Il Data Time è l’ultimo argomento dei nostri post, ma sicuramente uno dei più interessanti. Il Data Time è un software intuitivo dalla grafica accattivante per la costruzione di documenti di reportistica e contiene anche diverse funzionalità come Reporting, ROLAP, Charting, Data Integration, ETL. Analizzando più nello specifico, possiamo notare che la procedura “New Data Source” in DataTime, è una semplice join arbitraria che porta alla creazione di una tabella. Questa diventa molto utile per la produzione dei report, dove però dovranno essere evidenziati quelli che saranno i confini della nostra ricerca.   Ora, se non siete utenti esperti, proverò a fornirvi quelli che sono i passi da seguire per la  creazione guidata di una query. E’ necessario partire dalla selezione degli oggetti e dei campi, per arrivare alla realizzazione di uno script SQL.  Il progetto inizierà dopo aver selezionato la connessione ad un DB nella schermata “DBMS CONNECTION E NEW OBJECT.

Ora vi trovate davanti alla schermata SELECT PROJECT, cliccate per accedere alla schermata NEW COLLECTION, la quale vi offrirà una lista di applicativi per database a cui accedere. Quindi selezionate il New Data Source e si aprirà la finestra del DataSource designer con le tabelle che fanno parte del nostro DataBase.

Una volta giunti a questo punto trascinate sulla destra le tabelle per espanderle e mostrarne i contenuti. Successivamente cliccate, selezionando, col tasto destro del mouse  la voce Map DBMS Relationships on Objects on Designer Panel, grazie alla quale si evidenziano le relazioni direttamente esistenti tra i vari attributi delle tabelle selezionate. Ora per passare dal linguaggio Microsoft a quello Oracle  selezionate la voce proprietis.

Arrivati a questo punto, avrete terminato le fasi più difficili, perciò il vostro percorso da adesso in avanti sarà solo in discesa. Dovrete solo passare alla scelta delle dimensioni del report,  attraverso la finestra REPORTGRID DESIGN, della schermata principale di DataTime, i principali i tipi di dimensioni sono Vertical o Horizontal, adesso scegliete quello che vi aggrada di più.

Per finire cliccate sul pulsante Generate, accederete REPORT COMPOSER, la finestra che vi offrirà la possibilità di migliorare la parte visuale del vostro report implementando grafici, immagini, testo e molto altro.

Al termine di questi passaggi arriverete a Manual refine oppure a Programmatic ETL, quindi terminate la creazione guidata con il salvataggio del Data Source.

 Bene spero di essere stato abbastanza chiaro e che vi potrete divertire alla creazione di query appena avrete un pò di tempo libero.

In questo post vogliamo far emergere quali sono le particolarità, ma soprattutto le capacità, del reporting e del charting in Data Time.

Il REPORTING in Data Time è  il più flessibile attualmente disponibile sul mercato. I report realizzati sono pubblicabili su Web mediante 2 possibili architetture:  l’Updatable e l’Interactive.

La prima si utilizza solo quando i report sono destinati alla sola consultazione. Questa è molto flessibile perchè non pone vincoli di piattaforma per il server web. La seconda invece, viene utilizzata quando si vuole consentire all’utente di interagire con i report per: rigenerazione on demand, operazioni di drill, fino alla possibilità di redesign remoto del report.

Il DataTime crea report ad alto impatto visivo, dove tutti gli elementi grafici e stilistici possono essere controllati dall’utente, un ulteriore aspetto importante è che tutti i report sono esportabili verso Excel e renderizzabili in file PDF o pagine HTML.

Il CHARTING  è un sistema di rappresentazione grafica ed è uno dei più potenti disponibili. Integra un motore di rendering 3D con controller per consentire la massima flessibilità per il posizionamento dei grafici 3D. Tutti i grafici possono essere sezionati o ricolorati a piacimento. I chart sono direttamente linkati ai dati e li riflettono costantemente, attraverso le rigenerazione e i drill dell’utente.

Il programma del DATATIME rappresenta la migliore soluzione presente nel mercato per la realizzazione di un report, questo grazie anche alla sua intuitività d’utilizzo e ad un ottima grafica.
Consente di creare qualunque tipo di Layout (verticale, orizzontale, cross e misto) con possibilità illimitate di Slice and Dice del cubo multidimensionale dei dati. La sua flessibilità è dovuta all’utilizzo della piattaforma Framework.net che consente di accedere a qualunque DBMS, su qualsiasi operatore esso si trovi e indipendentemente dal sistema operativo usato, purchè si avvalga del protocollo OleDB. E’ fornito anche di un efficace sistema di formattazione condizionale che gli consente di creare Alerts anche complessi e basati su un codice utente per qualunque tipo di evento.

Inoltre il datatime reporting diventa fondamentale per le imprese, perchè le aiuta ad assolvere al meglio il difficile processo di raccolta, gestione e organizzazione dei dati.
Vediamo ora quali sono i passi da seguire per la realizzazione di un report con DataTime. Prima naturalmente scarichiamo gratuitamente una demo del programma, quindi apriamo il programma e clicchiamo su Nuovo Progetto e successivamente su Apri Progetto. Ora clicchiamo su nuova connessione, selezioniamo il database dal quale vogliamo creare il report e salviamo la connessione. A questo punto siamo a meta del lavoro, dobbiamo cliccare su Quick report e su Ricarica struttura, selezioniamo una tabella tra quelle disponibili e clicchiamo prima su Query current e poi su Quick report. Adesso possiamo effettuare nella finestra successiva le operazioni di slice & dice. Per terminare basta cliccare su Generate.

In questa sezione, possiamo fare tutte le modifiche grafiche che vogliamo (per esempio Cambiare colore cliccando su “Cell automatic style” ; field meter;) e alla fine cliccando su “WEb Mode” ; “Web Report”; “Set Browser”( scelta del browser); “Save” pubblichiamo il nostro report.

Il nostro lavoro è realmente finito.

Questi strumenti danno la possibilità agli utenti finali di interagire con le informazioni aziendali e rispondere autonomamente a domande ad hoc, senza dovere capire linguaggi di database complessi e le strutture sottostanti. Inoltre permettono la creazione di report di base e la condivisione su intranet ed extranet.

Gli strumenti di supporto che vengono utilizzati maggiormente sono il Business Objects(B.O.), la Microstrategy, il Cognos e il DataTime.

Analizziamo questi tool software di Query reporting partendo dal B.O., il quale individua due principali modalità di ulitizzo:

1)BusinessObjects Web Intelligence –> si avvale delle funzionalità di accesso self-service ai dati e di analisi intuitiva, ed è disponibile in un unico prodotto, che garantire un processo decisionale efficace.

2)BusinessObjects Desktop Intelligence –> È destinato agli utenti che non solo desiderano visualizzare i report standard, ma che hanno anche bisogno di analizzare i dati che vedono, come eseguire query ad hoc per ottenere nuovi dati e creare report personalizzati.

Il secondo strumento utilizzato è la Microstrategy che consente di gestire elevatissime quantità di dati direttamente sul web, di gran lunga superiori a quelle che si potrebbero analizzare con altri comunissimi strumenti. Questo permette di ottenere prestazioni aziendali migliori e più controllabili, fornendo informazioni utilizzabili a tutti i livelli operativi, offrendo cosi una gamma ineguagliabile di funzionalità di Monitoraggio, Reporting e Analisi in una sola architettura software.

Il terzo strumento è il DataTime che è la più potente soluzione di reportistica (ROLAP), dashboards e business analytics esistente sul mercato, in termini di velocità di processamento e flessibilità del layout.  

 L’ultimo strumento è il Cognos che possiamo classificare, forse, come la migliore soluzione delle quattro. Questo perchè il Cognos rappresenta la prima soluzione che offre capacità di Business Intelligence complete in un unico prodotto, su una architettura collaudata orientata ai Web service, inoltre è facile da integrare, implementare e utilizzare. Permette agli utenti che desiderano migliorare le capacità di questa architettura di ottimizzarla con caratteristiche cartografiche più sofisticate. Un esempio ci viene fornito da MapInfo, che offre funzionalità aggiuntive,come la capacità di richiedere e aggiungere dati geografici.

Bene ora non resta che giudicare quale, secondo voi, potrebbe essere la migliore architettura di supporto. Come avrete potuto notare io mi sono già schierato con il Cognos.:) 

Il primo processo consiste nell’estrazione di dati dalle sorgenti quali database transazionali (OLTP), comuni file di testo o da altri sistemi informatici(tipo sistemi di Erp o Crm).

Una volta estratti i dati si passa al processo di trasformazione di questi, lo scopo di questo processo è quello di consolidare i dati, in modo tale che siano aderenti alla logica di business del sistema di analisi per cui viene sviluppato. 

In poche parole questo secondo processo consiste in una serie di passaggi. Si inizia selezionando solo i dati che interessano al sistema, poi si passa alla normalizzazione dei dati, nel tradurre dati codificati, derivare nuovi dati calcolati, eseguire degli accoppiamenti tra dati recuperati da differenti tabelle e infine raggruppare i dati.

Occorre prestare particolare attenzione alla granularità delle informazioni da memorizzare nella stuttura a valle. Queste infatti, non solo devono essere aggregate in modo da non avere un dettaglio eccessivo, cosa che potrebbe portare ad un decadimento delle prestazioni delle interrogazioni effettuate sul sistema, ma devono anche mantenere una granularità  che consenta di effettuare le necessarie analisi sui dati.

Il processo di estrazione, trasformazione e caricamento è importante perchè permette alle aziende di ottenere informazioni strategiche che ne permettono il suo sviluppo, infatti offre un supporto tecnico e analitico che permette la giusta flessibilità per andare oltre le mere trasformazioni “pre-pacchettizzate” e costruire delle routine di trasformazione ad hoc secondo le specifiche esigenze aziendali.

I principali benefici che si ottengono dal processo di ETL sono:

• riduzione del tempo per condurre attività di Business Intelligence grazie alla rapida generazione di Data Warehouse, Data Mart e flussi di dati
• controlli sui costi per l’integrazione dei dati, sviluppo dei processi ETL (Extract, Transform and Load) e manutenzione grazie a software solidi e affidabili che favoriscono la collaborazione e la gestione dei metadati comuni dall’inizio alla fine del flusso dei dati
• creazione di processi ETL riutilizzabili, facilmente modificabili e contenenti già al proprio interno robuste funzionalità per la qualità e correttezza dei dati
• incremento del ritorno sugli investimenti IT già effettuati grazie alla scalabilità multipiattaforma e alla interoperabilità standard fra applicazioni ed ambienti operativi.

Il mercato propone oggi alle aziende diversi tool software di ETL, tra i principali devono essere menzionati quelli sviluppati da Microsoft (SQL Server 2005) ed Oracle. Per quel che riguarda Microsoft SQL Server 2005 fornisce una piattaforma di estrazione, trasformazione e caricamento denominata SQL Server Integration Services (SSIS) che si propone di offrire alle organizzazioni la possibilità di ottenere un vantaggio competitivo attraverso applicazioni di ETL che consentono di sfruttare le potenzialità offerte dalla suite di prodotti Microsoft. NET. Invece Oracle ha da poco sviluppato una piattaforma ,Oracle Data Integration Suite, con lo scopo di garantire alle aziende l’integrazione dei dati attraverso strumenti volti ad ottimizzare il data management, tra i quali ad es. ELT  e DQ (Data Quality).

I primi sistemi transazionali, nascono tra gli anni 70 e 80 con l’avvento dei sistemi on-line e l’integrazione con i Dbms. Sono sistemi informatici che eseguono operazioni on-line su basi di dati e sono utilizzati contemporaneamente da più utenti, i quali accedono alla stessa base dati attraverso delle procedure predefinite.

Nel database transazionale i dati corrispondono sempre ad una situazione costantemente aggiornata.

Per questo i database sono diventati importanti all’interno della realtà aziendale, perchè si cerca di rendere sempre più semplice la gestione delle aziende. Lo strumento utilizzato allo scopo di veicolare in maniera veloce ed efficiente le informazioni è costituito dai sistemi informativi aziendali . Il Sistema Informativo Aziendale è un insieme di strumenti, risorse e attività che rileva, elabora, scambiae archivia in modo sistematico in modo sistematico i dati con lo scopo di produrre e distribuire le informazioni, nel momento e nel luogo adatto, alle persone che in azienda ne hanno bisogno. Diventa importante perchè attraverso questo sistema informativo vengono veicolati i segnali percepiti sia all’interno che all’esterno dell’azienda.

I sistemi informativi si dividono in due categorie principali; quelli direzionali, servono a supportare le attività esecutive attraverso le quali l’impresa progetta, produce e vende i propri servizi; quelli operativi, fanno da supporto per le attività esecutive svolte dai dirigenti e includono la definizione degli obiettivi da raggiungere, il controllo dei risultati e le eventuali azioni correttive.
Le aziende utilizzano delle architetture tecnologiche che si basano su diversi approcci, di data warehousing e di data marting. Le basi dati che vengono utilizzate, integrano fonti diverse di dati. Separano l’ambiente operativo e transazionale del sistema informativo aziendale, dall’ambiente di analisi e produzione delle informazioni manageriali.

Proprio per questo un data warehouse, come già detto nel precedente post, è un archivio di informazioni, raccolte da numerosi database operativi, in grado di supportare le attività di analisi aziendale e i processi decisionali. Bisogna tener presente che in un azienda gli addetti al lavoro non accedono a tutte le informazioni presenti nel database, ma accedono solo a quella parte di informazioni di cui ha bisogno, per questo si ricorre alla creazione e all’utilizzo di un data mart. Un data mart è un sottoinsieme del data warehouse , che contiene solo le informazioni necessarie agli utenti per lo svolgimento del loro lavoro. Serve per la settorializzazione dei lavori, permettendo all’utente di muoversi con disinvoltura all’interno del database. Lavorando e selezionando solo quelle informazioni elemantari che servono per il regolare svolgimento del proprio servizio.

Innanzitutto partiamo dal definire cos’è un Data warehouse. Esso è un archivio informatico contenente i dati di un’organizzazione. I DW sono progettati per consentire di produrre facilmente relazioni ed analisi.

Vengono considerati componenti essenziali di un sistema Data warehouse anche gli strumenti per localizzare i dati, per estrarli, trasformarli e caricarli, come pure gli strumenti per gestire un dizionario dei dati.

L’integrazione dei dati costituisce la principale caratteristica distintiva del DW rispetto ad altri sistemi di supporto alle decisioni. La raccolta dei dati deve essere: integrata, orientata al soggetto, variabile nel tempo e non volatile.

Esso si differenzia in modo sostanziale dai normali sistemi gestionali che, al contrario, hanno il compito di automatizzare le operazioni di routine.

Inoltre i  DW sono basi informative costruite per fornire informazioni aggregate e organizzate per aree tematiche. Le banche dati interattive sono applicazioni OLAP (On Line Analytical Processing) per l’analisi dei dati via Internet, basate su Data Warehouse costruiti a partire da archivi di diverse fonti e formati.
I prodotti consentono di interagire dinamicamente con le banche dati per ottenere report multidimensionali visualizzabili sia in forma tabellare che grafica (barre, torte, mappe territoriali) ed esportabili in Excel.
Le variabili disponibili e il dettaglio raggiungibile sono legati a differenti profili di utenza (utente anonimo, istituzionale con ambito nazionale/regionale/comunale).

A differenza delle analisi con tecnologia OLAP , la tecnologia OLTP non prevede la creazione di banche dati separate, infatti le analisi vengono effettuate direttamente sui dati di esercizio. Questa soluzione permette di avere i dati sempre aggiornati ed evita fasi intermedie di trasformazione dei dati, tuttavia per la sua stessa natura non è facilmente applicabile in situazioni dove la quantità di dati da analizzare sia molto elevata ed in questi casi viene generalmente preferito l’utilizzo di analisi di tipo OLAP.

L’ ANSI lo adottò come standard fin dal 1986 , senza apportare modifiche sostanziali alla versione inizialmente sviluppata da IBM. . Questa prima versione standard è denominata SQL/86. Negli anni successivi si realizzarono altre versioni, che furono SQL/89, SQL/92 e SQL/2003. Tale processo di standardizzazione mirava alla creazione di un linguaggio che funzionasse su tutti i DBMS (Data Base Management Systems) relazionali, ma questo obiettivo non fu raggiunto. Infatti, i vari produttori implementarono il linguaggio con numerose variazioni e, in pratica, adottarono gli standard ad un livello non superiore al minimo, definito dall’Ansi come Entry Level, che costituisce un sotto insieme del livello intermediate (abbastanza simile a SQL-89).

I più diffusi linguaggi SQL oggi sono quelle dei più diffusi database, cioè

• Oracle SQL
• Transact – SQL
• PostgreSQL
• MySQL
• SQLInformix
• DBII SQL

 Concludiamo questo post sottileando che tutti questi linguaggi hanno differenze sostanziali l’ uno con l’altro, anche se in realtà dovrebbero parlare tutti la stessa lingua come abbiamo sottolineato all’inizio del post.

Partiamo dalla prima clausola, cioè la WHERE. Questa serve per implementare delle condizioni verificabili a livello delle singole righe, limita le selezioni ed include solo le righe che corrispondono ai criteri specificati. La funzione Where specifica il campo predicato dei valori:

SELECT * FROM
WHERE (campo predicato dei valori);

l’ implementazione tramite la clausola Where, è posta a tutte le righe della tabella e solo per quelle righe dove tale condizione risulterà soddisfatta verranno  estrapolati e visualizzati i dati secondo gli argomenti dell’istruzione SELECT.

 La seconda clausola è l’ ORDER BY, che serve a presentare i risultati di una query in un certo ordine:

 SELECT * FROM
ORDER BY (campo da ordinare)

E’ possibile sempre con l’utilizzo della clausola Order By di ordinare i record in senso inverso, con la lettera o il numero più alti in prima posizione, tramite la parola chiave DESC: 

SELECT * FROM
ORDER BY (campo da ordinare) DESC;

Inoltre la clausola Order By può essere utilizzata su più campi.

La terza clausola è il GROUP BY che raggruppa un set selezionato di righe in un set di righe di riepilogo in base ai valori di una o più colonne o espressioni. Poi per ogni gruppo viene restituita una sola riga. Questa clausola è usata molto spesso per applicare le funzioni di gruppo non a tutte le righe indistintamente, ma a sottoinsiemi di esse.

SELECT * FROM
GROUP BY (campo da raggruppare);

Come per la Order By, anche questa clausola può essere utilizzata su più campi.

Infine l’ultima clausola è l’ HAVING.  Abbiamo visto come tramite la clausola GROUP BY le righe possano venire raggruppate in sottoinsiemi. Una particolare interrogazione può avere la necessità di estrapolare solo quei sottoinsiemi di righe che soddisfano certe condizioni, in questo caso però non è possibile usare la clausola WHERE in quanto tale clausola verifica la condizione che la segue, su tutte le righe e non in maniera singola sui valori estrapolati per ogni sottoinsieme di righe. La clausola HAVING sostituisce la clausola WHERE la dove nella condizione appaiono funzioni di gruppo o quando la condizioni deve essere verificata su sottoinsiemi di righe:

SELECT *FROM….
GROUP BY….
HAVING….

Proviamo a spiegare quali sono le principali particolarità che si riscontrano lavorando con l’ SQL in Access, anche se magari l’argomento sarà sconosciuto per i più. Prima di tutto bisogna sapere che Access è un sistema di gestione di database relazionale . Access oltre alla possibilità di visualizzare le informazioni sullo schermo, consente di stamparle con diversi formati o di ricercare un particolare dato: dopo la sua flessibilità, l’aspetto forse più rilevante è la velocità e la semplicità con cui queste operazioni possono essere svolte.

Proprio per questo è uno dei DBMS più diffusi, anche perché viene distribuito con il pacchetto Microsoft Office.Una delle prime differenze del software prodotto da Microsoft è quello di essere un DBMS locale, in quanto risiede sulla memoria di archiviazione della postazione in uso, a differenza degli altri che invece si interagisce tramite l’architettura client-server.
Una seconda distinzione è quella che a differenza di altri DBMS, in Access un unico file comprende tutti gli strumenti per lo sviluppo delle applicazioni: tabelle, query, maschere e report. Vediamo ora quali sono gli aspetti principali di queste applicazioni:

 Le tabelle —>  strutture bidimensionali identificate da campi e da record, i dati vengono organizzati in colonne e righe.

 La query —>  si riferisce all’interrogazione del database finalizzata all’ottenimento dei dati, queste vengono formulate in linguaggio SQL. Le Query SQL sono quindi stringhe di comando utilizzate per ottenere dati da un Database. (ad esempio la query di creazione tabelle viene utilizzata per esportare una tabella in un altro Data Base).

Le Maschere –> rappresentano l’interfaccia primaria tra l’utente ed il DataBase di Access. Esse permettono la visualizzazione, la modifica, l’inserimento e l’eventuale eliminazione dei dati.
Report —>  sono uno strumento efficace per presentare i dati in un formato adatto ad essere stampato e inoltre le informazioni possano essere organizzate in modo schematico, chiaro e diretto.

Una terza distinzione che si può notare è che quando mettiamo le parentesi per delimitare il “campo di indagine” , non tutti utilizzano la stessa funzione, ad esempio si può notare come Access utilizzi le parentesi graffe [......], mentre Oracle utilizzi le virgolette  “……”, altri ancora utilizzano le parentesi graffe; sono tutti delimitatori, ma dipende da qualie DBMS viene usato.