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Basi di dati di supporto alle decisioni
(Corso di Laurea Specialistica in Informatica (classe 23/s))
Codice: | AA250 | Crediti: | 6 | Semestre: | 2 | Sigla: | BSD | |
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Settore disciplinare: | INF/01 - Informatica |
Docente
Antonio Albano
Tel. 0502212700Prerequisiti
Basi di dati, Basi di dati: strutture e algoritmi
Obiettivi di apprendimento
Fornire le conoscenze di base per affrontare il problema del progetto e
delluso di particolari basi di dati, dette data
warehouse, di
supporto ai processi decisionali aziendali.
Descrizione
Ogni azienda deve disporre in maniera rapida e
completa delle informazioni necessarie ai processi decisionali
a partire dai dati operazionali usati dal sistema informativo aziendale.
Lapproccio attualmente usato prevede il progetto e la costruzione
di
un data warehouse a partire dal quale si procede con opportune
tecniche di analisi dei dati di tipo statistico o di estrazione di utili
correlazioni fra i dati con tecniche di data mining.
Si presentano le caratteristiche di questo approccio soffermandosi su
come
si progetta e si usa un data warehouse e quali nuovi requisiti
essi
pongono alla tecnologia dei DBMS.
English Description
Many organizations build special data databases called data warehouses
on
which managers can carry out their data analysis and on-line analytical
processing to support strategic decisions.
The course presents the principal concepts underlying (a) the modeling
of
data warehouses, (b) the languages
and facilities provided by data warehouses management systems, d) the
data
structures to store and access efficiently data warehouses, (e)
the techniques to process and optimize queries, and (c) a
methodology to design data warehouses.
Programma
Ogni punto del programma è accompagnato dal
numero di ore di
lezione e di esercitazione previste, per un totale di 25-15 ore
rispettivamente.
- Motivazioni. Sistemi informativi direzionali.
Tecnologie informatiche di supporto alle decisioni.
Data warehouse e Data mining. Architetture per data warehouse. (3h)
- Modello dei dati multidimensionale.
Dimensioni, misure e gerarchie. Operatori per l'analisi
dei dati. Sistemi ROLAP e MOLAP. (4h + 2h di esercizi)
- Linguaggi per applicazioni OLAP.
L'analisi dei dati con SQL, EXCEL, Linguaggi grafici. (6h + 4h di
esercizi).
- Sistemi per data warehouse. Architetture. Strutture di
memorizzazione. Indici. Viste materializzate. Ottimizzazione delle
interrogazioni. Esempi di sistemi: DB2, Oracle, SQL Server, SAS,
Redbrick,
Microstrategy, Business Objects. (8h + 4h di esercizi).
- Progettazione di data warehouse. Progettazione concettuale,
logica e fisica. Caricamento dei dati. Studio di un caso. (4h + 5h
di esercizi).
Bibliografia
- M. Golfarelli e S. Rizzi, Data Warehouse. Teoria e pratica
della progettazione, McGraw-Hill, Milano, 2002.
- J. Sturm, Data Warehousing with SQL Server, Microsoft,
Redmont, 2000.
- R. Kimball, M. Ross, The Data Warehouse Toolkit. The complete
guide to dimensional modeling.
, John Wisley & Son, New York, II edition, 2002.
- Per altri riferimenti e materiale fornito dal docente si veda la
pagina web del corso.
Modalità di esame
Scritto e orale