Il termine business intelligence si applica ai prodotti che hanno come scopo principale quello di utilizzare i dati presenti in azienda per incrementare il giro d'affari e rendere più efficienti i processi. Dataup progetta applicazioni di business intelligence in rapporto alla struttura e alle specifiche dei sistemi informativi aziendali. Le nostre principali categorie di applicazione sono: data warehousing, reporting, OLAP, data mining.

Data warehousing

Ogni azienda o istituzione memorizza le proprie informazioni all’interno di uno o più database. Spesso però i dati sono memorizzati in modo estemporaneo e lacunoso quindi risultano di difficile lettura. Le applicazioni di data warehouse invece organizzano i dati in modo univoco ed omogeneo fornendo, alla direzione aziendale, un sistema di supporto nel prendere decisioni tattico-strategiche in modo efficace e veloce.

Reporting

Gli strumenti di reporting producono report cartacei o elettronici contenenti informazioni riassuntive, tipicamente calcolate su dati aggregati (somme, conteggi, percentuali). Alcuni di questi strumenti consentono anche rappresentazioni grafiche, come grafici a barre, lineari, a torta.

OLAP (On-Line Analytical Processing)

Gli strumenti di OLAP, producono report multidimensionali, detti anche cubi (per esempio vendite x prodotto x rappresentante x zona x mese). Ogni strato del report contiene informazioni riassuntive e totali. La multidimensionalità dei report consente agli utenti di analizzare separatamente le diverse combinazioni, scegliendo viste di dettaglio (le vendite di un prodotto, per un solo rappresentante, per un solo mese) o viste riassuntive (il totale delle vendite di un mese, o le vendite di un rappresentante in tutto l'anno, ecc.).

Data mining.

Le applicazioni di data mining consentono l’esplorazione di grandi quantità di dati, con l’obiettivo di individuare informazioni nuove e significative e di renderle disponibili e direttamente utilizzabili nell’ambito delle decisioni strategiche dell’azienda. L’estrazione di conoscenza (informazioni significative) avviene tramite l’individuazione delle associazioni, o patterns, o sequenze ripetute, o regolarità, nascoste nei dati. In questo contesto un pattern indica una struttura, un modello, o in generale, una rappresentazione sintetica dei dati.