Il disegno logico e fisico di Data Warehouse e Data \nMart \u00e8 di cruciale importanza<\/strong>. Concetti di base \ne terminologia, architettura e componenti.<\/p>\n Tecniche per raccogliere \ne analizzare i requisiti funzionali e tecnologici; \ntipologie e locazione degli utenti coinvolti: \nprofili di utilizzo, problematiche di sicurezza e di \ndistribuzione delle informazioni.<\/p>\n Pro e contro \ndei diversi approcci alla modellazione dei dati \n(Entit\u00e0\/Relazioni, Star Schema, Snow Flake).<\/p>\n Fatti, \ndimensioni, gerarchie, la dimensione Tempo, \ndimensioni a variazione lenta, dimensioni \ndegenerate, mini-dimensioni, fatti semi-additivi, \nassenza della tabella dei fatti.<\/p>\n Permettono la trasformazione di un Modello \nConcettuale dei Dati in un modello Dimensionale \nIniziale (Star schema) e l\u2019analisi dei requisiti per \nadeguare il modello alle esigenze utente.<\/p>\n Utilizzando come Data Base target \nORACLE.<\/p>\n\n\n\n\n La partecipazione al corso \u201cData Warehouse: \narchitettura e principi\u201d o il possesso\ndi conoscenze equivalenti; conoscenze di base sulla \nprogettazione delle basi dati.<\/p>\n Project leaders<\/p>\n Analisti e analisti programmatori<\/p>\n Data Base Administrator<\/p>\n Specialisti di Data Warehouse (Data Warehouse \narchitect, Data Mart architect, gestore metadati, \n\u2026)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":539,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"pagelayer_contact_templates":[],"_pagelayer_content":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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\nObiettivo del corso \u00e8 fornire le conoscenze necessarie \nper utilizzare al meglio il modello dimensionale, sul \nquale si basa sia la progettazione sia la ricerca delle \ninformazioni\nin un data warehouse.
\nSi analizzano in dettaglio le varie alternative<\/strong> per \nla progettazione logica delle tabelle dei fatti e \ndelle dimensioni, discutendo la validit\u00e0 delle scelte \nattraverso la presentazione di esempi applicativi \nconcreti e numerose esercitazioni previste<\/strong> in aula.
\nIl corso affronta inoltre tutte le problematiche \ncorrelate: dal caricamento dei dati alla presentazione \ndei risultati, alla luce delle diverse tipologie \ndi applicazioni che possono operare su un data \nwarehouse.
\nI concetti e le tecniche esposte in sede teorica \nvengono applicati in un Caso studio di progettazione<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
\r\nContents<\/h2>\r\n\n
\r\nPrerequisites<\/h2>\r\n\n
\r\nRecipients<\/h2>\r\n\n\n\n