioni utili comporta anche che si definisca il livello di volume informativo che si vuole diffondere, valutando anche che un volume molto alto di informazioni può generare disorientamento soprattutto nei processi decisionali.


SPECIFICITÀ DELLE INFORMAZIONI
Le informazioni da inviare devono avere un grado di dettaglio idoneo a far comprendere la situazione delle variabili da governare (cogliere problemi) creando la possibilità di prendere decisioni e mettere in atto azioni correttive (intervenire praticamente).
Le informazioni inoltre devono essere in grado di far valutare i risultati delle attività (controllare gli effetti) e devono essere tarate sul livello gerarchico (reale potere decisionale) con il giusto grado di dettaglio e di aggregazione.
I vari operatori con i vari ruoli e livelli gerarchici infatti hanno bisogno di informazioni diversificate soprattutto nel grado di dettaglio ed aggregazione e nella specificità dei contenuti.
Più aumenta il livello gerarchico e più aumenta il grado di aggregazione delle informazioni e più diminuisce il grado di dettaglio necessario.
Le informazioni necessarie infatti per la direzione strategica, sono più di tipo gestionale, amministrativo e contabile con alto grado di aggregazione, mentre per le U.O. di tipo clinico le informazioni devono essere più dettagliate e maggiormente orientate alle attività cliniche e ai risultati ottenuti sia in termini di output che di utilizzo particolareggiato delle risorse. Nel confezionare i report sarà quindi necessario trovare il giusto bilanciamento.

TIPOLOGIA PREVALENTE DELLE INFORMAZIONI E LIVELLI
Nel confezionare i report va anche tenuto in considerazione che il dato diventa informazione quando vi è una aggiunta di elementi cognitivi, cioè è in grado di soddisfare le esigenze informative del destinatario, e di elementi di utilità.
Questi elementi riguardano la tempestività, l’attendibilità e la rilevanza. La figura successiva definisce questi concetti.

La tempestività è la caratteristica da tenere più in considerazione. Poter intervenire sui fenomeni prima che questi diventino immodificabili, è sicuramente una cosa da perseguire. Per tale motivo le attività di feedback dei report devono essere più rapide possibile. Un ottimo rapporto fornito alla fine di una attività e che non permetta l’intervento correttivo, perde la sua utilità e quindi la sua principale ragione di essere.
Vale quindi la pena di distinguere i “progress report” dai “final report” che sono delle prese d’atto finalizzati soprattutto ad una valutazione statica che non attiva interventi correttivi sulle attività.

CRITERI PER LA COSTRUZIONE DI UN SISTEMA DI REPORTING:
criteri principali per la costruzione di un sistema di reporting sono molti ed in particolare:
1. rilevanza;
2. controllabilità;
3. concisione/selettività;
4. gerarchizzazione;
5. frequenza/tempestività;
6. attendibilità;
7. comprensibilità;
8. confrontabilità,

Ne esistono anche altre, quali ad esempio: Orientamento, Bilanciamento, Leggibilità e Flessibilità.
La tabella successiva riporta in sintesi i criteri principali e le specifiche di essi.

CONCLUSIONI
I sistemi di reporting trovano la loro applicazione sia all’interno dell’azienda in generale che
anche nelle attività di progetto. In questo ambito si vuole sottolineare semplicemente l’importanza che questi sistemi
rivestono se soprattutto viene rispettato, al di là della qualità delle informazioni trasmesse, anche il criterio della tempestività. Nessuna informazione è utile dopo che è passato il tempo entro il quale, sulla base di tali informazioni, si potevano prendere decisioni per migliorare le attività cliniche o amministrative.

Ricerca 9 - Principali strumenti di reporting: acquisizioni. Elementi di layout: totali interruzioni, sezioni. Datagrid. Chart. Data source. Meter.

Acquisizioni attraverso la connessione ad un’origine dati
La definizione dell'origine dati (Data Source) consente di specificare il tipo di origine dati, la stringa di connessione e le credenziali, inoltre possono essere condivise per consentirne l'utilizzo da parte di più report oppure possono essere incorporate nella definizione del report.
Le informazioni di connessione archiviate per un'origine dati variano in base al tipo di origine dati. Alcuni tipi di origine dati sono i seguenti:
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server Analysis Services
OLE DB
Oracle
ODBC
Modello Server report
SAP NetWeaver BI
Hyperion Essbase
Teradata
XML
Gli amministratori di sistema possono installare e configurare estensioni per l'elaborazione dati e provider di dati aggiuntivi.
Quando si crea per la prima volta un report, viene richiesto di creare una definizione dell'origine dati. È possibile creare una nuova definizione dell'origine dati o utilizzare un'origine dati condivisa esistente. Per connettersi a un'origine dati, è necessario avere le informazioni seguenti:
Tipo di origine dati Il tipo specifico di origine dati, ad esempio Microsoft SQL Server.
Informazioni di connessione Note anche come stringa di connessione, le informazioni di connessione includono il nome e il percorso dell'origine dati e talvolta una versione specifica del provider di dati.
Autorizzazioni Per accedere all'origine dati e ai dati specifici di tale origine utilizzando le credenziali specificate, è necessario disporre delle autorizzazioni appropriate.

Elementi di layout: totali, interruzioni, sezioni.
Il layout è l’operazione attraverso la quale si definisce l’impaginazione e la struttura grafica di un documento informatico.
Un layout del report è composto da tre aree principali: l’intestazione di pagina, il piè di pagina, e il corpo. Il corpo della relazione contiene i dati del report. È possibile aggiungere aree dati, caselle di testo, immagini, rettangoli, sottoreport e miglioramenti visivi per il layout del report.
L'intestazione e il piè di pagina consentono di ripetere lo stesso contenuto nella parte superiore e inferiore di ogni pagina del report. È possibile inserire elementi di report quali immagini, caselle di testo e linee in intestazioni e piè di pagina.

Attraverso l’interruzioni di pagina, che può essere automatica o manuale, si interrompe il testo inserito nella pagina di dimensioni predefinite, che viene automaticamente spostato nella pagina successiva.

L’interruzione di sezione consente di variare il layout di un documento all’interno di una pagina o tra più pagine. E’ sufficiente inserire l’interruzione di sezione affinchè sia possibile formattare ciascuna sezione nel modo desiderato.

Un componente particolarmente utile quando si tratta di mostrare dati tabellari è il DataGrid. Esso permette di mostrare una serie di dati ed eventualmente ordinarli in base ad una determinata colonna, inoltre è anche possibile offrire all'utente la possibilità di modificare i dati contenuti nelle varie celle della tabella.

CHART – Questo termine identifica le rappresentazioni di dati attraverso grafici, che possono assumere la diversa configurazione di grafici a torta, diagrammi di flusso, a blocchi, ecc. I dati rappresentati in un grafico sono spesso frutto di aggregazione. Agli utenti appare una prima vista di dati ma essi hanno spesso bisogno di approfondire (drill-down), ruotare, filtrare, raggruppare. Interattivamente. Tra gli applicativi più utilizzati per la creazione di Chart è da segnalare Dundas Chart for ASP.NET, che costruisce il proprio supporto per la programmazione interattiva di grafici attorno a quattro pilastri e relative funzionalità: selezione, drill-down, movimenti del mouse, ed embedded UI.

Meter è un sistema di reportistica che sfrutta la componente di sintesi grafica in maniera molto efficace. Attraverso un report meter è possibile visualizzare in maniera puntuale ed immediata i dati di riferimento che vengono aggiornati automaticamente e quindi sempre attuali.
Versioni di meter sul mercato
Time Meter. Versione di Miscrosoft Outlook mette a disposizione una tecnologia che permette di monitorare automaticamente il tempo e le spese ed in grado di garantire un alto livello di precisione. Permette di sistematizzare i progetti correnti, le scadenze, le tariffe orarie e gli impegni assegnati al personale in base ad un modello di monitoraggio reale, che consente di calcolare automaticamente il costo delle risorse umane impiegate.

Spotlight on windows è un software meter gratuito. E ‘ molto completo, graficamente accattivante, ricco di funzionalità. Funziona su Windows 2000 e superiori. SoW controlla tutti i sistemi di risorse rilevanti e la visualizzazione è sviluppata in modo professionale.

Windows Side Bar Con Vista, Microsoft ha introdotto una misura eccellente strumento di informazione e desktop, la barra laterale di Windows.


Tiny Res Meter è uno strumento di misurazione di piccole dimensioni semplice, veloce ed efficace. Anche se non offre molte opzioni per cambiare la sua presentazione (solo tipo di carattere e colore) offre comunque una grande varietà di informazioni sul display come l'utilizzo della CPU, l'utilizzo di RAM, il numero di processi, e molto altro ancora.

Raynmeter è uno dei report che valorizza la rappresentazione grafica delle informazioni.

Resource Meter software visualizza informazioni specifiche relative al sistema, per lo più sulle risorse disponibili, sulla capacità della CPU, sullo spazio di memoria o spazio su disco attualmente in uso (o disponibili). Molti professionisti utilizzano queste utilità regolarmente perché sono in gradi di rivelare eventuali perdite di prestazioni.

Ricerca 14 - Kpi, indicatori di prestazioni. Rapporti, tassi.

I Key Performance Indicators [KPI] sono una serie di indicatori quali/quantitativi che misurano i risultati aziendali conseguiti, con riferimento ad aspetti fondamentali come il conseguimento di una determinata quota di mercato, il raggiungimento di un certo standard qualitativo, le prestazioni di efficienza, il livello di servizio, il grado di fedeltà della clientela nel riacquisto.
In un ambiente competitivo com’è quello attuale, il sistema di misurazione delle performance deve comprendere una gamma molto ampia di prestazioni dei business process: per questo motivo i KPI sono focalizzati principalmente sui processi.
Dal punto di vista dei KPI, il processo gestionale è un insieme di attività che,utilizzando tutta una serie di risorse, produce un output in risposta a richieste di servizio. L’obiettivo è quello di misurare l’intera gamma di prestazioni di un processo, che nel loro insieme deve quantificare il valore dell’output del processo per il cliente.
Meglio il KPI è scelto e misurato, migliore può essere il controllo dei miglioramenti e la regolazione degli obiettivi.
I KPI sono un insieme di indicatori che misurano:
▪ Le prestazioni di efficienza. Gli indicatori misurano la produttività e i costi unitari con cui sono ottenuti gli output per i clienti del processo. La misurazione dell’efficienza è l’obiettivo primario dei tradizionali sistemi di controllo di gestione, che calcolano margine e costi totali delle attività e dei prodotti.
▪ Il livello di servizio. Gli indicatori misurano i tempi di risposta alle richieste del cliente e la flessibilità del fornitore. Ad esempio, il time to market, il lead time, la percentuale di modifiche accettate, il livello globale di servizio percepito dal cliente.
▪ La qualità dei processi aziendali. Gli indicatori misurano la conformità degli output alle attese del cliente. Indicatori tipici sono le percentuali di scarti e resi o il livello di immagine.
Nell’ottica KPI, il processo gestionale è un insieme di attività che produce un output in risposta a richieste di servizio, utilizzando una serie di risorse.
Obiettivo.
Gli indicatori KPI sono finalizzati a misurare l’intera gamma di prestazioni di un processo, che nel loro insieme devono quantificare il valore dell’output del processo per il cliente.
Queste misure di prestazione verso il cliente possono essere integrate da altri indicatori che aggiungono informazioni sul contesto in cui le prestazioni stesse sono state fornite. Tali indicatori possono riguardare i volumi in input e in output, come il volume e l’assortimento degli ordini dei clienti o il numero e l’assortimento dei prodotti in output.
Inoltre, in alcuni casi è rilevante caratterizzare il profilo dell’input con opportuni indicatori di qualità e di servizio, dal momento che può condizionare in modo decisivo le prestazioni del processo. Ad esempio, per un’azienda di software sono molto rilevanti le modalità di formulazione delle domande da parte dei clienti: sono allora indicatori tipici la qualità di queste richieste, misurata attraverso la loro completezza e correttezza, e il servizio al fornitore, misurato tramite la puntualità nei rapporti tra cliente e fornitore.
Naturalmente l’insieme degli indicatori è specifico per ogni processo e cambia, per lo stesso processo, da azienda ad azienda; inoltre, non in tutti i processi è presente la gamma completa degli indicatori.

I KPI (key Performance Indicatori) sono ottenuti automaticamente a partire dai dati disponibili e vengono rappresentati in maniera grafica e di lettura immediata grazie ai Range o zone di colore diverso che danno la valutazione del loro andamento rispetto all'obiettivo prefissato (es. Budget) consentendo la comprensione del loro andamento con un solo sguardo (es. zona rossa = Pericolo, zona gialla = Attenzione, zona verde = Tutto a posto).

La ponderazione è l’attribuzione di un valore ad ogni indicatore che compone il KPI.

La normalizzazione converte i singoli punteggi degli indicatori KPI in una scala comune, rendendo così possibile la creazione di classificazioni delle prestazioni complessive per un gruppo di indicatori KPI, indipendentemente dalle caratteristiche dei singoli indicatori KPI.

La standardizzazione è l’operazione attraverso la quale ogni dato deve essere riportato in un formato comune. E’ possibile che in una azienda di medie dimensioni ogni reparto usi un suo metodo per misurare valori comuni. E’ necessario che la standardizzazione dei dati venga effettuata prima di procedere all’elaborazione dei KPI.

Standardizzazione di variabili
Una procedura di fondamentale importanza in statistica e nell'analisi dei dati è la standardizzazione delle variabili.
Attraverso questa procedura è possibile rendere confrontabili variabili identiche appartenenti a distribuzioni diverse, ma anche variabili diverse, o variabili espresse in unità di misura diverse.
La standardizzazione è una doppia normalizzazione. Nella prima normalizzazione ogni dato è trasformato nel suo scarto dalla media, nella seconda normalizzazione questo scarto viene trasformato dall'unità di misura o di conto di quella variabile in unità del suo scarto-tipo.

ricerca 9 - Esercitazione con Datatime

DataTime è un software di reportistica che permette di creare report graficamente elaborati in cui tutti gli elementi grafici e stilistici possono essere controllati dall’utente: consente, infatti, di creare qualsiasi tipo di Layout (verticale, orizzontale, cross, misto) con possibilità illimitate di Slice & Dice del cubo multidimensionale dei dati. La connettività verso i Database è universale e basata sul protocollo OleDB: può, infatti, connettersi a qualsiasi DBMS per il quale sia disponibile il corrispondente provider OleDB.

Per creare un report è necessario compiere le seguenti operazioni:
Aprire DataTime;
Selezionare New Project - nella finestra che si apre deve essere immesso il nome del Progetto e la destinazione del File dove il report verrà salvato;
Aprire il file di progetto appena creato con doppio click o con Open Project;
Selezionare Quick Report;
Scegliere dalla finestra che si è appena aperta il Software da connettere
Selezionare Create and Save connection: attraverso la finestra che si aprirà sarà possibile creare una connessione con l'origine dei dati, che può essere una tabella di excel o di access, che saranno poi raffigurati nel report;
Selezionare nella nuova finestra (Re) Load Structure - Show per vedere l’intera tabella;
Selezionare nuovamente Quick Report : è possibile costruire un report con dati incrociati (questa operazione consente di effettuare una sintesi tra le dimensioni scelte) oppure in orizzontale e verticale;
Selezionare Generate: consente di produrre le schermate sotto visualizzate.



Immagine tabella cross




Immagine cruscotto e grafico

Ricerca 9 - Differenze reporting e Mining. Cenno alle finalità del mining e alle principali tecniche.

La maggior parte delle aziende utilizza strumenti OLAP (On Line Analytic Processing) per eseguire interrogazioni specifiche sui database aziendali. Questi strumenti realizzano report riassuntivi molto interessanti, come ad esempio le vendite ripartite per area geografica.
Il data mining consente agli utenti di strumenti OLAP di andare oltre i report riassuntivi.
Il data mining dice perché un certo fenomeno sta succedendo, mentre l'OLAP si limita a dire cosa sta succedendo. Le relazioni fra i dati e le linee di tendenza sono spesso nascosti nei report riassuntivi. Il data mining aiuta a scoprire queste preziose informazioni.
Per esempio, il data mining può scoprire gruppi di clienti o di prodotti che condividono caratteristiche simili. Per capire cosa significa, diamo uno sguardo ai dati giornalieri di acquisizione di clienti di una banca.





Risultati dell'OLAP
Il risultato dello strumento OLAP è un grafico che fornisce un'informazione molto chiara: l'acquisizione di clienti sta seguendo un trend positivo nonostante abbia avuto una flessione nei mesi centrali dell'anno. Se però si procede con ulteriori analisi e si affiancano alle tecniche di OLAP le tecniche di data mining emergono delle informazioni diverse. Procedendo ad una segmentazione dei clienti acquisiti tramite una cluster analysis si osserva la distribuzione della clientela rappresentata nel grafico.






Risultati del Data Mining
Il grafico mostra che l'acquisizione sta aumentando fra i clienti di "Breve termine", è sostanzialmente stabile fra i clienti definiti "Generici" e sta calando fra quelli di "Lungo termine". Dal momento che i clienti di "Lungo termine" sono i più interessanti per la banca, questa tendenza rappresenta un problema. Disponendo di questa ripartizione è stato innanzitutto possibile rilevare il problema, e sarà possibile studiare azioni specifiche di marketing dirette a invertire la tendenza.
E' quindi evidente che gli strumenti OLAP rappresentano una base di partenza, ma non sono in grado di fornire lo stesso contributo informativo delle tecniche di data mining.
La rapida crescita nell'uso delle tecniche avanzate di data mining deriva dal valore aggiunto fornito dalla combinazione di questi tre elementi:
· uso di tecniche analitiche più sofisticate per fornire informazioni di qualità
· distribuzione delle informazioni in una forma comprensibile e facilmente interpretabile
· ottenimento di risultati operativi in tempo reale

L'utilizzo delle tecniche avanzate viene anche detto modeling e può essere rappresentato tramite questo diagramma:

Gli strumenti del Data Mining si dividono in due gruppi:
- Indagine
- Verifica
entrambi necessari per progetti completi di data mining.

Strumenti di indagine
La maggior parte degli strumenti di indagine fu sviluppata nell'ambito della ricerca sull'intelligenza artificiale. Questi strumenti identificano relazioni e tendenze nei dati, aiutando a scoprire fenomeni di mercato e, di conseguenza, a consolidare le conoscenze di base sul proprio business. Le nuove conoscenze possono essere usate per aumentare i propri margini di competitività o il proprio giro d'affari. Ci sono diversi strumenti di indagine:
· Indagine esplorativa
· Alberi decisionali
· Cluster analysis
· Analisi fattoriale
· Association rules
· Rule induction

Strumenti di verifica
Pur essendo gli strumenti di indagine innovativi, la verifica svolge un ruolo determinante nel data mining. Se gli strumenti di indagine possono portare a interessanti scoperte sulla propria attività, non possono spiegare perché e nemmeno se, queste scoperte sono valide e utili. La maggior parte degli strumenti di indagine esegue test per analizzare le differenze tra gruppi. Spesso questi test portano a conclusioni sbagliate, per via della loro natura probabilistica. Gli strumenti di verifica servono a convalidare le scoperte fatte in sede di indagine, per garantire decisioni corrette. Alcuni degli strumenti di verifica sono:
· Correlazioni
· T-test
· ANOVA
· Regressione lineare
· Regressione logistica
· Analisi discriminante
· Previsioni

Ricerca 7 - Sistema Informativo - DBMS federati, Data Mart, DSS, Cruscotti, Dashboard. Situazione DBMS Industry (DB", Informix)

Gli attuali DBMS garantiscono prestazioni elevate e permettono di gestire basi di dati distribuite su più server interconnessi in rete e dislocati in aree geografiche diverse. Si può arrivare ai cosiddetti DBMS federati (o sistemi multidatabase) in cui la base di dati è distribuita su più server, in ciascuno dei quali è presente un DBMS indipendente che può implementare un modello di dati diverso da quello degli altri DBMS della stessa federazione. Inoltre, in applicazioni complesse, dove i tempi di ricerca delle informazioni devono essere ridotti al minimo e dove si ha l’esigenza di soddisfare contemporaneamente un numero molto elevato di richieste, si possono utilizzare i DBMS dotati di parallelismo, che può essere di tipo inter-query, se vengono eseguite più interrogazioni diverse in parallelo, oppure intra-query, se vengono eseguite in parallelo più parti di una stessa interrogazione.

Un Data mart è un raccoglitore di dati specializzato in un particolare soggetto. Un Data mart contiene un'immagine dei dati che permette di formulare strategie sulla base degli andamenti passati.Normalmente si colloca a valle di un Data Warehouse più globale ed è alimentato a partire da esso, di cui costituisce, in pratica, un estratto. Detto in termini più tecnici, un Data mart è un sottoinsieme logico o fisico di un Data warehouse di maggiori dimensioni.
La differenza fondamentale consiste nel fatto che la creazione del Data warehouse avviene in maniera generalizzata per poi venire incontro alle specifiche esigenze, mentre il Data mart viene generalmente creato per venire incontro ad un'esigenza specifica e già determinata.
La necessità di creare un sistema separato per il Data mart rispetto al Data warehouse può riassumersi nelle seguenti motivazioni:
. La necessità di utilizzare un diverso schema.
· Migliorare le performance separando l'hardware dedicato.
· Garantire una maggiore sicurezza dovendo autorizzare l'accesso ad un insieme minore di dati.

Un Decision Support System (DSS) è un sistema di supporto alle decisioni, che permette di aumentare l'efficacia dell'analisi in quanto aumenta il numero di alternative confrontabili e di informazioni da processare.
Il DSS si appoggia a dati in un database o una base di conoscenza, che aiutano l'utilizzatore a decidere meglio; esso non è solo un'applicazione informatica, perché contiene anche strumenti di Business Intelligence e di tecnologie dei Sistemi esperti quali modelli di supporto decisionale.
Aumenta, come detto, soprattutto l'efficacia delle decisioni cognitive e questo è un fatto rivoluzionario, perché l'obiettivo dell'informatica negli ultimi 30 anni è stato l'aumento dell'efficienza.

Potresti sentir parlare del termine “Cruscotto” per indicare lo stato di consolidamento del report fornito al management. Il concetto di cruscotto viene mutuato proprio dal cruscotto dell'automobile, dove vengono mostrate tutte le informazioni critiche sullo stato dell'auto: velocità, miglia percorsi, temperatura del motore, carburante rimanente, etc.
Un cruscotto organizzativo è simile. Si parte dallo stato consolidato e si aggiungono metriche organizzative. Invece di riportare tutti i dettagli, si creano un insieme di grafici, tabelle e diagrammi che mostrano lo stato di salute complessivo dell'organizzazione e dei progetti. Un esempio di questo tipo di informazione potrebbe essere un indicatore rosso/giallo/verde su tutti i progetti, un grafico che mostra la stima del budget rispetto alle spese sostenute, un diagramma che mostra il grado di soddisfazione del cliente, etc. Il cruscotto consente una visione più immediata dello stato del progetto e delle metriche organizzative. Molti cruscotti consentono di cliccare su ogni grafico e diagramma per vedere le metriche di dettaglio che formano quel totale.
Per raggiungere gli obiettivi che si prefigge, l'azienda deve costantemente tenere sotto controllo alcune variabili fondamentali come, per esempio, il DSO, i livelli di magazzino o la saturazione della capacità produttiva.E' necessario individuare una serie di KPI (Key Performance Indicator) e monitorarli costantemente al fine di garantire il raggiungimento o il mantenimento di un certo livello di performance o il corretto svolgimento di un certo processo. Le forze che spingono le aziende verso la direzione del Management Dashboard (letteralmente "Cruscotto di Direzione") prendono il nome di Sarbanes & Oxley, Certificazioni ISO9000, Certificazione Farmaindustria, ma non sono altro che una più generale tendenza verso la Qualità.
Il concetto di Dashboard è semplice e geniale allo stesso tempo: in un cruscotto vengono riportati tutti i KPI rilevanti in forma di grafico in modo da essere facilmente comprensibili anche da chi non ha particolare dimestichezza con i numeri.

Dashboard è un'applicazione per il sistema operativo Mac OS X sviluppata dalla Apple Inc., che consente di attivare con un tasto delle mini-applicazioni, chiamate widget, quando servono, e successivamente di farle sparire dal desktop quando non servono più. Può essere pensato come un livello semitrasparente al desktop. I widget sono scritti utilizzando i linguaggi HTML, CSS e Javascript. I widget sono programmi che per la maggior parte del tempo vengono ignorati dall'utente tranne per un breve periodo in cui gli sono utili. Quindi si è ritenuto inutile tenerli sempre visibili ad occupare dello spazio sullo schermo, meglio richiamarli quando servono per poi farli nuovamente sparire fino al prossimo utilizzo. La tecnologia Dashboard fa proprio questo, infarcendo i programmi di effetti grafici generati dal motore grafico Quartz Extreme.
I widgets attualmente preinstallati in dashboard sono: una calcolatrice, un gestore di contatti che si poggia su Rubrica Indirizzi, un gestore per iTunes, un orologio con tutti i fusi orari, un visualizzatore dei titoli azionari, un visualizzatore di immagini da webcam, un calendario, un gestore di note, un pannello di ricerca che si appoggia a Google, un visualizzatore delle rotte dei principali voli internazionali, un gioco delle mattonelle, un visualizzatore delle notizie e dei risultati dell'hockey americano (ESPN), pannelli di ricerca dedicati alle persone e alle attività commerciali, un dizionario, un traduttore, un convertitore di misure, le previsioni meteorologiche e un visualizzatore di film e cinema. In aggiunta ai widget preinstallati da Apple si possono installare widget di terze parti, disponibili nell'apposita sezione del sito dell'azienda o creare dei widget attraverso il programma di sviluppo di widget, Dashcode incluso nei Developer tools di Apple.
La presentazione di Dashboard ha generato molte polemiche dato che si è ravvisata una somiglianza tra Dashboard e un programma chiamato Konfabulator. L'Apple si è difesa dichiarando che l'idea che sta alla base di Dashboard era presente fin dalla prima versione del Mac OS negli accessori da scrivania e che comunque Dashboard e Konfabulator sono programmi diversi con idee alla base diverse. Ultimamente, anche Microsoft è stata accusata di aver "copiato" i widgets nel desktop di Microsoft Windows Vista e su XBOX 360.

Principali aziende produttrici di Dashboard:

Windows

Konfabulator

Dundas

Decisyon

Apple

DB2 Multiplatform Tools per Linux, Unix e Microsoft Windows semplifica la gestione di attività database complesse e ordinarie, consentendo agli amministratori di database di controllare anche gli ambienti più complessi.
Novità di DB2 High Performance Unload V3.1 sono:
Potenziata capacità elaborativa. Migliori prestazioni.
Funzioni di estrazione migliorate nell’esecuzione dei backup.
Modifiche significative alla piattaforma.
Vari potenziamenti.

Informix e' un database relazionale molto diffuso in ambiente Unix e disponibile anche in ambiente Windows-NT.
Informix vanta una diffusione notevole (spesso viene distribuito con applicazioni) un grande numero di terze parti e di clienti che lo conoscono approfonditamente ed una presenza sul mercato pluriennale.
Il cuore del database Informix e' il "motore" che gestisce la base dati. I motori di Informix sono tre:

standard engine, la prima versione basata su file C-ISAM molto snella e di semplice gestione
on-line, la versione piu' diffusa per basi dati di medie/grandi dimensioni e che fornisce un supporto completo delle trasazioni
universal server, in realta' un'estensione del motore online che consente l'utilizzo di tecniche object oriented nella definizione delle strutture della base dati e permette l'inserimento di qualsiasi nuovo tipo di dato o di programma nel database stesso con la tecnica dei Data Blade
Le differenze tra i motori sono comunque limitate. Di recente introduzione e' la versione per sistemi multiprocessori.
Di recente e' stato commercializzato un prodotto on-line for workgroup. Si tratta del normale motore dell'on-line ma con un numero di licenze ed un prezzo concorrenziali sul mercato, ora sempre piu' interessante, dei sistemi NT e dei micro Unix (Oracle for Workgroup, SQL Server). Le differenze tra versioni sono comunque limitate.
L'SQL di Informix e' molto "pulito". In effetti e' uno degli SQL piu' vicini agli standard ANSI e che piu' velocemente si e' adeguato alle linee di standard emerse nel tempo.
Sono comunque presenti diverse particolarita' utili ai programmatori.
Naturalmente con Informix e' possibile creare tabelle. Non e' tuttavia l'unico tipo di oggetto che Informix mantiene. Tra gli altri: viste, indici, ruoli, trigger, stored procedures,
Dall'introduzione dell'engine on-line sul mercato sono state notevoli i miglioramenti e le nuove funzionalita' inserite nel prodotto.
Come punti di forza sono sicuramente da ricordare:
un buon ottimizzatore cost based
un'ottima gestione del parallelismo (in grado di sfruttare appieno macchine multiprocessore)
la frammentazione delle tabelle (che consente di ottimizzare gli accessi ai dischi)
una gestione/tuning relativamente piu' semplici rispetto ad altri RDBMS sul mercato
Tali caratteristiche fanno di Informix una buona scelta sia per le basi dati di uso gestionale che per complessi (ed enormi) database di Dataware House.

I sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) hanno come peculiarità fondante quella di essere modulari, di poter ricoprire tutti i processi produttivi aziendali e di incidere, anche in modo sostanziale nei processi interni dell'azienda.
L'adozione di questi sistemi è da considerarsi in genere molto complessa sia per gli impatti
organizzativi che per quelli tecnologici.
Un sistema gestionale (come spesso vengono definiti i sistemi ERP) risulta anche piuttosto
costoso da implementare: vi è da considerare il costo del software, dell'hardware, delle
"customizzazioni" necessarie al software per adattarlo al meglio alle esigenze di business
aziendale, nonchè il tempo di addestramento necessario a tutto il personale dei reparti interessati.
Pur avendo un processo di adozione a volte complesso i sistemi ERP godono di una maggiore assimilazione nel loro ciclo di vita rispetto ad altre piattaforme come ad esempio succede per i sistemi CRM.
I sistemi ERP afferiscono alla così detta "visione interna" dell'azienda ossia a tutte quelle attività necessarie a supportare sia la produzione che le attività di marketing e vendita (visione esterna).
Considerando il concetto di catena del valore i sistemi ERP sostengono le attività definite di
supporto: acquisti, human resource, infrastruttura aziendale.
I moduli di un sistema ERP possono essere classificati in quattro grandi famiglie:
Logistica
Contabilità
Controllo di gestione
Gestione del capitale
I sistemi ERP coprono tutti i gangli dell'azienda, e sono divenuti oramai un elemento fondante
dell'impresa digitale. Come si evince i sistemi ERP sono spesso centrali nei processi aziendali ed anzi, si può considerare che la loro introduzione sia da stimolo al ripensamento dei processi aziendali interni, così come i CRM lo sono per i processi esterni.
Come abbiamo visto la modularità consente anche una notevole flessibilità nell'implementare in tempi e fasi diverse un sistema ERP, a condizione che questo sia all'interno di un consapevole sviluppo dei sistemi informativi.

Ricerca 3 - Possibili strutture: vantaggi e svantaggi di ciascuna struttura. Analisi critica delle diverse organizzazioni dei dati.

Ragionare sulle differenze tra DBMS e Spreadsheet

Per scegliere l'applicazione ideale per la memorizzazione dei dati è necessario sapere se i dati sono o meno di tipo relazionale, ovvero se i dati possono essere o meno memorizzati in una singola tabella o foglio dati. I dati contenuti in una singola pagina o foglio sono detti dati lineari o non relazionali. L'elenco relativo al personale ne è un esempio. Non avrebbe senso memorizzare il cognome di un impiegato in una tabella diversa da quella che ne contiene il nome. I dati contenuti in ogni colonna consentono di descrivere la stessa identità ovvero il dipendente.
Al contrario, se la tabella o il foglio di lavoro relativo al personale contenesse una serie di colonne con nomi simili, ad esempio Computer1, Computer2, e Computer3, i dati sarebbero di tipo relazionale e andrebbero memorizzati in più tabelle. A tale scopo, sarà necessario utilizzare un'applicazione di database relazionali, ad esempio Access. In un database relazionale, ogni tabella contiene essenzialmente le informazioni su un unico tipo di dati, ad esempio impiegati, computer, eventi, prodotti oppure ordini. Se si ha la necessità di disporre di un database relazionale, significa che è stata individuata una relazione uno a molti, all'interno dei dati, cioè una associazione fra due tabelle in cui il valore della chiave primaria di ogni record della tabella primaria corrisponde al valore del campo o dei campi corrispondenti di molti record nella tabella collegata.
Ad esempio, se si utilizza un database con gli ordini dei clienti, una tabella conterrà i nomi dei clienti mentre un'altra ne conterrà gli ordini. E' bene tenere presente che ad un singolo cliente possono corrispondere diversi ordini. Potrebbe inoltre essere necessario utilizzare un'altra tabella per i dettagli dell'ordine, in quanto ogni ordine potrebbe presentare più articoli di una stessa linea. I dati relazionali vengono memorizzati meglio in un database perché in grado di soddisfare l'esigenza di utilizzare più tabelle correlate.
Esiste una correlazione diretta tra le dimensioni dei dati e la difficoltà di organizzarli in modo efficiente. Maggiore è la quantità di dati conservata, più numerosi saranno i vantaggi derivanti dalla loro memorizzazione in più tabelle di un database. Per consentire di gestire e conservare i dati in modo accurato, i database dispongono di identificatori univoci. Nel database la chiave primaria viene utilizzata per collegare una tabella alle chiavi esterne di altre tabelle. Una chiave primaria non consente valori nulli e deve sempre avere un indice univoco. La chiave primaria è raffigurata da un'icona a forma di chiave visibile nella visualizzazione struttura della tabella, ed identifica in modo univoco ogni record. Gli identificatori univoci consentono di preservare l'integrità dei dati e fanno sì che due righe, o record, non contengano gli stessi dati. Essi consentono inoltre di recuperare in modo rapido i dati durante le ricerche o l'ordinamento.
Nel foglio di calcolo ogni riga è numerata e ogni colonna è contrassegnata da una lettera, in modo che ogni cella o intervallo di celle disponga di un riferimento univoco.

Quando utilizzare il database

• E' necessario utlizzare più tabelle per memorizzare i dati;
• Ad un gruppo di dati originariamente lineari o non relazionali potrebbe essere necessario aggiungere più tabelle in un momento successivo. Ad esempio, se si desidera registrare informazioni sui clienti, quali nomi e cognomi, indirizzi e numeri di telefono, ma si ritiene che queste informazioni potrebbero aumentare per includere azioni intraprese dai clienti, ad esempio gli ordini, è consigliabile valutare l'opportunità di memorizzare i dati in un DB;
• Si ha la necessità di conservare una grande quantità di dati ovvero migliaia di voci. Se ad esempio si lavora in una grande azienda, per memorizzare le informazioni sul personale è consigliabile utilizzare un dabase.
• I dati conservati sono principalmente di tipo testo;
• Si utilizzano più database esterni per derivare e analizzare i dati necessari;
• E' necessario mantenere la connessione ad un grande database esterno;
• Si desidera eseguire query complesse.

Quando utilizzare il foglio di calcolo

• E' necessaria una visualizzazione lineare o non relazionale dei dati, ovvero non si ha l'esigenza di mettere in relazione più tabelle. Ciò è particolarmente vero quando i dati sono per la maggior parte numerici, ad esempio nel caso in cui si desideri gestire un bilancio finanziario per un determinato anno.
• Si desidera eseguire principalmente calcoli e confronti statistici sui dati, ad esempio per visualizzare un'analisi costi/benefici nel bilancio dell'azienda.

Ricerca 3 - Esempio di costruzione di database di Access con i dati relativi alle iscrizioni

Si accede in Access e si crea un data base vuoto.
Si procede quindi alla creazione delle tabelle operando attraverso la creazione guidata oppure creandole direttamente in visualizzazione struttura.
Si apre la maschera della creazione guidata attraverso la quale scegliere i campi da inserire. Se opportuno è possibile modificare il nome del campo predefinito. A questo punto è necessario salvare la tabella con il nome che si desidera.



















La procedura di creazione della tabella deve essere ripetuta tante volte quante tabelle è necessario creare. Sempre attraverso la maschera di creazione guidata è possibile effettuare una correlazione tra le altre tabelle create di tipo "uno a molti" sia nel senso di correlare un solo record della tabella x a molti record della tabella y che viceversa.
A questo punto possono essere effettuate modifiche alla struttura, se necessarie, oppure si può procedere ad immettere direttamente i dati nei campi della tabella.


















Un'altra possibilità offerta dal percorso guidato di Access è quella di creare una maschera ad hoc attraverso la quale inserire i dati. Questa opportunità è particolarmente utile soprattutto quando gli operatori data entry sono molti perchè consente di creare regole che vincolino l'immissione dei dati e, di conseguenza, limitare notevolmente la possibilità di commettere errori.

Ricerca 2 - Foglio excel dati iscrizioni Università di Roma La Sapienza

Ricerca 8 - sistemi di reportistica

I sistemi di reportistica si configurano quali sottoambiti dei sistemi informativi e dei sistemi di Business Intelligence. Il loro obiettivo è quello di fornire documentazione analitica sulle attività di rilievo dell'organizzazione all'interno della quale è sviluppato, in modo tale da costituire una base informativa aggiornata e corretta, non suscettibile di rilievi e incongruenze interpretative.

In particolare i sistemi di reportistica vengono sviluppati in ambiti complessi che hanno previsto una soluzione di Datawarehouse attraverso il quale si struttura un contesto informativo hardware-software capace di rispondere alle esigenze organizzative.

In tali contesti si hanno:

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

La copiosa mole di dati e informazioni a disposizione delle aziende e delle organizzazioni è più facilmente gestibile attraverso un’elaborazione centralizzata dei documenti, che consente l’ottimizzazione delle richieste al sistema e ne diminuisce il carico di attività rispetto alla situazione in cui singoli utenti ricercano informazioni sul sistema individualmente. Tutto ciò rivela i suoi vantaggi nei tempi di esecuzione dei singoli documenti di reportistica.

Un processo di sviluppo di un sistema di reportistica, è genericamente composto dalle seguenti fasi, che variano in relazione alle dimensioni ed alle esigenze delle singole organizzazioni:

• Identificazione delle Esigenze Informative e di Visualizzazione
• Identificazione del Contesto Informativo e delle Fonti
• Identificazione della Configurazione del Sistema Hardware/Software
• Fase di Integrazione Hardware/Software delle Risorse Informative
• Preparazione del report
• Validazione del report
• Fase di collaudo del sistema
• Fase di Esercizio del sistema di reportistica

Il documento prodotto è - nell'uso italiano - correntemente tradotto con il termine report e si presenta come una combinazione sinottica di tabelle e grafici che presentano le misure di rilievo per i vari fenomeni analizzati, disaggregate e destrutturate secondo le esigenze.

Generalmente un report è un documento particolarmente agile e centrato sui dati di interesse della figura aziendale cui è diretto. Il fenomeno di interesse è - nei sistemi più complessi ed articolati - analizzato secondo più dimensioni di interesse. L'ipercubo informativo sottostante al report viene disaggregato secondo le componenti di estrazione e visualizzato

Al fine di evolvere verso documenti maggiormente informativi, gli strumenti informatici si sono dotati di alcune tecniche di visualizzazione per facilitare l'analisi dei dati

Tecniche note nella visualizzazione dei report sono:

• drill-down
• slice & dice

Nel primo caso, con drill-down si intende la possibilità - una volta visualizzato il dato complessivo relativo ad una dimensione gerarchizzata di analisi di esplorare tutta la gerarchia. Un classico esempio di dimensione gerarchizzabile è quella temporale: il dato annuale può essere esplorato per sottoreport che visualizzano gli aggregati mensili e questi ultimi possono essere - a loro volta - disaggregati secondo i dati giornalieri.

Per slice & dice si intende la possibilità di restringere l'analisi solo ad alcune delle occorrenze delle dimensioni e solo ad alcune delle dimensioni proposte. È possibile nell'esempio visto sopra, esplorare le vendite annuali solo di alcune regioni e di queste regioni solo di alcune città. I dati visualizzati si riferiranno unicamente alle occorrenze selezionate.

I Sistemi di Reportistica - integrati in progetti di Business Intelligence- permettono all'utente finale di disporre di una serie di funzionalità in aggiunta ai report veri e propri

• Metadati (una descrizione dei dati, così da assicurarne la comprensione)
• Analisi di tipo tradizionale statistico
• Rappresentazione con GIS (Sistema informativo geografico)
• Esecuzione di Script personalizzati con linguaggi di basso livello
• Uso di Componenti Web

I documenti - una volta strutturati e prodotti - vengono resi disponibili alla visualizzazione da parte degli utenti e da questi possono essere salvati sulla postazione locale. Laddove il sistema lo preveda e lo permetta il singolo utente può a sua volta modificare il documento salvato e renderlo fruibile reinviandolo al repository. La fruizione dei documenti finali può essere allargata anche agli utenti di una comunità più ampia - un sito web. Più in generale, sempre più spesso i siti di Enti ed Istituzioni possono prevedere Sistemi di Reportistica via web che permettano da un lato di documentarne le attività, dall'altro di rendere disponibili dati di sintesi per approfondimenti tematici.

I sistemi di Reportistica hanno favorito la nascita ed il proliferare di una categoria di prodotti per la cosiddetta 'Office Automation'. Tali prodotti - per lo sviluppo dei quali si sono fatte concorrenza le maggiori software-house mondiali - si sono nel corso degli anni evoluti ed hanno allargato il loro spettro di standardizzazione fino a divenire strumenti integrati con quelli propri della Business Intelligence e convergendo verso vere e proprie piattaforme di 'Desktop Automation'.

Produttori di tools

• Actuate
• Business Objects
• Cognos
• DataTime
• Microstrategy
• Oracle

Le modalità di rappresentazione di un report sono molteplici:

• può essere utilizzato il sistema tradizionale cartaceo, che presenta il notevole svantaggio di essere modificabile solo a pena di una rielaborazione completa;
• Il report può inoltre essere realizzato attraverso la creazione di file pdf, word. Questa modalità può essere considerata l’equivalente informatico del documento cartaceo: rispetto a quest’ultimo, presenta il vantaggio di poter effettuare delle modifiche parziali, senza riscrivere il documento integralmente. Analogamente al report cartaceo non sfrutta le potenzialità delle banche dati.
• Excel consente di generare report più articolati attraverso la funzionalità della tabella pivot che sfrutta i dati contenuti nel fogli excel incrociandoli ed effettuando operazioni di calcolo (somma, media, ecc.). I dati così elaborati sono inoltre riassumibili in grafici.
• PPT è l’estensione che microsoft riconosce ai file di Power Point. Consente la creazione di presentazioni informatiche multimediali tramite la realizzazione di diapositive visualizzabili in sequenza su qualsiasi computer dotato di questo software. Le presentazioni, suddivise in slide (diapositive), possono contenere per esempio fotografie, testi, animazioni, suoni, link ad altre diapositive o a siti web esterni.
• Dashboard è un'applicazione sviluppata dalla Apple Inc., che consente di attivare con un tasto delle mini-applicazioni, chiamate widget, quando servono, e successivamente di farle sparire dal desktop quando non servono più. Può essere pensato come un livello semitrasparente al desktop.
• I cruscotti sono un prodotto che fornisce, in un solo colpo d’occhio, informazioni sulle prestazioni di tutta l’azienda. Queste informazioni sono utilizzate da manager e quadri che necessitano di una visione generale delle prestazioni di business e che traggono enormi vantaggi dalla visualizzazione tempestiva e immediatamente comprensibile di dati strategici sia di tipo finanziario che operativo. E’ un prodotto in continuo sviluppo in grado di affiancare l’Azienda in tutte le esigenze di analisi.

Un layout di report è utilizzabile come punto di partenza per il report, in modo che non sia necessario ricreare il formato ogni volta che si crea un nuovo report. Esso offre una struttura organizzativa che determina in che modo i dati saranno presentati all'interno del report. Prima di selezionare un layout del report, è consigliabile considerare i dati che si utilizzano e lo scopo del report. Ad esempio, si supponga di voler evidenziare l'aumento della quota di mercato della società negli ultimi tre anni. È possibile utilizzare un report matrice per specificare queste informazioni e mostrare la crescita della quota in un periodo di tempo esteso. Tuttavia, per fare in modo che i dati abbiano un impatto visivo reale, può essere utile creare un report utilizzando un grafico. Sono disponibili tre layout di report predefiniti: tabella, matrice e grafico. Per fare un altro esempio, si supponga di voler creare un report che mostri le vendite fino alla data attuale per ogni venditore dell'organizzazione. Per creare questo semplice report si sceglierà probabilmente il layout del report tabella. Quindi, per organizzare meglio il contenuto del report, è possibile raggruppare i venditori per area.

Il Layout di un report può essere orizzontale, verticale, cross (letteralmente incrocio dei dati) attraverso il quale è possibile incrociare più dati ed effettuare delle operazioni quali somme, conteggi, medie, ecc.