Dal DWH alla piattaforma di Business Intelligence

Il Metadata è a tutti gli effetti un altro database nel quale vengono memorizzate le informazioni relative ai dati del DWH; queste informazioni facilitano il trasferimento dati tra il DWH stesso e l’applicativo Microstrategy: in sostanza l’applicazione Microstrategy usa il metadata database per convertire le richieste dell’utente in query SQL e riconvertire il risultato di queste query in oggetti Microstartegy quali reports e documenti. Per scaricare il testo completo e per avere maggiori informazioni, clicca QUI

Il Metadata è a tutti gli effetti un altro database nel quale vengono memorizzate le informazioni relative ai dati del DWH.

Al crescere delle informazioni memorizzate nel Data Warehouse e all’aumentare delle modalità con cui queste vengono utilizzate, è necessario gestire in una sorta di repository i cosiddetti metadati, cioè le informazioni relative ai dati stessi. La definizione di metadati varia in funzione del contesto in cui si applica: • nel disegno del Data Warehouse rappresentano la mappatura delle informazioni di business sui dati contenuti nel Data Warehouse • nell’acquisizione tramite tool ETL rappresentano le modalità di trasformazione dei dati dai sistemi operazionali al Data Warehouse • nella gestione tramite DBMS rappresentano gli oggetti del database (es. tabelle, viste, utenti, …) • nell’accesso tramite prodotti OLAP rappresentano la mappatura dello schema fisico del database rispetto alla vista ottenibile tramite le query I metadati vengono creati e gestiti durante la fase di disegno e sviluppo del Data Warehouse. Possono essere importati da sorgenti esterne quali i cataloghi del DBMS, librerie di programmi, prodotti Case. Vengono gestiti all’interno dei tool che coprono i diversi aspetti architetturali. Spesso l’architettura dei tool è proprietaria e comporta una gestione non unitaria dei metadati. Normalmente si distinguono in metadati tecnici e metadati di business o funzionali. I metadati tecnici contengono informazioni dettagliate sulle fasi di disegno, sviluppo, creazione e gestione (autorizzazioni, frequenza dei salvataggi, frequenza degli aggiornamenti, versioning) dei dati del Data Warehouse. Altri esempi di metadati tecnici sono le informazioni legate all’acquisizione dei dati (regole di pulizia ed estrazione), le informazioni sulle tipologie di accesso al Data Warehouse e sul tipo di utilizzo dei dati che viene fatto da parte degli utenti (statistiche). I metadati di business contengono informazioni che permettono all’utente finale di accedere al Data Warehouse in modo comprensibile dal punto di vista del business. Queste informazioni riguardano in particolare l’associazione tra metadati tecnici e concetti di business: da quali sistemi sorgente provengono i dati, dettagli relativi alle query, report e oggetti DSS predefiniti, sottoscrizioni a report e analisi i cui risultati vengono poi forniti con regolarità. Tra i metadati di business assumono particolare importanza le informazioni che riguardano la proprietà del dato e più in generale gli aspetti autorizzativi. Il requisito fondamentale richiesto ai prodotti che supportano l’utilizzo di metadati è l’integrazione della loro gestione durante tutto il processo di creazione del Data Warehouse. Ancora oggi però non esiste uno standard globale di gestione delle tipologie di metadati, che vengono creati e gestiti in maniera proprietaria all’interno dei tool che coprono i diversi aspetti architetturali. La reale difficoltà è quella quindi di integrare e sincronizzare tali isole di metadati, per avere un’unica interfaccia e modalità di trattamento dei metadati tecnici e di business. Di seguito viene riportata in forma tridimensionale, al fine di permettere un’immediata percezione di “chi fa che cosa”, la struttura al completo della suite di supporto alle decisioni Microstrategy nalisi Integrata dei Dati Aziendali • L’approccio ROLAP fornisce l’accesso ai dati a un livello di dettaglio transazionale • Il codice SQL multi-passo ottimizzato consente un accesso rapido e efficiente ai database, senza limiti di dimensione o vendor • Un esteso modello di sicurezza multi-livello protegge gli asset aziendali • L’architetture Metadata-centrica consente il riutilizzo delle regole di business e delle definizioni dei dati • Un flessibile supporto a schemi eterogenei consente di sfruttare architetture dati esistenti Un Application Server Scalabile e con Elevate Prestazioni • Il Clustering consente di aggiungere risorse adattandosi alle necessità • Gli Intelligent Cubes massimizzano le prestazioni per ampie comunità di utenti • Il Failover assicura alle applicazioni critiche un’alta affidabilità L’architettura Server-centrica ottimizza le prestazioni per milioni di utenti Facile e potente Query & Reporting su Internet • l’interfaccia puramente DHTML fornisce un robusto modello di sicurezza • Un’architettura “thin-client” facilita il deployment e la manutenzione • Un’interfaccia intuitiva basata su comuni standard web è facile da usare come un motore di ricerca • L’interfaccia e funzionalità sono pienamente personalizzabili Percorsi di workflow strutturati guidano nell’analisi Analisi Avanzate per Tutti gli Utenti • Funzioni statistiche e finanziarie predefinite consentono previsioni, analisi di andamenti, data mining • L’analisi iterativa ottimizza le funzionalità del middle-tier e del database consentendo rapide analisi avanzate • L’analisi su insiemi consente di eseguire calcoli multi-livello, non consentite da altri strumenti Gli utenti possono creare Metriche Derivate su ciascun report Invio Proattivo di Informazioni Critiche • Le sottoscrizioni assicurano personalizzazioni basate su preferenze definite dagli utenti • L’Exception reporting impiega metriche sofisticate • Le informazioni sono consegnate via web, wireless and voice • La Scalabilità supera i 200.000 messaggi all’ora I contenuti derivano da fonti multiple, come database, file, web, XML Integrazione con Applicazioni Esistenti Rapida e Semplice • Facile integrazione con applicazioni web e portali grazie agli standard Java, XML, e MDX • Supporta Excel e altri client di business intelligence • Il supporto alle decisioni Closed-loop fornisce database write back e l’integrazione con sistemi di backend Un ricco insieme di open API consente l’integrazione di funzionalità, contenuti e interfacce personalizzate Rapid Application Development • L’Application Creation Wizard consente di creare applicazioni completamente funzionali in pochi minuti • Uno strato di Astrazione fornisce la flessibilità necessaria all’evoluzione del proprio business model • La migrazione dall’ambiente di sviluppo alla produzione è immediato • L’amministrazione di sistema è possibile sia da linea di comando sia da GUI La Replica dei dati è eliminata grazie all’adozione di un singolo data store RIPRODUZIONE RISERVATA

Se vuoi rimanere aggiornato su Dal DWH alla piattaforma di Business Intelligence iscriviti alla nostra newsletter settimanale

Commenta per primo

Lascia un commento

L'indirizzo email non sarà pubblicato.


*