Data Warehouse: architettura e principi

Dal 19 aprile 10 al 21 aprile 10 Costo: 1.000,00 Euro + IVA Visconti Palace Hotel Via Federico Cesi, 37 00193 Roma (RM) maggiori informazioni...

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Descrizione

Il Data Warehouse si trova oggi al centro dell'interesse di numerose aziende che intendono supportare in modo adeguato i processi decisionali. I Data Warehouses poggiano le basi sui sistemi gestionali, ma utilizzano anche dati di sistemi informativi esterni. L'organizzazione delle informazioni e lo stile d'interazione tra utente e sistema sono evidentemente differenti rispetto ai sistemi informativi tradizionali. Il corso non si limita a illustrare i possibili benefici che si possono prospettare al management, ma esamina in toto il ciclo di vita del Data Warehouse, le tecnologie disponibili e le risposte che può dare a seconda della tipologia utente. Obiettivo del corso è, infine, definire una chiara strategia di sviluppo e di utilizzo anche alla luce del nuovo paradigma di sviluppo applicativo Internet/Intranet.

A chi si rivolge

• responsabili dello sviluppo
• analisti
• analisti programmatori

Prerequisiti

Conoscenza di base su Qualità, Modello Dati, Teoria Relazionale.

Argomenti Trattati

Ragioni aziendali tecnologiche ed economiche del Data Warehouse e differenze fra i sistemi gestionali e i Data Warehouses.

Data Warehouse Framework
- esame delle componenti di base di un ambiente di Data Warehousing

Problematiche e modalità di gestione/pianificazione di un progetto in ambiente di Data Warehousing

Integrazione e Qualità
- problematiche e modalità di approccio

Meta Dati
- ruolo all’interno dell’ambiente di Data Warehousing
- repository dei Meta Dati

Architettura di un Data Warehouse
- confronto fra le modalità di approccio (Global Data Warehouse, Interconnected Data Mart)
- confronto fra i modelli usabili: Relational, Star Schema e Snowflake Schema

Area di ETL
- analisi delle componenti (Capture, Transform, Apply)
- problematiche e tecniche di approccio

Le applicazioni tipiche che operano su un Data Warehouse
- Query/Reporting; DSS/EIS; OLAP; Data Mining; distribuzione dei risultati

EAI e Business Intelligence Portal (Cloosed Loop)