Archive for the ‘Analisi di Basi di Dati’ Category

• 5 – I metadati – dati sui dati – nel datawarehouse

  Date: 2011.01.12 | Category: Analisi di Basi di Dati | Response: 0

  Come scritto nel titolo di questo articolo, i metadati sono dei dati sui dati. Cosa significa? Significa semplicemente che sono dei dati utilizzati per descrivere altri dati. Nello scenario dei data warehouse, i metadati sono di varia natura ed hanno scopi molteplici. E’ stato definito anche uno standard per quanto riguarda il formato di rappresentazione dei metadati: CWMI (Common Warehouse Metadata Initiative). Questo standard, proposto da OMG, definisce come deve avvenire l’interscambio di dati tra strumenti DW e repository di metadati in ambienti eterognei e distribuiti. Read the rest of this entry »

• 3 – Come alimentare un Data Warehouse? Strumenti di Backend – ETL – Extraction Transformation And Loading

  Date: 2011.01.11 | Category: Analisi di Basi di Dati | Response: 0

  Come il data warehouse viene popolato con i dati di interesse?
  Attraverso degli strumenti specifici che prendono il nome di ETL – Extraction Transformation Loading, cioè estrazione – trasformazione – caricamento. Questi strumenti sono fondamentali e si occupano essenzialmente di estrarre i dati da sorgenti esterne, di effettuare la pulizia dei dati cioè si rimediamo agli errori, si convertono i dati in un altro formato, si identificano i dati mancanti, si eliminano i duplicati ed infine caricano e aggiornano i dati tramite un processo di refresh periodico. Read the rest of this entry »

• 2 – Server ROLAP – MOLAP – HOLAP nei sistemi di data warehouse: vediamo la differenza

  Date: 2011.01.11 | Category: Analisi di Basi di Dati | Response: 3

  Ci sono diversi approcci per implementare i sistemi di Data Warehouse che dipendono dal modello logico utilizzato per la rappresentazione dei dati. La scelta di un sistema piuttosto che un altro, dipende dalla distribuzione dei dati (densi o sparsi? o entrambi?). Quindi in alcuni casi può essere più conveniente utilizzare una rappresentazione relazionale tramite server ROLAP piuttosto che una rappresentazione matriciale implementata attraverso un server MOLAP. Un altro motivo che spiega l’esistenza di diversi modelli per l’implementazione è la scarsa espressività del modello relazionale, il quale non include concetti di dimensione, misura e gerarchia. Read the rest of this entry »

• 4 – Data Warehouse: parto da una copia del database operativo?

  Date: 2011.01.10 | Category: Analisi di Basi di Dati | Response: 0

  La riposta è NI. C’è una versione che si chiama ODS(Operation Data Store) che contiene una copia del database che in genere è stata generata tramite i replication server di turno del DBMS che non fanno altro che copiare i dati e metterli da un’altra parte. Con questa operazione, attenzione, non possiamo ancora parlare di Data-WareHouse.
  Dobbiamo considerare anche i processi tipici dell’estrazione cioè la pulizia, la trasformazione, l’integrazione etc. Completata questa fase, i dati non sono più uguali a quelli originali e allora possiamo parlare di datawarehouse. Quindi fare una copia non è sufficiente. Read the rest of this entry »

• 1 – Data warehouse: il magazzino dei dati per supportare le decisioni aziendali di tipo strategico

  Date: 2011.01.09 | Category: Analisi di Basi di Dati | Response: 0

  Questo articolo ha l’obiettivo di introdurre i “Data Warehouse“, poiché sono molto utilizzati nelle grandi aziende, dove in genere si ha a che fare con grosse moli di dati. Con il termine Data Warehousesi intende una base di dati creata per il supporto alle decisioni aziendali strategiche. I dati che sono coinvolti in un data warehouse sono di tipo storico e devono in genere essere consolidati / integrati nel data warehouse. Questo perché nelle realtà aziendali, purtroppo, non sempre tutti i dati sono contenuti all’interno della stessa base dati. Di conseguenza, per avere una visione globale, è necessario integrarli e consolidarli (cioè renderli più integrati). La cosa più complessa è integrare dati che provengono da diversi sorgenti. Con i datawarehouse, quindi riusciamo a descrivere i soggetti di interesse: clienti, prodotti che devo vendere, etc. Sono orientati alla descrizione di un processo o di una funzione, ma non di un servizio. Inoltre sono integrati perché potrebber essere generati da basi di dati diverse dal processo operativo aziendali, questi dati vengono raccolti e armonizzati tra di loro: processo di integrazione. E’ quello più costoso e difficile nella realizzazione di un data warehouse. Read the rest of this entry »