Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456 BASI DI DATI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI
Stanza 291
- Dipartimento di Informatica -
Via F. Buonarroti, 2
Numero di crediti
formativi: 6
Obiettivi
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.
Programma
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).
Introduzione al data mining Studio di un caso. (4h + 1h di esercizi).
Testi di consultazione
M. Golfarelli e S. Rizzi, Data Warehouse. Teoria e pratica
della progettazione, McGraw-Hill, Milano, 2002.
R. Kimball, M. Ross, Data Warehouse. La guida completa, Hoepli, Milano, 2003.
G. Bracchi, C. Francalanci e G. Motta, Sistemi informativi e aziende in rete, McGraw-Hill, Milano, 2001.
R. J. Roiger, M. W. Geatz, Introduzione al data mining,
McGraw-Hill, Milano, 2004.
Modalità d’esame
Una prova orale preceduta da una prova scritta della durata di
un’ora.
Materiale
Si ricorda che, secondo il regolamento del nostro centro di calcolo,
il materiale a disposizione non può essere stampato sulle stampanti del centro di
calcolo.