CONCETTI DI BASE PER LA CREAZIONE DEI KPI, PONDERAZIONE ,NORMALIZZAZIONE, STANDARDIZZAZIONE

sono report a una cella o calcoli gestionali che indicano le prestazioni di una parte delle attività aziendali .
consentono di eseguire le seguenti attività:
Esaminare un riepilogo delle prestazioni effettive rispetto a quelle previste e identificare rapidamente le prestazioni di importanza critica.I KPI selezionati vengono visualizzati da una scorecard.Essa differerisce da un report per il fatto che è possibile definire diversi livelli di soglia per i dati e indirizzare i confronti a un livello specifico. Dalla scorecard è possibile inoltre accedere ai report abbinati ai singoli KPI per eseguire ulteriori analisi dei dati prestazionali.
È possibile esaminare i dati in formato report e grafici multidimensiona le funzioni di supporto decisionale consentono di effettuare analisi a un livello più dettagliato ( drilling down), a un livello supiore ( drilling up) o in maniera trasversale ( drillng cross) per una visione dei dati completamente diversa . Le funzioni fornite da BI consentono di evitare l’uso di un’applicazione analitica basata su ipercubo.
BI comprende misure di calcolo predefinite (metric) e report di prestazioni correnti in diversi formati e trend. È anche possibile personalizzare gli oggetti in base alle esigenze dei singoli utenti, le quali variano a seconda delle diverse ubicazioni e responsabilità. È possibile aggiungere KPI, scorecard e report in base ad esigenze specifiche.
Grazie a strumenti di supporto decisionale quali i KPI e i report, l'azienda può ottenere dati personalizzati che delineano al meglio i compiti professionali o i ruoli dei dipendenti.
I KPI sono calcoli gestionali che aiutano a monitorare le prestazioni di una parte delle attività aziendali. I KPI consentono di identificare rapidamente le prestazioni di maggiore importanza e le opportunità di crescita e di aumento della redditività.
Il meccanismo di inserimento dei calcoli nei report viene chiamato misura di calcolo (metric).
Per ogni KPI, i calcoli vengono eseguiti tramite una misura di calcolo (metric). Tale misura non comprende un livello di dettaglio specifico. Quando vengono creati i KPI, è necessario specificare i livelli di dettaglio tramite i filtri. In tal modo è possibile specificare un calcolo un'unica volta e utilizzarlo a vari livelli per diversi scopi.
Business Intelligence (BI) comprende misure predefinite che possono essere utilizzate per la creazione dei KPI. Con MicroStrategy è anche possibile creare misure personalizzate e
utilizzarle per la definizione dei KPI.

Un KPI può essere paragonato a un report. Si tratta di un report contenente una casella singola di dati.
Ad esempio, si ipotizzi che il seguente report illustri le vendite totali di un reparto.
La casella che contiene l’importo 40.000 è il KPI del totale delle vendite del reparto centrale.
Reparto Totale vendite Centrale 40,000
I KPI differiscono dai report standard anche per il fatto che permettono un confronto diretto con i valori soglia indicati (valori superiori, inferiori e previsti).
L’accesso ai KPI è consentito in base a ruoli o ID utente. Quando si accede a un KPI tramite ruolo o utente, è possibile specificare un'autorizzazione di tipo Visualizzabile o Visualizzabile/modificabile per il KPI stesso. L'autorizzazione di tipo Visualizzabile consente all'utente di scegliere e visualizzare il KPI. L'autorizzazione di tipo Visualizzabile/modificabile consente all’utente di visualizzare e modificare il KPI.

La NORMALIZZAZIONE è un procedimento volto all'eliminazione della ridondanza e del rischio di incoerenza dal database. Esistono vari livelli di normalizzazione (forme normali) che certificano la qualità dello schema del database.
Questo processo si fonda su un semplice criterio: se una relazione presenta più concetti tra loro indipendenti, la si decompone in relazioni più piccole, una per ogni concetto. Questo tipo di processo non è purtroppo sempre applicabile in tutte le tabelle, dato che in taluni casi potrebbe comportare una perdita d'informazioni.Questo tipo di processo non è sempre applicabile in tutte le tabelle , dato che in taluni casi potrebbe comportare una peredita di informazioni.

Due concetti sono fondamentali all'interno della normalizzazione , quello di ridondanza , che si riferisce alla situazione in cui gli stessi dati vengono memorizzati inutilmente più volte e il concetto di anomalia che si riscontra nel momento in cui si verificano irregolarità dei dati.

STANDARDIZZAZIONE DI VARIABILI
Una procedura di fondamentale importanza in statistica e nell'analisi dei dati è la standardizzazione delle variabili. Attraverso questa procedura statistica è possibile rendere confrontabili variabili identiche appartenenti a distribuzioni diverse, ma anche variabili diverse, o variabili espresse in unità di misura diverse. La variabile standardizzata è: essa misura le deviazioni dalla media aritmetica e ha come unità di misura la deviazione standard.Un dato così trasformato si chiama punto standard o punto z.
La standardizzazione è una doppia normalizzazione. Nella prima normalizzazione ogni dato è trasformato nel suo scarto dalla media, nella seconda normalizzazione questo scarto viene trasformato dall'unità di misura o di conto di quella variabile in unità del suo scarto-tipo.
Proprietà della distribuzione di una variabile standardizzata. Ogni punto della vecchia distribuzione corrisponde ad uno e un solo punto della nuova, e conserva le sue distanze relative da ogni altro punto.
Poiché i dati originali sono stati trasformati in scarti dalla media, e la somma algebrica degli scarti dalla media è per definizione 0, tutte le variabili standardizzate hanno media 0. Inoltre, poiché ogni scarto dalla media viene poi diviso per lo scarto-tipo della variabile di partenza, lo scarto-tipo di una qualunque variabile standardizzata è 1.
PONDERAZIONE
Situazione piu comune e quella della post-stratificazione:
distribuzione di una certa variabile nel campione diversa nella popolazione, ponderazione per ricondursi .

Tabella
si tratta di una operazione di manipolazione dei dati che e consigliabile se non comporta una alerazione eccessiva dei dati originari : se sottocampionati distorti , ponderando aumentiamo la distorsione.
La ponderazione si impone con una certa urgenza se l’obiettivo della ricerca e di tipo descrittivo. (ES.: sondaggio elettorale). L’esigenza della ponderazione e meno urgente se lo studio e finalizzato alle relazioni fra variabili.