I diversi aspetti di un approccio innovativo alla distribuzione, alla condivisione e all’utilizzo dei dati; la valutazione delle opportunità tecnologiche, la progettazione, la pianificazione, la realizzazione, la sicurezza, i risvolti organizzativi, l’offerta di mercato e criteri di classificazione degli strumenti .

Contenuti

• Introduzione al Data Warehouse – Scenario applicativo ed implicazioni tecnologiche.
• Definizione e concetti di base – Ottiche di accesso e dimensioni, dati e metadati, dati Operazionali e valutazionali. 
• Qualità dei dati – Una strategia per l’impresa.
• Progetto del Data Warehouse – Fasi principali, ruoli principali implicati, criteri di intervista, criteri di pianificazione di un progetto Data Warehouse.
• Architetture per un Data Warehouse – Modelli dati classici e specializzati, dal modello relazionale allo star schema, la gestione del passato,le opzioni per lo sviluppo incrementale del Data Warehouse aziendale, decisioni per la implementazione; tecniche di estrazione e memorizzazione; modalità di accesso ai dati.
• Realizzazione – Disegno, implementazione ed alimentazione di un Data Warehouse, le opzioni di alimentazione e di fruizione.
• Accedere ai dati – Analisi Multidimensionale; Data Mining; OLAP e OLTP; DW e WEB.
• Grandi Data Warehouse – Parallel Database Computing; Scalabilità e gerarchie; Ridondanza, distribuzione, performance.
• Proposte del mercato.
• Gli strumenti disponibili e i criteri di classificazione; le principali opzioni di implementazione.

Destinatari

Capi progetto; analisti; analisti di organizzazione; specialisti di business.

Prerequisiti

Conoscenze delle problematiche di analisi dei dati.