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Strumenti per le decisioni aziendali: le tecniche di Data Warehousing

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8 analisi e un’elevata potenza di calcolo. L’attenzione era essenzialmente rivolta alle attività individuali piuttosto che a quelle corporate: i dati nel PC erano personali, gestiti singolarmente e isolati rispetto ai dati dell’azienda, che risiedevano su mainframe 4 . Nonostante tutti questi cambiamenti, oggi si stima che più del 70% dei dati operazionali sia ancora contenuto nei mainframes. La comprensione della necessità di architetture che rendessero realmente disponibili le informazioni agli utenti finali, il conseguente bisogno di accedere a tali dati attraverso le piattaforme attuali e il notevole sviluppo dell’hardware e del software hanno profondamente modificato la morfologia dei sistemi informativi. Questi ultimi oggi comprendono anche sistemi finalizzati all’analisi chiamati sistemi informazionali. Tale dicotomia ha dato origine ad un processo di separazione dal quale sono nati i primi sistemi dedicati al supporto delle decisioni manageriali 5 . Sin dall’inizio fu chiara la duplice necessità di: • separare l’ambiente operazionale da quello informazionale; • partizionare i dati di business a diversi livelli di granularità tra cui: aggregati di informazioni finalizzati ad analizzare fatti ad elevati livelli di sintesi ed altre partizioni caratterizzate da un livello di dettaglio maggiore ed utilizzate a fronte di specifiche esigenze di analisi 6 . 4 Inmon W.H., “Data Warehouse And Software Development”, BillInmon.com (http://www.billinmon.com), 2000 5 Inmon W.H., “Separating Operational From DSS: Some Criteria”, BillInmon.com (http://www.billinomn.com), 2000 6 Orr K., “Data Warehousing Technology”, The Ken Orr Institute (http://www.kenorrinst.com), 2000
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Strumenti per le decisioni aziendali: le tecniche di Data Warehousing

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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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