Componenti del sistema di business intelligence

Un altro modo per rappresentare l’architettura del sistema di business intelligence avviene attraverso la piramide delle componenti. In questo modo possiamo valutare i ruoli e valutare quanto una componente incide sullo stadio successivo.




ESPLORAZIONE DEI DATI:
- strumenti per le analisi passive di business intelligence (metodi di analisi statistica e sistemi di interrogazione e reporting, inclusa analisi multidimensionale);
- richiedono al decision maker la formulazione di un’ipotesi preventiva (modello mentale) rispetto alla quale si cercheranno, successivamente, risposte e conferme.
MODELLI DI APPRENDIMENTO:
- metodologie attive di business intelligence (modelli di apprendimento e tecniche di data mining);
- non richiedono al decision maker la formulazione di un’ipotesi preventiva da verificare, ma cercano di estendere le sue conoscenze in modo induttivo.
MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE:
- si pongono l’obiettivo di individuare la decisione migliore (sulla base di criteri dati) tra un insieme molto ampio (spesso infinito) di soluzioni alternative
(un ambito tipico di applicazione è quello della ricerca operativa).
- In questo contesto ci si pone il problema di determinare quali valori di un dato insieme di variabili siano in grado di massimizzare o minimizzare il valore di una variabile obiettivo, alla luce di determinati vincoli. Ci si pone il problema di trovare una soluzione ottimale di fronte a certi vincoli.
- Lettura: Modelli di ottimizzazione, C. Vercellis (disponibile in BlackBoard) : non è stampabile, non è oggetto d’esame.
I modelli di ottimizzazione si occupano di trovare la soluzione migliore in un insieme ampio tendenzialmente infinito di possibili soluzioni. La soluzione migliore viene valutata in base all’obbiettivo che vogliamo raggiungere tendendo conto dei vincoli. Possono essere utilizzati solo con strumenti informatici.