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Tipo Documento: unità didattica 4 Modulo 14 Compilatore: Antonella Bolzoni Supervisore: Data emissione: Release: Indice: A.Scheda informativa B.Introduzione C.Corpo D.Riepilogo E.Interazione F.Test di autoverifica
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Introduzione Trend nel campo dei databse -Presenza della rete -Architettura distributa -Interfacciamento tramite web -Raccolta dati sui consumatori (Datawarehouse) -Tramite la rete -Mediante i punti vendità informatizzati
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Architettura dei database Database centralizzati Tutti i dati risiedono sulla stessa macchina Possono essere comunque accessibili via rete Database distribuiti I dati sono partizionati su più macchine connesse in rete e in parte possono essere replicati Le operazioni svolte comportano modifiche “globali” in modo trasparente all’utente Figura tipo 7.8 del mio libro
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Web e database Organizzazione client/server -Le informazioni e le applicazioni risiedono su un server -L’utente usa una macchina client per inviare richieste al server -Il server elabora la richiesta è genera il risultato descritto in HTML -Il client riceve la risposta, il elabora il codice HTML per generare la grafica corrispondente Figura client/server
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Web e database 1.E’ possibile usare interfacce grafiche in stile “internet” per accedere da una qualunque punto della rete alle informazioni di un database. 2.E’ possibile usare le informazioni contenute in un databse per generare i contenuti delle pagine web in modo “dinamico”.
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Datawarehouse Raccolta di dati Integrata, permanente, variabile nel tempo Di supporto a decisioni manageriali OLAP: on line analytical processing Elaborazione di enormi quantità di dati, spesso superiori al Tbyte, raccolte anche da fonti diverse Si effettuano elaborazioni si dati storici aziendali per fare previsioni di supporto alle decisioni
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Datawarehouse Operazioni OLAP sui datawarehouse ROLL-UP DRILL-DOWN SLICE-AND-DICE PIVOTING RANKING
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Struttura di un DW Fasi della costruzione Migrazione Pulizia (scrubbing) Controllo (auditing) DB esterno DB 1 File sparsi DB 2 Db aziandale Warehouse dipartimentale Knowledge discovery Replicazione e propagazione Costruzione warehouse
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La gerarchia della conoscenza datiinformazioni conoscenza saggezza VARIABILI fattureAndamento vendite Regole di mercato Decisioni strategiche ELEMENTI (volume) VALORE AGGIUNTO Elaborazioni statistiche Scoperta di conoscenza esperienza
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Knowledge discovery e Data mining Scoperta di conoscenza nel DB Identificare informazioni significative Presentarle efficacemente all’utente Data Mining Algoritmi per l’estrazione della conoscenza, spesso legate a tecniche non esatte, concepite per il trattamento di dati incerti, derivate dall’intelligenza artificiale Informazioni ottenute Associazioni Sequenze Classificazioni Raggruppamenti Tendenze (trend)
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Applicazioni Applicazioni del Data Mining Vendita al dettaglio: quali offerte fare, disposizione della merce Marketing: previsioni di vendita, percorsi acquisto prodotti, scelta delle politiche di tariffazione Banche: controllo dei prestiti, uso o abuso delle Credito.....
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Riepilogo Architettura Centralizzata, distribuita Interazione con la rete Tecnologie intenet di interfacciamento Generazione di pagine internet in modo dinamico, usando i dati di un database Applicazioni avanzate Datawarehouse, data mining
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Test di autovalutazione unità 1)La tecnologia dei database può essere utilizzata per creare i contenuti di una pagina web ma la tecnologia di internet non consente di interfacciarsi direttamente con un database? V/F 2) I sistemi di datawarehouse sono concepiti per trattare solo dati di cui è stato definizione con precisione il modello dei dati V/F 3) Alcune delle tipiche applicazioni del data mining sono? –A: Elaborazione buste paga –B: Previsione del comportamento di una categoria di utenti –C: Generazione delle pagine HTML in modo dinamico
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