Business intelligence al servizio del business aziendale: un caso pratico

Quando si pensa a Power BI, e in particolar modo alle funzioni DAX, è naturale pensare al calcolo di uno o più valori per creare nuove informazioni in base ai dati già presenti nel modello.
Le informazioni create tramite DAX, di solito, riguardano l’elaborazione dei fatti in base al valore relativo ai punti di vista che li riguardano e che sono memorizzati nelle tabelle che rappresentano le dimensioni.
Ma c’è un utilizzo di DAX che varrebbe la pena di approfondire.

business daxBusiness intelligence: Dax, creare le relazioni si può

Qualche tempo fa riflettevo sull’idea, che a me sembra molto interessante, di usare DAX per creare relazioni nel modello dei dati (“DAX, creare le relazioni si può?”: https://www.linkedin.com/pulse/dax-creare-le-relazioni-si-pu%C3%B2-david-bianconi).

 

Alcune precisazioni

Per sgombrare il campo da equivoci dovuti ai termini che ho appena utilizzato, mi riferisco al calcolo di valori che permettano di utilizzare effettivamente relazioni già (concettualmente) previste e (fisicamente) predisposte alla tabella dei fatti (per collegarla a una o più tabelle che rappresentano una dimensione)

L’utilizzo di Dax a cui faccio riferimento consiste nello svolgimento di un’analisi preliminare sui dati contenuti nel modello (svolta in contemporanea al caricamento o all’aggiornamento degli stessi) che dia la possibilità, dove ritenuto necessario, di utilizzare alcune colonne calcolate che abbiano la funzione di chiavi esterne ed appartenenti:

  • alla tabella dei fatti (per collegarla a una o più tabelle che rappresentano una dimensione)

oppure

  • alle tabelle delle dimensioni (nel caso in cui il modello dei dati sia di tipo “snowflake” e, dunque, preveda una normalizzazione più spinta ricorrendo all’utilizzo di relazioni del tipo “1 a molti” anche tra le tabelle che rappresentano i livelli gerarchici delle dimensioni di analisi).

 

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La logica dell’impostazione

Il senso di tutto ciò, secondo le mie intenzioni, è di poter utilizzare:

  • il contesto fornito dai dati;
     
  • i vincoli, definiti a priori, che si ritengono sussistere nella realtà di interesse (ad esempio le logiche aziendali e le regole di business),

per classificare dei dati (tipicamente, ma non solo, quelli che fanno parte della tabella dei fatti) rispetto ad alcune dimensioni:

  • conseguentemente all’analisi compiuta (tramite DAX, of course) sul contesto (insieme dei dati disponibili al caricamento o all’aggiornamento);
     
  • coerentemente ai vincoli e alle regole di business adottate.

Ho provato a tradurre il tutto in pratica con un esempio costruito su dati di fantasia.

Se siete sopravvissuti a questa introduzione (spero non troppo snervante) cominciamo a guardare qualche numero.

 

Lo scenario dell’esempio

BigWhite Spa è una società italiana che fornisce, all’ingrosso, vari tipi di prodotti tramite i suoi punti vendita localizzati in varie città d’Italia.

Per migliorare la propria gestione, BigWhite Spa ha elaborato una serie di regole di business la cui applicazione pratica necessita di conoscenze che provengono dall’analisi dei dati di vendita.

In particolare, il management ritiene di non poter stabilire, a priori, i valori “fissi” (dunque dei valori costanti) dei parametri utili ad esprimere, secondo certe logiche e per mezzo dei calcoli che le rappresentano, un giudizio significativo sulla qualità e sulla convenienza delle transazioni effettuate.

La direzione aziendale ritiene, invece, che sia più corretto contestualizzare ogni singola transazione ed applicare, dunque, regole di business che tengano conto del contesto (definito da un periodo temporale ritenuto congruo e che si sostanzia nella massa delle transazioni avvenute nel periodo di riferimento).

A cura di David Bianconi

Giovedì 7 maggio 2020

 

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