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Nell'ottica di allargare i miei orizzonti ho iniziato ad affrontare un'argomento dal quale fin'ora ho cercato di tenermi lontano a causa della complessità e vastità che tale argomento ha, o meglio che io ho percepito. L'argomento è appunto quello che viene identificato con il termine "Business Intelligence". In questo argomento poi si discende poi a vari argomenti: Data Warehouse, OLAP, Data Mart, DSS ecc.
Ho iniziato il mio studio aprofittando di un'interessante fonte: www.redbooks.ibm.com , in particolare il libro "Dimensional Models: in a Business Intelligence environment
". Ho letto alcuni capitoli di questo libro che magari è un po'
ripetitivo, ma introduce con un po' di chiarezza ai concetti di
Business intelligence, di data warehouse, e data mart. A mano a mano che ho letto il libro ho cercato altre risorse sul web, e ne ho trovate diverse, prima fra tutti la Wikipedia. Business Intelligence , Data Mart e Data Warehouse . Poi il web non si chiama così per caso, si arriva ad un sacco di altre risorse. Comincio segnalando il sito/blog opensourceanalytics.com , in cui in particolare c'è un post intitolato "Database vs. Datawarehouse " che da indicazioni per capire cos'è un data warehouse. Poi "Data Mart vs. Data Warehouse " in cui si dibatte sulla differenza tra Data mart e data warehouse. Sullo stesso tema poi si trovano articoli interessanti su dmreview.com : "Data Mart Does Not Equal Data Warehouse ". Ho
riportato sopra un sacco di riferimenti senza spiegare nulla, comincio
ora con qualche definizione generica. Un sistema di Business
Intelligenge è un sistema di elaborazione dei dati aziendali che
produce informazioni utili a chi deve prendere decisioni nell'azienda.
Più genericamente con il termine Business Intelligence ci si riferisce
alle tecniche, alle applicazioni ai metodi di elaborazione,
integrazione e analisi dei dati aziendali. L'obbiettivo di un sistema
BI è quello di dare un supporto chi prende decisioni. In sonstanza un
sistema BI è un DSS data-driven. Un data warehouse può essere
definito come un repository di dati aziendali. In un data warehouse ci
possono essere più data mart, che sono dei dati raggruppati specifici
di un'area di interesse, di un settore aziendale e di interesse di un
parte di utenti. Un data warehouse visto da fuori non è molto
diverso da un classico database OLTP, in realtà ci sono sempre dei dati
strutturati in tabelle, cambia però radicalmente il modello. Mentre in
un sistema OLTP il modello dei dati è abbastanza conforme al modello
Relazionale, in un sistema data warehouse si adotta normalemente il
modello dimensionale. Per quello che ho visto si addotta generalmente
il cosiddetto modello a stella "star-schema" dove per ogni soggetto di
interesse vi è una tabella, e poi vi sono una serie di tabelle
"dimensioni" con cui la tabella che rappresenta il soggetto di
interesse, chiamata tabella dei fatti, può essere messa in join. La
tabella dei fatti normalmente si ricava dal database operazionale
(quello OLTP) facendo varie join e varie aggregazioni (OLAP).Un esempio
potrebbe essere una tabella dei fatti che rappresenta le vendite e le
dimensioni sono il tempo, i clienti, gli articoli, l'area geografica.
Il concetto in questo caso è quello di avere ad esempio delle
statistiche sulle vendite per area geocagrafica e per articolo. |
