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Didattica
Datawarehouse

Codice ins.

Insegnamento

CFU ins.

Tipo ins.

Anno

Sem.

SSD ins.

Responsabile insegnamento

F1801Q121

Data warehouse

6

OBS

2

2

INF/01

 

 

Data warehouse

 

 

 

 

 

 

Contenuti:
Tra i sistemi di supporto alle decisioni, i sistemi di data warehousing sono probabilmente quelli su cui negli ultimi anni si è maggiormente focalizzata l’attenzione sia del mondo accademico che di quello industriale. E’ possibile definire il data warehousing come una collezione di metodi, tecniche e strumenti per condurre analisi dei dati finalizzate all’attuazione di processi decisionali e al miglioramento del patrimonio informativo.
Il corso fornisce una metodologia per la progettazione di un datawarehouse, visto come una collezione di dati (i) orientata ai soggetti di interesse, (ii) integrata e consistente, (iii) rappresentativa dell’evoluzione temporale e (iv) non volatile.    

Testi di riferimento:

Matteo Golfarelli e Stefano Rizzi. Data Warehouse – Teoria e pratica della progettazione (seconda edizione). McGraw-Hill.

Obiettivi formativi:
Lo studente acquisirà competenze relative alle attività di (i) analisi e riconciliazione di sorgenti operazionali eterogenee, (ii) progettazione concettuale relativa alla realizzazione di schemi di fatto, (iii) progettazione logica relativa alla realizzazione di schemi a stella e schemi snowflake, (iv) progettazione fisica relativa alla scelta di indici per ottimizzare le prestazioni.   

Prerequisiti:
Conoscenze di base sulla progettazione di basi di dati. Conoscenza del modello entità-relazione (E-R) e del linguaggio SQL.

Metodi didattici:
Lezioni frontali ed esercitazioni con discussione di studi di caso.

Programma esteso:

(i)            analisi e riconciliazione di sorgenti operazionali eterogenee:

  1. tecniche per la comparazione e l’allineamento di schemi concettuali;
  2. tecniche per integrazione e ristrutturazione di schemi concettuali.

(ii)           progettazione concettuale relativa alla realizzazione di schemi di fatto:

  1. il Dimensional Fact Model come modello concettuale grafico per la definizione di schemi di fatto;
  2. metodologia per la definizione di schemi di fatto a partire da schemi E-R. 

(iii)          progettazione logica relativa alla realizzazione di schemi a stella e schemi snowflake:

  1. metodologia per la definizione di schemi a stella e schemi snowflake a partire da schemi di fatto;
  2. tecniche per la definizione di viste e per la gestione di scenari temporali.

(iv)          progettazione fisica relativa alla scelta di indici per ottimizzare le prestazioni:

  1. indici bitmap, indici di proiezione, indici di join, indici a stella, bitmapped join index.   

Modalità di verifica dell'apprendimento:
Tipo esame:
In alternativa: orale con discussione di esercizi svolti dagli studenti - prova scritta e orale

Tipo valutazione:
Voto finale

Content:
Datawarehouse systems are probably the systems to which academic communities and industrial bodies have been paying the greatest attention among all the Decision Support Systems (DSSs). Data warehousing can be informally defined as a collection of methods, techniques, and tools to conduct data analyses that help with performing decision-making processes and improving information resources.
The course proposes a methodology for the design and development of a datawarehouse as a collection of data (i) subject-oriented, (i) integrated and consistent, (iii) representing the evolution over time and, (iv) not volatile.

Prerequisites:
Basic knowledge on database design. Knowledge of the Entity-Relationship (E-R) model and of the SQL language.

Teaching Approach:
Lectures and exercises with discussion of case studies.

Detailed Course Programme:

(i)            Analysis and reconciliation of heterogeneous operational data:

  1. techniques for the comparison and for the alignment of conceptual schemas;
  2. techniques for the integration and for the restructuring of conceptual schemas.

(ii)           Conceptual design related to the definition of fact schemas:

  1. the Dimensional Fact Model as a graphical conceptual model for the definition of fact schemas;
  2. a methodology for the definition of fact schemas starting from E-R schemas.

(iii)          Logical design related to the definition of star schemas and snowflake schemas:

  1. a methodology for the definition of star schemas and snowflake schemas starting from  fact schemas;
  2. techniques for the definition of views and for the management of temporal scenarios.

(iv)          Physical design related to the definition of indexes for optimizing the performance of the datawarehouse:

  1. bitmap indexes, projection indexes, join indexes, star indexes and bitmapped join indexes.   

Evaluation Approach:
Exam:

Two possibilities:
oral examination with discussion of exercises made by the students;
written examination + oral examination

Type of Evaluation:
Final mark

Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 27/09/2012