ICT e Sistemi informativi Aziendali Materiale di supporto alla didattica

ICT e Sistemi informativi Aziendali CAPITOLO IV – Database e Data warehouse

Sommario  Modelli dei dati  Modello relazionale  DBMS  La progettazione di database  Business Intelligence  Data Warehouse e Data Mining

Introduzione  DATABASE Archivio di dati strutturati, indipendente dalle applicazioni e gestito grazie a uno specifico software, DBMS (Data Base Management System) OLTP  DATA WAREHOUSE Ambiente integrato che raccoglie i dati provenienti dai diversi ambiti aziendali ed extra aziendali, a supporto dell’attività decisionale OLAP

Progettazione di un database  Si svolge in tre fasi, e fa riferimento ad altrettanti modelli, indipendenti, che permettono di rappresentare al meglio la realtà d’interesse e che rendono il db indipendente dalle applicazioni  Progettazione concettuale  Progettazione logica  Progettazione fisica

Modelli dei dati Progettazione concettuale  Schema Entità Relazioni Entità Relazioni Occorrenze Tipologie di relazioni (cardinalità) Attributi Identificatori

Modelli dei dati Progettazione logica  Modello gerarchico  Modello reticolare  Modello orientato agli oggetti  Modello relazionale

Modelli dei dati Progettazione fisica  Data Storage Description Language  Schema fisico realizzato a partire da: Schema logico Carichi applicativi Caratteristiche del sistema utilizzato per l’implementazione

Modello Relazionale  Tabelle o relazioni  Colonne o campi  Righe o record (tuple)  Dominio

Database “Gestione Ordini”

Modello relazionale caratteristiche  Impiego di strutture logiche Dizionario dati  Legami logici fra le informazioni Chiave primaria  Vincoli di integrità Univocità della chiave Corrispondenza fra chiave esterna e chiave primaria

DBMS Data Base Management System Data Definition Data Manipulation Application Generation Data Administration DBMSEngineDBMSEngine Database Data Dictionary Creazione e modifica struttura logica del database Interrogazioni e modifica delle informazioni Generazione di maschere e report Gestione delle autorizzazioni e dei backup Modifiche strutturali

Progettazione di un database relazionale Modello concettuale Cliente Codice Cliente Denominazione Cliente Telefono Cliente Indirizzo Cliente Contatto Prodotto Codice Prodotto Scorta Magazzino Prezzo Unitario IVA Categoria Prodotto Descrizione Prodotto Ordina ClienteProdotto  Es. Entità  Es. Relazione

Progettazione di un database relazionale Modello concettuale - Cardinalità  Es. 1:1  Es 1:m  Es. n:m Possiede Tessera Socio Cliente 1 1 Appartiene a Area Dipendente 1 n Prodotto Componente n m È parte di

Progettazione di un database relazionale Modello concettuale – Entità associativa ha una propria Prodotto n 1 è inserita in Scheda installazione Componente 1 n... Codice componente Quantità Riordino Descrizione componente Quantità Tempo di montaggio Codice prodotto Descrizione prodotto Scorta Magazzino Prezzo Unitario

Progettazione di un database relazionale Dal Modello concettuale al modello logico Prodotto Codice Prodotto Scorta Magazzino Prezzo Unitario IVA Categoria Prodotto Descrizione Prodotto

Progettazione di un database relazionale eliminazione delle anomalie  Anomalie Ridondanza dei dati Anomalie di cancellazione Anomalie di aggiornamento Anomalie di inserimento  Soluzione Definire entità e attributi nel modello E/R Determinare le relazioni tra le entità Convertire entità e attributi in tabelle e campi Definire le chiavi primarie ed esterne Definire, se necessarie, le restrizioni o vincoli di input Valutare lo schema disegnato Implementare il database

Progettazione di un database relazionale Normalizzazione  Strumento utilizzato per eliminare problemi di ridondanza, anomalie e dipendenze funzionali 1FN - Eliminare i gruppi ripetitivi di dati 2FN – Verificare che i campi non chiave primaria dipendano dall’intera chiave primaria 3FN – Verificare che i campi non chiave primaria dipendano direttamente dalla chiave primaria

Business Intelligence  Insieme di concetti e di metodi per migliorare i processi decisionali di business, utilizzando sistemi di supporto basati sui fatti e sulle rilevazioni aziendali  ARCHITETTURA DI RIFERIMENTO Mining OLAP Query DataMart Meta Dati Integrazione Dati (ETL) Integrazione Dati (ETL) Accesso all’Informazione e analisi Accesso all’Informazione e analisi Warehouse ERP Data ExternalData OperationalData Report

Business Intelligence

Data Warehouse  Archivio di informazioni, raccolte da numerosi database operativi, in grado di supportare le attività di analisi aziendale e i processi decisionali  Raccolta di dati integrata, orientata ai dati e focalizzata su un soggetto di business, con un ampia memoria storica, e accessibile in sola lettura, che fornisce supporto ai processi decisionali (Inmon, 1996)  Data mart  Analisi Multidimensionale (OLAP)

Data mining  Nell’ambito del processo di identificazione e di estrazione di modelli significativi che interpretano la realtà utile per generare la conoscenza, chiamato KDD (Knowledge Discovery in Database), il data mining riguarda l’impiego di algoritmi necessari per estrarre modelli o regole di comportamento presenti nei dati  Modalità di apprendimento supervisionato o non supervisionato

Data mining Tecniche di analisi e obiettivi di business  Tecniche di analisi Reti neurali Visualizzazione Algoritmi genetici Fuzzy logic Decision tree e rule induction  Obiettivi di business classificazione, Clustering Associazione previsione