Logica dei Sistemi

Gli sviluppi degli ultimi anni nel campo dell'Information & Communication Technology (ICT) hanno reso possibile numerosi miglioramenti sostanziali che possono portare ad un nuovo tipo di azienda.

Molte delle innovazioni sono legate alla gestione della conoscenza (si pensi al Web Semantico o al Web 2.0), altre alla scoperta della conoscenza (ad esempio il data mining e il supporto alle decisioni). Altre ancora all'automazione dei processi amministrativi e produttivi (motori di workflow e il più tradizionale CAD-CAE-CAM).

In questo articolo si discute dell'utilizzo di tecnologie basate sugli agenti mobili intelligenti. In particolare sulla loro applicazione a sistemi di analisi dati.

Prima di affrontare gli aspetti più tecnici delle tecnologie basate su agenti mobili intelligenti è opportuno riassumere rapidamente quali sono gli ambiti di analisi dati a cui ci si riferisce. Punto di partenza di tutta la discussione sono i cosiddetti sistemi OLAP (on-line analytical processing), che consentono l'esecuzione di analisi multidimensionali, ossia la valutazione di alcune misure secondo differenti punti di vista (per esempio le vendite complessive per area geografica oppure per tipologia di prodotto). Normalmente questi sistemi si basano su data warehouse, ossia su tecnologie di basi di dati specializzate nella gestione di enormi volumi di dati. Un altro aspetto di notevole interesse nella nostra discussione è quelli insieme eterogeneo di tecniche che spaziano dalla semplice statistica alla più complessa intelligenza artificiale e che vanno sotto il nome di data mining. Nel corso dell'articolo si affronterà il problema di costituire un sistema in grado di soddisfare le funzionalità suddette basandosi non su dei normali componenti software tradizionali ma su un sistema di agenti mobili intelligenti di cui verrà definito un'architettura di massima.

Per prendere delle decisioni è necessario avere una quantità adeguata di informazioni a propria disposizione. Molto spesso tali informazioni sono disponibili nei sistemi gestionali ma non risultano facilmente fruibili da persone non esperte nell'utilizzo dei linguaggi di programmazione e dei database. Si arriva quindi al paradosso che il dirigente d'azienda o il responsabile vendite, pur avendo a portata di mano tutti i dati di cui hanno bisogno per fare le scelte giuste, si ritrovano a dover spendere cifre considerevoli per poter ottenere tali informazioni in un formato "leggibile" o a dover prendere decisioni ignorando tali informazioni.

Da alcuni anni si sono diffusi degli strumenti che permettono di raccogliere dati in forma grezza e aggregarli secondo vari punti di vista con estrema facilità. Con questi software, detti in gergo data warehouse, sistemi di supporto alle decisioni e sistemi di business intelligence, è necessario effettuare degli investimenti solo per costruire l'interfaccia per l'acquisizione dei dati dei sistemi gestionali e per un breve periodo di formazione in modo da poterli utilizzare per produrre, da soli, senza necessità di conoscenze informatiche specialistiche, tutte le reportistiche che si possono estrarre dai dati grezzi con la cosiddetta analisi dimensionale. Questo tipo di analisi, senza entrare nei dettagli di questa breve presentazione, permette di costruirsi in proprio rapporti che rispondono a domande del tipo:

• quali sono le vendite per prodotto e per area geografica?
• qual è la distribuzione delle tipologie dei costi nelle varie filiali?
• quanti scarti o quanti difetti si hanno nelle linee di produzione, ripartendoli per stabilimento produttivo, tipologia di prodotto, periodo dell'anno
• i componenti dei nostri sistemi stanno vivendo fenomeni di mortalità infantile e se sì quali?

In pratica l'analisi dimensionale consente di misurare determinati fenomeni e presentare tali misure secondo diversi punti di vista, in maniera molto semplice e veloce, con innumerevoli vantaggi per tutta l'azienda, non solo in termini di decisioni più oculate ma anche dal punto di vista della rapidità di disponibilità dell'informazione, dal punto di vista della standardizzazione e dal punto di vista della comprensione dei fenomeni sottostanti.

Altro aspetto importantissimo degli strumenti di business intelligence è il cosiddetto data mining. Si tratta di un gran numero di tecniche di analisi dei dati che si prefiggono l'obiettivo di ricercare delle regole nascoste nei dati. Il data mining è molto utilizzato per la gestione della clientela in quanto ne consente la profilazione e permette di concepire prodotti e servizi mirati su target specifici.

Logica dei Sistemi ha al suo interno figure molto preparate nei settori del data warehousing, della business intelligence e del supporto alle decisioni. Logica dei Sistemi può quindi proporre modelli decisionali, algoritmi statistici, modalità di gestione dei dati e strumenti software di elevata qualità e di potenza adeguata sia alle necessità della piccola e media impresa che a quelle della grande azienda.

La gestione automatizzata delle informazioni è conditio sine qua non per poter gestire un'organizzazione e governarla in modo che cresca in maniera armonica e continua.

Tutti gli aspetti di gestione e di supporto alle decisioni vengono analizzati per essere informatizzati, suggerendo al Cliente l'utilizzo di sistemi evoluti, anche open source, per il supporto ai processi organizzativi, siano essi operativi o decisionali. Il tutto nell'ottica di razionalizzazione, ossia contenimento e distribuzione nel tempo, degli investimenti.

Le principali consulenze che Logica dei Sistemi può effettuare nel settore informatico sono:

• Sviluppo di Software Gestionale
• Sviluppo di Sistemi di Business Intelligence
• Implementazione di Motori di Workflow
• Sviluppo Applicativi Web

Per ciascun tipo di consulenza, Logica dei Sistemi è in grado di operare lungo l'intero ciclo di vita:

• Analisi
• Progettazione
• Implementazione
• Test
• Documentazione
• Training
• Reverse Engineering
• Misurazione del Software
• Project Management ICT
• Porting
• Migrazione Dati

Il supporto di Logica dei Sistemi in campo informatico permette, quindi, di automatizzare le fasi più critiche o complesse e risparmiare tempo e denaro, aumentando la qualità e misurando numerosi parametri utilissimi ai fini di un miglioramento continuo.

Non sappiamo fare tutto, ma sappiamo fare tutto quello che serve per organizzare un'Azienda.