Dettagli

Overview

I sistemi informativi direzionali si basano su strutture dati profondamente diverse dai db operativi: i Data Warehouse, collezione di dati di dettaglio e sintetici, usata per dare supporto al processo decisionale di un’impresa; i Data Mart, sottoinsiemi di dati estratti dal Data Warehouse stesso. Il Data Warehouse rappresenta perciò l’intera base informativa direzionale di un’azienda, mentre i differenti Data Mart settoriali rappresentano le “viste logiche” su di essa a disposizione delle varie aree aziendali. Le elaborazioni tipiche che si effettuano sul DWH e sui suoi sottinsiemi sono analisi di dati di supporto alle decisioni: operazioni complesse, ciascuna delle quali può coinvolgere molti dati.

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è acquisire le conoscenze necessarie per pianificare, disegnare, costruire un Data Warehouse secondo le più moderne metodologi e strumenti, minimizzando i rischi di progetto.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• pianificare un progetto di implementazione di un DWH, risolvendo i principali problemi emergenti in fase di progettazione

• realizzare un'architettura partendo dai dati aziendali

• prevedere tutti i livelli di dettaglio e di aggregazione necessari

Destinatari

Il corso si rivolge a tutti i Manager e specialisti ICT che intendano acquisire le conoscenze di base della progettazione ed implementazione di un DWH.

Modulo 1    Introduzione: Data Warehouse: principi e architettura   

• Il processo di Data Warehousing   

• I benefici e i fattori di successo   

• L'architettura tecnica per l'accesso ai dati

Modulo 2    Natura e distribuzione dei dati   

• OLTP vs OLAP: definizione e caratteristiche   

• Data Warehouse centrali e Data Mart  

 • Strumenti e classi di applicazioni in ambiente di accesso ai dati  

 • Evoluzione degli strumenti OLAP   

• OLAP e analisi multidimensionale

Modulo 3    Il disegno di dati multidimensionali   

• Elementi distintivi rispetto al disegno di un DB tradizionale   

• Gli step per il disegno del Data Warehouse   

• Tecniche di modellazione   

• Normalizzazione   

• Strutture particolari   

• Fatti, riferimenti, dimensioni   

• Schemi a stella e schemi snow-flake

Modulo 4    Controllo della ridondanza del dato   

• Repliche   

• Sincronizzazione

Modulo 5    Reportistica   

• L’importanza del reporting   

• Definizione di DSS  

 • Connessioni dirette o indirette ai dati   

• Rapporto tra IT e fruitori dei report   

• Caratteristiche comuni del reporting su un data warehouse     

- Raggruppamenti     

- Crosstab     

- Alert     

- Grafici  

 • Funzionalità di DRILL   

• Il richiamo di report di dettaglio  

 • Definizione di cruscotti   

• Definizione di KPI