Tipi Di Trasformazioni Nel Data Warehouse | broder.top
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• Data warehouse per l’analisi delle vendite di una catena di supermercati. • Diversi tipi di metadati – per trasformazione e caricamento: descrivono i dati sorgenti e le trasformazioni necessarie • utile usare una notazione comune per dati sorgente e dati risultanti. trasformazione di dati e informazioni in conoscenza. un data warehouse non è semplicemente una base di dati altamente normalizzata, il cui obiettivo principale è servire da. Tipi di applicazioni BI e modalità di consumo 23 Introduzione ai data warehouse dimensionali.

Data Warehouse Prof. Stefano Rizzi. 2. 9 Tipiche primitive di trasformazione riguardano il cambio dei nomi e dei tipi degli attributi, la modifica delle dipendenze funzionali e dei vincoli esistenti sugli schemi 9 Non sempre i conflitti possono essere risolti, poiché derivano. Data warehouse per l’analisi delle vendite di una catena di supermercaticatena di supermercati Negozi Vendite Prodotti. • Diversi tipi di metadati – per trasformazione e caricamento: descrivono i dati sorgenti e leper trasformazione e caricamento: descrivono i dati sorgenti e le.

ARCHITETTURA DI UN DATA WAREHOUSE 1/3 • Data transformation layer: L'architettura parte dall'insieme di applicazioni che svolgono l'attività di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati dai sistemi transazionali che alimentano il data warehouse. In fase di progettazione però occorre scegliere bene cosa fare internamente e cosa no, sottolinea Bella, in modo da ottimizzare l’hardware del data warehouse. “Alcuni tipi di trasformazioni è meglio farle all’esterno, perché rallenterebbero le performance più che migliorarle.

Data Warehouse Dati operazionali Dati esterni Strumenti ETL Data mart Strumenti di reportistica Strumenti OLAP Strumenti di data mining Strumenti per l’analisi what-if Livello delle sorgenti Livello del warehouse Livello di analisi Livello di alimentazione Meta-dati DATA MART: un sottoinsieme o un’aggregazione dei dati presenti nel DW primario. Trasformazione Data warehouse PDF created with pdfFactory trial version. A tre livelli oIl terzo livello introdotto è quello dei dato. oIl cui obiettivo è facilitare le interrogazioni di tipo OLAP sui dati strutturati a livello warehouse. PDF created with pdfFactory trial version. La fase di trasformazione, quella di maggiore valore tra le tre contenute in questo layer applicativo, applica regole di integrazione, trasformazione e cleansing business rule ai dati estratti dai sistemi alimentanti. È in questo layer che molto spesso si gioca la credibilità dei dati del data warehouse.

IntroduzioneBusiness Intelligence: data warehouse & data mining Business Intelligence: data warehouse & data mining 21 Ridurre la quantità di dati ! Es. Un catena comprende 50 negozi che vendono complessivamente 1000 prodotti e si vuole coprire un periodo di 3 anni circa 1000 giorni. Gli eventi sarebbero 50 x 1000 x. 5. Dati estratti dallo stesso insieme di sistemi di origine stanno andando per essere utilizzato in più luoghi data warehouse di carico, ODS carico, le applicazioni di terze parti, ecc. 6. ETL del processo comporta complesse trasformazioni di dati che richiedono spazio aggiuntivo temporaneamente fase i dati 7.

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