TERMINE

DESCRIZIONE

ADDITIVITA’

Una misura è additiva su una dimensione se può essere aggregata lungo quella dimensione utilizzando l’operatore di somma. Es: la misura QUANTITA’_VENDUTA è additiva sulla dimensione DATA, infatti il quantitativo venduto di un MESE è dato dalla somma delle quantità vendute nei GIORNI di quel mese

AGGREGAZIONE

E’ un accorpamento di dati effettuato con la selezione d’attributi di granularità maggiore rispetto a quelli precedentemente analizzati. Es: il quantitativo venduto mensile è ottenuto con l’aggregazione del quantitativo giornaliero

ALBERO DEGLI ATTRIBUTI

Albero ottenuto dallo schema E/R tramite un algoritmo di percorrenza. A partire da un attributo identificante il fatto d’interesse si collegano vari rami fino ad ottenere gli interi rami dimensionali

ANALISI WHAT-IF

Tecniche di predizione guidate dall’utente in grado di creare previsioni e simulazioni sui dati

ATTRIBUTO

Facendo riferimento al modello E/R, rappresenta la descrizione o di un’entità o di un’associazione. Es: l’entità NEGOZIO è descritta dagli attributi COD_NEGOZIO, INDIRIZZO e TELEFONO. L’associazione VENDITA è descritta dagli attributi QUANTITA’ e PREZZO _UNITARIO. Riferendosi ai database, ogni colonna di una tabella può essere pensato come attributo

ATTRIBUTO FIGLIO

Un attributo è figlio di un altro se in una gerarchia ha granularità più fine

ATTRIBUTO PADRE

Un attributo è padre di un altro se in una gerarchia ha granularità maggiore

ATTRIBUTO RADICE

E’ un attributo gerarchico di granularità più fine

ATTRIBUTO DECODIFICA (attributo non dimensionale)

E’ un attributo che non appartiene ad una gerarchia e che da informazioni aggiuntive all’attributo gerarchico a cui si riferisce. (ES: indirizzo e telefono sono attributi decodifica di negozio)

ATTRIBUTO GERARCHICO (attributo dimensionale)

Tutti gli attributi che non sono di decodifica sono considerati gerarchici anche se non viene dichiarata la gerarchia.

Attributo Obbligatorio

Se un attributo è obbligatorio l’ELT da un messaggio di errore quando la fonte dati non fornisce il corrispettivo valore

Business Intelligence (Intelligenza aziendale)

Termine generico per descrivere l’uso delle informazioni interne ed esterne all’azienda per prendere decisioni aziendali migliori

CHIAVE SURROGATA

La chiavi delle DT sono chiavi surrogate, cioè campi contenenti valori numerici o contatori. Il loro utilizzo porta ad una diminuzione delle dimensioni della FT

CONSTELLATION SCHEMA

Tale schema permette di migliorare le prestazioni dello Star schema diminuendo le dimensioni della FT tramite una sua scissione in più viste contenenti diversi livelli d’aggregazione dei dati

DATI OPERAZIONALI

Dati memorizzati a seguito dei processi gestionali (gestione vendite, gestione acquisti ecc.) di un’azienda

DATA MART (DM)

Unità logica del DW contenente l’insieme delle informazioni rilevanti per un particolare problema (di solito basato su un singolo fatto)

DATA MINING

Tecniche di ricerca automatica di informazioni in grado d’identificare sequenze, correlazioni e raggruppamenti fra i dati. Permettono di effettuare predizioni sui valori futuri delle variabili d’interesse

DATA Warehouse (DW)

“Una piattaforma sulla quale vengono archiviati e gestiti dati provenienti dalle diverse aree dell’organizzazione; tali dati sono aggiornati, integrati e consolidati dai sistemi di carattere operativo per supportare tutte le applicazioni di supporto alle decisioni ” (Gartner Group)”

Un DW è una collezione di dati a supporto del processo decisionale della direzione di una Azienda

DENORMALIZZAZIONE

Un DW è tipicamente denormalizzato in quanto memorizza dati duplicati per velocizzare il processo di risposta alle interrogazioni.

DFM

Dimensional Fact Model: modello concettuale grafico per DW. E’ indipendente dal modello logico dei dati del DBMS. E’ formato dagli attributi individuati all’interno dello schema E/R del Sistema Informativo aziendale. Tale schema evidenzia anche le misure del fatto d’interesse.

DIMENSIONAL TABLE

Tabella dimensionale (DT). Tabella avente tanti campi quanti gli attributi appartenenti allo stesso ramo dimensionale. La chiave primaria (surrogata) di tale tabella è il campo che identifica univocamente l’attributo radice

DIMENSIONE

Nome dell’attributo identificante la granularità minima del fatto d’interesse lungo un determinato ramo dello schema di fatto. Nel modello multidimensionale rappresenta un intero lato dell’ipercubo. Es: prodotto, data, negozio

DIMENSIONE SEMPLICE

Quando i suoi attributi sono contenuti nelle colonne della Fact Table

DRILL-ACROSS (drilling through)

Operazione effettuata sui dati del DW per comparare le informazioni contenuti in più Data Mart

DRILL-DOWN

Operazione effettuata sui dati del DW che permette di passare ad un livello di granularità minore cioè ad un maggiore dettaglio

DRILL UP

Operazione effettuata sui dati del DW che permette di passare ad un livello di granularità superiore

DSS

Decision Support System: insieme di tecnologie e strumenti informatici atti ricavare informazioni da un insieme di dati memorizzati su supporti elettronici

ETL (Extract Transform, Load)

Processo di Estrazione, Trasformazione e Caricamento dei dati

FACT TABLE

Tabella del fatto d’interesse (FT). I suoi campi sono tutte le chiavi primarie delle dimensional table e tutte le misure del fatto

FATTO

E’ un concetto rilevante per il business aziendale

Attività avvenuta all’interno dell’azienda e ritenuta d’interesse per il processo decisionale. In uno schema E/R può essere rappresentato da un’entità o da un’associazione. Un fatto esprime un’associazione molti-a-molti tra le dimensioni. Es: vendita, acquisti ecc

Alcuni produttori di software associano a tale termine la definizione del termine classico MISURA. Es: Prezzo Unitario

GERARCHIA

Serie d’attributi collegati con associazioni molti-a-uno

appartenenti allo stesso ramo di una dimensione. Es: datameseanno, negoziocittàprovincia, prodottolinea

GRANULARITA’

Livello d’aggregazione dei dati che verranno visualizzati. La granularità minima è ottenuta tramite un pattern di aggregazione contenente tutte le radici del fatto d’interesse

IPERCUBO

Nel modello multidimensionale rappresenta l’insieme dei dati memorizzati nel DW. E’ descritto dalle dimensioni; ogni incrocio rappresentato dagli attributi selezionati sulle varie dimensioni, produce un valore numerico per ogni misura prevista

ISTANZA DI FATTO PRIMARIA

N-pla di valori delle n dimensioni caratterizzata da un valore per ogni misura.

MISURA

Attributo a valore continuo che, descrive il fatto da un certo punto di vista.Es: quantità, costo, guadagno ecc

MODELLO LOGICO

Rappresenta la struttura logica dei dati supportata direttamente dal DBMS

MODELLO ( VISIONE)

MULTIDIMENSIONALE

Fornisce una visione concettuale dell’insieme dei dati memorizzati nel DW; tale insieme è visto come un ipercubo basato su più dimensioni . Ogni singola unità d’informazione è determinata dall’incrocio delle dimensioni

OLTP

On-Line Transaction Processing: sistema di gestione in lettura e scrittura di dati tipicamente aggiornabili e a basso contenuto storico provenienti dal processo gestionale aziendale. Ottimizzato per accessi che coinvolgono una piccola frazione del database.

OLAP

On-Line Analytical Processing: sistema di gestione in sola lettura dei dati per la gestione delle versioni storiche dei dati; è ottimizzato per accessi che coinvolgono gran parte del database. Tale sistema necessita che i dati siano organizzati secondo una visione multidimensionale. Nel caso in cui venga impiegato un DBMS relazionale si parla di sistema ROLAP, mentre un sistema MOLAP fa uso di un DBMS multidimensionale. Per snellire le operazioni d’interrogazione dei dati spesso si ricorre alla memorizzazione di query precalcolate. In un sistema OLAP esistono diverse operazioni funzionali adottate per manipolare la visualizzazione dei dati

PATTERN DI AGGREGAZIONE

Elenco d’attributi che determina il livello di visualizzazione del dato

PERIODO DI REFRESH

Tempo che intercorre tra un aggiornamento e l’altro della base di dati contenete il DW.

PIVOTING

Operazione effettuata sui dati del DW che permette di riorganizzare la visualizzazione dei dati riorientando le dimensioni dell’ipercubo(es: nascondendo la visualizzazione di alcuni dati o invertendo o spostando un oggetto da un asse ad un altro)

RADICE

La radice di una dimensione (ramo dimensionale) è rappresentato dall’attributo su cui è possibile effettuare l’aggregazione più fine

REPORT

Rappresenta il risultato di base di un’interrogazione del DW. Può essere visualizzato sia in forma tabellare che grafica

ROLL-UP

Operazione effettuata sui dati del DW che permette di passare ad un livello di granularità maggiore

SLICE-AND-DICE

Operazione effettuata sui dati del DW che permette di ridurre l’insieme dei dati precedentemente selezionati per effettuare analisi

SNAPSHOT

Fotografia del dato ad un certo istante di tempo. Storicità del dato

SNOWFLAKE SCHEMA

Ottimizzazione del Constellation Schema ottenuta tramite la riduzione della cardinalità delle dimension table. Questo schema prevede l’uso di due FT, una delle quali memorizza i dati ad un livello di granularità maggiore. Ogni DT viene divisa in più tabelle contenente parti diverse della gerarchia dimensionale. La FT con granularità maggiore importa le chiavi dalle DT aventi dati con granularità massima

Servizio

Un servizio è un componente accessibile attraverso la rete che incapsula l’accesso ad un insieme di dati

STAR SCHEMA

Schema formato da una tabella denormalizzata centrale (fact table) riguardante una area di competenza (fatto) collegata a tabelle dimensionali (uno o più tabelle per ogni dimensione) che contiene informazioni descrittive sulle dimensione