Creare un datawarehouse efficiente per l’analisi dei processi logistici può essere un compito complesso. Tuttavia, una delle tecniche più efficaci per la progettazione di un datawarehouse è l’utilizzo di uno star schema.
Uno star schema è un tipo di schema di database relazionale che utilizza una tabella centrale (o “fatto”) che è circondata da molte tabelle più piccole (o “dimensioni”). La tabella centrale contiene i dati quantitativi relativi ai fatti, come i costi, i tempi e le quantità, mentre le tabelle delle dimensioni contengono i dettagli descrittivi, come le date, i prodotti e i fornitori.
Creare uno star schema per l’analisi dei processi logistici richiede una buona comprensione dei processi stessi. Prima di creare il schema, è importante identificare le metriche chiave da misurare e le informazioni che saranno necessarie per analizzare queste metriche. Una volta identificate queste informazioni, si possono creare le tabelle delle dimensioni appropriate, come le tabelle per le date, i prodotti, i fornitori, i trasportatori e le destinazioni.
La tabella centrale dello star schema dovrebbe contenere i dati quantitativi relativi ai fatti, come il numero di unità di prodotto spedite, il costo totale della spedizione e i tempi di consegna. Questi dati possono essere estratti dai sistemi di gestione della logistica o dai registri delle spedizioni. È importante che questi dati siano organizzati in modo coerente e che le relazioni tra le tabelle siano ben definite.
Una volta che lo star schema è stato creato, sarà possibile utilizzare strumenti di analisi dei dati, come PowerBI o Tableau, per creare report e dashboard interattive che mostrano i dati in modo visivo e intuitivo. Questi strumenti permettono anche di eseguire query complesse per identificare eventuali problemi nei processi logistici e fornire informazioni preziose per la loro risoluzione.
In sintesi, la creazione di uno star schema per l’analisi dei processi logistici è una tecnica potente e altamente efficiente per la progettazione di un datawarehouse. Consente di organizzare e analizzare i dati dei processi logistici in modo coerente e di identificare rapidamente eventuali problemi.
Per l’analisi dei processi logistici di un’azienda che include magazzino, scorte e trasporti, le seguenti sarebbero le tabelle delle dimensioni e dei fatti appropriate per creare un datawarehouse:
Tabella delle dimensioni:
- Data: contiene informazioni sulle date di transazione, come la data di consegna o la data di registrazione.
- Prodotto: contiene informazioni sul prodotto, come la descrizione, il codice prodotto e la categoria.
- Fornitore: contiene informazioni sul fornitore, come il nome, l’indirizzo e il numero di telefono.
- Trasportatore: contiene informazioni sul trasportatore, come il nome, l’indirizzo e il numero di telefono.
- Destinazione: contiene informazioni sulla destinazione, come l’indirizzo, la città e lo stato.
Tabella dei fatti:
- Magazzino: contiene informazioni sulle scorte di prodotto, come la quantità di prodotto in magazzino e la data di registrazione.
- Scorte: contiene informazioni sulle scorte di prodotto, come la quantità di prodotto in scorte e la data di registrazione.
- Trasporti: contiene informazioni sul trasporto, come il numero di unità trasportate, il costo totale della spedizione e il tempo di consegna.
È importante che le relazioni tra le tabelle siano ben definite per garantire la coerenza e la integrità dei dati. Inoltre, è possibile creare ulteriori tabelle delle dimensioni o dei fatti per supportare l’analisi dei processi logistici.