Progettazione dei datawarehouse

(1)

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

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

(2)

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

Descrizione

granularità

Dimensioni

preliminari

Misure

preliminari

Fatto

Nome

Descrizione

Granularità

Dimensioni

12

+ Metriche ?

Tabella specifica dei requisiti di analisi

Tabella specifica del fatto

(3)

SPECIFICA DEI REQUISITI

Attributo Descrizione

Dimensione

Nome

Attributi

modificabili

Trattamento

modifiche

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

SPECIFICA DEI REQUISITI

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

Classificazione delle tabelle

ESEMPIO

!"#$%%&'$())*+,, !"-'./01())#+2-'./0/3,, 4$%$ 5"%$61 !"##$%& !"-'./01())*+,, !"76/10%1())#+276/10%/3,, 4$%$ '%()*) _{!"-'./01())*+,,} !"*'"."%%"())*+,, ((((((((((((((((((())#+2*'"."%%/3,, 8&$0%/%9 +)*&&'%()*) !"*'"."%%"())*+,, !"7$%1:"'/$( (((((())#+27$%1:"'/1*'"."%%/3,, !";1 *'1<<"=0/%$'/" 8&$0%/%94/>?"0/@/61 A/B166"C/"'./0" ,%-(-##) !"D?1./</"01())*+,, !"-'./01(((( (((((((((((((())#+2A/011"'./0/3,, !"*'"."%%"( (((((((((((((())#+2A/011"'./0/3,, D17";?61%$ 8&$0%/%9 ./&()0)-*) !"76/10%1())*+,, !";1 E0./'/<<" 5161F"0"())*+G,, 12)&*#) !"7$%1:"'/$())*+,, !";1 41>H'/</"01 1"#&3-%)&,%-(-##)

Accorpamento

(4)

PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI:

TIPI DI ENTITA’

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 Progettazione di DW, A. Albano

ESEMPIO

20 !"#$%%&'$())*+,, !"-'./01())#+2-'./0/3,, 4$%$ 5"%$61 !"##$%& !"-'./01())*+,, !"76/10%1())#+276/10%/3,, 4$%$ '%()*) _{!"-'./01())*+,,} !"*'"."%%"())*+,, ((((((((((((((((((())#+2*'"."%%/3,, 8&$0%/%9 +)*&&'%()*) !"*'"."%%"())*+,, !"7$%1:"'/$( (((((())#+27$%1:"'/1*'"."%%/3,, !";1 *'1<<"=0/%$'/" 8&$0%/%94/>?"0/@/61 A/B166"C/"'./0" ,%-(-##) !"D?1./</"01())*+,, !"-'./01(((( (((((((((((((())#+2A/011"'./0/3,, !"*'"."%%"( (((((((((((((())#+2A/011"'./0/3,, D17";?61%$ 8&$0%/%9 ./&()0)-*) !"76/10%1())*+,, !";1 E0./'/<<" 5161F"0"())*+G,, 12)&*#) !"7$%1:"'/$())*+,, !";1 41>H'/</"01 1"#&3-%)&,%-(-##)

Entità

componente ?

PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI:

TIPI DI ENTITA’

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 Progettazione di DW, A. Albano

ESEMPIO

22 !"#$%%&'$())*+,, !"-'./01())#+2-'./0/3,, 4$%$ 5"%$61 !"##$%& !"-'./01())*+,, !"76/10%1())#+276/10%/3,, 4$%$ '%()*) _{!"-'./01())*+,,} !"*'"."%%"())*+,, ((((((((((((((((((())#+2*'"."%%/3,, 8&$0%/%9 +)*&&'%()*) !"*'"."%%"())*+,, !"7$%1:"'/$( (((((())#+27$%1:"'/1*'"."%%/3,, !";1 *'1<<"=0/%$'/" 8&$0%/%94/>?"0/@/61 A/B166"C/"'./0" ,%-(-##) !"D?1./</"01())*+,, !"-'./01(((( (((((((((((((())#+2A/011"'./0/3,, !"*'"."%%"( (((((((((((((())#+2A/011"'./0/3,, D17";?61%$ 8&$0%/%9 ./&()0)-*) !"76/10%1())*+,, !";1 E0./'/<<" 5161F"0"())*+G,, 12)&*#) !"7$%1:"'/$())*+,, !";1 41>H'/</"01 1"#&3-%)&,%-(-##) Progettazione di DW, A. Albano

PROGETTAZIONE LOGICA

23 Anno Mese Giorno Nome Categoria Regione Provincia Città Prodotto Data Negozio Quantità Prezzo Ricavo Vendite NegozioId DataId ProdottoId Quantità Prezzo Ricavo Vendite ProdottoId Nome Categoria Prodotto NegozioId Città Provincia Regione Negozio DataId Giorno Mese Anno Data Progettazione di DW, A. Albano

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 Cliente Vendita Cliente Fatturazione Quantità Prezzo Sconto Ricavo Provvigione Vendite Articolo Garanzia Nome Agente Nome Supervisore Numero Fattura

(5)

PROGETTAZIONE LOGICA: GERARCHIE

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

25

Gerarchie ricorsive

Articolo Data Città Cliente Vendita Cliente Fatturazione Quantità Prezzo Sconto Ricavo Provvigione Vendite Agente Nome Supervisore Fattura AgentePK Nome ... SupervisoreFK Agente AgenteFK ... Vendite Progettazione di DW, A. Albano

PROGETTAZIONE LOGICA: GERARCHIE RICORSIVE

26 Ag 1 Ag 3 Ag 7 Ag 5 Ag 4 Ag 2 Ag 6 Progettazione di DW, A. Albano

GERARCHIE RICORSIVE

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

27 AgentePK <<PK>> Nome <<PK1>> ... SupervisoreFK Agente AgenteFK <<FK(Agente)>> ... Vendite a) AgentePK <<PK>> Nome <<PK1>> ... Agente SupervisoreFK <<PK>> <<FK(Agente)>> SubordinatoFK <<PK>> <<FK(Agente)>> NDeiLivelli SeTerminale SeRadice PerLaGerarchia AgenteFK <<FK(Agente)>> ... Vendite b) Progettazione di DW, A. Albano

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

AgentePK <<PK>> Nome <<PK1>> ... Agente SupervisoreFK <<PK>> <<FK(Agente)>> SubordinatoFK <<PK>> <<FK(Agente)>> NDeiLivelli SeTerminale SeRadice PerLaGerarchia AgenteFK <<FK(Agente)>> ... Vendite b) AgentePK <<PK>> Nome <<PK1>> ... Agente SupervisoreFK <<PK>> <<FK(Agente)>> SubordinatoFK <<PK>> <<FK(Agente)>> ... PerLaGerarchia AgenteFK <<FK(Agente)>> ... Vendite

a) Per spostarsi nella gerarchia verso il basso

PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI MULTIVALORE

AgentePK ... Agente _... AgenteFK ... Vendite AgentePK ... Agente _... AgenteFK ? ... Vendite AgentePK<<PK>> ... Agente AgentiFK <<PK>> <<FK(Agente)>> VenditeFK <<PK>> <<FK(Vendite)>> AgenteVendite VenditePK<<PK>> ... Vendite Articolo Data Città Cliente Vendita Cliente Fatturazione Quantità Prezzo Sconto Ricavo Provvigione Vendite Agente Nome Fattura Progettazione di DW, A. Albano

PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI MULTIVALORE

Attenzione a

Gruppo

AgentePK<<PK>> ... Agente AgentiFK <<PK>> <<FK(Agente)>> VenditeFK <<PK>> <<FK(Vendite)>> AgenteVendite VenditePK<<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>> ... Agente Gruppo <<PK>> AgenteFK <<PK>> <<FK(Agente)>> Quota AgenteVendite ... Gruppo ... Vendite

(6)

PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI MULTIVALORE

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>> ... Agente Gruppo <<PK>> AgenteFK <<PK>> <<FK(Agente)>> Quota AgenteVendite ... Gruppo ... Vendite Progettazione di DW, A. Albano

PROGETTAZIONE LOGICA: DIMENSIONI CON ATTRIBUTI

MULTIVALORE

32 Articolo Data Città Cliente Vendita Cliente Fatturazione Quantità Prezzo Sconto Ricavo Provvigione Vendite Agente Nome Fattura TipologiaCliente TipologiaPK<<PK>> ... TipologiaCliente AgentiFK <<PK>> <<FK(Agente)>> TipologiaFK <<PK>> <<FK(TipologiaCliente)>> AgenteVendite AgenteFK ... Vendite AgentePK<<PK>> ... Agente Progettazione di DW, A. Albano

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>> PrimaSK Città ... Cliente ... ClienteFK ... Vendite ClienteSK<<PK>> ... Città ... Cliente ... ClienteFK ClientePrimaSK ... 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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Figura 6.8

Base di dati operazionale di riferimento

2. Specifica dei requisiti. Si considerano i requisiti di analisi di ogni processo per produrre

una specifica delle analisi dei dati che evidenzia le dimensioni (tra parentesi gli attributi)

e le misure interessanti, e si definisce le granularit`a dei fatti.

(7)

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 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

SPECIFICA DEI REQUISITI

39

94 CAPITOLO 6 Progettazione di un data warehouse ! A. Albanoc

Processo Inventario

N Requisito di analisi Dimensioni Misure

1 Quantit `a media dei modelli disponi-bili e del livello di riordino per mese, per sigla e descrizione del modello e per stabilimento Modello (Sigla, Descrizione), Stabilimento, Data(Mese) Quantit `a disponibile, Livello riordino

2 Modelli che hanno esaurito, alme-no una volta in una certa settima-na, la quantit `a disponibile in tutti gli stabilimenti di una certa regione

Modello, Data(Settimana), Stabilimento (Regione)

Quantit `a disponibile

Per quanto riguarda la granularit`a dei fatti, per l’Inventariointeressano i dati su ogni prodotto a fine giornata.

Fatto Inventario Descrizione Dimensioni preliminari Misure preliminari Un fatto riguarda un prodotto Modello, Stabilimento, Quantit `a disponibile,

a fine giornata Data Livello di riordino

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

Nome Descrizione Granularit `a

Data . . . Un giorno

Modello . . . Un modello

Stabilimento . . . Uno stabilimento

Data Attributo Descrizione Mese . . . Settimana . . . Modello Attributo Descrizione Sigla . . . Descrizione . . . Stabilimento Attributo Descrizione Regione . . . Misure

Misura Descrizione Aggregabilit `a Derivata

Quantit `a disponibile . . . Semi additiva No

(non additiva per Data)

Livello riordino . . . Non additiva No

SCHEMA CONCETTUALE INIZIALE INVENTARIO

QuantitàDisponibile LivelloRiordino 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

Prezzo QuantitàVenduta Costo Ricavo Sconto 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

Progettazione di DW, A. Albano c

! A. Albano

6.3 Come procedere

93

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Figura 6.8

Base di dati operazionale di riferimento

2. Specifica dei requisiti. Si considerano i requisiti di analisi di ogni processo per produrre

una specifica delle analisi dei dati che evidenzia le dimensioni (tra parentesi gli attributi)

PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI

Entità evento:

Inventario

LineeOrdini

(8)

Progettazione di DW, A. Albano c

! A. Albano

6.3 Come procedere

93

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Figura 6.8

Base di dati operazionale di riferimento

2. Specifica dei requisiti. Si considerano i requisiti di analisi di ogni processo per produrre

una specifica delle analisi dei dati che evidenzia le dimensioni (tra parentesi gli attributi)

e le misure interessanti, e si definisce le granularit`a dei fatti.

PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI

Entità componenti

per Inventario:

Stabilimenti

Modelli

Entità componenti

per LineeOrdini:

Clienti

PuntiVendita

Data

43 Progettazione di DW, A. Albano c

! A. Albano

6.3 Come procedere

93

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Figura 6.8

Base di dati operazionale di riferimento

2. Specifica dei requisiti. Si considerano i requisiti di analisi di ogni processo per produrre

una specifica delle analisi dei dati che evidenzia le dimensioni (tra parentesi gli attributi)

e le misure interessanti, e si definisce le granularit`a dei fatti.

PROGETTAZIONE CONCETTUALE DAI DATI OPERAZIONALI

Entità di

classificazione:

Città

Regioni

Gerarchie:

Citta -> Regione e

quelle su Data

Prodotti

SCHEMA CONCETTUALE FINALE INVENTARIO

QuantitàDisponibile LivelloRiordino Inventario Stabilimento Data Modello Regione Mese Settimana Trimestre Anno

INIZIALE

QuantitàDisponibile LivelloRiordino Inventario Stabilimenti Data Modelli PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione Nome Città Regione Settimana Mese Trimestre Anno

FINALE

SCHEMA CONCETTUALE FINALE VENDITE

Prezzo QuantitàVenduta Costo Ricavo Sconto Vendite Stabilimento Data Modello Regione Cliente Punto Vendita Regione Settimana Mese Trimestre Anno

INIZIALE

FINALE

PrezzoUnitario QuantitàOrdinata Sconto Ricavo Vendite Stabilimenti Data Clienti PuntiVendita Regione Nome Città Regione Città Modelli PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione NomeCliente Città Regione Settimana Mese Trimestre Anno 46 Progettazione di DW, A. Albano

SCHEMA A STELLA INVENTARIO

QuantitàDisponibile LivelloRiordino Inventario Stabilimenti Data Modelli PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione Nome Città Regione Settimana Mese Trimestre Anno 47 ModelloFK DataFK StabilimentoFK QuantitàDisponibile LivelloRiordino Inventario ModelloPK PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione Modelli StabilimentoPK NomeStabilimento CittàStabilimento RegioneStabilimento Stabilimenti DataPK Settimana Mese Trimestre Anno Data

Scelta delle PK

SCHEMA A STELLA VENDITE

PrezzoUnitario QuantitàOrdinata Sconto Ricavo Vendite Stabilimenti Data Clienti PuntiVendita Regione Nome Città Regione Città Modelli PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione NomeCliente Città Regione Settimana Mese Trimestre Anno 48 ModelloFK DataFK StabilimentoFK PuntoVenditaFK ClienteFK PrezzoUnitario QuantitàOrdinata Sconto Ricavo Vendite StabilimentoPK NomeStabilimento CittàStabilimento RegioneStabilimento Stabilimenti ClientePK NomeCliente CittàCliente RegioneCliente Clienti ModelloPK PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione Modelli DataPK Settimana Mese Trimestre Anno Data PuntoVenditaPK CittàPuntoVendita RegionePuntoVendita PuntiVendita

(9)

DATA WAREHOUSE

49 ModelloFK DataFK StabilimentoFK PuntoVenditaFK ClienteFK PrezzoUnitario QuantitàOrdinata Sconto Ricavo Vendite StabilimentoPK NomeStabilimento CittàStabilimento RegioneStabilimento Stabilimenti ClientePK NomeCliente CittàCliente RegioneCliente Clienti PuntoVenditaPK CittàPuntoVendita RegionePuntoVendita PuntiVendita ModelloFK DataFK StabilimentoFK QuantitàDisponibile LivelloRiordino Inventario ModelloPK PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione Modelli DataPK Settimana Mese Trimestre Anno Data ModelloFK DataFK StabilimentoFK PuntoVenditaFK ClienteFK PrezzoUnitario QuantitàOrdinata Sconto Ricavo Vendite StabilimentoPK NomeStabilimento CittàStabilimento RegioneStabilimento Stabilimenti ClientePK NomeCliente CittàCliente RegioneCliente Clienti ModelloPK PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione Modelli DataPK Settimana Mese Trimestre Anno Data PuntoVenditaPK CittàPuntoVendita RegionePuntoVendita PuntiVendita ModelloFK DataFK StabilimentoFK QuantitàDisponibile LivelloRiordino Inventario ModelloPK PrezzoVIngrosso PrezzoVDettaglio CostoUnitario Scontabile Descrizione Modelli StabilimentoPK NomeStabilimento CittàStabilimento RegioneStabilimento Stabilimenti DataPK Settimana Mese Trimestre Anno Data