Potenzialità degli strumenti di gestione del portafoglio ICT
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Stefano Grisanti - Engenie Group Prospettive dell'Agenda Digitale dell'Umbria - Strumenti Strumenti di programmazione, gestione e monitoraggio dei progetti ICT. Workshop #ADUMBRIA2018 #2 Orvieto - Palazzo comunale, sala consiliare, 5 novembre 2018. http://www.regione.umbria.it/agenda-digitale/adumbria2018
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Potenzialità degli strumenti di gestione del portafoglio ICT
- 1. Regione Umbria Potenzialità Datawarehouse Stefano Grisanti, Engenie Group 05/11/2018
- 2. 1. Perchè il Datawarehouse
- 3. I dati organizzati per Silos • Negli ambiti di business management ed information technology il concetto di silo è spesso associato, in senso lato, a qualunque eco-sistema in cui le applicazioni non colloquiano e non si integrano tra loro ma creano ambienti chiusi e isolati • “Unsilos di datiè un archivio didatiche rimane sotto il controllo di un'organizzazione ed è isolato dal resto della stessa, proprio come il grano conservato in unsilorisulta separato dagli elementi esterni.I silos di dati possono avere radici tecniche o culturali” (Wikipedia) • I silos di dati tendono a nascere in modo spontaneo in quanto ogni unità organizzativa ha necessità, priorità e obiettivi diversi e, quando comuni, spesso tempificazioni e disponibilità non concordi Dept. 2 Hardware App Data Dept. 3 Hardware App Data Dept. n Hardware App Data Hardware App Data Dept. 1
- 4. Hardware App Quali sono i problemi in fase di consultazione ? • Le complessità nascono, invece, quando, accedendo ai dati, si cerca una visione complessiva, integrata e coerente. Cosa accade invece in uno scenario ove le informazioni sono organizzate per Silos? • le informazioni tra i vari silos non sono correlate tra loro e quindi devono essere integrate «fuori linea» con un’attività che deve essere ripetuta ogni volta e per ogni aggregazione si voglia analizzare • spesso si ottengono risultati diversi per la stessa tematica in funzione delle fonti (una stessa informazione è presente più volte, ad esempio alcune informazioni anagrafiche) • è sempre presente la possibile inaffidabilità di alcuni dati critici per «omonimie» (più silos presentano la voce «budget», qual è il valore «certificato» e chi è l’owner ?) o per «sinonimie» (l’ «utente» presente su un silos ha lo stesso significato di «cittadino» presente su un silos differente ?) Dept. 2 Hardware App Data Dept. 3 Hardware App Data Dept. n Hardware App Data Cittadino Utente Utente A Indirizzo B Utente A Indirizzo A Budget Data Dept. 1
- 5. La soluzione Data Warehouse E’ una collezione di dati integrata, conservata su un Data Base progettato alla bisogna, a supporto del processo decisionale in quanto attraverso il Data Warehouse l’ente ha l’opportunità concreta di trovare le risposte a tutte quelle domande che hanno un alto impatto sulle performance aziendali
- 6. Le caratteristiche dei Dati nel Data Warehouse • Il Data Warehouse è progettato per rappresentare il modello di business dell’Ente e raccoglie (non crea) tutti i dati dai diversi Silos integrandoli tra loro tenendo presente (e definendo, se non definita) l’ownership dei dati. Qualora non integrati, si definiscono strutture che correlano tra loro i dati di Silos differenti • I dati esposti sono consistenti e stabili in quanto legati al momento in cui sono stati raccolti, cosa che i Silos non consentono (un particolare valore ha è sempre lo stesso indipendentemente dal momento dell’interrogazione o dalla modalità di interrogazione dei dati) • Il Data Warehouse contiene dati coerenti e “ripuliti” (capita che fonti importanti di dati per ilDWH introducano errori di diverso genere con impatti sulla qualità dei dati stessi. Parte fondamentale del processo di realizzazione di un sistema di DWH è rappresentata proprio da attività di recupero, trasformazione e pulizia dei dati) • La qualità del DWH può mettere in luce problematiche nascoste all’interno dei processi aziendali.
- 8. Il Laboratorio L’oggetto del laboratorio si è articolato sulle modalità di analisi, di progettazione e di implementazione di un sistema Data Warehouse, alimentato da dati provenienti da sistemi transazionali presenti in Regione Umbria, a supporto di strumenti di front-end per la realizzazione di report e dashboards per analisi e monitoraggio della gestione della spesa di progetti ICT
- 9. Le logiche del Data Warehouse del Laboratorio Data Planview SAP • Impegni • Mandati • Cronoprogrammi • Dati di bilancio • Dati finanziari dei progetti • Dati finanziari delle Strategie Data • Correlazione SAP-Planview Link Data Data • Voci di Costo AGID MEF • Piano dei Conti Data Warehouse dei progetti
- 10. Open Source L’architettura tecnologica, a meno dell’hardware peraltro pre-esistente, non ha indotto alcun costo