L’affermazione dei tre hype, Mobile, Big Data e Cloud Computing, sta creando nuovi spazi di innovazione anche nel settore delle piattaforme di Business Intelligence; spazi che i player storici coprono con difficoltà a vantaggio di nuove realtà che emergono dal mondo delle start-up.
Queste soluzioni non hanno la completezza e la versatilità delle piattaforme tradizionali (Business Objects, Cognos, Microstrategy, ecc.), però offrono servizi specializzati anche molto efficaci (sopratutto sul piano della User eXperience). Spesso sono basate su modelli architetturali e modalità di interazione propri degli ambienti Cloud e Mobile e in questo senso sono soluzioni “native” che sfruttano appieno questi driver di innovazione, avendo il vantaggio di partire da zero (cosa che i big player non si possono permettere).
Fra le soluzioni che sto testando c’è databox: una piattaforma Cloud di BI che consente la realizzazione di semplici cruscotti direzionali fruibili su dispositivi mobili iOS e Android. I cruscotti sono costruiti a partire da dati importati nella piattaforma Cloud da diverse fonti informative e consentono una rapida ed efficace visualizzazione di KPI in diversi formati.
Al momento sono disponibili due tipologie di fonti dati: piattaforme cloud esistenti (fra cui Twitter, Salesforce, Magento, PayPal) e sorgenti custom che consentono di alimentare la piattaforma con i propri dati di interesse. Per ogni sorgente è possibile assemblare dei cruscotti con componenti standard di diverse tipologie (Line e Bar Chart, Pipeline, Funnel, Progress bar, ecc.).
Per provare su strada Databox ho integrato nella piattaforma una fonte dati custom che raccogliesse i dati di utilizzo del tool BI Modeler: numero stimato di esecuzioni e numero di nuove installazioni. Tali dati, registrati su due diversi website (questo blog e il sito dedicato bimodeler.com), sono accessibili mediante dei servizi REST che restituiscono un JSON con i dati giornalieri di utilizzo.
La piattaforma databox prevede l’alimentazione da fonti custom in modalità PUSH mediate delle API accessibili anche mediante libraries per diversi ambienti di programmazione (fra cui Java, node.js, PHP).
Per caricare i dati ho pertanto predisposto uno script node.js che interrogasse i servizi REST, integrasse i dati dei due website e aggiornasse i risultati sulla piattaforma. Schedulando lo script per essere eseguito più volte al giorno, i dati vengono aggiornati costantemente, consentendo di monitorarne l’evoluzione nell’arco della giornata e valutare i trend settimanali (anche a confronto con la settimana precedente).
La composizione dei cruscotti di visualizzazione viene fatta configurando e assemblando diversi widget (alcuni esempi sono quelli presenti nella prima figura in alto) attraverso una semplice interfaccia web-based. Oltre alla predisposizione dei cruscotti, è possibile definire degli “allarmi” e dei semplici “report” che, rispettivamente, notifichino all’utente il verificarsi di condizioni particolari (scostamenti significativi dei KPI da valori di soglia, ecc.) e fotografino una sintesi degli indicatori con cadenza periodica.
