DATAWARHOUSE

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NORMALIZZAZIONE è un modo tecnico per dire ottimizzazione attraverso la data normalistion si -eliminano le rindondanze -eiminano le dipendenze funzionali

DATAWARHOUSE

costruzione di un DW -si basano sul concetto di fatto di interesse -cardinalità delle relazioni: m:n

progettazione concettuale di un DW 1.fatti 2.misura 3.dimensioni 4.attributi delle dimensioni 5.aggregazioni e partizionamenti 6.tempo

modello a fiocco di neve normalizzato quindi implementabile sul database -più colonne che contengono meno dati -possibile aggiornamento a catena -normalizzato

modello a stella denormalizzato quindi no implementabile sul database -ridondante -tante tabelle(svantaggio) -denormalizzato

MODELLO MULTIDIMENSIONALE il modello multidiensionale riflette il modo di pensare delle persone Mette al centro i fatti,poichè essi sono gli oggetti che influenzano il proceso decisionale

OCCORENZE le occorenze di un fatto corrispondono a eventi accaduti

DIMENSIONI proprietà con un dominio finito di un fatto

MISURA proprietà numerica di un fatto,descrive un aspetto quantitativo

FATTO concetto d'interesse per il modello decisionale

A differenza del DB,esprimono la dinamica di un certo fenomeno nel tempo Attraverso serie temporali, una tecnica che richiede più dati storici (dati di 4 o più anni)

I datawarhouse memorizzano i dati in modo da ottimizare le operazioni OLAP

OPERAZIONI OLAP(On-Line Analitic Processing) Operatori di manipolazione dei dati modellati con strutture multidimensionali,che producono nuova conoscenza

pull

trasforma una misua in una dimensione

push

trasforma una dimensione in una misura

operatori di ...restrizioni sui dati

slice

fissa il valore di una dimensione

dice

fissa il valore di due o più dimensioni

operatori di ...aggregazione dei dati

roll-up

-restringe il dettagli -esegue agregazioni delle misure per riduzione di dimensione

drill-down

-aumenta il dettaglio di una dimensione

dati sono aggregati,storici, integrati

DEFINIZIONE: è la base di dati concepita per sistemi a supporto delle decisioni (business intelligence) Immon (1992): “collezione di dati integrata, non volatile, orientata ai soggetti, e variabile nel tempo, a supporto delle decisioni”