Documenti di studio scaricabili in lingua italiana

Dal sito ISTAT gli atti della “QUINTA CONFERENZA NAZIONALE DI STATISTICA -

Data warehousing in ambiente statistico”:

http://www.istat.it/Primpag/quintaconf/workshop/realizz.html

Individuare, in relazione all’evoluzione della tecnologia e delle esigenze informative delle aziende, come vengono condotti i progetti di data warehouse, ecco l’obiettivo del workshop.
Proposta una definizione di data warehouse, si intende mostrare i tassi di crescita del mercato mondiale ed europeo, le attuali modalità di conduzione dei progetti e una panoramica sulle dimensioni medie dei progetti per settore. Inoltre verranno illustrate le relazioni tra i sistemi di data warehouse e quelli di customer relationship management.
Si procederà quindi a individuare le possibili metodologie di realizzazione dei sistemi di warehouse sulla base di ricerche e studi condotti a livello universitario.
Analizzando alcuni prodotti e criteri di realizzazione da parte di leader di mercato di soluzioni di business intelligence, verranno presentate le logiche di implementazione di un system integrator che mostrerà importanti esperienze di progetti di warehousing.
Seguirà un dibattito volto ad approfondire alcune delle principali tematiche emerse.


Dal sito dell’università di Genova si possono scaricare due documenti di presentazione del Data Mining (dm.ppt) e del Data Warehouse (dw.ppt) realizzati con PowerPoint dalla prof.ssa Barbara Catania:

http://www.disi.unige.it/person/GuerriniG/teach/bd1er0001/BDerLuc.html

Data Mining: Tecniche e algoritmi di base per l’estrazione di conoscenza

La maggior parte delle aziende dispone di enormi basi di dati contenenti dati di tipo operativo
Queste basi di dati costituiscono una potenziale miniera di utili informazioni


Data Warehouse

Architetture, progettazione logica, progettazione fisica, con riferimento al libro di R. Kimball “The data warehouse toolkit - Practical techniques for building dimensional data warehouses. John Wiley & Sons, Inc. 1996”.




Presso il sito del Politecnico di Milano il Prof. Giampio Bracchi mette a disposizione una ampia serie di documenti PDF relativi all’ingegneria dei processi aziendali, ai sistemi informativi direzionali, al Business Information Warehouse.

http://www.elet.polimi.it/internet/corsoi.asp?ID=20

Ingegneria dei processi aziendali
I sistemi informativi direzionali: caratteristiche generali
I sistemi informativi direzionali: i metodi di analisi dei requisiti informativi
I sistemi informativi direzionali: metodi, tecnologie, packages
Business Information Warehouse




Ancora dal sito del Politecnico di Milano si può scaricare un documento PDF (“bd13large.pdf”) di descrizione di metodologie per l’analisi di dati realizzato dal prof. Stefano Paraboschi:

http://www.elet.polimi.it/Users/DEI/Sections/Compeng/Stefano.Paraboschi/basidati.html

Analisi dei dati

Olap, Data Warehouse, Data Mart, Data Mining: architetture, progettazione logica, progettazione fisica, realizzazione.




Dal sito dell’Università di Roma si può scaricare un documento PDF (“dataquality.pdf”) di presentazione dei principali concetti relativi alla problematica della qualità dei dati, realizzato dal prof. Massimo Mecella:

http://www.dis.uniroma1.it/~mecella/didattica/

La Qualità dei Dati

In molte organizzazioni la situazione del patrimonio informativo (data asset) è critica, per differenti
cause: i dati non sono condivisi tra diversi sottosistemi e linee organizzative, l’organizzazione non possiede un inventario dei propri dati, ai dati non viene assegnato un valore economico.
Viceversa molte esperienze dimostrano che una scarsa qualità dei dati ha dei pesanti impatti economici sulle organizzazioni.
Una scarsa qualità dei dati porta ad un aumento di oltre il 50% nella creazione di DataWarehouse, abbassa il livello di soddisfazione sia degli operatori sia dei clienti dell’organizzazione, impedisce un corretto processo di pianificazione, impedisce il Business Process Reengineering dell’organizzazione.
Queste considerazioni spingono a considerare fondamentale la problematica della Qualità dei Dati nei Sistemi Informativi (DQ), argomento questo del presente documento.




Dal sito dell’Università di Bologna si può scaricare un utile documento PDF (“datawarehouse.pdf”) di presentazione delle principali problematiche relative alla progettazione e realizzazione di un Data Warehouse, realizzato dalla prof.ssa Federica Mandreoli:

http://www-db.deis.unibo.it/~fmandreoli/

Data Warehousing

Con il termine Data Warehouse si intende: “L’insieme delle strutture dati e dei tool necessari per ottenere, a partire dai dati operazionali utilizzati e creati dal sistema informativo aziendale, informazioni che aiutino i manager nella valutazione tecnico-economica dell’andamento aziendale”
Il Data Warehouse non è un programma ma un processo tramite il quale si estraggono informazioni utili al processo decisionale a partire dai dati operazionali e da dati esterni.




Una tesi di laurea sul Data Warehouse messa a disposizione da Daniele Ballestrin:

http://www.goldnet.it/~daniele/tesi/

Modellizzazione di Data Warehouse

La definizione di data warehouse fornitaci da W. H. Inmon, uno degli ideatori di questa metodologia, è la seguente: “l data warehouse è una collezione di dati orientata al soggetto, integrata, non volatile, dipendente dal tempo''.
Nei tradizionali database spesso ci troviamo davanti ad una struttura dati orientata ad ottimizzare le operazioni che giornalmente più volte sono necessarie nella gestione di un'azienda: l'inserimento di un nuovo ordine o di una fattura, la registrazione dell'uscita di un prodotto, il carico e scarico dei magazzini, ecc. Tali sistemi, proprio perché pensati per questo scopo, sono detti operazionali. A differenza di questi un data warehouse è orientato ai soggetti che determinano le scelte dei manager, quali ad esempio: i clienti, i fornitori, le vendite e gli acquisti.
La più importante delle caratteristiche di un data warehouse è l'integrazione. Poiché i manager per poter prendere le loro decisioni abbisognano di ogni possibile fonte di dati interna o esterna all'azienda, il problema da affrontare è quello di rendere questi dati accessibili ed omogenei in un unico ambiente.