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Gruppo Coin1 Club TI Triveneto La gestione di grandi database Il DataWarehouse di Gruppo Coin Padova, 11 giugno 2008.

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1 Gruppo Coin1 Club TI Triveneto La gestione di grandi database Il DataWarehouse di Gruppo Coin Padova, 11 giugno 2008

2 Gruppo Coin 2 Primo retailer non-food in Italia Market Leader nel settore Complementi d’Arredo (COINCasa) Leader nel mercato italiano dell’abbigliamento

3 Gruppo Coin 3 Gruppo Coin in Cifre La catena di abbigliamento retail leader in Italia: 1916:data di apertura del primo negozio Coin 1972: data di apertura del primo negozio Oviesse 1986:creazione della Coincard, la prima carta fedeltà in Italia 1997:creazione di Gruppo Coin, dalla fusione di Coin e Oviesse 1998:acquisto di oltre 150 negozi ex LaSTANDA (non-food) 1999: quotazione in Borsa 2005:Cambio di proprietà di Gruppo Coin: il nuovo azionista di maggioranza è il Fondo PAI Partners Quasi 400 punti vendita, tra diretti ed affiliati, di cui oltre 20 all’estero 130 milioni di pezzi venduti ogni anno 6500 dipendenti Sourcing in Asia attraverso Buying Offices decentrati ad HongKong, Delhi, Dakha Vendite 2007: 1,17 miliardi di euro

4 Gruppo Coin 4

5 5 Product offering Outdoor clothing, underwear and accessories for men, women and children. The product offer is positioned in the mid to mid-low price ranges. Target Oviesse targets young families with children, looking for good quality clothing in a place where good price is guaranteed. Store format Net selling surface 1,500 – 1,800 sqm.

6 Gruppo Coin 6

7 7 Product offering Outdoor clothing, lingerie and accessories for men, women and children. Articles for the house, perfumes, cosmetics and gift items. High and medium-high ends of the market. Target Coin mainly targets women, offering them a range of products including both own-brands and famous Italian and international brands. Store format Flagship stores with net sales area of 3500 to 6000 sq. m. Stores with net sales area of 2200 to 3500 sq. m.

8 Gruppo Coin 8 Infrastrutture Sviluppo Applicativo Gruppo Coin: Organizzazione IT (semplificata) Project Control Infrastrutture di Negozio Help Desk Filiali (parzialmente in outsourcing) Direzione IT (70) Infrastrutture Centrali e Network Management (in outsourcing)

9 Gruppo Coin9 Il Datawarehouse

10 Gruppo Coin 10 La Business Intelligence non è uguale per tutti Le Telecomunicazioni, le Banche e la Grande Distribuzione sono probabilmente i maggiori “produttori di dati” in circolazione “I volumi mettono in crisi le teorie” (A. Sironi, IBM)

11 Gruppo Coin 11 Volumi nel DW di Gruppo Coin  650 tabelle DB2  3 miliardi e 600 milioni di records su 1,5 Terabyte  320 milioni records su una singola tabella  25 milioni di records movimentati ogni giorno, nella finestra temporale notturna 2-8  800 report preconfezionati  100 reports schedulati  20 books settimanali (insieme di più reports tematici) schedulati e diffusi via E-Mail in formato pdf  6.000 accessi al mese (client-server e web), distribuiti su circa 150 utenti  Accesso anche tramite palmare BlackBerry

12 Gruppo Coin 12 Schema del DW Il DW è formato da una collezione di data marts tematici costituiti da dimension tables,fact tables e aggregate tables.

13 Gruppo Coin 13 Il Datawarehouse Dall’OLTP all’OLAP  OLTP On Line Transaction Processing  Il cuore informatico di un’azienda: il cosidetto “Ambiente di Produzione”  Server OLTP: mainframe IBM 550 MIPS con database IBM DB2  OLAP On Line Analytical Processing  Se il cuore è l’OLTP, la testa è l’OLAP  Server OLAP: dipartimentale Unix IBM P550 4cpu con database IBM DB2 UDB

14 Gruppo Coin 14 DW: vincoli di progettazione (fine 2000)  Non intaccare le prestazioni dei server di produzione  Finestra temporale notturna improrogabile per gli aggiornamenti: dalle 2 alle 8  DW con database non incrementale, con variazioni retroattive e possibilità di elevata variabilità di elementi gerarchici di alcune dimensioni scelta di un database relazionale strutturato secondo i canoni dello Star-Schema, piuttosto che un database multidimensionale che avrebbe costretto a frequenti ricalcoli massivi degli infocubi

15 Gruppo Coin 15 DW: le scelte  Una macchina dedicata al datawarehouse  Un data base relazionale (IBM DB2 UDB)  Programmazione classica (cobol batch) per gli aggiornamenti (ETL “custom-made”)  Business Objects come front end, nella modalità client-server per la sede e web per le filiali e gli uffici esteri

16 Gruppo Coin 16 ETL: linee guida nello sviluppo  Finestra temporale di aggiornamento dei dati: 2-8 del mattino  Equilibrio tra funzionalità del database e logica di programmazione  Disaccoppiamento tra source (extract, transform) e target (load)  Parallelismi e sequenzialità nell’esecuzione dei job

17 Gruppo Coin 17 ETL: linee guida nello sviluppo  Approcci diversi per tipologie diverse di dati sorgente  Tabelle di piccole dimensioni  scarico totale  Tabelle di grosse dimensioni  intercettazione delle sole variazioni  Congruenza dei dati ed integrazione delle informazioni  Congruenza di ambiente (logiche sugli estrattori)  Congruenza tra dati di dettaglio e di riepilogo (unità logiche minime di aggiornamento)  Ripartenze, errori, ricicli

18 Gruppo Coin 18 Front-End: vincoli per la scelta  Garantire scalabilità  Sfruttare al meglio l’architettura scelta  Permettere schedulazioni mirate per ottimizzare i tempi di elaborazione  Permettere distribuzione dei report con prodotti o supporti diversi dal front end scelto (es. mail, mobile ecc.)  Supportare l’utente con semplicità ed efficacia

19 Gruppo Coin19 Grazie per l’attenzione


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