Corso SAP BPC 5 Mod01 Intro v1r1

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PERFORMANCE MANAGEMENT OVERVIEW

1TRAINING COURSE SAP BPC

TRAINING COURSE SAP BPC 5.1

MICROSOFT PLATFORM

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Agenda

Obiettivo del corso

Introduzione a SAP BPC

BPC Administration

BPC for Office

BPC Web

BPC Advanced Administration

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Obiettivo del corso

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Obiettivo del corso

Illustrare le logiche di funzionamento sottostanti la piattaforma integrata SAP

BPC 5.1 e fornire le conoscenze di base per consentire una gestione piena ed

efficiente degli strumenti in essa contenuti

Sviluppare le competenze di base per l’utilizzo autonomo delle principali

funzionalità presenti nel sistema, mediante una serie di esercitazioni sulle

aree tematiche d’interesse che avranno ad oggetto il modulo di

amministrazione e quello applicativo.

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Agenda

Obiettivo del corso

Introduzione

BPC Administration

BPC for Office

BPC Web

BPC Advanced Administration

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Introduzione

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Attività

Che cosa è SAP BPC

Il Corporate Performance Management e la Business Intelligence

Le esigenze informative nella gestione dei processi

Le architetture tecnologiche per l’analisi dei dati

La piattaforma SAP BPC

Terminologia e concetti di base

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Che cosa è SAP BPC

1. SAP BPC (Business Planning and Consolidation) è una piattaforma unificata ed

integrata di Corporate Performance Management

2. SAP BPC viene usato principalmente per i processi di pianificazione e controllo

di gestione (reporting finanziario/direzionale, consolidato civilistico e gestionale,

budgeting&forecasting, analisi predittive…)

3. E’un applicativo OLAP basato su un database multidimensionale centralizzato

interrogabile mediante interfaccia Microsoft Office (principalmente Excel)

4. La normale gestione e manutenzione può essere in gran parte affidata agli

utenti di business e non richiede specifiche competenze IT

Caratteristiche principali

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Gestione del flusso informativo

Processo 1

Processo 2

Processo 3

Processo 4

Analisi

Forecasting/

Planning

Controllo

Reporting

Informazione Strutturata:DB e Applicativi

Informazione non Strutturata:Documenti (Word, Powerpoint,

Acrobat, …)

I sistemi di Corporate Performance Management

CPM è un acronimo per Corporate Performance Management

Una piattaforma CPM permette l’integrazione e l’ottimizzazione di processi aziendali

chiave, come ad esempio (ma non esclusivamente) processi di Analisi dei dati,

Previsione, Pianificazione, Controllo e Reporting attraverso la gestione coerente del

flusso informativo e l’automazione e gestione dei relativi processi

Una piattaforma CPM è un sistema evoluto di Business Intelligence

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Ogni azienda possiede notevoli quantità di dati elementari

riguardanti il proprio business. Spesso, tuttavia, occorre

notevole sforzo per tradurre tali dati in informazioni a supporto

alle decisioni.

La Business Intelligence nasce inizialmente con lo scopo di

dotare l’azienda di modelli, metodi e strumenti per

l’interrogazione di basi dati transazionali e la presentazione dei

risultati (reporting) da parte degli utenti in forma semplice,

anche in assenza di specifiche competenze informatiche.

In seguito la Business Intelligence ha evoluto

i propri ambiti di applicazione, cercando di

analizzare non solo specifici settori, ma di

comprendere in maniera trasversale tutti i

processi core dell’azienda in modo da essere

da valido supporto alle decisioni.

Le piattaforme di Corporate Performance

Management (CPM) costituiscono i più

recenti ed evoluti sistemi di BI.

Business Intelligence Sistemi multidimensionali Utente-centrico (pull) Applicazioni specifiche

Reporting Datawarehouse IT-centrico Utente poco coinvolto (push)

Corporate Performance Management

Applicazioni federate di BI Azienda-centrico

La Business Intelligence e la sua evoluzione

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Riduzione dei tempi di reportistica ed analisi

Incremento della qualità delle analisi

Condivisione delle informazioni

Maggiore comprensione del business

Possibilità di simulare scenari futuri

Sviluppo delle competenze lungo tutto la filiera

Gestione della piattaforma senza necessità di specifiche

competenze IT

L’utilizzo delle piattaforme di CPM consente di:• analizzare e consolidare in automatico elevate quantità di dati in tempo reale • evolvere il sistema di controllo nel tempo sia in termini di numero di utenti che di nuovi

fenomeni da analizzare senza necessità di programmazione• adeguare il sistema di controllo in modo facile e veloce alle esigenze dell’azienda e dei

diversi attori coinvolti• gestire e tracciare i processi • gestire anche i dati non strutturati

I principali vantaggi delle piattaforme di CPM

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Decisioni e Azioni

Analisi informazioni

Raccolta Dati

Decisioni e Azioni


Raccolta Dati

Decisioni e Azioni

Raccolta Dati

100%

0%

% Tempo

impiegato

Applicazioni analiticheFile destrutturati

BI CPM


I vantaggi conseguibili e misurabili

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Modellizzazione• Intelligenza finanziaria (conversione valutaria, …)• Condivisione delle logiche tra i modelli, possibilità di realizzare funzioni customizzate

Analisi e reporting• Interfaccia user friendly integrabile con un foglio elettronico (ad esempio Excel) • Analisi in real time (non è necessario precalcolare)• Analisi Drill-down, drill-through, analisi slice & dice

Collaborazione• Governo dei processi• Gestione dei dati non strutturati • Funzionalità di knowledge management

Web Portal• Pubblicazione di report istituzionali• Navigazione nei dati strutturati e non strutturati su browser

Integrazione con i sistemi esterni• Funzionalità di import ed export dei dati da uno o più sistemi • Interfaccia utente per la gestione degli scarti nelle operazioni di import/export

Sicurezza• Gestione degli utenti integrata con la rete• Sofisticata Profilazione Utente

Principali funzionalità della piattaforma di CPM

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Lo scenario di un’azienda che non adotta una piattaforma integrata di CPM presenta le seguenti

caratteristiche:

Non structured data

Reporting

Budget

Sales / Mkt

Transactional systems :

ERP,CRM,

DW, ...Decision tools / “Suites”

A

A

A

B

B

B

C

C

C

• Applicazioni diverse e isolate per la gestione dei singoli processi

• Interfacce utenti separate e spesso non omogenee

• Condivisione delle informazioni gestita con flussi di email

• Perdita di informazioni (dati non strutturati) e visione dei numeri non univoca

• Molti processi manuali

• Scarsa sicurezza

Scenario tipico pre-implementazione

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Un esempio: un tipico processo di Pianificazione & Controllo

Piani di Sviluppo

Piano Strategico

Corporate

Business Plan,Consolidamento

risultati gestionali ed

economici

PS/BDG: Approvazione Shareholders

Marketing PlanPiano Vendite

Piano Post venditaPiano

Organizzativo RUPiano ICT

Budget Top Down - Bottom

up

Analisi

scostamenti

Reporting

Direzionale

Pianificazione Controllorolling forecast

Numero sempre crescente di partecipanti ai processi e numerosità di processi da gestire (budget, forecast e actual)

Tempi di elaborazione ed analisi sempre più ristretti

Condivisione delle informazioni sempre più necessaria

Esigenze informative diverse per ciascun partecipante al processo

Standard di comunicazione non uniformi

Criticità di processo:

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LOGICHE

Unicità dei dati

Archiviazione dei dati

Ownership dell’informazione

Rigidità strutture logiche

Dinamicità della strutture organ.ve

Complessità delle attività

Un esempio: un tipico processo di Pianificazione & Controllo

Le principali criticità

OPERATIVE

Attività ridondanti

Manutenzione dei file

Verifiche e check non automatici

Manualità delle operazioni

Drill down dei dati

Tempi di chiusura attività

INFORMATICHE

Duplicazione back-up dati e file

Tempi di elaborazione dei dati

Fruibilità e tempestività dei dati

Performance limitate strumenti

Elevati costi hardware

Elevati costi di automazione

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• Ambiente unico per la gestione dei processi decisionali

• Interfaccia Office univoca e completamente personalizzabile

• Interfaccia Web

• Gestione dei dati non strutturati (doc. word, presentazioni ecc.)

• Gestione flusso approvativo per la certificazione del dato

• Centralizzazione dell’informazione

• Gestione centralizzata della profilazione utente

Non structured data

Un’azienda che adotta una piattaforma integrata di CPM presenta:

Scenario tipico post-implementazione

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Tableau de Bord/Cruscotto direzionale Analisi per Key Indicators Reportistica direzionale Bilancio di sostenibilità Pianificazione acquisti e piano di committenza Strategic Planning Budget economico patrimoniale HR Planning & Analysis Rolling forecast e simulazioni Consolidato Civilistico Consolidato Gestionale …

Esempi di processi gestibili

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La qualità dell’analisi

Frequenza (Tempo) della produzione

Alta

Bassa

AltoBasso

Analisi Dati contabili / Transazioni elementari

Analisi vendite

Cruscotto direzionale (BSC)

Consolidamento gestionale / civilistico

Analisi patrim./finanziaria

Indicatori di efficacia/efficienza (KPI)

Livello di aggregazione dati

e qualità dell analisi

Processo evolutivo

CPMBI

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Attività

Che cosa è SAP BPC






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RDBMS vs MDDBMS

1. Una parte importante del patrimonio di conoscenza di un’azienda è contenuto in forma strutturata

nelle basi dati delle applicazioni gestionali.

2. La tradizionale struttura dati di un modello relazionale è ottimizzata per l’esecuzione di transazioni

(cioè gestione di documenti operativi), ma non è adatta ad operazioni di analisi ed interpretazione e

nemmeno ad accessi da parte di utenti non esperti.

3. Per supplire a tale carenza e consentire alle aziende di sfruttare il proprio patrimonio di informazioni

in vista di decisioni tattiche e strategiche, sono stati messi a punto numerosi strumenti di

caratteristiche sempre più articolate, che vengono globalmente indirizzati come sistemi di Business

Intelligence e/o CPM

RDBMS(Relational DBMS)

MDDBMS(Multidimensional

DBMS)

DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM

Aspetti Generali

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RDBMS vs MDDBMS

I Multi Dimensional DBMS si differenziano da i Relational DBMS per le seguenti caratteristiche:

1. Consentono interrogazioni complesse su grandi quantità di dati strutturati su più dimensioni (tra cui

il tempo).

2. Le tabelle dei dati vengono rappresentate in forma spaziale come “cubi”, navigabili come le tabelle

pivot di Excel

3. In un cubo i dati vengono organizzati in dimensioni di analisi, che rappresentano le viste attraverso

cui un numero può essere navigato (ad esempio le vendite di un prodotto in un certo mese per un

dato mercato)

4. Le interrogazioni (query) dei dati relativi agli elementi delle varie dimensioni sono pre-eseguite

all’atto del caricamento e memorizzate in una cache (memoria veloce), in modo da accelerare i

tempi di risposta (come se il sistema già conoscesse tutti i possibili risultati delle query)

5. Ad una risposta veloce in fase di utilizzo fa riscontro un caricamento lento (il sistema processa i tutti

i dati per calcolare le query)

Principali caratteristiche

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OLTP vs OLAP

Sui MDDBMS sono state sviluppate le prime tecniche di elaborazioni analitiche

interattive denominate On Line Analytical Processing, o OLAP.

Il termine fu coniato nel 1994 da Codd in uno studio per Arbor, in

contrapposizione al tradizionale OLTP, OnLine Transactional Processing.

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OLTP vs OLAP

Concetto

Analisti e Manager che necessitano di indagare su dati

aggregati provenienti da sistemi diversi

Molti utenti che creano, modificano e interrogano singole

transazioni

ON LINE TRANSACTION PROCESSING

ON LINE ANALYTICAL PROCESSING

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OLTP vs OLAP

On Line Transactional Processing

La tecnologia delle basi di dati è finalizzata prevalentemente alla gestione dei dati

elementari di consuntivo

I sistemi OLTP forniscono i dati per l’ambiente OLAP, sono cioè una “sorgente di dati” (data source) per

tale ambiente.

Gli utenti di sistemi OLTP sono tipicamente terminalisti (operatori di data entry, ad es. amministrativi)

On Line Analitical Processing

I dati disponibili possono essere utilizzati non solo nella gestione del consuntivo ma anche nella

pianificazione

Solitamente, i dati presenti nei sistemi OLAP sono degli aggregati delle transazioni elementari

Gli utenti di sistemi OLTP sono tipicamente analisti

Aspetti distintivi

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Pulizia, normalizzazione, filtraggio e/o algoritmi di aggregazione

(ETL)

Informazioni di business

OLTP vs OLAP

Dati elementari

OLTP

OLAP

La trasformazione dei dati 1/2

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OLTP vs OLAP

Elaborazione delle transazioni elementari

Pulizia e normalizzatione dati

Storicizzazione in DB

relazionale

Elaborazione

OLAP

Navigazione / Analisi

La trasformazione dei dati 2/2

Dati

Informazioni

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Elaborazione OLAP

WEST

L.A.

S.F.

PHX

DEN

ActualBudge

t

Sal -

G

e

n

Sal -

M

a

r

10/01/2008 LA SALES ACT 20

15/03/2008 SF SALES ACT 500

20/03/2008 SF SALES BDG 24

25/01/2008 LA SALES ACT 17

27/02/2008 SF SALES BDG 400

Dati elementari

CUBO MULTIDIMENSIONALE

MOTOR

E

OLAP

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Elaborazione OLAP

• Dati organizzati in matrice• Le celle sono il risultato delle possibili

combinazioni • I totali vengono precalcolati e sono

immediatamente disponibili per l’interrogazione: eventuali cambiamenti ai dati elementari comportano il ricalcolo in tempo reale

• Dati organizzati in record• Ogni record suddiviso in campi• Per ogni interrogazione deve scorrere

l’intero DB• Totali e subtotali vengono ricalcolati ad

ogni interrogazione (anche se i dati elementari non sono cambiati)

OLTP OLAP

Dimensione Product

Dimensione Region

Sales (FATTI)

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OLTP vs OLAP

Aspetti distintivi 1/2

CARATTERISTICHE OLTP OLAP

Accuratezza Sul dettaglio Sull’aggregato

Ampiezza territoriale Limitata Serie storiche

Aggiornamento ImmediatoGiorni/Mesi (in funzione dei

processi)

Granularità Dettagli Dettagli aggregati

Query ad hoc Rare Frequenti

Tempi di risposta Lenti Veloci

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OLTP vs OLAP

OLAP Un sistema transazionale aiuta le

persone a portare avanti le proprie attività

Aiuta le persone a prendere decisioni

Un sistema transazionale è volatile e costantemente in cambiamento

E’ stabile ed aggiornato ad intervalli regolari

Un sistema transazionale è orientato al dettaglio

E’ orientato ad un alto livello di aggregazione dei dati

Rappresenta la base dati ed il motore di calcolo per i sistemi di B.I. e CPM

Un sistema transazionale rappresenta la base dati per sistemi OLAP

OLTP

Aspetti distintivi 2/2

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Attività

Che cosa è SAP BPC






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I modelli logici delle applicazioni OLAP

Esempi di applicazioni

Il manager regionale esamina la vendita dei prodotti in tutti i periodi relativamente ai propri mercati

Il manager di prodotto esamina la vendita di un prodotto in tutti i periodi e in tutti i mercati

Il manager finanziario esamina la vendita dei prodotti in tutti i mercati relativamente al periodo corrente e quello precedente

Il manager strategico si concentra su una categoria di prodotti, un’area regionale e un orizzonte temporale medio

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EBITMOL

CostiRicavi

1 Quart

2 Quart

MktVendite

TotPost

Cons. Cons.Budget Budget

MktVendite

TotPost

GenFeb

MarApr

Clio

Mégane

Nord

TotaleSud

CentroNord

TotaleSud

Cons. BudgetVendite VenditeMargine Margine

Centro per prodotto

per territorio

per mese

per versione

(Consuntivo/Budget)

Finanza e Controllo

Vendite

Ricavi

Conto economico

per unità organizzativa

per quarter

per versione

(Consuntivo/Budget)

Utente Informazioni

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Applicazioni Tipiche

35

FinanceOperations

Profit: by Division by Country by Month by Actual/Budget

Revenueby Productby Regionby Sales

Repby Quarter

Revenueby

Customerby

Industryby

Channelby Week

Sales Marketing

Volumeby Plantby Shiftby

Productby Day

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Attività

Che cosa è SAP BPC






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Architettura della piattaforma 1/2

MS Analysis Services (motore OLAP - DB Multidimensionale)

Accesso tramite Browser

o MS Office/Excel

MS SQL Server (DB relazionale)

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Architettura della piattaforma 2/2

INPUT PROCESSI/ELABORAZIONI OUTPUT

Architettura applicativa Produzione report

Manual Adj

[SAP BPC APPLICATION]

Unstructured data

Structured data

Modellazione e ingegnerizzazione flussi di input

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Il modello dati di SAP BPC è rappresentata da un database multidimensionale.

Un database multidimensionale può essere raffigurato mediante un sistema di assi ciascuno dei quali corrisponde ad una dimensione

Una combinazione di elementi, uno per ciascuna dimensione, identifica univocamente il dato

Questo tipo di strutturazione dell’informazione è adatta per rappresentare dei dati aggregati e qualitativi

Un database multidimensionale si costruisce a partire da un database relazionale

Le dimensioni sono scelte dal progettista in funzione delle necessita’ di analisi e non vi e’ necessariamente una corrispondenza diretta con le tabelle del database

a2

b2

c3

Fact Table

Transazioni

Anagrafica A

Anagrafica D

RDBMS/OLTP

MDDBMS/OLAP

La logica multidimensionale in SAP BPC

A B C D E F

X Y .. .. .. ..

Z

A G H

X Y .

Z

.

.

Anagrafica E

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Q4Q1 Q2 Q3Dimensione TEMPO

Dallas

Denver

Chicago

Dim

en

sio

ne M

ER

CATO

Mele

CiliegiePesche

Qtà

venduta

Meloni

Atlanta

Dim

ensi

one

PRODOTT

I

41




MeleQ4Q1 Q2 Q3

Detroit

Denver

Chicago

Atlanta

MeloniCiliegie

Pesche

Dim

en

sio

ne M

ER

CATO

Dimensione TEMPO

Dim

ensi

one

PRODOTT

I

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Attività

Che cosa è SAP BPC






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Elementi Strutturali in SAP BPC

Terminologia

Misura(Measure)

Asse di analisi Elemento strutturale di base dei cubi Equivalente logico dei domini relazionali Fornisce una vista descrittiva delle misure del DB Formata da membri, generalmente organizzati in

strutture gerarchiche Gli elementi in relazione gerarchica si indicano con i

termini di ‘parent’, ‘child’ e ‘sibling’ E’ caratterizzata da alcune proprieta’, le quali possono

considerarsi degli attributi dei membri

Gli elementi predefiniti sono: Periodic,

YTD, QTD, MTD e WTD

Descrizione

Struttura logica di immagazzinamento dell’informazione Un Cubo sta ad un OLAP DB come una tabella sta ad un

DB relazionale Un DB OLAP è composto da uno o piu’ cubi che

comunicano tra loro e/o condividono una o piu’

dimensioni

Elemento numerico di un DB OLAP

Dimensione

Cubi

Elemento Corrispondenza in SAP BPC

Corrisponde ad un’applicazione Ogni applicazione possiede delle dimensioni

obbligatorie individuate per ‘tipo’

I tipi di dimensioni predefinite in Sap BPC sono: A =“Account” C=“Category, E=“Entity” T=“Time”, M=“Measure” R=“Currency” I=“Intercompany” Un=“User Defined.

I primi 5 sono obbligatori per ogni applicazione Ad ogni tipo corrispondono differenti proprieta’ La dim. M non puo’essere modificata dall’utente

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Application set, Application e Dimensioni

1. Application set (Application Set) è un gruppo di applicazioni

Contiene un insieme di dimensioni che possono essere condivise tra le varie applicazioni

Corrisponde ad un database in MS Analysis Services e MS SQL

2. Una Application (applicazione) è un’unità funzionale utilizzata per un fine specifico, come, ad

esempio, un’applicazione di reporting direzionale o una di budgeting

E’ parte di un Application Set

Può condividere alcune dimensioni con altre applicazioni all’interno dello stesso Application

Set e può averne altre che utilizza in modo esclusivo

3. Dimensione è un anagrafica di elementi organizzati generalmente in gerarchie

Tutti gli elementi di ciascuna dimensione si incrociano potenzialmente tra di loro (il motore

OLAP calcola tutte le possibili combinazioni come prodotti cartesiani)

E’ possibile organizzare gli stessi elementi di una dimensione in gerarchie alternative (ad

esempio anno fiscale ed anno solare)

Non è possibile scrivere dati sui nodi delle gerarchie

Di default, il motore OLAP interpreta un nodo della gerarchia come elemento su cui

sommare le informazioni degli elementi sottostanti

Definizioni

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Dimensioni

Un classico esempio di gerarchia: la dimensione tempo

•Sui nodi non è possibile imputare o

attribuire valori; è possibile farlo solo sulle

foglie

•Se nelle tabelle dei dati sono presenti dei

nodi valorizzati, essi vengono ignorati per

le interrogazioni: il nodo è sempre

ricalcolato come somma (roll-up) degli

elementi sottostanti

• In questo caso si è fatta l’ipotesi di

raggruppamento trimestrale; è possibile

costruire un raggruppamento bimestrale

Nodo di risalita (spesso chiamato “padre”)

Elemento elementare (spesso chiamato “foglia”)

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Dimensioni

L’organizzazione degli elementi in gerarchia indica

automaticamente al sistema di sommare sui nodi i valori attribuiti

agli elementi sottostanti

Sales Actu

al

JanFebMar

115.2

120.3

100.5

Mese Sales (€)

Dati elementari

100.5

120.3

115.2

Calcolo336.0

47



Dimensioni

Scrittura sui nodi: possibili soluzioni

Caso: l’utente deve inviare i dati di budget a

totale anno (non riesce ad attribuire i dati per

singolo mese)

•Soluzione 1: Inviare i dati su un mese

predefinito (esempio dicembre). La gerarchia

garantisce che sul totale anno si possa vedere

gli stessi dati

•Soluzione 2: Creare un membro fittizio

dedicato per queste casistiche ed inviare i

dati su questo elemento.

•Soluzione 3: Creare un algoritmo di

ripartizione (ad esempio lineare /12) che

attribuisca il totale sulle singole foglie

2005.INPUT

48



Dimensioni

Le gerarchie alternative: riclassificazione degli stessi elementi

Risalita gerarchica per vista

gestionale

Unità organizzative elementari

Risalita gerarchica vista

societaria LA Ops.

NY Ops.

US HR

UK HR

UK Sales

UK Plant

US Ops.

Total HR

UK Ops.

Total Company

US Ops.

UK Ops.

Total Company

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Dimensioni

Le combinazioni di elementi delle dimensioni: gli “incroci”Dimensione TEMPO

2008.B1

2008.GEN

2008.FEB

Dimensione CLIENTI

Totale Clienti

Cliente 1

Cliente 2

Dimensione MERCATO

Totale Europa

Italia

Francia

TEMPO CLIENTI MERCATO MISURE VALORE

2008.GEN Cliente 1 Italia Costo MKTG

2008.GEN Cliente 1 Italia Costo IT

2008.GEN Cliente 1 Francia Costo MKTG

2008.GEN Cliente 1 Francia Costo IT

2008.GEN Cliente 2 Italia Costo MKTG

2008.GEN Cliente 2 Italia Costo IT

2008.GEN Cliente 2 Francia Costo MKTG

2008.GEN Cliente 2 Francia Costo IT

2008.FEB Cliente 1 Italia Costo MKTG

2008.FEB Cliente 1 Italia Costo IT

2008.FEB Cliente 1 Francia Costo MKTG

2008.FEB Cliente 1 Francia Costo IT

2008.FEB Cliente 2 Italia Costo MKTG

2008.FEB Cliente 2 Italia Costo IT

2008.FEB Cliente 2 Francia Costo MKTG

2008.FEB Cliente 2 Francia Costo IT

TOTALE COSTI

Costo MKTG

Costi IT

Dimensione MISURE

MOTORE

OLAP

Il motore OLAP permette tutte le possibili combinazioni (incroci) tra gli elementi delle dimensioni di una applicazione (anche se non valorizzati e/o non sensati – ad es. il cliente 1 non opera in Francia) e ne calcola tutte le possibili risalite sui nodi

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Metodologia di implementazione di SAP BPC

1. Creazione di un Application Set

2. Creazione Applicazioni

3. Creazione Dimensioni

4. Sviluppo delle procedure di alimentazione dati

a. Report e Input Schedule

b. Procedure di caricamento e validazione dei dati

c. Creazione logiche/calcoli

5. Creazione e profilazione utenti

6. Gestione del workflow

7. Implementazione dei Business Process Flows

8. Altre attività di amministrazione (security, Audit, ecc)

9. Sviluppo del portale web

10. Sviluppo del modulo di Insight

Le macro attività

I passi 1, 2, 3 debbono essere eseguiti

necessariamente in questo ordine; i

rimanenti passi (ad eccezione del

punto 9, che è quasi sempre realizzato

per ultimo) possono anche essere

eseguiti in parallelo e/o in ordine

diverso, a seconda delle esigenze,

delle priorità e del tipo di applicazione

(ad es. in un’applicazione di budget si

preferirà costruire prima le schede di

input e poi le procedure di

caricamento, e viceversa per un

applicazione di consuntivo)

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L’interfaccia utente

L’interfaccia utente, in tutti i moduli (Administration, Office,Web), è composta idealmente da due

aree:

• a sinistra si trova un’area “operativa” (nella figura in nero), dove si trovano gli elementi da

gestire (Administration) e/o i dati da visualizzare (Office)

• a destra (nella figura in rosso) l’Action Pane riporta le azioni e le funzionalità a disposizione

dell’utente, adattandole alle selezioni operate nell’area a sinistra (Context-Sensitive)

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