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Progettazione del Data Warehouse - Technology Transfer

Progettazione del Data Warehouse


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Descrizione

Larga parte delle organizzazioni mancano della necessaria esperienza e capacità per affrontare con successo le sfide implicite nei progetti di Data Warehousing. In particolare, uno dei fattori che a tutt’oggi maggiormente minaccia la riuscita di questi progetti è la mancata adozione di un approccio metodologico che, basandosi sulle Best Practices del settore, sia in grado di minimizzare i rischi di insuccesso.
Obiettivo del corso è individuare un ampio repertorio di tecniche di progettazione di Data Warehouse, integrandole in un quadro metodologico organico e completo che funga da riferimento costante per il progettista. Punto di forza della metodologia proposta è l'utilizzo di una fase di progettazione concettuale, con l'obiettivo di minimizzare i rischi di progetto.
Il corso affronta gli argomenti di progettazione dal punto di vista pratico ma con solide fondamenta teoriche. L’esposizione è avvalorata da numerosi esempi applicativi, da esercitazioni di progetto e da un Caso di Studio completo.

A chi si rivolge

  • Capi Progetto
  • Analisti e Analisti Programmatori
  • Amministratori di database
  • Specialisti di Data Warehousing

Prerequisiti

La partecipazione al corso “Data Warehouse: architettura e principi” o il possesso di conoscenze equivalenti; conoscenza del modello relazionale e delle tecniche di progettazione delle basi di dati.

Argomenti Trattati

Introduzione al Data Warehousing
- Concetti di base e terminologia
- Il modello multidimensionale
- Analisi dei dati: reportistica, OLAP, mining, analisi what-if
- Architetture a 1, 2 e 3 livelli
- Architetture evolute: BAM e BPM

Metodologie di progettazione del Data Warehouse
- Il ciclo di sviluppo
- Fasi della progettazione
- Approccio supply-driven vs approccio demand-driven

Analisi e riconciliazione delle sorgenti operazionali
- Ricognizione, normalizzazione, integrazione

Analisi dei requisiti utente
- Interviste e glossari

Progettazione concettuale
- Modelli concettuali per il Data Warehouse
- Pattern avanzati di modellazione: attributi descrittivi e cross-dimensionali; convergenze; gerarchie condivise, incomplete e ricorsive; archi multipli e opzionali; dinamicità; additività.
- Gestione del tempo: gli aggiornamenti retrospettivi

Progettazione logica
- Schemi logici per il Data Warehouse: star schema, snowflake schema, constellation schema
- Scenari temporali e slowly-changing dimension
- Traduzione dei Pattern di modellazione
- Carico di lavoro e volume dati
- Tecniche di ottimizzazione logica: viste e frammentazione

Progettazione dell’alimentazione
- Analisi delle problematiche legate all’estrazione, caricamento e pulizia dei dati

Progettazione fisica
- Gli indici per il Data Warehouse
- Tecniche di ottimizzazione fisica

La documentazione di progetto
- Il livello del Data Warehouse
- Il livello dei Data Mart
- Il livello del fatti

Esercitazione, Case Studies ed esempi applicativi

Precedenti Edizioni

Dal 12 ottobre 2015 al 14 ottobre 2015
Dal 15 dicembre 2014 al 17 dicembre 2014
Dal 15 dicembre 2014 al 17 dicembre 2014
Dal 23 giugno 2014 al 25 giugno 2014
Dal 27 novembre 2013 al 29 novembre 2013
Dal 17 giugno 2013 al 19 giugno 2013
Dal 19 novembre 2012 al 21 novembre 2012
Dal 04 giugno 2012 al 06 giugno 2012
Dal 16 novembre 2011 al 18 novembre 2011

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