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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: | 1 | Sigla: | BSD | |
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Settore disciplinare: | INF/01 - Informatica |
Docente
Antonio Albano
Tel. 0502212700Ultima versione disponibile: programma da confermare per l’a.a. 2007/2008
Prerequisiti
Raccomandati “Basi di dati” e “Basi di dati: strutture ed algoritmi”
Obiettivi di apprendimento
Il corso presenta un approccio ai problemi che ogni azienda deve affrontare per disporre in maniera rapida e completa delle informazioni necessarie ai processi decisionali a partire dai dati operazionali usati dal sistema informativo aziendale. L’approccio 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. Il corso presenta anche i nuovi requisiti che questi problemi pongono alla tecnologia dei sistemi informatici.
Conoscenze. Lo studente acquisirà conoscenze di base, sia sui metodi che sulle tecnologie, per affrontare i problemi che si presentano quando occorre progettare, realizzare e usare data warehouse di supporto ai processi decisionali aziendali.
Capacità. Lo studente saprà (a) progettare data warehouse di supporto alle attività di generazione di rapporti di sintesi, di analisi interattive multidimensionali e di scoperta di informazioni nascoste in grandi quantità di dati storici con tecniche di data mining, (b) valutare la tecnologia dei prodotti commerciali disponibili sulla base della piena comprensione delle soluzioni tecniche utilizzate e (c) comprendere le innovazioni tecnologiche del settore.
Comportamenti. Lo studente sarà essere indipendente nella valutazione degli strumenti di analisi dei dati, nella valutazione della tecnologia e nella comunicazione con gli esperti dei domini applicativi e tecnologici. Sarà inoltre cosciente delle problematiche inerenti il trattamento di dati sensibili in un data warehouse o nella analisi di dati con tecniche di data mining.
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
- Introduzione (1 ora)
Introduzione, obiettivi del corso.
- Sistemi informativi e informatici (3 ore)
Sistemi informativi operazionali e direzionali. Tecnologie informatiche di supporto alle decisioni. Data warehouse e Data mining. Architetture per data warehouse.
- Modelli dei dati per data warehouse (6 ore + 2 ore di esercizi)
Modello dei dati concettuale. Dimensioni, misure e gerarchie. Modello dei dati multidimensionale: operatori per l'analisi dei dati. Modello dei dati relazionale: operatori per l'analisi dei dati. L'analisi dei dati con SQL, EXCEL, Linguaggi grafici.
- Sistemi per data warehouse (10 ore +4 ore di esercizi).
Architetture. Strutture di memorizzazione. Indici. Viste materializzate. Ottimizzazione delle interrogazioni. Ottimizzazione del GROUP BY. Riscrittura di interrogazione per l’uso di viste materializzate. Esempi di sistemi: DB2, Oracle, SQL Server,
- Progettazione di data warehouse. (6 ore + 4 ore di esercizi).
Progettazione concettuale, logica e fisica. Caricamento dei dati. Studio di un caso.
- Introduzione al data mining (4 ore).
Strategie, tecniche e algoritmi di analisi di dati. Studio di un caso. (4h + 1h di esercizi).
Ore lezione: | 30 | Ore esercitazione: | 10 | | | |
Bibliografia
- Appunti delle lezioni.
- Raccolta di esercizi e di soluzioni di prove d'esame.
- Dispensa del docente.
I libri consigliati sono alla pagina web del corso
Modalità di esame
Una prova orale preceduta da una prova scritta della durata di un’ora.