Data Warehouse: architettura e principi

Dal 02 aprile 12 al 04 aprile 12 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 Warehouse 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 ad 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.
Fra gli aspetti che vengono trattati c’è anche quello della Governance sul ciclo di vita del progetto e del Data Management.
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 Warehouse

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

Metadati: Ruolo all’interno dell’ambiente di Data Warehousing
- repository dei Metadati

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
• Snowflake Schema

Area di ETL
- Analisi delle componenti

• Capture
• Transform
• Apply

- problematiche e tecniche di approccio

Il progetto di un DW (requisiti, metodi di analisi, strategie di Test)

Stime e conteggi FP in ambito DW

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

Esempi e Caso Studio

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