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📊 Analytics & Data Analysis Suite

Catalogo delle query analitiche implementate nel Data Warehouse, organizzate in due categorie: Exploration Data Analysis (Data Quality & Structure Validation) e Advanced Queries (Strategic Analytics Patterns).

📑 Indice

  1. Exploration Data Analysis
  2. Advanced Queries
  3. Come Eseguire le Analisi
  4. Prerequisiti

🔍 Exploration Data Analysis

Suite di query per validare la struttura e la qualità dei dati nel Data Warehouse, inclusi controlli su metadati, distribuzioni, cardinalità e anomalie.

# File Scopo Tipo di Insight
1 01_exploration_meta.sql Elencare tutti gli oggetti (Tabelle, View, Schema) del DWH Metadati strutturali
2 02_exploration_dimensions.sql Analizzare il contenuto e la distribuzione delle Dimension Tables Qualità dimensioni
3 03_exploration_measures.sql Verificare le metriche quantitative e loro distribuzione Qualità metriche
4 04_exploration_magnitude_analysis.sql Analizzare la scala dei dati (min, max, media, distribuzione) Cardinalità e ranges
5 05_exploration_ranking_analysis.sql Identificare i Top N elementi per ogni dimensione Ranking e concentrazione

💡 Utilizzo

  • Data Quality Validation: Verificare integrità e distribuzione post-load
  • Structural Analysis: Mappare schemi, dimensioni, metriche disponibili
  • Anomaly Detection: Identificare valori outlier, missing data, distribuzione anomale
  • Performance Monitoring: Monitorare cardinalità, ranges, concentrazione dati

🔗 Sequenza di Esecuzione

Esecuzione consigliata per una validazione completa:

01_exploration_meta.sql
    ↓
02_exploration_dimensions.sql → 03_exploration_measures.sql
    ↓
04_exploration_magnitude_analysis.sql
    ↓
05_exploration_ranking_analysis.sql

🚀 Advanced Queries

Suite di query per analytics strategica e business intelligence, implementando pattern analitici avanzati per supportare decision-making data-driven.

# File Pattern Analitico Caso d'Uso
1 01_change_over_time.sql Time Series & Trends Analizzare l'evoluzione temporale delle vendite (crescita, stagionalità)
2 02_cumulative_analysis.sql Running Totals / YTD Calcolare cumulative totals e Year-To-Date metrics
3 03_performance_analysis.sql Comparative Performance Confrontare performance tra periodi, prodotti, clienti
4 04_part_to_whole.sql Mix Analysis / Contribution Analizzare la composizione (% contribution, mix prodotti)
5 05_data_segmentation.sql Cohort & Segmentation Segmentare clienti/prodotti per profittabilità, comportamento
6 06_reporting.sql Executive Dashboard Metrics Metriche aggregate per reporting e BI

🎯 Applicazioni

  • Strategic Analytics: Time series analysis, trend identification, forecasting support
  • Executive Reporting: KPI aggregation, dashboard metrics, performance benchmarking
  • Operational Intelligence: Segmentation, cohort analysis, comparative performance
  • Business Intelligence: Mix analysis, contribution modeling, opportunity identification

🛠️ Technical Patterns Implemented

  • Time Series Analysis: Temporal aggregations, trend analysis, YoY comparisons
  • Cumulative Calculations: Running totals, YTD metrics, progressive analysis
  • Comparative Performance: Benchmarking, period-over-period analysis, variance analysis
  • Mix & Composition: Contribution analysis, segment breakdown, mix modeling
  • Segmentation & Cohort Analysis: Classification, behavioral segmentation, RFM analysis
  • Executive Metrics: Aggregated KPIs, SLA monitoring, scorecard metrics

🔗 Come Eseguire le Analisi

Prerequisiti

✅ Database PostgreSQL con dati caricati nel Layer Gold (dim_* e fact_* tables)
✅ Client SQL: DataGrip, pgAdmin, psql, o DBeaver
✅ Autorizzazioni di lettura sugli schemi gold, silver, bronze

Passaggi

  1. Copia il codice SQL dalla query di interesse
  2. Incolla nel tuo client SQL (DataGrip, pgAdmin, psql)
  3. Esegui la query (Ctrl+Enter su DataGrip / Cmd+Enter su Mac)
  4. Analizza i risultati nel tab Results

Esempio con psql (linea di comando)

# Connettiti al database
psql -U username -d database_name -h localhost

# Esegui una query (il file viene riportato qui)
\i analysis/exploration_data_analysis/01_exploration_meta.sql

# Vedi i risultati
# ...

📊 Execution Workflow

Recommended Analysis Progression

Phase 1: Data Validation
├── 01_exploration_meta.sql
├── 02_exploration_dimensions.sql
└── 03_exploration_measures.sql

Phase 2: Data Profiling
├── 04_exploration_magnitude_analysis.sql
└── 05_exploration_ranking_analysis.sql

Phase 3: Strategic Analytics
├── 01_change_over_time.sql
├── 04_part_to_whole.sql
└── 06_reporting.sql

🎓 Casi d'Uso di Business

Domanda: "Come stanno andando le vendite?"

→ Usa: 01_change_over_time.sql + 06_reporting.sql

Domanda: "Quali prodotti guidano la crescita?"

→ Usa: 04_part_to_whole.sql + 01_change_over_time.sql

Domanda: "Quali clienti sono i più profittevoli?"

→ Usa: 05_data_segmentation.sql + 03_performance_analysis.sql

Domanda: "Come è progredito il business da inizio anno?"

→ Usa: 02_cumulative_analysis.sql

⚙️ Implementation Notes

  • Query Composition: Modify and combine queries for specific use cases and business context
  • Performance Optimization: Use LIMIT clauses for initial testing on large datasets; consider materialized views for recurring queries
  • Data Freshness: Integrate queries into scheduled ETL pipelines for continuous analytics
  • Reporting Integration: Export results to BI tools (Tableau, Power BI) or reporting platforms
  • Version Control: Maintain query variants in separate files for A/B analysis or historical comparisons

Ultimo aggiornamento: Marzo 2026