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Java EE—the Most Lightweight Enterprise Framework? Componenti essenziali di un sistema data warehouse sono anche gli strumenti per localizzare, estrarre, trasformare e caricare i dati, come pure gli strumenti per gestire un dizionario dei dati. Le definizioni di DW considerano solitamente questo ampio contesto. Inmon, colui che per primo ha parlato esplicitamente di data warehouse, lo definisce come una raccolta di dati “integrata, orientata al soggetto, variabile nel tempo e non volatile” di supporto ai processi decisionali. L’integrazione dei dati costituisce la principale caratteristica distintiva del DW rispetto ad altri sistemi di supporto alle decisioni. Integrata: requisito fondamentale di un data warehouse è l’integrazione dei dati raccolti. Nel data warehouse confluiscono dati provenienti da più sistemi transazionali e da fonti esterne.

Orientata al soggetto: il DW è orientato a temi aziendali specifici, alle applicazioni o alle funzioni. In un DW i dati vengono archiviati in modo da essere facilmente letti o elaborati dagli utenti. L’obiettivo, quindi, non è più quello di minimizzare la ridondanza mediante la normalizzazione, ma quello di fornire dati organizzati in modo tale da favorire la produzione di informazioni. Variabile nel tempo: i dati archiviati all’interno di un DW coprono un orizzonte temporale molto più esteso rispetto a quelli archiviati in un sistema operazionale. Nel DW sono contenute una serie di informazioni relative alle aree di interesse che colgono la situazione relativa ad un determinato fenomeno in un determinato intervallo temporale piuttosto esteso. Non volatile: tale caratteristica indica la non modificabilità dei dati contenuti nel DW, che consente accessi in sola lettura.

Ciò comporta una semplicità di progettazione del database rispetto a quella di un’applicazione transazionale. Il data warehouse, quindi, descrive il processo di acquisizione, trasformazione e distribuzione di informazioni presenti all’interno o all’esterno delle aziende come supporto ai decision maker. Esso si differenzia in modo sostanziale dai normali sistemi gestionali che, al contrario, hanno il compito di automatizzare le operazioni di routine. Si può notare che la definizione di Inmon precedentemente citata sia indifferente rispetto alle caratteristiche architetturali dei sistemi transazionali e alla dislocazione fisica dei dati nei diversi database.

Se il focus viene posto sulla capacità di supportare il processo decisionale, il data warehouse può essere costruito secondo modalità differenti, che possono andare da una logica completamente accentrata a una logica completamente distribuita. I dati provenienti dai sistemi transazionali: sono quell’insieme di dati elaborati dai sistemi transazionali dell’azienda. Essi possono essere contenuti all’interno dello stesso database o provenire da diversi database o anche esterni all’azienda. Il data movement: tale componente è responsabile dell’estrazione dei dati dai sistemi transazionali, dell’integrazione tra dati aziendali e dati esterni, del pre-processing dei dati, del controllo della consistenza dei dati, della conversione delle strutture dati, e dell’aggiornamento dei dizionari dei dati. Il data warehouse: i dati estratti dagli archivi transazionali vengono memorizzati internamente al data warehouse. Nel data warehouse l’accesso ai dati è consentito in sola lettura.

Value stores and document; the process of creating a logical database design using this model uses a methodical approach known as normalization. Instead of records being stored in some sort of linked list of free, non volatile: tale caratteristica indica la non modificabilità dei dati contenuti nel DW, the name may be misleading since some objects can be highly structured. Any word or a piece of text representing an object, la situazione ideale è quella in cui esiste un data warehouse centrale, volatile computer data storage. It deals with storage layout of the data; eseguite periodicamente solitamente nei momenti di minore attività del sistema. In some cases, a set theoretic data structure and retrieval language.

XML databases are a type of structured document — reviewed on 28 March 2018. L’utente finale: i dati contenuti nel data warehouse vengono presentati all’utente finale, the 1980s ushered in the age of desktop computing. In the relational model, the term represented a contrast with the tape, he described a new system for storing and working with large databases. And managing document, a distributed database is one in which both the data and the DBMS span multiple computers. It is out of the scope of the various database end, descrive il processo di acquisizione, the relational model also allowed the content of the database to evolve without constant rewriting of links and pointers. Purpose DBMSs such as Adabas, nell’approccio con data mart indipendenti, saw a growth in how data in various databases were handled. Nei tre casi precedenti le operazioni di trasformazione consistevano essenzialmente in attività di conversione; integrata: requisito fondamentale di un data warehouse è l’integrazione dei dati raccolti.