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Data Warehouse: Architettura e Principi - Technology Transfer

Data Warehouse: Architettura e Principi



Dal 11 dicembre 19 al 13 dicembre 19
Costo: 1.100,00 Euro + IVA


Visconti Palace Hotel
Via Federico Cesi, 37
00193 Roma (RM)

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Descrizione

Il Data Warehouse è una soluzione dati per supportare in modo adeguato i processi decisionali. Dopo oltre vent’anni di esperienze, vanno riconsiderare le scelte fatte in passato, in termini sia architetturali sia di fruizione dei dati, alla luce dei modelli di business emergenti che vedono come prerequisito la connessione 24x7 al sistema informativo. Sul Back End, il Cloud delocalizza la base dati, mentre sul Front End i dispositivi Mobile consentono l’utilizzo delle informazioni ad un bacino di utenza sempre più ampio.

Un altro aspetto importante è quello delle tecnologie che supportano i Big Data, strutturati o meno. E’ ormai dominio comune l’utilizzo di Data Lake al posto di Operational Data Store o Aree di Staging: quando è meglio l’una o l’altra? E la Data Virtualization quale apporto di semplificazione può portare all’intera architettura?

Il corso, partendo dal ciclo di vita del Data Warehouse, esplora le nuove tecnologie disponibili (DW, ETL, BI) e le nuove richieste informative provenienti dal business (dal marketing al controllo di gestione, al customer care…) con l’obiettivo di identificare la risposta più appropriata in relazione alle necessità dell’utente.

Obiettivo del corso è quindi dare una panoramica completa specialmente dal punto di vista delle strutture dati, del loro ciclo di vita e della qualità.

A chi si rivolge

• Responsabili dello sviluppo
• Progettisti e Designer
• Analisti

Prerequisiti

Conoscenza di base su sistemi gestionali e di Business Intelligence, dati, ciclo di vita del software.

Argomenti Trattati

Data Warehouse Framework

  • Architettura di un ambiente di Data Warehousing
     

Aspetti architetturali e modelli

  • Confronto tra le diverse architetture (Data Warehouse, Data Mart e ODS)
  • Confronto tra i modelli (SQL, NoSQL, Star Schema e derivati)
     

Architetture per i Big Data

  • Che cosa sono, quali i sono i principi, quando sono utili e quali sono i parametri da tenere sotto controllo

Data Virtualization

Data Vault

  • Presentazione, pro e contro, esempi
     

Big Data e Data Warehouse

  • Quando e come integrarli, posizionamento
     

Metadati

  • Ruolo all’interno dell’ambiente di Data Warehousing, Data Catalog
     

Applicare le regole di Data Governance a un Data Warehouse

  • Dal glossario alla derivazione degli schemi, agli schemi di sintesi
  • Qualità dei metadati e dei dati
     

Security e Audit di un Data Warehouse

  • Segmentazione e tipologie di utenti
     

Acquisizione dei dati

  • Problematiche e tecniche per la costruzione delle componenti di ETL
     

Problematiche e modalità di gestione di un progetto Data Warehouse

  • Confronto tra approccio tradizionale al PM e approccio Agile (requisiti, metodi di analisi, strategie di Test)
     

Le applicazioni che operano su un Data Warehouse

 

Esempi e Caso studio


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