Governo Digitale a.a. 2011/12

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Governo Digitale a.a. 2011/12"

Transcript

1 Governo Digitale a.a. 2011/12 I sistemi di supporto alle decisioni ed il Data Warehouse Emiliano Casalicchio

2 Agenda Introduzione i sistemi di supporto alle decisioni Data warehouse proprietà architettura generale rappresentazione multidimesionale dei dati architettura dettagliata

3 Introduzione Sistemi di supporto alle decisioni, sistemi gestionali e data warehouse

4 Motivazioni I sistemi informatici permettono di aumentare la produttività delle organizzazioni automatizzandone la gestione operativa quotidiana I dati se opportunamente accumulati e analizzati possono essere utilizzati per la pianificazione e il supporto alle decisioni Una corretta gestione dei dati storici può essere occasione di un grande vantaggio competitivo

5 I sistemi di supporto alle decisioni Le organizzazioni investono tempo e danaro sui sistemi informativi per le operazioni (operational systems) che gestiscono le informazioni necessarie all operatività. Le informazioni sono un asset dell organizzazione che deve essere gestito ed utilizzato a fini competitivi. Per supportare le decisioni strategiche l organizzazione si dota di sistemi di supporto alle decisioni (DSS) costruiti su insiemi di informazioni rivolte a tali attività.

6 I sistemi di supporto alle decisioni I DSS costituiscono la tecnologia che supporta la dirigenza aziendale nel prendere decisioni tatticostrategiche in modo efficace e veloce, mediante particolari tipologie di elaborazione (per esempio OLAP) Ma su quali dati? le informazioni gestionali, dati storici e dati statistici

7 Esempio le vendite di pannolini per neonati del venerdì sera risultavano rappresentare una cospicua percentuale rispetto a quelle dell'intera settimana. Perché? i principali acquirenti erano giovani uomini d'affari, che acquistavano una scorta di pannolini per il fine settimana, mentre tornavano a casa dal lavoro allestire nel proprio negozio un reparto con birre nazionali e di importazione in offerta speciale accanto alla corsia dei pannolini 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

8 Tipiche richieste Qual è il volume delle vendite per regione e categorie di prodotto durante l ultimo anno? Come si correlano i prezzi delle azioni delle società produttrici di hardware con i profitti trimestrali degli ultimi 10 anni? Quali sono stati i volumi di vendita dello scorso anno per regione e categoria di prodotto? In che modo i dividendi di aziende di hardware sono correlati ai profitti trimestrali negli ultimi 10 anni?

9 Data warehouse, Sistemi gestionali e DSS I sistemi gestionali sono caratterizzati da applicazioni basate su transazioni: strutturate, Ripetitive, normalmente brevi si tratta del On Line Transaction Processing (OLTP). I sistemi di supporto decisionale sono caratterizzati da interrogazioni che riguardano grandi moli di dati, spesso complesse si tratta del On Line Analytical Processing (OLAP). Un Data Warehouse integra le informazioni gestionali, i dati storici e I dati statistici al fine di supportare le decisioni attraverso apposite applicazioni, funzioni di report, funzioni di accesso ai dati

10 Il data warehouse e DSS Un Data Warehouse mette a disposizione un database che stà alla base dei sistemi di supporto decisionale. I database gestionali sono disegnati per automatizzare le attività giornaliere, per ottimizzare l input dei dati, in modo sicuro rapido ed efficiente. Il data warehouse è disegnato per aiutare gli utilizzatori a prendere le migliori decisioni attraverso l analisi delle informazioni consolidate dell organizzazione, contiene informazioni riferite ad uno specifico momento temporale, le serie storiche delle informazioni caratterizzanti dell azienda. è finalizzato alle attività di comparazione, analisi e verifica degli andamenti passati e futuri (treds) (ad esempio la comparazione delle vendite tra differenti aree territoriali, oppure la dinamica temporale delle vendite di un prodotto).

11 Analisi vs Gestione I dati gestionali sono costantemente in fase di aggiornamento e quindi altamente volatili. I dati analitici (contenuti nel DW) sono statici o poco volatili (ad esempio il totale dei prodotti venduti alla fine del giorno precedente), permangono e vengono aggiornati secondo procedure predefinite. Normalmente readonly I database gestionali sono progettati per: inserire e memorizzare dati, aggiornare dati esistenti, controllare transazioni, produrre reports, mantenere l integrità dei dati, gestire le transazioni. I database deputati al controllo (DW) sono progettati per: grandi volumi di dati in sola lettura per l utilizzo ai fini decisionali, decisioni strategiche (lungo termine) analizzando serie temporali, tattiche (breve termine) analizzando e variando fotografie (riferite allo stato attuale) di dati quantitativi.

12 Data Warehouse Proprietà

13 Tipi di elaborazione Nei Transaction Processing Systems: On-Line Transaction Processing Nei Decision Support Systems: On-Line Analytical Processing

14 OLTP Tradizionale elaborazione di transazioni, che realizzano i processi operativi dell azienda-ente Operazioni predefinite, brevi e relativamente semplici Ogni operazione coinvolge pochi dati Dati di dettaglio, aggiornati Le proprietà acide (atomicità, correttezza, isolamento, durabilità) delle transazioni sono essenziali

15 OLAP Elaborazione di operazioni per il supporto alle decisioni Operazioni complesse e casuali Ogni operazione può coinvolgere molti dati Dati aggregati, storici, anche non attualissimi Le proprietà acide non sono rilevanti, perché le operazioni sono di sola lettura

16 OLTP e OLAP OLTP OLAP Utente impiegato dirigente Funzione operazioni giornaliere supporto alle decisioni Progettazione orientata all'applicazione orientata ai dati Dati correnti, aggiornati, dettagliati, relazionali, omogenei storici, aggregati, multidimensionali, eterogenei Uso ripetitivo casuale Accesso read-write, indicizzato read, sequenziale Unità di lavoro transazione breve interrogazione complessa Record acc. decine milioni N. utenti migliaia centinaia Dimensione 100MB - 1GB 100GB - 1TB Metrica throughput tempo di risposta

17 OLTP e OLAP I requisiti sono quindi contrastanti Le applicazioni dei due tipi possono danneggiarsi a vicenda

18 Separazione degli ambienti OLTP OLAP Base di dati Data Warehouse APPLICAZIONE OLTP APPLICAZIONE OLAP UTENTI FINALI (Transazioni) ANALISTI (Query complesse) 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

19 Data warehouse Una base di dati utilizzata principalmente per il supporto alle decisioni direzionali integrata aziendale e non dipartimentale con dati storici con un ampio orizzonte temporale, e indicazione (di solito) di elementi di tempo con dati usualmente aggregati per effettuare stime e valutazioni fuori linea i dati sono aggiornati periodicamente mantenuta separatamente dalle basi di dati operazionali

20 ... integrata... I dati di interesse provengono da tutte le sorgenti informative ciascun dato proviene da una o più di esse Il data warehouse rappresenta i dati in modo univoco riconciliando le eterogeneità dalle diverse rappresentazioni nomi struttura codifica rappresentazione multipla

21 ... dati storici... Le basi di dati operazionali mantengono il valore corrente delle informazioni L orizzonte temporale di interesse è dell ordine dei pochi mesi Nel data warehouse è di interesse l evoluzione storica delle informazioni L orizzonte temporale di interesse è dell ordine degli anni

22 ... dati aggregati... Nelle attività di analisi dei dati per il supporto alle decisioni non interessa chi ma quanti non interessa un dato ma la somma, la media, il minimo e il massimo,... di un insieme di dati Le operazioni di aggregazione sono quindi fondamentali nel warehousing e nella costruzione/mantenimento di un data warehouse.

23 ... fuori linea... In una base di dati operazionale, i dati vengono acceduti inseriti modificati Cancellati pochi record alla volta Nel data warehouse, abbiamo operazioni di accesso e interrogazione diurne operazioni di caricamento e aggiornamento dei dati notturne che riguardano milioni di record

24 ...Due ritmi diversi... Uso bimodale: ore al giorno usati per attività di interrogazione 2-8 ore al giorno per caricamento, indicizzazione, controllo qualità e pubblicazione

25 ... una base di dati separata... Diversi motivi: non esiste un unica base di dati operazionale che contiene tutti i dati di interesse la base di dati deve essere integrata non è tecnicamente possibile fare l integrazione in linea i dati di interesse sarebbero comunque diversi devono essere mantenuti dati storici e aggregati l analisi dei dati richiede per i dati organizzazioni speciali e metodi di accesso specifici degrado generale delle prestazioni senza la separazione

26 Data warehouse Architettura

27 Architettura per il data warehousing Metadati Sorgenti esterne Analisi dimensionale Basi di dati operazionali Data Warehouse Data Mart Data mining Sorgenti dei dati Strumenti di analisi 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

28 Sorgenti informative i sistemi operazionali dell organizzazione sono sistemi transazionali (OLTP) orientati alla gestione dei processi operazionali non mantengono dati storici ogni sistema gestisce uno o più soggetti (ad esempio, prodotti o clienti) sono spesso sistemi legacy sorgenti esterne ad esempio, dati forniti da società specializzate Sorgenti esterne Basi di dati operazionali Sorgenti dei dati

29 Alimentazione del data warehouse Attività necessarie ad alimentare un data warehouse estrazione accesso ai dati nelle sorgenti pulizia rilevazione e correzione di errori e inconsistenze nei dati estratti trasformazione trasformazione di formato, correlazione con oggetti in sorgenti diverse caricamento con introduzione di informazioni temporali e generazione dei dati aggregati

30 Architettura per il data warehousing Metadati Sorgenti esterne Analisi dimensionale Basi di dati operazionali Data Warehouse Data Mart Data mining Sorgenti dei dati Strumenti di analisi 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

31 Metadati "Dati sui dati": descrizioni logiche e fisiche dei dati (nelle sorgenti e nel DW) corrispondenze e trasformazioni dati quantitativi I metadati sono informazioni mantenute a supporto dell'attività di alimentazione del DW

32 Architettura per il data warehousing Metadati Sorgenti esterne Analisi dimensionale Basi di dati operazionali Data Warehouse Data Mart Data mining Sorgenti dei dati Strumenti di analisi 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

33 Data Warehouse Server Sistema dedicato alla gestione warehouse Può basarsi su diverse tecnologie ROLAP (Relational OLAP) i dati sono memorizzati in DBMS relazionali (schemi a stella) MOLAP (Multidimensional OLAP) I dati sono memorizzati in forma multidimensionale tramite speciali strutture dati tipicamente proprietarie (CUBE) i produttori di RDBMS stanno iniziando a fornire estensioni OLAP ai loro prodotti

34 MOLAP vs ROLAP + Migliori prestazioni in termini di query per via del storage ottimizzato, indicizzazione multidimesionale e caching + Dimensioni ridotte su disco (rispetto ROLAP) + Estrazione dati efficiente mediante aggregazione dati pre-strutturata ed indicizzazione - Caricamento lento per grandi volumi di dati - Problemi di interrogazione ed aggiornamento per elevato numero di dimensioni (>10) + scalabile sia rispetto al volume di dati che al numero di dimensioni + Tempo di Estrazione, Trasformazione e Caricamento particolarmente veloce - Necessità di tool ETL dedicati per il caricamento di tabelle aggregate - Estrazione dati meno efficiente a causa di mancanza di strumenti specifici per l indicizzazione

35 Architettura per il data warehousing Metadati Sorgenti esterne Analisi dimensionale Basi di dati operazionali Data Warehouse Data Mart Data mining Sorgenti dei dati Strumenti di analisi 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

36 Data mart Un sottoinsieme logico dell intero data warehouse un data mart è la restrizione del data warehouse a un singolo problema di analisi un data warehouse è l unione di tutti i suoi data mart un data mart rappresenta un progetto fattibile la realizzazione diretta di un data warehouse completo non è invece solitamente fattibile Esempi di datamart Dip. Vendite, distribuzione, finanza, management Compartimentazione geografica di unità di business relativamente autonome (o BU indipendenti) Ogni DataMart contribuisce al data warehouse master

37 Architettura per il data warehousing Metadati Sorgenti esterne Analisi dimensionale Basi di dati operazionali Data Warehouse Data Mart Data mining Sorgenti dei dati Strumenti di analisi 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

38 Strumenti di analisi Consentono di effettuare analisi dei dati utilizzando il Data Warehouse server e offrono interfacce amichevoli per presentare, in forma adeguata e facilmente comprensibile, i risultati delle analisi Due principali tipologie di analisi (e quindi di strumenti) Analisi multidimensionale Data mining

39 Data Mining l'estrazione di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati (attraverso metodi automatici o semi-automatici) Estrazione, con tecniche analitiche all'avanguardia, di informazione implicita, nascosta, da dati già strutturati, per renderla disponibile e direttamente utilizzabile; Esplorazione ed analisi, eseguita in modo automatico o semiautomatico, su grandi quantità di dati allo scopo di scoprire pattern (schemi) significativi. che cosa non è "data mining"? Cercare un numero di telefono nell'elenco; Fare una ricerca in Internet su "vacanze alle Maldive". Che cosa è "data mining"? Scoprire che alcuni cognomi (Benetton, Troncon, Cavasin) sono molto comuni in specifiche aree dell'italia; Fare una ricerca nel web su una parola chiave e classificare i documenti trovati secondo un criterio semantico (p. es. "corriere": nome di giornale, professione, ecc.)

40 Variante dell architettura Monitoraggio & Amministrazione Metadati Sorgenti esterne Analisi dimensionale Basi di dati operazionali Data mining Sorgenti dei dati Data Mart Strumenti di analisi 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

41 Rappresentazione multidimensionale dei dati

42 Rappresentazione multidimensionale L analisi dei dati avviene rappresentando i dati in forma multidimensionale Concetti rilevanti: fatto un concetto sul quale centrare l analisi misura una proprietà atomica di un fatto dimensione descrive una prospettiva lungo la quale effettuare l analisi Esempi di fatti/misure/dimensioni vendita/quantità venduta,incasso/prodotto,tempo telefonata/costo,durata/chiamante,chiamato,tempo

43 Rappresentazione multidimensionale dei dati Misura Luogo (negozio) Roma-1 Milano-2 Milano-1 Roma-2 Fatto: Vendita Lettori DVD Quantità Televisori Lettori CD Articolo (prodotto) Tempo (trimestre) 1 trim trim trim trim Videoregistratori Dimensione

44 Dimensioni e gerarchie di livelli regione anno provincia categoria marca trimestre città negozio Luogo prodotto Articolo mese giorno Tempo 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

45 Operazioni su dati multidimensionali Slice & dice seleziona e proietta Roll up (o drill up) aggrega i dati volume di vendita totale dello scorso anno per categoria di prodotto e regione Drill down disaggrega i dati per una particolare categoria di prodotto e regione, mostra le vendite giornaliere dettagliate per ciascun negozio (Pivot re-orienta il cubo)

46 Slice and dice Il manager regionale esamina la vendita dei prodotti in tutti i periodi relativamente ai propri mercati Il manager finanziario esamina la vendita dei prodotti in tutti i mercati relativamente al periodo corrente e quello precedente Luogo Articolo Tempo Il manager di prodotto esamina la vendita di un prodotto in tutti i periodi e in tutti i mercati Il manager strategico si concentra su una categoria di prodotti, una area e un orizzonte temporale 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

47 Risultato di Slice and dice Quantità Milano-2 Milano-1 Roma-2 Roma-1 1 trim trim trim trim Lettori DVD Televisori Lettori CD Videoregistratori

48 Roll-up Quantità Milano-2 Milano-1 Roma-2 Roma-1 1 trim trim trim trim Lettori DVD Televisori Lettori CD Videoregistratori

49 Altra operazione di roll-up Quantità Milano-2 Milano-1 Roma-2 Roma-1 1 trim trim trim trim Lettori DVD Televisori Lettori CD Videoregistratori

50 Visualizzazione dei dati I dati vengono infine visualizzati in veste grafica, in maniera da essere facilmente comprensibili. Si fa uso di: tabelle istogrammi grafici torte superfici 3D bolle

51 Visualizzazione finale di un analisi trim trim trim.2003 Lettori DVD Televisori Lettori CD Videoregistratori 1 trim.2003

52 I modelli multidimensionali Vari modelli multidimensionali: modello a stella modello a costellazione di fatti modello a fiocco di neve (snowflake) possono essere implementati in sistemi relazionali sistemi multidimensionali sistemi ad oggetti In genere: implementazione diretta in DBMS relazionali

53 Lo schema dimensionale tabella fatti, una tabella principale che memorizza i fatti misurabili di un processo (i fatti più comuni sono numerici, continui, e additivi) identificano l attività principale e sono caratterizzati dai dati di dettaglio che si desidera analizzare due o più tabelle dimensione: tabelle che rappresentano una dimensione rispetto la quale è interessante analizzare i fatti (gli attributi sono solitamente testuali, discreti e descrittivi) Sono i parametri che influenzano i dati di dettaglio e rispetto ai quali si analizzano tali dati

54 Le dimensioni Le dimensioni utilizzate sono spesso le stesse in vari contesti applicativi: tempo collocazione geografica organizzazione clienti il numero di attributi per ogni dimensione è in genere molto elevato (anche nell ordine del centinaio)

55 Tempo CodiceTempo Giorno Mese Trimestre Anno Luogo CodiceLuogo Negozio Indirizzo Città Provincia Regione Schema a stella Vendite CodiceTempo CodiceLuogo CodiceArticolo CodiceCliente Quantità Incasso Articolo CodiceArticolo Descrizione Marca CodiceCategoria Categoria Cliente CodiceCliente Nome Cognome Sesso Età Professione 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

56 Una possibile istanza 04 Aprile 2012 Emiliano Casalicchio (C) --

57 Caratteristiche di uno schema dimensionale Una tabella dimensione memorizza i membri di una dimensione la chiave primaria è semplice gli altri campi memorizzano i livelli della dimensione tipicamente denormalizzata La tabella fatti memorizza le misure (fatti) di un processo la chiave è composta da riferimenti alle chiavi di tabelle dimensione gli altri campi rappresentano le misure è in BCNF

Architetture per l analisi di dati

Architetture per l analisi di dati Architetture per l analisi di dati Basi di dati: Architetture e linee di evoluzione - Seconda edizione Capitolo 8 Appunti dalle lezioni Motivazioni I sistemi informatici permettono di aumentare la produttività

Dettagli

Data warehouse. Architettura complessiva con OLTP e OLAP OLTP. Sistemi di supporto alle decisioni

Data warehouse. Architettura complessiva con OLTP e OLAP OLTP. Sistemi di supporto alle decisioni Data warehouse Data warehouse La crescita dell importanza dell analisi dei dati ha portato ad una separazione architetturale dell ambiente transazionale (OLTP on-line transaction processing) da quello

Dettagli

Cosa è un data warehouse?

Cosa è un data warehouse? Argomenti della lezione Data Warehousing Parte I Introduzione al warehousing cosa è un data warehouse classificazione dei processi aziendali sistemi di supporto alle decisioni elaborazione OLTP e OLAP

Dettagli

Introduzione al data warehousing

Introduzione al data warehousing Introduzione al data warehousing, Riccardo Torlone aprile 2012 1 Motivazioni I sistemi informatici permettono di aumentare la produttività delle organizzazioni automatizzandone la gestione quotidiana dei

Dettagli

Sistemi per le decisioni Dai sistemi gestionali ai sistemi di governo

Sistemi per le decisioni Dai sistemi gestionali ai sistemi di governo Sistemi per le decisioni Dai sistemi gestionali ai sistemi di governo Obiettivi. Presentare l evoluzione dei sistemi informativi: da supporto alla operatività a supporto al momento decisionale Definire

Dettagli

Data Warehousing. Argomenti della lezione. Rappresentazioni dei dati. Rappresentazione dei dati. Parte II Analisi multidimensionale

Data Warehousing. Argomenti della lezione. Rappresentazioni dei dati. Rappresentazione dei dati. Parte II Analisi multidimensionale Argomenti della lezione Data Warehousing Parte II Analisi multidimensionale richiami sul data warehousing organizzazione di un data warehouse l analisi multidimensionale data warehousing e internet strumenti

Dettagli

Data warehousing Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007

Data warehousing Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Data warehousing Introduzione A partire dalla metà degli anni novanta è risultato chiaro che i database per i DSS e le analisi di business intelligence vanno separati da quelli operazionali. In questa

Dettagli

Data Warehousing: concetti base e metodologie

Data Warehousing: concetti base e metodologie Data Warehousing: concetti base e metodologie Paolo Atzeni (con la collaborazione di Luca Cabibbo e Riccardo Torlone) Università di Roma Tre Dipartimento di Informatica e Automazione atzeni@dia.uniroma3.it

Dettagli

Introduzione data warehose. Gian Luigi Ferrari Dipartimento di Informatica Università di Pisa. Data Warehouse

Introduzione data warehose. Gian Luigi Ferrari Dipartimento di Informatica Università di Pisa. Data Warehouse Introduzione data warehose Gian Luigi Ferrari Dipartimento di Informatica Università di Pisa Data Warehouse Che cosa e un data warehouse? Quali sono i modelli dei dati per data warehouse Come si progetta

Dettagli

Breve introduzione ai data warehouse (per gli allievi che non hanno seguito BD2)

Breve introduzione ai data warehouse (per gli allievi che non hanno seguito BD2) Tecnologie per i sistemi informativi Breve introduzione ai data warehouse (per gli allievi che non hanno seguito BD2) Letizia Tanca lucidi tratti dal libro: Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone Introduzione

Dettagli

4 Introduzione al data warehousing

4 Introduzione al data warehousing Che cosa è un data warehouse? Introduzione al data warehousing 22 maggio 2001 Un data warehouse è una base di dati collezione di dati di grandi dimensioni, persistente e condivisa gestita in maniera efficace,

Dettagli

Data warehouse Introduzione

Data warehouse Introduzione Database and data mining group, Data warehouse Introduzione INTRODUZIONE - 1 Pag. 1 Database and data mining group, Supporto alle decisioni aziendali La maggior parte delle aziende dispone di enormi basi

Dettagli

Data warehousing Mario Guarracino Data Mining a.a. 2010/2011

Data warehousing Mario Guarracino Data Mining a.a. 2010/2011 Data warehousing Introduzione A partire dagli anni novanta è risultato chiaro che i database per i DSS e le analisi di business intelligence vanno separati da quelli operazionali. In questa lezione vedremo

Dettagli

Data Warehousing e Data Mining

Data Warehousing e Data Mining Università degli Studi di Firenze Dipartimento di Sistemi e Informatica A.A. 2011-2012 I primi passi Data Warehousing e Data Mining Parte 2 Docente: Alessandro Gori a.gori@unifi.it OLTP vs. OLAP OLTP vs.

Dettagli

SOMMARIO. 9- Basi di dati direzionali. Tipi di sistemi direzionali SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI. Basi di Dati per la gestione dell Informazione

SOMMARIO. 9- Basi di dati direzionali. Tipi di sistemi direzionali SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI. Basi di Dati per la gestione dell Informazione 1 SOMMARIO 2 9- Basi di dati direzionali Basi di Dati per la gestione dell Informazione A. Chianese, V. Moscato, A. Picariello, L. Sansone Sistemi Informativi Direzionali (SID) Architettura dei SID La

Dettagli

On Line Analytical Processing

On Line Analytical Processing On Line Analytical Processing Data integra solitamente Warehouse(magazzino dati) èun sorgenti un unico schema globalel informazione estratta da piu puo replicazioneai puo essere èinterrogabile, non modificabile

Dettagli

Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse

Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse Sommario Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse 1. Riassunto concetti principali dalle slide della lezione di teoria 2.Studio di caso : progettazione di un Data Warehouse di una catena

Dettagli

Rassegna sui principi e sui sistemi di Data Warehousing

Rassegna sui principi e sui sistemi di Data Warehousing Università degli studi di Bologna FACOLTA DI SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI Rassegna sui principi e sui sistemi di Data Warehousing Tesi di laurea di: Emanuela Scionti Relatore: Chiar.mo Prof.Montesi

Dettagli

Introduzione alla Business Intelligence

Introduzione alla Business Intelligence SOMMARIO 1. DEFINIZIONE DI BUSINESS INTELLIGENCE...3 2. FINALITA DELLA BUSINESS INTELLIGENCE...4 3. DESTINATARI DELLA BUSINESS INTELLIGENCE...5 4. GLOSSARIO...7 BIM 3.1 Introduzione alla Pag. 2/ 9 1.DEFINIZIONE

Dettagli

Data Warehousing (DW)

Data Warehousing (DW) Data Warehousing (DW) Il Data Warehousing è un processo per estrarre e integrare dati storici da sistemi transazionali (OLTP) diversi e disomogenei, e da usare come supporto al sistema di decisione aziendale

Dettagli

Data warehousing con SQL Server

Data warehousing con SQL Server Data warehousing con SQL Server SQL Server è un RDBMS (Relational DataBase Management System) Analysis Services è un componente di SQL Server che offre un insieme di funzionalità di supporto al data warehousing

Dettagli

Introduzione al Data Warehousing

Introduzione al Data Warehousing Il problema - dati IPERVENDO Via Vai 111 P.I.11223344 Vendite II Trim. (Milioni!) Introduzione al Data Warehousing tecnologia abilitante per il data mining ACQUA MIN 0.40 LATTE INTERO 1.23 SPAZZ.DENTI

Dettagli

Per capire meglio l ambito di applicazione di un DWhouse consideriamo la piramide di Anthony, L. Direzionale. L. Manageriale. L.

Per capire meglio l ambito di applicazione di un DWhouse consideriamo la piramide di Anthony, L. Direzionale. L. Manageriale. L. DATA WAREHOUSE Un Dataware House può essere definito come una base di dati di database. In molte aziende ad esempio ci potrebbero essere molti DB, per effettuare ricerche di diverso tipo, in funzione del

Dettagli

Sistemi Informativi Aziendali I

Sistemi Informativi Aziendali I Modulo 6 Sistemi Informativi Aziendali I 1 Corso Sistemi Informativi Aziendali I - Modulo 6 Modulo 6 Integrare verso l alto e supportare Managers e Dirigenti nell Impresa: Decisioni più informate; Decisioni

Dettagli

Analisi dei Dati. Lezione 10 Introduzione al Datwarehouse

Analisi dei Dati. Lezione 10 Introduzione al Datwarehouse Analisi dei Dati Lezione 10 Introduzione al Datwarehouse Il Datawarehouse Il Data Warehousing si può definire come il processo di integrazione di basi di dati indipendenti in un singolo repository (il

Dettagli

Relazione sul data warehouse e sul data mining

Relazione sul data warehouse e sul data mining Relazione sul data warehouse e sul data mining INTRODUZIONE Inquadrando il sistema informativo aziendale automatizzato come costituito dall insieme delle risorse messe a disposizione della tecnologia,

Dettagli

Basi di Dati Direzionali

Basi di Dati Direzionali Basi di Dati Direzionali Angelo Chianese, Vincenzo Moscato, Antonio Picariello, Lucio Sansone Basi di dati per la gestione dell'informazione 2/ed McGraw-Hill Capitolo 9 Appunti dalle lezioni SQL come DDL

Dettagli

I sistemi di reporting e i rapporti direzionali

I sistemi di reporting e i rapporti direzionali I sistemi di reporting e i rapporti direzionali Reporting - Sintesi dei fenomeni aziendali secondo modelli preconfezionati e con frequenza e aggiornamento prestabiliti - contabile (dati economici) - extracontabile

Dettagli

Introduzione a data warehousing e OLAP

Introduzione a data warehousing e OLAP Corso di informatica Introduzione a data warehousing e OLAP La Value chain Information X vive in Z S ha Y anni X ed S hanno traslocato Data W ha del denaro in Z Stile di vita Punto di vendita Dati demografici

Dettagli

PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN DATAWAREHOUSE

PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN DATAWAREHOUSE Tesi in: ARCHITETTURA DEI SISTEMI INFORMATIVI PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN DATAWAREHOUSE IN UN AMBIENTE DI DISTRIBUZIONE FARMACEUTICA RELATORE: Prof. Crescenzio Gallo LAUREANDO: Alessandro Balducci

Dettagli

Introduzione alla Business Intelligence. E-mail: infobusiness@zucchetti.it

Introduzione alla Business Intelligence. E-mail: infobusiness@zucchetti.it Introduzione alla Business Intelligence E-mail: infobusiness@zucchetti.it Introduzione alla Business Intelligence Introduzione Definizione di Business Intelligence: insieme di processi per raccogliere

Dettagli

DSCube. L analisi dei dati come strumento per i processi decisionali

DSCube. L analisi dei dati come strumento per i processi decisionali DSCube L analisi dei dati come strumento per i processi decisionali Analisi multi-dimensionale dei dati e reportistica per l azienda: DSCube Introduzione alla suite di programmi Analyzer Query Builder

Dettagli

Introduzione ad OLAP (On-Line Analytical Processing)

Introduzione ad OLAP (On-Line Analytical Processing) Introduzione ad OLAP (On-Line Analytical Processing) Metodi e Modelli per il Supporto alle Decisioni 2002 Dipartimento di Informatica Sistemistica e Telematica (Dist) Il termine OLAP e l acronimo di On-Line

Dettagli

Data warehousing e OLAP

Data warehousing e OLAP Data warehousing e OLAP Introduzione Il contesto, processi aziendali Decision Support Systems Sistemi di Data Warehousing Data mart Architettura Modellazione Concettuale Star Schema, Dimensioni, Livelli

Dettagli

PBI Passepartout Business Intelligence

PBI Passepartout Business Intelligence PBI Passepartout Business Intelligence TARGET DEL MODULO Il prodotto, disponibile come modulo aggiuntivo per il software gestionale Passepartout Mexal, è rivolto alle Medie imprese che vogliono ottenere,

Dettagli

Data warehouse (parte 1)

Data warehouse (parte 1) Data warehouse (parte 1) La maggior parte delle aziende dispone di enormi basi di dati contenenti dati di tipo operativo: queste basi di dati costituiscono una potenziale miniera di informazioni utili.

Dettagli

Lezione 3. Modello Multidimensionale dei Dati Metadati per il Data Warehousing Accesso ai Data Warehouses Implementazioni per il Data Warehousing

Lezione 3. Modello Multidimensionale dei Dati Metadati per il Data Warehousing Accesso ai Data Warehouses Implementazioni per il Data Warehousing Lezione 3 Modello Multidimensionale dei Dati Metadati per il Data Warehousing Accesso ai Data Warehouses Implementazioni per il Data Warehousing 27/02/2010 1 Modello multidimensionale Nasce dall esigenza

Dettagli

Sistemi di supporto alle decisioni

Sistemi di supporto alle decisioni Sistemi di supporto alle decisioni Introduzione I sistemi di supporto alle decisioni, DSS (decision support system), sono strumenti informatici che utilizzano dati e modelli matematici a supporto del decision

Dettagli

Lezione 1. Introduzione e Modellazione Concettuale

Lezione 1. Introduzione e Modellazione Concettuale Lezione 1 Introduzione e Modellazione Concettuale 1 Tipi di Database ed Applicazioni Database Numerici e Testuali Database Multimediali Geographic Information Systems (GIS) Data Warehouses Real-time and

Dettagli

OLAP On Line Analytical Processing

OLAP On Line Analytical Processing OLAP On Line Analytical Processing Alfredo Cuzzocrea DEIS Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica Università della Calabria cuzzocrea@si.deis.unical.it Testo di Riferimento: J. Han, M.

Dettagli

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Prof. Andrea Borghesan venus.unive.it/borg borg@unive.it Ricevimento: Alla fine di ogni lezione Modalità esame: scritto 1 Sistemi informazionali La crescente diffusione dei

Dettagli

Data Warehouse Architettura e Progettazione

Data Warehouse Architettura e Progettazione Introduzione Data Warehouse Architettura! Nei seguenti lucidi verrà fornita una panoramica del mondo dei Data Warehouse.! Verranno riportate diverse definizioni per identificare i molteplici aspetti che

Dettagli

B C I un altro punto di vista Introduzione

B C I un altro punto di vista Introduzione Bollicine Community B C Intelligence B C I un altro punto di vista Introduzione Graziano Guazzi General Manager Data Flow Settembre 2007 pag, 1 Cosa misurare La definizione di quale domanda di mercato

Dettagli

Data Mining a.a. 2010-2011

Data Mining a.a. 2010-2011 Data Mining a.a. 2010-2011 Docente: mario.guarracino@cnr.it tel. 081 6139519 http://www.na.icar.cnr.it/~mariog Informazioni logistiche Orario delle lezioni A partire dall 19.10.2010, Martedì h: 09.50 16.00

Dettagli

Informazioni generali sul corso

Informazioni generali sul corso Informazioni generali sul corso Principi di Datawarehouse 1 Obiettivi del corso Conoscere i Datawarehouse 2 1 Argomenti Il contesto I sistemi DSS Architettura DW Proprietà DW Utilizzo DW Elementi OLAP:

Dettagli

Data warehousing con SQL Server

Data warehousing con SQL Server Data warehousing con SQL Server! SQL Server è un RDBMS (Relational DataBase Management System)! Analysis Services è un componente di SQL Server che offre un insieme di funzionalità di supporto al data

Dettagli

02/mag/2012. Il Modello Multidimensionale. Il Modello Multidimensionale. Il Modello Multidimensionale. Il Modello Multidimensionale

02/mag/2012. Il Modello Multidimensionale. Il Modello Multidimensionale. Il Modello Multidimensionale. Il Modello Multidimensionale Modello semplice ed intuitivo Si presta bene a descrivere dei FATTI in modo grafico (CUBO o IPERCUBO) Es. di FATTI: Vendite Spedizioni Ricoveri Interventi chirurgici Andamento borsistico 62 Un cubo multidimensionale

Dettagli

Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011

Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011 Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011 Docente: Pasquale L. De Angelis deangelis@uniparthenope.it tel. 081 5474557 http://www.economia.uniparthenope.it/siti_docenti P.L.DeAngelis Modelli

Dettagli

Corso di Complementi di Basi di dati A.A. 2005-2006 4. Data Warehouse

Corso di Complementi di Basi di dati A.A. 2005-2006 4. Data Warehouse Riferimenti Corso di Complementi di Basi di dati A.A. 2005-2006 4. Data Warehouse Queste trasparenze parte 4 Testo di Atzeni et al. Basi di dati R.Kimball, The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2nd Ed.,

Dettagli

ANALISI DEI DATI. OLAP (On Line Analytical Processing) Data Warehousing Data Mining

ANALISI DEI DATI. OLAP (On Line Analytical Processing) Data Warehousing Data Mining ANALISI DEI DATI OLAP (On Line Analytical Processing) Data Warehousing Data Mining Dall OLTP all OLAP La tecnologia delle basi di dati è finalizzata prevalentemente alla gestione dei dati in linea, si

Dettagli

Supporto alle decisioni e strategie commerciali/mercati/prodotti/forza vendita;

Supporto alle decisioni e strategie commerciali/mercati/prodotti/forza vendita; .netbin. è un potentissimo strumento SVILUPPATO DA GIEMME INFORMATICA di analisi dei dati con esposizione dei dati in forma numerica e grafica con un interfaccia visuale di facile utilizzo, organizzata

Dettagli

IT FOR BUSINESS AND FINANCE

IT FOR BUSINESS AND FINANCE IT FOR BUSINESS AND FINANCE Business Intelligence Siena 14 aprile 2011 AGENDA Cos è la Business Intelligence Terminologia Perché la Business Intelligence La Piramide Informativa Macro Architettura Obiettivi

Dettagli

Ambienti Operativi per OLAP. Casi di Studio

Ambienti Operativi per OLAP. Casi di Studio Ambienti Operativi per OLAP. Casi di Studio Alfredo Cuzzocrea DEIS Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica Università della Calabria cuzzocrea@deis.unical.it Sommario Installazione e Configurazione

Dettagli

Il modello dimensionale

Il modello dimensionale aprile 2012 1 L organizzazione dei dati del data warehouse costituisce la pietra angolare dell intero sistema DW/BI le applicazioni BI, di supporto alle decisioni, accedono i dati direttamente dal DW l

Dettagli

Sistemi Informativi Aziendali. Sistemi Informativi Aziendali. Sistemi Informativi Aziendali

Sistemi Informativi Aziendali. Sistemi Informativi Aziendali. Sistemi Informativi Aziendali DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA AUTOMATICA E GESTIONALE ANTONIO RUBERTI Introduzione al Data Warehousing per a. Modello Multidimensionale & OLAP 1 Cos è il Data Warehousing Collezione di metodi,

Dettagli

Sistemi Informativi La Modellazione Dimensionale dei Fatti. Obiettivi Concetti Base Operazioni OLAP DFM Casi Modellazione Logica Esercizi

Sistemi Informativi La Modellazione Dimensionale dei Fatti. Obiettivi Concetti Base Operazioni OLAP DFM Casi Modellazione Logica Esercizi Sistemi Informativi La Modellazione Dimensionale dei Fatti Obiettivi Concetti Base Operazioni OLAP DFM Casi Modellazione Logica Esercizi Obiettivi Nelle lezioni precedenti abbiamo modellato i processi

Dettagli

MODELLI DEI DATI PER DW DAI DATI ALLE DECISIONI. Per definire la struttura di un DW si usano i seguenti formalismi, detti modelli dei dati:

MODELLI DEI DATI PER DW DAI DATI ALLE DECISIONI. Per definire la struttura di un DW si usano i seguenti formalismi, detti modelli dei dati: DAI DATI ALLE DECISIONI MODELLI DEI DATI PER DW Le aziende per competere devono usare metodi di analisi, con tecniche di Business Intelligence, dei dati interni, accumulati nel tempo, e di dati esterni,

Dettagli

I data warehouse e la loro progettazione

I data warehouse e la loro progettazione Tecnologie per i sistemi informativi I data warehouse e la loro progettazione Docente: Letizia Tanca Politecnico di Milano tanca@elet.polimi.it 1 Processi processi direzionali processi gestionali processi

Dettagli

L E I N F O R M A Z I O N I P E R F A R E

L E I N F O R M A Z I O N I P E R F A R E L E I N F O R M A Z I O N I P E R F A R E C E N T R O Con InfoBusiness avrai Vuoi DATI CERTI per prendere giuste DECISIONI? Cerchi CONFERME per le tue INTUIZIONI? Vuoi RISPOSTE IMMEDIATE? SPRECHI TEMPO

Dettagli

Introduzione. La misurazione dei sistemi di Data Warehouse. Definizioni & Modelli. Sommario. Data Warehousing. Introduzione. Luca Santillo (CFPS)

Introduzione. La misurazione dei sistemi di Data Warehouse. Definizioni & Modelli. Sommario. Data Warehousing. Introduzione. Luca Santillo (CFPS) Introduzione La misurazione dei sistemi di Data Warehouse Luca Santillo (CFPS) AIPA, 17/5/01 In pratica I concetti generali, le definizioni e le regole di conteggio possono essere difficili da applicare

Dettagli

Introduzione al Data Warehousing

Introduzione al Data Warehousing Sistemi Informativi Avanzati Anno Accademico 2013/2014 Prof. Domenico Beneventano Introduzione al Data Warehousing Molte di queste slide sono state realizzate dal Prof. Stefano Rizzi (http://www-db.deis.unibo.it/~srizzi/)

Dettagli

Archivi e database. Lezione n. 7

Archivi e database. Lezione n. 7 Archivi e database Lezione n. 7 Dagli archivi ai database (1) I dati non sempre sono stati considerati dall informatica oggetto separato di studio e di analisi Nei primi tempi i dati erano parte integrante

Dettagli

Thematica Software Technologies

Thematica Software Technologies Sperimentazione di Servizi Innovativi alle Imprese Produttrici di Software Università della Calabria 21-10-2004 Giovanni Laboccetta Thematica s.r.l. www.thematica.it glaboccetta@thematica.it Perché i data

Dettagli

Offerta tecnica. Allegato III Modelli di documentazione

Offerta tecnica. Allegato III Modelli di documentazione Offerta tecnica Allegato III Modelli di documentazione Gestione, sviluppo e manutenzione dell architettura software di Business Intelligence in uso presso Cestec S.p.A. Redatto da Omnia Service Italia

Dettagli

Data Mining e Analisi dei Dati

Data Mining e Analisi dei Dati e Analisi dei Dati Rosaria Lombardo Dipartimento di Economia, Seconda Università di Napoli La scienza che estrae utili informazioni da grandi databases è conosciuta come E una disciplina nuova che interseca

Dettagli

Agenda. I sistemi a supporto delle decisioni Information Directory Sviluppi futuri. Cinque anni di Data Warehouse:dai dati alle decisioni 1

Agenda. I sistemi a supporto delle decisioni Information Directory Sviluppi futuri. Cinque anni di Data Warehouse:dai dati alle decisioni 1 Cinque anni di Data Warehouse: dai dati alle decisioni Mario ANCILLI SETTORE SISTEMI INFORMATIVI ED INFORMATICA DIREZIONE ORGANIZZAZIONE; PIANIFICAZIONE, SVILUPPO E GESTIONE DELLE RISORSE UMANE Torino,

Dettagli

Organizzazione delle informazioni: Database

Organizzazione delle informazioni: Database Organizzazione delle informazioni: Database Laboratorio Informatico di base A.A. 2013/2014 Dipartimento di Scienze Aziendali e Giuridiche Università della Calabria Dott. Pierluigi Muoio (pierluigi.muoio@unical.it)

Dettagli

Il Data Warehousing. Prof. Stefano Rizzi Alma Mater Studiorum - Università di Bologna

Il Data Warehousing. Prof. Stefano Rizzi Alma Mater Studiorum - Università di Bologna Il Data Warehousing Prof. Stefano Rizzi Alma Mater Studiorum - Università di Bologna 1 Sommario Il ruolo della business intelligence e del sistema informativo 9 Il ruolo dell informatica in azienda 9 La

Dettagli

Sistema informativo. Combinazione di risorse umane, materiali e procedure per la gestione. (raccolta, archiviazione, elaborazione, scambio )

Sistema informativo. Combinazione di risorse umane, materiali e procedure per la gestione. (raccolta, archiviazione, elaborazione, scambio ) Data Warehousing 1 Ripasso 2 Sistema informativo Combinazione di risorse umane, materiali e procedure per la gestione (raccolta, archiviazione, elaborazione, scambio ) delle informazioni necessarie per

Dettagli

un insieme di processi per raccogliere e analizzare informazioni e dare risposta a esigenze di:

un insieme di processi per raccogliere e analizzare informazioni e dare risposta a esigenze di: InfoBusiness: cos è La business intelligence è: un insieme di processi per raccogliere e analizzare informazioni e dare risposta a esigenze di: supporto alle decisioni (DSS) controllo di performance aziendali

Dettagli

www.pitagora.it www.pitagora.it La terza dimensione del controllo di gestione www.pitagora.it

www.pitagora.it www.pitagora.it La terza dimensione del controllo di gestione www.pitagora.it www.pitagora.it www.pitagora.it www.pitagora.it Via Fiume Giallo, 3-00144 Roma tel 06.52244040 - fax 06.52244427 - info@alfagroup.it La filosofia di Pitagora Fornire gli strumenti che permettono di misurare

Dettagli

CAPITOLO CAPIT Tecnologie dell ecnologie dell info inf rmazione e controllo

CAPITOLO CAPIT Tecnologie dell ecnologie dell info inf rmazione e controllo CAPITOLO 8 Tecnologie dell informazione e controllo Agenda Evoluzione dell IT IT, processo decisionale e controllo Sistemi di supporto al processo decisionale Sistemi di controllo a feedback IT e coordinamento

Dettagli

Sviluppo Applicazione di BI/DWH. con tecnologia Microsoft. per il supporto della catena logistica

Sviluppo Applicazione di BI/DWH. con tecnologia Microsoft. per il supporto della catena logistica UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MODENA E REGGIO EMILIA Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari di Modena Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (270/04) Sviluppo Applicazione di BI/DWH con tecnologia

Dettagli

25/11/14 ORGANIZZAZIONE AZIENDALE. Tecnologie dell informazione e controllo

25/11/14 ORGANIZZAZIONE AZIENDALE. Tecnologie dell informazione e controllo ORGANIZZAZIONE AZIENDALE 1 Tecnologie dell informazione e controllo 2 Evoluzione dell IT IT, processo decisionale e controllo Sistemi di supporto al processo decisionale IT e coordinamento esterno IT e

Dettagli

DATA MINING E DATA WAREHOUSE

DATA MINING E DATA WAREHOUSE Reti e sistemi informativi DATA MINING E DATA WAREHOUSE Marco Gottardo FONTI Wikipedia Cineca Università di Udine, Dipartimento di fisica, il data mining scientifico thepcweb.com DATA MINING 1/2 Il Data

Dettagli

Ciclo di vita dimensionale

Ciclo di vita dimensionale aprile 2012 1 Il ciclo di vita dimensionale Business Dimensional Lifecycle, chiamato anche Kimball Lifecycle descrive il framework complessivo che lega le diverse attività dello sviluppo di un sistema

Dettagli

Telerilevamento e GIS Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci

Telerilevamento e GIS Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria per l Ambiente e il Territorio A.A. 2014-2015 Telerilevamento e GIS Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci Strutture di dati: DB e DBMS DATO E INFORMAZIONE Dato: insieme

Dettagli

disponibili nel pacchetto software.

disponibili nel pacchetto software. Modulo syllabus 4 00 000 00 0 000 000 0 Modulo syllabus 4 DATABASE 00 000 00 0 000 000 0 Richiede che il candidato dimostri di possedere la conoscenza relativa ad alcuni concetti fondamentali sui database

Dettagli

InfoTecna ITCube Web

InfoTecna ITCube Web InfoTecna ITCubeWeb ITCubeWeb è un software avanzato per la consultazione tramite interfaccia Web di dati analitici organizzati in forma multidimensionale. L analisi multidimensionale è il sistema più

Dettagli

ersità Carlo Ca/aneo - LIUC emi di Business Intelligence

ersità Carlo Ca/aneo - LIUC emi di Business Intelligence 2010 Pearson Management Informa4on Systems versità Carlo Ca/aneo - LIUC temi di Business Intelligence Alta direzione e staff Direzioni Funzionali o di Divisione Personale EsecuFvo Problem Iden4fica4on Solu4on

Dettagli

Lorenzo Braidi. Database design. Libro_datadesign.indb 1 23-11-2004 10:06:17

Lorenzo Braidi. Database design. Libro_datadesign.indb 1 23-11-2004 10:06:17 Lorenzo Braidi Database design Libro_datadesign.indb 1 23-11-2004 10:06:17 Sommario Introduzione...XI Capitolo 1 Le basi di dati relazionali... 1 Le basi di dati... 1 Un po di storia... 2 I database gerarchici...

Dettagli

WebBi S.r.l offre consulenza e soluzioni per le seguenti aree: Data Warehousing. Business Intelligence. Disegno di architetture integrate

WebBi S.r.l offre consulenza e soluzioni per le seguenti aree: Data Warehousing. Business Intelligence. Disegno di architetture integrate Migliorare l organizzazione per migliorare la qualità delle decisioni. Migliorare la qualità dei collaboratori per migliorare il servizio alla clientela. WebBi S.r.l offre consulenza e soluzioni per le

Dettagli

Le Basi di dati: generalità. Unità di Apprendimento A1 1

Le Basi di dati: generalità. Unità di Apprendimento A1 1 Le Basi di dati: generalità Unità di Apprendimento A1 1 1 Cosa è una base di dati In ogni modello di organizzazione della vita dell uomo vengono trattate informazioni Una volta individuate e raccolte devono

Dettagli

Sistemi informativi secondo prospettive combinate

Sistemi informativi secondo prospettive combinate Sistemi informativi secondo prospettive combinate direz acquisti direz produz. direz vendite processo acquisti produzione vendite INTEGRAZIONE TRA PROSPETTIVE Informazioni e attività sono condivise da

Dettagli

ISTITUTO TECNICO ECONOMICO MOSSOTTI

ISTITUTO TECNICO ECONOMICO MOSSOTTI CLASSE III INDIRIZZO S.I.A. UdA n. 1 Titolo: conoscenze di base Conoscenza delle caratteristiche dell informatica e degli strumenti utilizzati Informatica e sistemi di elaborazione Conoscenza delle caratteristiche

Dettagli

INDICE 22-02-2005 15:25 Pagina V. Indice

INDICE 22-02-2005 15:25 Pagina V. Indice INDICE 22-02-2005 15:25 Pagina V Indice Gli autori XIII XVII Capitolo 1 I sistemi informativi aziendali 1 1.1 INTRODUZIONE 1 1.2 IL MODELLO INFORMATICO 3 1.2.1. Il modello applicativo 3 Lo strato di presentazione

Dettagli

Data warehouse. della spesa sanitaria. acquisizione della conoscenza. Statistical Learning & Information Management

Data warehouse. della spesa sanitaria. acquisizione della conoscenza. Statistical Learning & Information Management Data warehouse della spesa sanitaria SLIM s.r.l. Statistical Learning & Information Management Un sistema privilegiato di acquisizione della conoscenza Requisiti Monitoraggio della spesa Controllo dinamico

Dettagli

1. BASI DI DATI: GENERALITÀ

1. BASI DI DATI: GENERALITÀ 1. BASI DI DATI: GENERALITÀ BASE DI DATI (DATABASE, DB) Raccolta di informazioni o dati strutturati, correlati tra loro in modo da risultare fruibili in maniera ottimale. Una base di dati è usualmente

Dettagli

Corso di Informatica

Corso di Informatica Corso di Informatica Modulo T2 A2 Introduzione ai database 1 Prerequisiti Concetto di sistema File system Archivi File e record 2 1 Introduzione Nella gestione di una attività, ad esempio un azienda, la

Dettagli

Progettazione Logica. Sviluppo di un Database/DataWarehouse

Progettazione Logica. Sviluppo di un Database/DataWarehouse Sistemi Informativi Avanzati Anno Accademico 2013/2014 Prof. Domenico Beneventano Progettazione Logica Dal Capitolo 8 e 9 del libro Data Warehouse - teoria e pratica della Progettazione Autori: Matteo

Dettagli

REALIZZARE UN MODELLO DI IMPRESA

REALIZZARE UN MODELLO DI IMPRESA REALIZZARE UN MODELLO DI IMPRESA - organizzare e gestire l insieme delle attività, utilizzando una piattaforma per la gestione aziendale: integrata, completa, flessibile, coerente e con un grado di complessità

Dettagli

Business Intelligence CRM

Business Intelligence CRM Business Intelligence CRM CRM! Customer relationship management:! L acronimo CRM (customer relationship management) significa letteralmente gestione della relazione con il cliente ;! la strategia e il

Dettagli

Convegno 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone

Convegno 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone Convegno 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone pag. 1 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone Introduzione alla Business Intelligence Un fattore critico per la competitività è trasformare la massa di dati prodotti

Dettagli

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Prof. Andrea Borghesan venus.unive.it/borg borg@unive.it Ricevimento: Alla fine di ogni lezione Modalità esame: scritto 1 Data Warehousing. Introduzione 1/2 I data warehousing

Dettagli

Lezione 9. Microsoft Analysis Services: Principi e Funzionalità

Lezione 9. Microsoft Analysis Services: Principi e Funzionalità Lezione 9 Microsoft Analysis Services: Principi e Funzionalità MS Analysis Services (OLAP Server) E l implementazione Microsoft di OLAP Server Offre buone prestazione per realtà aziendali medie/grandi

Dettagli

Sistemi direzionali e modello multidimensionale. Prof. Piercarlo Giolito

Sistemi direzionali e modello multidimensionale. Prof. Piercarlo Giolito Sistemi direzionali e modello multidimensionale Prof. Piercarlo Giolito 1 Data warehousing e tecnologia OLAP Argomenti trattati. Evoluzione dei Sistemi Informativi Decisionali Il modello dei dati multidimensionale

Dettagli

Lo strumento Excel, il problema, i dati e il data mining. Brugnaro Luca

Lo strumento Excel, il problema, i dati e il data mining. Brugnaro Luca Lo strumento Excel, il problema, i dati e il data mining Brugnaro Luca Prima di stampare pensa all ambiente think to environment before printing Sistema informativo e Organizzazione Un Sistema Informativo

Dettagli

Miriam Gotti m.gotti@cineca.it

Miriam Gotti m.gotti@cineca.it Cenni sul Dat a Warehouse Ravenna 5 Novembre 2007 Miriam Gotti m.gotti@cineca.it www. cineca.it Agenda Fondamenti di Data Warehouse Modello Multidimensionale Analisi OLAP Introduzione a Statportal www.cineca.it

Dettagli

Il database management system Access

Il database management system Access Il database management system Access Corso di autoistruzione http://www.manualipc.it/manuali/ corso/manuali.php? idcap=00&idman=17&size=12&sid= INTRODUZIONE Il concetto di base di dati, database o archivio

Dettagli

LEZIONE 2 SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI

LEZIONE 2 SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI LEZIONE 2 SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI ERP ECONOMIA dell ICT Facoltà di Ingegneria Università di Roma Tor Vergata ECONOMIA DELL ICT 1 I sistemi informativi direzionali - SID Fattori di sviluppo: evoluzione

Dettagli