Basi di dati di supporto alle decisioni

Antonio Albano      Tel. 0502212700

Basi di dati, Basi di dati: strutture e algoritmi

Fornire le conoscenze di base per affrontare il problema del progetto e dell’uso di particolari basi di dati, dette data warehouse, di supporto ai processi decisionali aziendali.

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. L’approccio 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.

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.

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).

• 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.

Scritto e orale