Il Data Warehouse

Guida ai fondamenti della filosofia Data Warehouse. La competizione mondiale spinge verso un’analisi più accurata dei dati aziendali, della concorrenza e dell’ambiente in cui si deve operare per ottenere informazioni che diano un vantaggio competitivo.

LA FILOSOFIA DATA WAREHOUSE

7.1. Introduzione
7.2. Evoluzione dei sistemi di raccolta dati
7.3. Problemi con la naturale evoluzione della architettura
7.4. Il magazzino dei dati
7.5. Il costo del Data Warehouse
7.6. L’ambiente Data Warehouse
7.6.1. Il Data Warehouse come evoluzione
7.6.2. Due elementi concettuali del Data Warehouse
7.6.2.1. La granularità
7.6.2.2. La partizione dei dati
7.6.3. Struttura dei dati nel Data Warehouse
7.7. Il disegno del Data Warehouse
7.7.1. Si parte dai dati operazionali
7.7.2. Modello dei dati
7.7.3. Data Warehouse come istantanea
7.7.4. IL Metadata
7.7.5. Ritorno dei dati all’ambiente operazionale
7.8. Dati esterni/non strutturati e Data Warehouse
7.8.1. Inserimento dei dati esterni/non strutturati nel Data Warehouse
7.8.2. Metadata e dati esterni
7.8.3. Confronti fra dati interni e dati esterni
7.9. Data Warehouse o Datamart
7.10. Il Data Warehouse distribuito
7.10.1. Il Data Warehouse locale e il Data Warehouse globale
7.10.2. Gestione degli sforzi di sviluppo di Data Warehouse multipli
7.10.3. . Natura degli forzi di sviluppo
7.11. Un piano di migrazione
7.11.1. I passi del piano
7.12. Executive information system nel Data Warehouse
7.12.1. On-Line Analytical Processing
7.12.1.1. Analisi Drill-Down
7.12.1.2. Il Data Warehouse per l ‘OLAP
7.12.3. Strutture relazionali per l’EIS
7.12.3.1. Normalizzazione/Denormalizzazione
7.12.3.2. Schema a stella
7.12.3.3. Schema a fiocco di neve
7.12.4. Il Data Mining