UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PADOVA
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1 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PADOVA Facoltà di Scienze MM. FF. NN. Dipartimento di Matematica pura e applicata LAUREA TRIENNALE IN INFORMATICA Conversione di un datawarehouse SAS e dei relativi processi di ETL, finalizzati ad un sistema di reportistica dipartimentale e ad un sistema di cruscotti direzionali, su tecnologia Open Source secondo il paradigma ER. Relatore: dott. Claudio E. Palazzi Laureando: Matteo Varotto Anno Accademico 2008/2009
2 INDICE INDICE Indice 1 Introduzione 2 2 L azienda 2 3 Cenni Teorici Business Intelligence Data warehouse OLAP
3 2 L AZIENDA 1 Introduzione Il presente documento fornirà una dettagliata analisi del progetto di stage realizzato presso l azienda Technomind spa volto alla conversione di un datawarehouse SAS su tecnologia Open Source; in particolare si è operato per convertire i relativi processi di ETL e il sistema di reportistica dipartimentale e di cruscotti direzionali. Il progetto è stato seguito in concomitanza con il collega Marco Secchiero anche lui frequentante il corso di studi di informatica e impiegato come stagista presso Technomind, ovviamente sono state seguite porzioni diverse del progetto in modo completamente autonomo fatta eccezione per quella che rappresenta l anello di congiunzione tra i due progetti ovvero la pubblicazione del cubo OLAP, successivamente il redattore del presente documento si è interessato alla creazione di cruscotti e reportistica dipartimentale mentre il collega Marco Secchiero si é interessato alla progettazione del processo ETL. 2 L azienda Lo stage si é svolto presso la sede di padova dell azienda Technomind spa, un gruppo italiano che opera nel mondo dei Servizi Informatici, del Software e della Consulenza. Technomind è nata nel 2002 e da allora sviluppa e fornisce soluzioni Business Critical per i propri Clienti. Il Gruppo Technomind é strutturato su linee di competenza specifiche, in particolare si occupa di: 2
4 3 CENNI TEORICI Comunicazione Integrata Consulenza Direzionale Prodotti Applicativi e System Integration Prodotti Tecnologici Servizi di Gestione Infrastruttura Sviluppo Software L azienda è costituita da: Technomind Spa Esio Srl Italsoft Srl e partecipa ad alcuni progetti assieme all azienda Neticon srl. Il gruppo Technomind ha realizzato e lavora attualmente ad alcuni importanti progetti anche per l amministrazione pubblica e la sanità 3 Cenni Teorici In questa sezione andrò ad esporre alcuni indispensabili cenni per la corretta comprensione del presente documento. 3.1 Business Intelligence La Business Intelligence è l insieme di capacità, tecnologie, applicativi e pratiche per la produzione e l analisi di informazioni per il supporto ad attività di decisione e controllo. Generalmente le informazioni vengono raccolte per scopi direzionali interni e per il controllo di gestione. Lo scopo della Business Intelligence è quello di elaborare questi dati e renderli fruibili 3
5 3.2 Data warehouse 3 CENNI TEORICI affinchè possano concretamente fornire supporto alle attività di chi occupa ruoli direzionali permettendo l ottimizzazione delle prestazioni aziendali. La Business Intelligence permette dunque di gestire al meglio i processi aziendali, fornendo un concreto supporto ai decision makers dell azienda 3.2 Data warehouse Un data warehouse è un archivio di tutte le informazioni riguardanti una determinata organizzazione normalmente orientato all analisi del dato. William H. Inmon, colui che per primo ha parlato esplicitamente di data warehouse, lo definisce come una raccolta di dati integrata, orientata al soggetto, variabile nel tempo e non volatile di supporto ai processi decisionali. Integrata: probabilmente ciò che caratterizza maggiormente un DW, i dati che lo costituiscono provengono da fonti differenti e confluiscono al suo interno. Orientata al soggetto: il data warehouse è orientato alla fruizione del dato direttamente da parte dell utente; l obiettivo quindi non è più quello di diminuire la ridondanza del dato mediante normalizzazione ma quello di favorire la leggibilità e la produzione di informazione. Variabile nel tempo: i dati contenuti in un DW spesso coprono un arco temporale esteso e quindi sono aggiornati fino ad una certa data che, nella maggior parte dei casi, è antecedente a quella in cui l utente interroga il sistema. Ciò differisce da quanto si verifica in un sistema transazionale, nel quale i dati corrispondono sempre ad una situazione aggiornata; i dati contenuti nel Data warehouse necessitano quindi di essere aggiornati variando nel tempo. Non volatile: i dati contenuti nel data warehouse non vengono modificate; questo comporta una semplificazione architetturale notevole 4
6 3.3 OLAP 3 CENNI TEORICI rispetto ad applicazione transazionali. Non abbiamo volutamente considerato le eccezioni derivanti dall aggiornamento del data warehouse perchè si tratta di un processo completamente esterno all utilizzo del data warehouse stesso. 3.3 OLAP 5
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