METODOLOGIE DI PROGETTAZIONE DI BD E DI DW ANALISI DEI...

Progettazione di DW, A. Albano

BD DW

OBIETTIVO

ANALISI DEI REQUISITI

METODOLOGIE DI PROGETTAZIONE DI BD E DI DW

Progettare una BD per agevolare le attività operative di un’organizzazione.

Progettare un DW per agevolare le attività decisionali di un’organizzazione.

L’attenzione è sulle funzioni (servizi) da realizzare e sui dati che occorrono.

L’attenzione è sulle analisi che si vogliono fare sugli eventi di interesse di certi processi aziendali, ovvero ...

1 Progettazione di DW, A. Albano

ANALISI DEI REQUISITI PER DW

• Gli eventi (fenomeni) di interesse, detti fatti.

• La granularità dei fatti da analizzare.

• Gli indicatori numerici di prestazioni da valutare per analizzare un processo (misure).

• Le dimensioni rilevanti secondo le quali analizzare le misure dei fatti (prospettive di analisi, contesto dei fatti).

• Attributi dimensionali e gerarchie

2


BD DW

PROGETTAZIONE CONCETTUALE

PROGETTAZIONE LOGICA

METODOLOGIE DI PROGETTAZIONE DI BD E DI DW

Uso del modello ER Uso del modello multidimensionale

Schema logico della BD, tipicamente normalizzato

Scelta del tipo di DWMS e progettazione dello schema logico del DW con l’obiettivo di semplficare le operazioni di analisi dei dati, sacrificando la normalizzazione dei dati


BD DW

PROGETTAZIONE FISICA

DIFFERENZE FRA PROGETTAZIONE DI BD E DI DW

Definire opportune strutture di memorizzazione per rendere efficienti le operazioni sui dati

Definire oppure strutture di memorizzazione per rendere efficienti le operazioni estemporanee di analisi dei dati (indici, viste materializzate).

4


PROGETTAZIONE DI DW

Questo problema si verifica quando l’approccio alla costruzione del DW è di tipo top-down, ossia quando la fase di progettazione coinvolge il SI nella sua totalità.

Causa principale dei fallimenti di progetti di DW è l’impossibilità di dare alla direzione aziendale riscontri pratici degli investimenti effettuati in periodi accettabili (6 mesi -1 anno).

La costruzione del DW aziendale è un processo molto lungo che richiede un certo investimento finanziario.


APPROCCIO BOTTOM-UP

Approccio “prudente“ (si sviluppa incrementalmente il DW a partire da un primo data mart):

• Determina risultati concreti in tempi brevi

• Non richiede elevati investimenti finanziari

• Permette di studiare solo le problematiche relativo al data mart in oggetto

La scelta del primo data mart da realizzare è di fondamentale importanza:

• Deve essere interessante per la direzione

• Deve fungere da elemento comune rispetto ai successivi data mart

• Deve rappresentare un elemento centrale del futuro DW

6


PER INIZIARE UN PROGETTO

7

Identificare i patrocinatori, i dirigenti convinti del valore del progetto.

Conoscere il problema aziendale prima di iniziare a discutere gli obiettivi del progetto.

Intervistare gli interessati, per comprendere le loro esigenze informative da tradurre in requisiti del progetto.

Intervistare gli esperti del sistema informatico operazionale, per sapere quali dati esistono e come vengono gestiti.


PER INIZIARE: DEFINIZIONE DEL PROGETTO

Obiettivo: definire gli scopi del progetto

Output: documento

Coinvolge: progettista e utenti finali.

Passi

• Analisi preliminare del dominio applicativo e delle esigenze

• Pianificazione del progetto

• Creazione del gruppo di lavoro (analista dati, analista processi, dirigenti)

8


METODOLOGIE DI PROGETTAZIONE

Progettazione guidata dai requisiti di analisi dei dati

9

Progettazione guidata dai requisiti di analisi dei dati e dai dati operazionali

Progettazione guidata dai dati operazionali


METODOLOGIA (SEMPLIFICATA) DI PROGETTAZIONE DI UN DW

Per ogni data mart:

10

Progettazione dell’alimentazione dei dati

Progettazione fisica del DW

Progettazione logica del DW

(cosa si vuole)

(cosa si può ottenere)

(cosa si può analizzare)

• Analisi dei requisiti

• Progettazione concettuale iniziale

• Progettazione concettuale dai dati operazionali

• Progettazione concettuale finale

• Progettazione logica

• Progettazione concettuale


ANALISI DEI REQUISITI

Obiettivo: definire i bisogni informativi

Input: documento con gli scopi del progetto

Output: documento di specifica dei requisiti con la descrizione (a) di alcuni esempi di analisi interessanti in linguaggio naturale (carico di lavoro preliminare), delle misure, delle dimensioni, (b) della granularità dei fatti, (c) del glossario dei dati ecc.

Coinvolge: progettista e utenti finali.

Passi:

• Raccolta dei requisiti

• Analisi delle fonti dei dati

• Specifica dei requisiti


SPECIFICA DEI REQUISITI

N Requisito di analisi Dimensioni Misure

Nome processo

Descrizionegranularità

Dimensionipreliminari

Misurepreliminari

Fatto

Nome Descrizione Granularità

Dimensioni

12

+ Metriche ?

Tabella specifica dei requisiti di analisi

Tabella specifica del fatto

Tabella specifica delle dimensioni



Attributo Descrizione

Dimensione

Nome Attributimodificabili

Trattamentomodifiche

Dimensioni

13

Tabella specifica degli attributi dimensionali

Tabella specifica delle dimensioni che cambiano


TRATTAMENTO DIMENSIONI MODIFICABILI

Dimensioni con attributi che cambiano raramente

• TIPO 1 (oggi per ieri): si perde la storia

• TIPO 2 (oggi o ieri): si conserva la storia

• TIPO 3 (oggi-ieri): si conserva la storia e le date della modifica.

Dimensioni con attributi che cambiano frequentemente

• TIPO 4

14



Misura Descrizione Aggregabilità Derivata

Misure

Dimensione Fatto 1 ... Fatto n

Dimensioni dei fatti

Misura Fatto 1 ... Fatto n

Misure dei fatti

15

Tabella specifica delle misure del fatto

In presenza di più fatti, tabelle riepilogative delle dimensioni e delle misure dei fatti

Tabella specifica degli attributi descrittivi del fatto

Attributo Descrizione

Attributi descrittivi del fatto


1 Analisi dei dati operazionali.

Si ignorano tabelle e attributi non interessanti ai fini dell’analisi dei dati.

PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI: PASSI

3 Generazione dello schema concettuale candidato

16

2 Classificazione delle tabelle

Si stabilisce quali sono le tabelle utili per possibili

• fatti

• dimensioni

• gerarchie


PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI: TIPI DI ENTITA’

Entità evento. Le entità eventi sono le tabelle che rappresentano eventi di interesse dei processi aziendali di analisi e sono le più importanti da individuare perché sono le naturali candidate da considerare per la definizione delle tabelle dei fatti. Esse presentano due caratteristiche:

- descrivono eventi che si verificano frequentemente a certe date- contengono attributi numerici che rappresentano possibili misure

17

Classificazione delle tabelle


ESEMPIO

18

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Accorpamento



Entità componente. Le entità componenti sono quelle in relazione con un’entità evento con un’associazione (1:N).

Le entità componenti sono le naturali candidate da considerare per la definizione delle dimensioni di analisi dei fatti.

19

Componente3

Componente2 Componente1

Evento


ESEMPIO

20

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Entità componente ?



Entità di classificazione. Le entità di classificazione sono quelle in relazione con un’entità componente (entità minimale) con una catena di associazioni (1:N).

Le entità di classificazione sono le naturali candidate da considerare per la definizione di gerarchie, e si combinano con le entità minimali per definire attributi dimensionali.

21

Componente3

Componente2 Componente1

Evento

Classificazione3.1 Classificazione3.2


ESEMPIO

22

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PROGETTAZIONE LOGICA

23

Anno

Mese

Giorno

Nome Categoria

Regione

Provincia

Città

Prodotto

Data

Negozio

QuantitàPrezzoRicavo

Vendite

NegozioIdDataIdProdottoIdQuantitàPrezzoRicavo

Vendite

ProdottoIdNomeCategoria

Prodotto

NegozioIdCittàProvinciaRegione

Negozio

DataIdGiornoMeseAnno

Data


PROGETTAZIONE LOGICA: GERARCHIE

24

Gerarchie condivise

Gerarchie simili

Gerarchie diverse Tabelle diverse

Tabella unica

Viste di un’unica tabella

Cliente

Data

Città

Stato

Giorno

Mese

Anno

Paese

ClienteVendita

ClienteFatturazione

QuantitàPrezzoScontoRicavoProvvigione

Vendite

Articolo

GaranziaNome

AgenteNome

Supervisore

NumeroFattura


PROGETTAZIONE LOGICA: GERARCHIE

Trovare il totale delle vendite per l’impiegato Rossi e per tutti i suoi subordinati

25

Gerarchie ricorsive

Articolo

DataCittà

ClienteVendita

ClienteFatturazione


Vendite

Agente

Nome

Supervisore

Fattura

AgentePKNome...SupervisoreFK

AgenteAgenteFK...

Vendite


PROGETTAZIONE LOGICA: GERARCHIE RICORSIVE

26

Ag 1

Ag 3

Ag 7

Ag 5Ag 4

Ag 2

Ag 6


GERARCHIE RICORSIVE

Trovare il totale delle vendite per l’agente Rossi e per tutti i suoi subordinati

27

AgentePK <<PK>>Nome <<PK1>>...SupervisoreFK

AgenteAgenteFK <<FK(Agente)>>...

Vendite

a)

AgentePK <<PK>>Nome <<PK1>>...

Agente

SupervisoreFK <<PK>> <<FK(Agente)>>SubordinatoFK <<PK>> <<FK(Agente)>>NDeiLivelliSeTerminaleSeRadice

PerLaGerarchia

AgenteFK <<FK(Agente)>>...

Vendite

b)


GERARCHIE RICORSIVE

Trovare il totale delle vendite per l’agente Rossi e per tutti i suoi subordinati

28

Trovare il totale delle vendite per l’agente Rossi e per tutti i suoi superiori


Agente

SupervisoreFK <<PK>> <<FK(Agente)>>SubordinatoFK <<PK>> <<FK(Agente)>>NDeiLivelliSeTerminaleSeRadice

PerLaGerarchia

AgenteFK <<FK(Agente)>>...

Vendite

b)


AgenteSupervisoreFK <<PK>> <<FK(Agente)>>SubordinatoFK <<PK>> <<FK(Agente)>>...

PerLaGerarchiaAgenteFK <<FK(Agente)>>...

Vendite

a) Per spostarsi nella gerarchia verso il basso


PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI MULTIVALORE

29

AgentePK...

Agente ...AgenteFK...

Vendite

AgentePK...

Agente ...AgenteFK ?...

Vendite

AgentePK<<PK>>...

AgenteAgentiFK <<PK>> <<FK(Agente)>>VenditeFK <<PK>> <<FK(Vendite)>>

AgenteVenditeVenditePK<<PK>>...

Vendite

Articolo

DataCittà

ClienteVendita

ClienteFatturazione


Vendite

Agente

Nome

Fattura



30

Attenzione a Gruppo

AgentePK<<PK>>...

AgenteAgentiFK <<PK>> <<FK(Agente)>>VenditeFK <<PK>> <<FK(Vendite)>>

AgenteVenditeVenditePK<<PK>>...

Vendite

AgentePK<<PK>>...

Agente

GruppoFK <<PK>> <<FK(Gruppi)>>AgenteFK <<PK>> <<FK(Agente)>>Quota

AgenteVendite

...GruppoFK <<FK(Gruppi)>>...

Vendite

Gruppo <<PK>>

Gruppi

AgentePK<<PK>>...

Agente ...AgenteFK <<FK(Agente)>>Gruppo...

Vendite

AgentePK <<PK>>...

AgenteGruppo <<PK>>AgenteFK <<PK>> <<FK(Agente)>>Quota

AgenteVendite...Gruppo...

Vendite



Trovare il totale delle vendite per agente

31

SELECT A.AgentePK, A.Nome, SUM(V.Ricavo ) FROM Vendite V, AgentiVendite AV, Agenti A WHERE V.Gruppo = AV.Gruppo AND AV.AgenteFK = A.AgentePK GROUP BY A.AgentePK, A.Nome;

Attenzione a Quota

?

* AV.Quota

AgentePK <<PK>>...

AgenteGruppo <<PK>>AgenteFK <<PK>> <<FK(Agente)>>Quota

AgenteVendite...Gruppo...

Vendite


PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI CON ATTRIBUTI MULTIVALORE

32

Articolo

DataCittà

ClienteVendita

ClienteFatturazione


Vendite

Agente

Nome

Fattura

TipologiaCliente

TipologiaPK<<PK>>...

TipologiaCliente

AgentiFK <<PK>> <<FK(Agente)>>TipologiaFK <<PK>> <<FK(TipologiaCliente)>>

AgenteVendite

AgenteFK...

VenditeAgentePK<<PK>>...

Agente


PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI MODIFICABILI

33

• TIPO 1 (oggi per ieri): si perde la storia. Il nuovo valore dell’attributo

dimensionale sostituisce il valore nel record della tabella della dimensione.

• TIPO 2 (oggi o ieri): si conserva la storia. Si aggiunge un nuovo record alla

tabella della dimensione, con chiavi surrogate diverse. E’ la soluzione tipica.

• TIPO 3 (oggi-ieri): si conserva la storia e le date della modifica. Si usa

raramente per la complessità delle analisi.

•TIPO 4: La dimensione si memorizza in due tabelle, una con gli attributi che non

cambiano (o cambiano lentamente) e l’altra con i soli attributi che cambiano

frequentemente e definiti per intervalli


PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI MODIFICABILI TIPO2

34

ClienteSK<<PK>>CF <<PK1>>Città...

Cliente

...ClienteFK...

Vendite

ClienteSK<<PK>>PrimaSKCittà...

Cliente

...ClienteFK...

Vendite

ClienteSK<<PK>>...Città...

Cliente...ClienteFKClientePrimaSK...

Vendite

• Clienti con una chiave naturale

• Clienti senza chiave naturale


ESEMPIO DI CASO

Società che si occupa della produzione e della vendita di telefoni cellulari con i propri punti vendita

35

• BD operazionale

• requisiti di analisi


BD OPERAZIONALE

36

c! A. Albano 6.3 Come procedere 93

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D

D

Figura 6.8 Base di dati operazionale di riferimento

2. Specifica dei requisiti. Si considerano i requisiti di analisi di ogni processo per produrreuna specifica delle analisi dei dati che evidenzia le dimensioni (tra parentesi gli attributi)e le misure interessanti, e si definisce le granularita dei fatti.


RACCOLTA REQUISITI DI ANALISI

1. Quantità media disponibile e del livello di riordino per mese, per modello e per stabilimento

2. Modelli che hanno esaurito, almeno una volta in una certa settimana, la quantità disponibile in tutti gli stabilimenti di una certa regione.

37

INVENTARIO Gennaio 2006INVENTARIO Gennaio 2006INVENTARIO Gennaio 2006INVENTARIO Gennaio 2006

Modello Stabilimento Quantità media disponibile Livello di riordino

M1 S1 ... ...M1

S2 ... ...

M1

S3 ... ...

M2

...

S1 ... ...M2

...... ... ...


RACCOLTA REQUISITI DI ANALISI

38

3. Totale dei costi e dei ricavi per ogni modello venduto ad una certa data, per stabilimento e regione di produzione

4. Percentuale di prodotti scontabili, e di questi la percentuale dello sconto applicato alla vendita, per punto di vendita e per le vendite di una certa settimana o di un certo mese

5. I 5 modelli venduti in un certo mese con il più alto ricavo, oppure quantità venduta, oppure costo di produzione

6. Totale dei costi e dei ricavi per ogni modello venduto in una certa data, per punto di vendita e regione di vendita

7. Numero dei clienti che hanno acquistato lo scorso mese i 5 modelli che hanno prodotto il ricavo più alto, per regione



39

94 CAPITOLO 6 Progettazione di un data warehouse c! A. Albano

Processo InventarioN Requisito di analisi Dimensioni Misure1 Quantita media dei modelli disponi-

bili e del livello di riordino per mese,per sigla e descrizione del modello eper stabilimento

Modello(Sigla, Descrizione),Stabilimento,Data(Mese)

Quantita disponibile,Livello riordino

2 Modelli che hanno esaurito, alme-no una volta in una certa settima-na, la quantita disponibile in tutti glistabilimenti di una certa regione

Modello,Data(Settimana),Stabilimento(Regione)

Quantita disponibile

Per quanto riguarda la granularita dei fatti, per l’Inventario interessano i dati suogni prodotto a fine giornata.

Fatto InventarioDescrizione Dimensioni preliminari Misure preliminariUn fatto riguarda un prodotto Modello, Stabilimento, Quantita disponibile,a fine giornata Data Livello di riordino

Si descrivono le dimensioni, gli attributi e le misure del fatto Inventario.Dimensioni

Nome Descrizione GranularitaData . . . Un giornoModello . . . Un modelloStabilimento . . . Uno stabilimento

DataAttributo DescrizioneMese . . .Settimana . . .

ModelloAttributo DescrizioneSigla . . .Descrizione . . .

StabilimentoAttributo DescrizioneRegione . . .

MisureMisura Descrizione Aggregabilita DerivataQuantita disponibile . . . Semi additiva No

(non additiva per Data)Livello riordino . . . Non additiva No


SCHEMA CONCETTUALE INIZIALE INVENTARIO

QuantitàDisponibileLivelloRiordino

Inventario

Stabilimento

Data

Modello

Regione

Mese

Settimana

Trimestre

Anno

40

1. Quantità media disponibile e del livello di riordino per mese, per modello e per stabilimento

2. Modelli che hanno esaurito, almeno una volta in una certa settimana, la quantità disponibile in tutti gli stabilimenti di una certa regione.


SCHEMA CONCETTUALE INIZIALE VENDITE

PrezzoQuantitàVendutaCostoRicavoSconto

Vendite

Stabilimento

Data

Modello

Regione

Cliente

Punto Vendita

Regione

Settimana

Mese

Trimestre

Anno

41

3. Totale dei costi e dei ricavi per ogni modello venduto ad una certa data, per stabilimento e regione di produzione

4. Percentuale di prodotti scontabili, e di questi la percentuale dello sconto applicato alla vendita, per punto di vendita e per le vendite di una certa settimana o di un certo mese

5. I 5 modelli venduti in un certo mese con il più alto ricavo, oppure quantità venduta, oppure costo di produzione



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D

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PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI

Entità evento:

Inventario

LineeOrdini

42



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Entità componenti per Inventario:

StabilimentiModelli

Entità componenti per LineeOrdini:

ClientiPuntiVendita

Data



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D

D




Entità di classificazione:

CittàRegioni

Gerarchie:

Citta -> Regione e quelle su Data

Prodotti

44


SCHEMA CONCETTUALE FINALE INVENTARIO


Inventario

Stabilimento

Data

Modello

Regione

Mese

Settimana

Trimestre

Anno

INIZIALE


Inventario

Stabilimenti

DataModelli

PrezzoVIngrosso

PrezzoVDettaglio

CostoUnitario

Scontabile

Descrizione

NomeCittà

Regione

Settimana

Mese

Trimestre

Anno

FINALE


SCHEMA CONCETTUALE FINALE VENDITE

PrezzoQuantitàVendutaCostoRicavoSconto

Vendite

Stabilimento

Data

Modello

Regione

Cliente

Punto Vendita

Regione

Settimana

Mese

Trimestre

Anno

INIZIALE

FINALE

PrezzoUnitarioQuantitàOrdinataScontoRicavo

Vendite

Stabilimenti

Data

Clienti

PuntiVendita

Regione

NomeCittà

Regione

Città

Modelli

PrezzoVIngrosso

PrezzoVDettaglio

CostoUnitario

Scontabile

Descrizione

NomeClienteCittà

Regione

Settimana

Mese

Trimestre

Anno

46


SCHEMA A STELLA INVENTARIO


Inventario

Stabilimenti

DataModelli

PrezzoVIngrosso

PrezzoVDettaglio

CostoUnitario

Scontabile

Descrizione

NomeCittà

Regione

Settimana

Mese

Trimestre

Anno

47

ModelloFKDataFKStabilimentoFKQuantitàDisponibileLivelloRiordino

Inventario

ModelloPKPrezzoVIngrossoPrezzoVDettaglioCostoUnitarioScontabileDescrizione

Modelli

StabilimentoPKNomeStabilimentoCittàStabilimentoRegioneStabilimento

Stabilimenti

DataPKSettimanaMeseTrimestreAnno

DataScelta delle PK


SCHEMA A STELLA VENDITE

PrezzoUnitarioQuantitàOrdinataScontoRicavo

Vendite

Stabilimenti

Data

Clienti

PuntiVendita

Regione

NomeCittà

Regione

Città

Modelli

PrezzoVIngrosso

PrezzoVDettaglio

CostoUnitario

Scontabile

Descrizione

NomeClienteCittà

Regione

Settimana

Mese

Trimestre

Anno

48

ModelloFKDataFKStabilimentoFKPuntoVenditaFKClienteFKPrezzoUnitarioQuantitàOrdinataScontoRicavo

Vendite


Stabilimenti

ClientePKNomeClienteCittàClienteRegioneCliente

Clienti


Modelli


Data

PuntoVenditaPKCittàPuntoVenditaRegionePuntoVendita

PuntiVendita


DATA WAREHOUSE

49


Vendite


Stabilimenti


Clienti


PuntiVendita


InventarioModelloPKPrezzoVIngrossoPrezzoVDettaglioCostoUnitarioScontabileDescrizione

Modelli


Data


Vendite


Stabilimenti


Clienti


Modelli


Data


PuntiVendita


Inventario


Modelli


Stabilimenti


Data

METODOLOGIE DI PROGETTAZIONE DI BD E DI DW ANALISI DEI...

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