sviluppo di un\'applicazione olap per l\'analisi dei guasti di elettrodomestici

$: Sviluppo di un\'applicazione OLAP per l\'analisi dei guasti di elettrodomestici$
Sviluppo di un’applicazione OLAPper l’analisi di guasti di elettrodomestici

UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI TRIESTE

Corso di laurea in Ingegneria Elettronica curriculum Gestionale

Relatore: Prof. Fermeglia M. Laureanda: Piccin Elisa

Struttura della presentazione

Introduzione

Processo di analisi dei rientri dall’utenza

Architettura per l’analisi dei dati

Data Warehouse per l’analisi dei guasti

Accesso ed elaborazione dei dati OLAP

Conclusioni

Piccin Elisa 1

Introduzione

• Approfondire l’approccio metodologico per la creazione di un Data Warehouse (DW)

• Applicare le tecniche della modellazione multidimensionale ai dati di interesse per l’applicazione

Obiettivo

Piccin Elisa 2

Esigenze transazionali vs Esigenze analitiche

Rientri analizzati

0

500

1000

1500

2000

2500

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Anno

Nu

me

ro r

ien

tri

Trimestre 1

Introduzione

Motivazioni

3

Electrolux Home Products S.p.A. (Porcia, PN)

Introduzione

Motivazioni

MigliaiaCentinaiaNumero utenti

AmministrativiManagementTipo utenti

1010E3 – 10E6Numero record acceduti

Linguaggio SQLLinguaggio SQL / proprietarioFlessibilità accesso

Read / write / deleteRead, (periodicamente append)Accesso tipico

Singola base datiDiverse basi di datiSorgente dei dati

Mutevoli, dettagliatiStorici, riassuntiviDati contenuti nel DB

GiornalieraPeriodicaFrequenza

Gestione amministrativaSupporto alle decisioniFunzione

Orientata alle transazioniOrientata all’analisi e ai reportProgettazione

OLTPOLAP

Piccin Elisa 4

Introduzione

• Sorgente dei dati disponibile

• Sistemi operativi lato server e lato client

• Scelta dei tools e degli applicativi della piattaforma Microsoft (Microsoft SQL Server 2005, Business Intelligence Development Studio)

Vincoli

Piccin Elisa 5

Progettazione

Fornitore

Produzione Vendita

Mercato

Materiale rientratodall’utenza

Qualità: Analisi deiRIENTRI

DALL’UTENZAFlussi informativi innescati dal processo di analisi di componenti rientrati dall’utenza

L’attività di analisi tecnica dei componenti difettosi rientrati dall’utenza viene effettuata dall’unità Quality/Supplier Quality Assurance in collaborazione con Fabric Care Product Development per le linee di prodotto lavabiancheria a carica frontale e lavasciuga biancheria a carica frontale.


Piccin Elisa 6

Piccin Elisa 7

Schema concettuale OLTP non ristrutturato



Un Data Warehouse è una raccolta di dati orientata al soggetto integrata non volatile variabile nel tempo

Piccin Elisa 8

Rappresentazione logica dei dati secondo:

Fatti Misure Dimensioni

L’insieme degli eventi collocati nello spazio n-dimensionale così definito prende il nome di Data Cube.

Piccin Elisa 9

Roll-up

Pivoting

Slice-and-dice


MODELLO MULTIDIMENSIONALE

Data Warehouse per l’analisi dei guasti

Progettazione del modello multidimensionale Upsize della sorgente dati Ristrutturazione dello schema relazionale

Sviluppo di un progetto SSAS (SQL Server 2005 Analysis Services)

Rappresentazione relazionale del DW

Data Cube

In questa fase sono stati sviluppati i seguenti punti:

Piccin Elisa 10

Progettazione

•Anno•Settimana di produzione

Matricola Apparecchiatura (attributo della fact table)

•Anno•Trimestre•Mese•Giorno

Data Inserimento e Matricola Componente (attributi della fact table)

•Difetto•Causa Difetto

Dimensione: Tipo Difetto

•Famiglia•Componente•Dettaglio Componente

Dimensione: Localizzazione DifettoGERARCHIE (livello di dettaglio crescente)

Mercato, FornitoreLocalizzazione Difetto, Tipo Difetto, AreaData InserimentoMatricola Componente, Matricola ApparecchiaturaComponente Assistenza Tecnica, Difetto Assistenza Tecnica

DIMENSIONI

Conteggio delle istanze del fattoMISURA

Analisi in laboratorio di componenti rientrati dall’utenzaFATTO

Oggetti corrispondentiElementi del modello multidimensionale

Piccin Elisa 11

Ristrutturazione dello schema relazionale

Dimensioni temporali

T

year

week

year

semester

quarter

month month

season

fisc.semester

fisc.quarter

fisc.month

fiscal year

day

Dimensione Localizzazione Difetto

Dimensione Tipo Difetto

Localizzazione Difetto

Componente

DettaglioComponente

Famiglia

Tipo Difetto

Causa Difetto

Difetto

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Rappresentazione relazionale del DW

Piccin Elisa 13

SSAS 2005

Progetto SSAS: Origine dei dati

Vista origine dati

Cubo

Design del Cubo

Processamento

Browsing

Piccin Elisa 14

SSAS 2005

Definizione del cubo

Piccin Elisa 15

Storage Design

SSAS 2005

Piccin Elisa 16

Browser dimensionale

SSAS 2005

Piccin Elisa 17

SSAS 2005

Processamento

Piccin Elisa 18

Raffinamento della struttura multidimensionale

Definizione di gerarchie

Modifica della dimensione temporale

Estensione dello schema relazionale

Aggiunta di una fact dimension

Raggruppamento automatico di membri

SSAS 2005

Browsing del cubo

Piccin Elisa 19

Origine dati Provider OLAP Database del server o file cubo

– Pivot table

– Free form report

– Structured report


Piccin Elisa 20

Diagrammi di Pareto


Piccin Elisa 21

Serie temporali


Piccin Elisa 22

Serie temporali


Piccin Elisa 23

20141000111 MA(3)

16412000011 Resistenza lavaggio WM

419192151000 MA(3)

011047114000 Motore Collettore

505044322568010378 MA(3)

0181310275810378 1000EWM

172164119444671102104112 MA(3)

4819324584282090104112ALL

March2008

.Febr2008

.Jan2008

.Dec2007

.Nov2007

.Oct2007

.Sept2007

.Aug2007

July2007

. Q tà di rientri


Piccin Elisa 24

Altri tipi di grafico


Piccin Elisa 25

Conclusioni

E’ stato implementato un modello di riferimento che si interpone tra la sorgente dei dati e gli strumenti di analisi, che offre alle applicazioni client sia un isolamento dall’origine dei dati back-end sia un miglioramento delle prestazioni di interrogazione.

Tale obiettivo è stato raggiunto attraverso: Identificazione degli elementi del modello multidimensionale

nella realtà di riferimento Progettazione, implementazione e processamento di una

struttura dati multidimensionale Utilizzo di un programma client per l’accesso e l’elaborazione

dei dati OLAP

Piccin Elisa 26

Sviluppi futuri

Automatizzazione della procedura di alimentazione del Data Warehouse

Test estensivo e porting in produzione

Integrazione di altre sorgenti informative

Applicazioni di Business Performance Management

Varie ed eventuali

Piccin Elisa 27

Fine presentazione

Piccin Elisa,

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