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Data Warehouse: architettura e principi


Descrizione
Il Data Warehouse è una soluzione consolidata per supportare in modo adeguato i processi decisionali. Oggi, dopo vent’anni di esperienze, è giunto il momento di riconsiderare le scelte fatte in passato, in termini sia architetturali sia di fruizione dei dati, alla luce dei nuovi modelli emergenti. Si pensi per esempio al Cloud Computing, che permette di realizzare “centrali informative” a costi molto competitivi rispetto alle soluzioni tradizionali, oppure ai nuovi dispositivi Mobile che consentono l’utilizzo delle informazioni ad un bacino di utenza sempre più ampio. Vi sono poi i database NoSQL adatti per trattare grandi moli di informazioni non strutturate. Il corso, partendo dal ciclo di vita del Data Warehouse, esplora le nuove tecnologie disponibili 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.  Fra le problematiche trattate ci sono anche la Data Governance, la gestione di progetti Data Warehouse, la sicurezza (alla luce di normative nazionali ed internazionali quali Privacy, PCI e Basilea), i dati non strutturati , la migrazione dei dati verso il Cloud e le potenzialità ma anche i rischi introdotti delle piattaforme mobili.

Destinatari

  • Responsabili dello sviluppo
  • Progettisti
  • Designer
  • Analisti

Prerequisiti

Conoscenza di base su sistemi gestionali e di business intelligence, dati, ciclo di vita del software

Contenuti

  • Data Warehouse Framework: architettura di un ambiente di Data Warehouse;
  • Problematiche e modalità di gestione di un progetto Data Warehouse: confronto tra approccio tradizionale al PM e approccio “agile”, stime e dimensionamento del codice;
  • Aspetti architetturali e modelli: confronto tra le diverse architetture (Data Warehouse,Data Mart e ODS), confronto tra i modelli disponibili (Relational, Star Schema e Snowflake Schema);
  • Cloud computing e Mobile: migrare i dati nella “nuvola”, accesso ai dati attraverso le piattaforme mobili;
  • Architetture NoSQL, che cosa sono e quando possono essere utili in una soluzione Data Warehouse;
  • Metadati: ruolo all’interno dell’ambiente di Data Warehouse – Repository dei Metadati;
  • Applicare le regole di Data Governance ad 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;
  • Il progetto di un DW (requisiti, metodi di analisi, strategie di Test);
  • Le applicazioni tipiche che operano su un Data Warehouse;
  • Esempi e Caso studio.

Durata

3 giorni

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