La tesi si pone come obiettivo la realizzazione di un sistema che permetta l’analisi e il monitoraggio dell’andamento delle commesse dell’azienda. Per fare ciò è stato progettato e implementato un sistema Data Vault, che elabora i dati e li storicizza, definiti i KPI e realizzati dei report. In una prima fase è stato effettuato uno studio della letteratura, confrontando i modelli classici di Data Warehouse proposti da Inmon e Kimball, evidenziandone i limiti e analizzandone l’evoluzione verso approcci più moderni, tra cui il Data Vault, e il ruolo del Data Warehouse all’interno della Business Intelligence. Sulla base di ciò è stata realizzata la fase di progettazione del sistema con la definizione dei requisiti, la realizzazione del modello E-R, dell’architettura e le scelte in merito al Data Vault. Dopo la progettazione è stata realizzata la fase di modellizzazione tecnica e di implementazione in cui i dati, estratti dal gestionale aziendale, sono stati analizzati, sottoposti ad operazioni di data cleaning e standardizzati, e definito uno schema relazionale. Successivamente, i dati sono stati caricati nel database relazionale SQL Server con l’ausilio dello strumento DBeaver, trasformati ed inseriti nelle strutture Data Vault, in modo da ottenere una storia del dato; processo reso automatico. Infine, tramite l’utilizzo di viste contenenti i record validi, assimilabili a Data Mart, sono stati realizzati report sfruttando lo strumento di Business Intelligence Power BI. In aggiunta, è stato implementato un algoritmo preliminare volto ad evidenziare l’importanza di ripartire, secondo un criterio, le ore non fatturabili. Il sistema Data Vault implementato è riuscito a soddisfare le esigenze espresse dai KPI e ha fornito alla direzione le informazioni necessarie a supportare il processo decisionale. Inoltre, ha permesso di scoprire alcuni aspetti migliorabili nel processo di rendicontazione delle ore e ha posto le basi per sviluppi futuri.

Progetto e Sviluppo di un sistema di Data Vault per l'Analisi delle Commesse: il caso di Cata1 s.r.l.

PETRUCCIOLI, SOFIA
2024/2025

Abstract

La tesi si pone come obiettivo la realizzazione di un sistema che permetta l’analisi e il monitoraggio dell’andamento delle commesse dell’azienda. Per fare ciò è stato progettato e implementato un sistema Data Vault, che elabora i dati e li storicizza, definiti i KPI e realizzati dei report. In una prima fase è stato effettuato uno studio della letteratura, confrontando i modelli classici di Data Warehouse proposti da Inmon e Kimball, evidenziandone i limiti e analizzandone l’evoluzione verso approcci più moderni, tra cui il Data Vault, e il ruolo del Data Warehouse all’interno della Business Intelligence. Sulla base di ciò è stata realizzata la fase di progettazione del sistema con la definizione dei requisiti, la realizzazione del modello E-R, dell’architettura e le scelte in merito al Data Vault. Dopo la progettazione è stata realizzata la fase di modellizzazione tecnica e di implementazione in cui i dati, estratti dal gestionale aziendale, sono stati analizzati, sottoposti ad operazioni di data cleaning e standardizzati, e definito uno schema relazionale. Successivamente, i dati sono stati caricati nel database relazionale SQL Server con l’ausilio dello strumento DBeaver, trasformati ed inseriti nelle strutture Data Vault, in modo da ottenere una storia del dato; processo reso automatico. Infine, tramite l’utilizzo di viste contenenti i record validi, assimilabili a Data Mart, sono stati realizzati report sfruttando lo strumento di Business Intelligence Power BI. In aggiunta, è stato implementato un algoritmo preliminare volto ad evidenziare l’importanza di ripartire, secondo un criterio, le ore non fatturabili. Il sistema Data Vault implementato è riuscito a soddisfare le esigenze espresse dai KPI e ha fornito alla direzione le informazioni necessarie a supportare il processo decisionale. Inoltre, ha permesso di scoprire alcuni aspetti migliorabili nel processo di rendicontazione delle ore e ha posto le basi per sviluppi futuri.
2024
Data Warehouse
Data Vault
Data Analytics
Report Aziendali
Sistemi BI
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