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Implementazione di un Query Language per Knowledge Discovery

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Capitolo 1 – Stato dell’arte: KDD 14 Come si può osservare, il processo KDD riceve come input dei dati grezzi provenienti da sorgenti diverse e produce come output informazioni utili, impiegate nel DSS, che sono acquisite come il risultato dei passi che andiamo di seguito a descrivere. 1.2.1 Consolidamento dei dati L’obiettivo è di prelevare i dati da sorgenti eterogenee (DB relazionali, DB deduttive, files di testo, ecc) per costruire una visione uniforme degli stessi a prescindere da quale tipo di sorgente siano stati prelevati. Il risultato di questo passo è la creazione di un database, detto data warehouse, utilizzato per il supporto alle decisioni e mantenuto separato rispetto al database operazionale dell’organizzazione che è invece utilizzato per le normali operazioni di transaction processing. Tra le caratteristiche che deve avere un data warehouse per garantire alte performances spiccano le seguenti [HK00]: ξ Orientato al soggetto: ossia alle aree di principale interesse della corporazione per modellare il dominio di analisi. ξ Integrato: le inconsistenze introdotte nella codifica e rappresentazione da sorgenti diverse devono essere eliminate nel data warehouse. ξ Time variant: - I dati contenuti nei databases che vengono analizzati possono essere variabili nel tempo. Se si pensa ad esempio ad un database che contiene tutti gli scontrini fiscali di un grosso centro commerciale, si può ipotizzare che i dati in esso contenuti varino quasi continuamente durante l’orario di apertura. Quindi, nell’analizzare tali tipi di dati, è necessario “fotografare” il database in un certo istante ed utilizzare tale “foto” per compiere le analisi tramite un sistema KDD. La struttura di un data warehouse deve quindi contenere sempre la dimensione temporale. ξ Non volatile: a causa della separazione con il database operativo, è importante che il data warehouse non richieda frequenti aggiornamenti.
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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Romei
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Pisa
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Franco Turini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 231

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Parole chiave

basi di dati
compilatore
data mining
database
dbms
java
knowledge discovery in database
query language
xml

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