DATA WAREHOUSE

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2014/2015
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2015/2016
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Crediti: 
6
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
52
Prerequisiti: 

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

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Orale
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Tipo esame:
in alternativa:
• orale con discussione di esercizi svolti dagli studenti
• prova scritta e orale

Tipo valutazione: voto finale

Valutazione: 
Voto Finale

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.

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.

Programma esteso

"Analisi e riconciliazione di sorgenti operazionali eterogenee:
a. tecniche per la comparazione e l’allineamento di schemi concettuali;
b. tecniche per integrazione e ristrutturazione di schemi concettuali.
"

"Progettazione concettuale relativa alla realizzazione di schemi di fatto:
a. il Dimensional Fact Model come modello concettuale grafico per la definizione di schemi di fatto;
b. metodologia per la definizione di schemi di fatto a partire da schemi E-R.
"

"Progettazione logica relativa alla realizzazione di schemi a stella e schemi snowflake:
a. metodologia per la definizione di schemi a stella e schemi snowflake a partire da schemi di fatto;
b. tecniche per la definizione di viste e per la gestione di scenari temporali.
"

"Progettazione fisica relativa alla scelta di indici per ottimizzare le prestazioni:
a. indici bitmap, indici di proiezione, indici di join, indici a stella, bitmapped join index.
"

Bibliografia consigliata

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

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni con discussione di studi di caso.