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Strumenti per le decisioni aziendali: le tecniche di Data Warehousing

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11 sull’organizzazione dell’azienda. Pertanto, tutti i dati in esso contenuti avranno riferimenti espliciti o impliciti alla dimensione temporale. Normalmente l’orizzonte temporale dei dati operazionali è di 60-90 giorni mentre quello del Data Warehouse varia da 5 a 10 anni. • Permanenza (non volatilità). I sistemi operazionali sono progettati per permettere inserimenti, interrogazioni, modifiche e cancellazioni dei dati. La manipolazione dei dati all’interno del Data Warehouse è invece molto più limitata: sono permesse solo le operazioni di caricamento iniziale dei dati e la loro interrogazione. Una definizione alternativa è quella di Ralph Kimball 8 ove afferma che un Data Warehouse è una copia completa dei dati operazionali resa disponibile agli utenti finali in una forma da questi comprensibile ed utilizzabile nel contesto del business 9 . Le prime implementazioni di Data Warehouse incontrarono subito un difficile ostacolo da superare: quello di far comprendere che i modesti o addirittura inesistenti benefici immediati erano giustificati da opportunità future che poi si presentarono effettivamente durante gli anni ’90. I periodi di recessione costrinsero le aziende a razionalizzare i processi e l’esigenza di inseguire in maniera tempestiva ed efficace i mercati si manifestò in maniera irrinunciabile. Molte organizzazioni iniziarono a vedere un nuovo potenziale utilizzo dei dati esistenti. In questo contesto fu compresa a fondo l’importanza del Data Warehousing. In un’implementazione business- driven, il vantaggio principale ottenibile dal Data Warehouse è legato alla 8 Ralph Kimball e Bill Inmon sono considerati i “padri” del Data Warehouse. Pur avendo posizioni differenti, il loro approccio è compatibile. In particolare concordano sull’approccio iterativo (contrapposto ad uno di tipo “big bang”) e sull’importanza di uno sviluppo più aderente possibile al modello di business. Sono entrambi sostenitori dello “star scheme” come struttura base di dati (Gallas S., “Kimball Vs. Inmon”, DMReview.com, 1999). 9 Kimball R., “The Data Warehouse Toolkit”, Wiley, New York, 1996, p. 310
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Informazioni tesi

  Autore: Alberto Fornaci
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Perugia
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Commercio
  Relatore: Gianfranco Galmacci
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 249

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analisi delle vendite
crm
data mart
data warehouse
sistemi decisionali

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