Data Warehousing. Argomenti della lezione. Rappresentazioni dei dati. Rappresentazione dei dati. Parte II Analisi multidimensionale
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- Agostino Rosati
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1 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 per il warehousing Un data warehouse è una base di dati con delle caratteristiche peculiari Architettura per il data warehousing Monitoraggio & Amministrazione utilizzata per il supporto alle decisioni integrata dati storici e aggregati fuori linea separata dalle basi di dati operazionali Sorgenti esterne Basi di dati operazionali Sorgenti dei dati Metadati Data Warehouse Data Mart Analisi dimensionale Data mining Strumenti di analisi Rappresentazione dei dati Nelle sorgenti informative dipartimentale es: vendita, produzione, marketing,... Nel data warehouse aziendale es: prodotti, clienti, fornitori,... Rappresentazioni dei dati Nei data mart: settoriale es: dati relativi al marketing Negli strumenti di analisi: individuale es: vendite negli ultimi cinque anni 1
2 Popolazione del data warehouse Attività necessarie: estrazione trasformazione caricamento refresh I metadati sono mantenuti per il supporto di queste attività Organizzazione dei dati Un data warehouse è tipicamente una base di dati relazionale organizzate in una forma particolare: star schema snowflake schema altre varianti Codice orario Ora Giorno Settimana Mese Trimestre Anno Organizzazione star Luogo Negozio Codice Città Città Codice Regione Regione Codice Stato Stato Vendite Codice orario Unità Incasso Prodotto Descrizione Colore Modello Codice categoria Categoria Cliente Nome Cognome Età Codice professione Professione Organizzazione snowflake Regione CodiceRegione Regione Stato Codice Stato Stato Codice orario Ora Giorno Settimana Mese Trimestre Anno Luogo Negozio Codice Città Città CodiceRegione Codice Stato Categoria Codice categoria Prodotto Categoria Descrizione Vendite Colore Modello Codice orario Codice categoria Unità Incasso Cliente Nome Cognome Età Codice professione Professione Differenze con basi di dati operazionali Le tabelle in una base di dati sono normalizzate, in un warehouse sono tipicamente denormalizzate Le tabelle in una base di dati sono numerose e omogenee, in un warehouse sono poche e si possono classificare in: fact tables dimension tables Rappresentazione multidimensionale dei dati Rappresentazione che favorisce l analisi Concetti rilevanti fatto: concetto sul quale centrare l analisi misura: proprietà atomica di un fatto da analizzare dimensione: prospettiva lungo la quale effettuare l analisi 2
3 Esempi di fatti/misure/dimensioni Catena di negozi vendita quantità venduta, incasso prodotto, tempo, zona Compagnia telefonica telefonata costo, durata zona chiamante, zona chiamato, tempo Rappresentazione multidimensionale dei dati Quantità Periodi di tempo Vendite Viste su dati multidimensionali Al manager regionale interessa la vendita dei prodotti in tutti i periodi nei propri mercati Al manager di prodotto interessa la vendita di un prodotto in tutti i periodi e in tutti i mercati Al manager finanziario interessa la vendita dei prodotti in tutti i mercati relativamente al periodo corrente e quello precedente 3
4 Al manager strategico interessa una categoria di prodotti, una area regionale e un orizzonte temporale medio Dimensioni e gerarchie di livelli Ciascuna dimensione è organizzata in una gerarchia che rappresenta i possibili livelli di aggregazione per i dati regione provincia città negozio categoria prodotto marca anno trimestre mese giorno Analisi multidimensionale Lo scopo è individuare degli andamenti inattesi, regolarità o irregolarità browsing dei dati analisi statistiche e previsioni analisi what-if Operazioni su dati multidimensionali Roll 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 Slice & dice: seleziona e proietta Pivot: re-orienta il cubo 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, area in pila, ecc. Esempio di visualizzazione Vendite mensili giocattoli a Roma Risiko Monopoli Lego Cluedo Gen-98 Feb-98 Mar-98 Apr-98 4
5 Data warehousing e internet Web Internet e data warehouse si integrano in maniera naturale Due direzioni: Sorgenti esterne Data Warehouse Analisi dimensionale pubblicazione dei dati attraverso il web uso del Web come sorgente applicativa Basi di dati operazionali Data mining Sorgenti dei dati Data Mart Strumenti di analisi Strumenti per Warehousing Disponibili diverse soluzioni: strumenti per la progettazione strumenti per l estrazione dei dati strumenti per la trasformazione e il caricamento server relazionali per il data warehouse client per l analisi multidimensionale strumenti per il data mining Componenti di base I server OLAP sono DBMS speciali server OLAP relazionali (ROLAP) server OLAP multidimensionali (MOLAP) I client OLAP sono basati su interfacce grafiche tipo foglio elettronico manipolazione di dati visualizzazione dei risultati Informix Architettura di MetaCube Warehouse manager per il progetto e la gestione di un Data Warehouse Explorer strumento di supporto alle decisioni dotato di interfaccia grafica MC/Excel interfaccia verso MS Excel Aggregator per la creazione e la gestione di aggregazioni sul Data Warehouse 5
6 MetaCube Warehouse Manager MetaCube Explorer MetaCube per MS Excel Oracle Data Warehouse Designer/2000: strumento CASE per il progetto di un Data Warehouse Open Gateway: estrazione, trasformazione e caricamento di dati Symmetric Replication: aggiornamento incrementale del data warehouse Express: strumento OLAP per l analisi multidimensionale Sommario richiami sul data warehousing organizzazione di un data warehouse l analisi multidimensionale data warehousing e internet strumenti per il warehousing 6
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