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1 Sperimentazione di Servizi Innovativi alle Imprese Produttrici di Software Università della Calabria Giovanni Laboccetta Thematica s.r.l.

2 Perché i data warehouse? L idea di base del concetto di Data Warehouse consiste nell osservare come le esigenze dei processi operativi processi decisionali siano profondamente diverse e che sia quindi sbagliato tentare di soddisfarle tutte con uno stesso ambiente.

3 Confronto tra DW e OLTP DATA WAREHOUSE SISTEMA OPERAZIONALE 90% di query estemporanee 90% di query predefinite Accessi in sola lettura Denormalizzato Gestisce versioni storiche dei dati Ottimizzato per accessi che coinvolgono gran parte del database Contiene prevalentemente dati numerici Basato su dati di sintesi On Line Analytical Processing (OLAP) Accessi in lettura/scrittura Normalizzato Non gestisce versioni storiche dei dati Ottimizzato per accessi che coinvolgono una piccola frazione del database Contiene sia dati numerici che alfanumerici Basato su dati elementari On Line Transaction Processing (OLTP)

4 A chi serve? Un management che dispone di un sistema informativo e che si domandi: "cosa è successo? "perché è successo?" e "come posso ripeterlo?" oppure "come posso evitarlo? è un buon candidato all'installazione di un sistema decisionale

5 Integrazione Nel Data Warehouse il significato di un dato deve essere concorde a livello aziendale e definito con precisione in termini informatici. Sistemi Operazionali Appl A Description1 Appl B Description2 Appl C Description3 Appl A m,f Appl B 1,0 Appl C x,y Appl A Date(yymmdd yymmdd) Appl B Data(mmddaa mmddaa) Appl C Data (assoluta) Popolamento Data Warehouse Description m,f Data(ddmmyy ddmmyy)

6 Struttura di un DW

7 Architettura concettuale di un DW Ad un livello A due livelli A tre livelli

8 Architettura ad un livello Decision Support System Dati Real-Time Operational System Vantaggi Svantaggi Minimizzazione del volume di dati memorizzati Sviluppo rapido e costi ridotti Evita il problema della sincronizzazione dei dati ripetuti Esecuzione ripetuta della stessa query Mancanza di storicizzazione dei dati Contesa sui dati tra sistemi operazionali e sistemi decisionali

9 Architettura a due livelli Decision Support System Dati Derivati Dati Real-Time Operational System Vantaggi Svantaggi Assenza di concorrenza tra applicazioni operazionali e decisionali Diverse derivazioni degli stessi dati Alto livello di duplicazione dei dati, spesso incontrollato

10 Architettura a tre livelli Decision Support System Dati Derivati Dati Riconciliati Dati Real-Time Operational System Vantaggi Svantaggi Dati storici memorizzati nel livello dei dati riconciliati Supporto ad esigenze non previste Notevole riduzione dei problemi di duplicazione dei dati Inadeguatezza del modello nel caso di sorgenti operazionali particolarmente eterogenee fra loro

11 Architettura logica a tre livelli A questo livello vi sono le applicazioni per il supporto alle decisioni Staging BIW

12 Un modello concettuale per i DW Per i DBMS relazionali viene usato il modello Entity/Relatioship (E/R) Non utilizzabile per i DW perché: 1. I DW utilizzano una visione multidimensionale dei dati, mentre l'e/r propone una visione piatta degli stessi 2. Non risulta semplice formulare le interrogazioni sullo schema E/R 3. Il modello E/R è difficilmente comprensibile dai non addetti ai lavori, quindi non rende semplice il dialogo tra progettista ed utente 4. L'E/R produce una documentazione non sempre priva di ambiguità e non sempre sufficientemente espressiva

13 Dimensional Fact Model (DFM) Modello Multidimensionale Fatto Fatto Dimensione Dimensione Gerarchie Gerarchie Misure Misure Processo di business da modellare Rappresentazione della granularità dei fatti Aggregazione delle istanze dei fatti Attributo numerico di un fatto

14 Esempio di uno schema DFM

15 Analisi multidimensionale I dati raccolti vengono visti come un ipercubo in cui ogni dimensione rappresenta una classe di dati

16 Principali tecniche per esplorare i dati Drilling Down/Up Drill Up Nazione Regione Provincia Drill Down

17 Slice and Dice Prodotti Regioni Vendite Noccioline Calabria 50 Noccioline Sicilia 60 Noccioline Basilicata 100 Pistacchi Calabria 40 Pistacchi Sicilia 70 Pistacchi Basilicata 80 Patatine Calabria 90 Patatine Sicilia 120 Patatine Basilicata 140 Vendite per Regione Calabria Sicilia Basilicata Noccioline Pistacchi Patatine

18 OLAP (On Line Analytical Processing) Supportare complesse analisi del processo decisionale Analizzare i dati da varie prospettive Agire dinamicamente su enormi quantità di dati Per supportare un sistema OLAP, i dati devono essere organizzati attraverso modelli multidimensionali

19 OLAP ROLAP (Relational OLAP) Uso di strutture relazionali MOLAP (Multidimensional OLAP) Uso di strutture fisiche specializzate

20 ETL L ETL (extract transform and load) è il processo di estrazione, trasformazione e consolidamento di dati da sorgenti eterogenee in un data warehouse. Supportato da tools grafici: Microsoft SQL Server 2000 DTS (Data Transformation Services) DB2 Warehouse Manager Oracle Warehouse Builder Business Objects Data Integrator

21 ETL Operazioni ETL Extract: accesso alle sorgenti di dati Interne vs Esterne, Localizzazione e formato Transform: trasformazione, pulizia e integrazione dei dati (eta=999) Selezione dati non necessari, duplicati, corrotti, fuori dai limiti Valori mancanti default, valor medio, filtro Codifiche e normalizzazioni dei dati al fine di risolvere differenti codifiche della stessa informazione (metri, pollice; formato data ecc.) Splitting/merging

22 La piattaforma Business Objects Supervisor: permette di installare ed amministrare un ambiente sicuro per tutto il sistema Business Objects. Designer: permette di creare lo strato semantico su cui si farà OLAP. Infoview: portale web per l accesso ai vari strumenti di reporting BusinessObject: Applicazione client con cui si definiscono i report WebIntelligence: estende le capacità del DSS alle intranet, extranet ed Internet. Permette di creare e modificare reports attraverso un ActiveX (o un applet) scaricato in un browser Web Repository: utilizzato come contenitore dei dati e dei metadati della sicurezza, degli universi e dei report Data Integrator: utilizzato per le operazioni di ETL

23 BO Architettura

24 B.O. (Supervisor)

25 B.O. (Designer)

26 Universo IMPRESE Dimensioni condivise Dimensioni locali Misure

27 BO Reporting

28 BO Reporting

29 Microstrategy ROLAP(Relational On-Line Analytical Processing ) Pseudo MOLAP(Multidimensional On-Line Analytical Processing ) con Olap Services ed Intelligent Cubes

30 Componenti Microstrategy Desktop Microstrategy Web

31 Microstrategy Desktop Architect : mappatura verso schema multidimensionale (fatti, metriche, attributi, gerarchie, ) Administrator : gestione utenti, privilegi sui singoli oggetti, configurazione server microstrategy, accesso al warehouse catalog, Report Editor : creazione report, advanced reporting,

32 Architect : oggetti di design Public Objects (Metriche, Filtri, Prompt, Report, ) : oggetti utilizzabili dall utente finale evoluto, sviluppatore del reporting layer. Schema Objects (Attributi, Fatti, Gerarchie, ) : tipici oggetti di design per la modellizzazione multidimensionale.

33 Administrator User Manager : gestione utenti e gruppi, diritti di accesso al singolo oggetto Microstrategy. Database Instance Manager : gestione connessioni alle origini dati. Schedule Manager : gestione schedulazione eventi. Cache Monitor : gestione oggetti in cache

34 Report Editor Creazione report tramite drag and drop dei Public/Schema Objects. Gestione parametri singolo report (cache, tipi di join, ). Gestione dei report objects per la definizione degli Intelligence Cubes.

35 Microstrategy Desktop

36 Microstrategy Web Interfaccia web per il reporting e l analisi dei dati Accesso tramite browser Semplicità nelle Analisi e nel Reporting Possibilità di salvare i report in aree riservate al singolo utente

37 Microstrategy Web

38 Oracle Discoverer ROLAP(Relational On-Line Analytical Processing )

39 Componenti Discoverer Administrator Edition : progettazione strato multidimensionale intermedio(componente stand-alone) Discoverer Plus : progettazione reporting Discoverer Viewer : componente per la visualizzazione

40 Architettura

41 Concetti chiave EUL (End User Layer) : metalayer che protegge l utente finale dalla complessità del database, concettualmente risiede tra il DB e Discoverer e comprende un certo numero di viste e tabelle del DB. Business Area : sotto insieme di oggetti(tabelle, viste, gerarchie, misure, filtri, condizioni, ) costituenti un raggruppamento logico (Data Mart), rappresentante l area di lavoro da cui ottenere I report.

42 Analysis server Strumento MOLAP Fornito con Microsoft Sql-Server 2000 Server di livello intermedio per la gestione di cubi multi-dimensionali Rapido accesso dei client alle informazioni del cubo Organizzazione dei dati in cubi con dati aggregati precalcolati

43 Concetti chiave Tabelle dei Fatti Dimensioni Gerarchie Misure Reporting tramite MS Excel con il supporto degli Office Web Components

44 Server Architettura Analysis Server Custom Applications Analysys Manager Client Client Application Source data DSO Client Application ADO MD Relational Database ROLAP data OLE DB Cube HOLAP MOLAP Analysis Server PivotTable Service Data Storage

45 ADO MD Modello a oggetti semplificato, concettualmente vicino a ADO Incapsula l accesso attraverso OLEDB MD Accede a dati e metadati Utilizzabile da qualsiasi tool di sviluppo (VB, VC++, VBScript, JScript,...) Facile da usare

46 Cube Meta Data Catalog Oggetti ADOMD CellSet Data Access CubeDef Connection Axis Cube Cell

47 Analysis server

48 Analysis Manager Editor dei cubi

49 Analysis Manager: browsing

50 Client Excel

51 Data Transformation Services DTS Designer Il DTS designer permette di creare, modificare e configurare un DTS package utilizzando un interfaccia grafica con funzionalità drag and drop.

52 Struttura di un DW

53 Oracle

54 Oracle

55 Oracle

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