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Lab. Sistemi Informativi Economico-Aziendali

Analisi multidimensionale

LSA

Knowledge

Data Sources

Warehouse

Consolidated

Data

Prepared Data

p(x) = 0.02

Data Mining Models

Data Consolidation

Selection and Preprocessing

Data Mining & OLAP Cubes

Interpretation and Evaluation

5 lezioni

2 lezioni

3 lezioni

4 lezioni OLAP

4 lezioni DM

Analisi OLAP(On-Line Analytical Processing)

LSA - Laboratorio di Sistemi Informativi Economico-Aziendali

Salvatore Ruggieri

Dipartimento di Informatica, Università di Pisa

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Sorgente: OLAP Report

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Datawarehouse, data marts, cubi

Data warehouse

OLAP Cubes

OLAP Cubes

Data mart: vista del dw di interesse ad un singolo processo di business

Data mart ordini, clienti, contabilità, risorse umane, finanza Organiz. : datamart come collezione di tabelle fatti e dimensioni

OLAP Cube: struttura di memorizzazione/visualizzazione dei fatti come celle di un ipercubo con un asse per ciascuna dimensione

Data mart ordini: cubi su acquisti, vendite e magazzino

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Schema di un data mart: elementi

Un fatto è un evento di interesse (vendite, spedizioni, acquisti) Specificato da attributi dimensioni e misure

Una dimensione determina il contesto in cui è avvenuto il fatto fatto vendita: prodotto, negozio, cliente, tempo

La dimensione può essere organizzata in una gerarchia di livelli dimensione tempo: gerarchia giorno esatto, mese, anno

Ogni possibile contesto è detto membro della dimensione membri dim. tempo: 20 Feb. 2004, Febbraio 2004, 2004, ecc.

Dimensioni comuni a più cubi/data mart sono dette condivise o conformate

Una misura descrive quantitativamente il fatto fatto vendita: numero unità vendute, prezzo unitario, sconto

Tabella dei fatti: collezione di fatti, uno per ogni riga della tabella, con colonne per le dimensioni e per le misure dei fatti

Tabella di una dimensione: collezione dei membri della dimensione e delle loro relazioni gerarchiche

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Star Schema

DateMonthYear

Date

CustIdCustNameCustCityCustCountry

Cust

Sales Fact Table

Date

Product

Store

Customer

unit_sales

dollar_sales

Yen_sales

Measurements

ProductNoProdNameProdDescCategoryQOH

Product

StoreIDCityStateCountryRegion

Store

Chiavi Esterne

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Snowflake schema

DateMonth

Date

CustIdCustNameCustCityCustCountry

Cust

Sales Fact Table

Date

Product

Store

Customer

unit_sales

dollar_sales

Yen_sales

Measurements

ProductNoProdNameProdDescCategoryQOH

Product

MonthYear

MonthYear

Year

CityState

City

CountryRegion

CountryStateCountry

State

StoreIDCity

Store

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Gerarchie e aggregati di misure

Nord Centro Sud

All

Milano Torino Firenze Roma Napoli Palermo

All

Zona

Città

Misura: numero di abitantiAggregato: SUMAggregato: AVG

2000 800 600 3000 1200 400

2800 1400 3600 1800 1600 800

8000 1333

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Gerarchie: bilanciate

Nord Centro Sud

All

Milano Torino Firenze Roma Napoli Palermo

All

Zona

Città

CittàCittà ZonaZona

Milano Nord

Firenze Centro

Torino Nord

… …

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Gerarchie: non bilanciate

Rossi Bianchi Neri

All

Tizio Caio Sempronio

All

Dirigenti

Impiegati

FiglioFiglio PadrePadre

Tizio Rossi

Neri NULL

Sempronio Bianchi

… …

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Gerarchie: ragged

Dollari Euro

All

New York

Los Ang.

Paris Rome

All

Moneta

Città San Marino

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Analysis Manager: editor di cubi

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Modello di memorizzazioneROLAP (Relational OLAP):

utilizza le funzionalità di un’engine relazionale estesi in modo da permettere la materializzazione degli aggregati performance scalabilità

MOLAP (Multidimensional OLAP): array multidimensionale su disco/memoria

efficiente su dati di dimensioni ridotte problemi di performance su dati sparsi

HOLAP (Hybrid OLAP): trade-off tra le due soluzioni precedenti

fatti su tabella relazionale aggregazioni su array multidimensionale

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Analysis Manager: elab. di cubi

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Toscana

Navigazione

sum

Milk Bread … ... sum

Jan 96

… ...

sum

Feb 96

ProductStore

Time

OrangeRoma

PisaFirenze

All ProductsJanuary 96, Pisa.

Ogni dimensione contiene una gerarchia di valoriuna cella del cubo contiene valori aggregati (count, sum, max, etc.)

LazioAll

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Navigazione di un cubo

prodotto

magazzino

tempo

Il manager regionale esamina la vendita dei prodotti in tutti i periodi relativamenteai propri mercati

Il manager di prodotto esamina la vendita di un prodotto in tutti i periodo e in tutti i mercati

Il manager finanziario esamina la vendita dei prodotti in tutti i mercati relativamente al periodo corrente e quello precedente

Il manager strategico si concentra su una categoria di prodotti, un’area regionale e un orizzonte temporale medio

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Roll-up e drill-down

ProductStore

Time

All

Time

All

Time

ProductAll

All

AllAll

Drill-Down

Roll-up

Roll-up

Drill-Down

Drill-Down

Roll-up

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Slice and Dice

ProductStore

Month

Slice

ProductStore

Month

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Altre operazioni

Drill through: visualizza tutti i fatti relativi ad una cella del cubo Pivot: rotazione degli assi del cubo Drill across: collegamento ad altro cubo via dimensioni condivise

Prodotti FornitoriClienti

Tempo

Store

Vendite

Acquisti

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Analysis Manager: browsing

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Analysis Manager: misure calcolate

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Analysis Manager: misure calcolate

Sintassi:

EXP ::= Numeric | ( Member, Numeric )Numeric ::= Measure | funzione_numeric(Parametri) | Numeric + Numeric | Numeric - Numeric

| Numeric / Numeric | Numeric * Numeric

Member ::= funzione_member(Parametri)

Semantica:

( Member, Numeric ) l’espressione Numeric è valutata sul membro Member

([Product].CurrentMember.Parent,[Measures].[Quantity]) è la misura Quantity valutata sul padre del membro corrente rispetto alla dimensione Product

(ParallelPeriod([Time].[Year], 1), [Measures].[Quantity] ) è la misura Quantity valutata nello stesso periodo dell’anno precedente

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Accesso ai dati multidimensionali

API Microsoft OLE DB for OLAP, ADO.MD, ADO MD.NET

Linquaggio MDX (MultiDimensional Expressions) JOLAP

Java OLAP Interface, JSR-69

Formato di interscambio XML for Analysis www.xmla.org

Client di visualizzazione Excel Explorer Data Analyser DBMiner …

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Excel

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Data Analyser

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DBMiner 2.0

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Cubi e SQL: GROUP BY WITH CUBE

-- fatti selezionati dalla clausola WHERE-- e aggregati dalla clausola GROUP BY -- su tutte le possibili (2^3) combinazioni di prodotto,

dimensione e tempo

SELECT F.product_id, F.customer_id, F.time_id, SUM(F.store_sales*F.unit_sales)

FROM dbo.sales_fact_1997 AS F WHERE F.customer_id < 20 AND F.product_id < 200GROUP BY F.product_id, F.customer_id, F.time_id WITH CUBE

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Cubi e SQL: GROUP BY WITH ROLLUP

-- fatti selezionati dalla clausola WHERE-- e aggregati dalla clausola GROUP BY -- su prodotto, dimensione e tempo-- su prodotto e dimensione-- su prodotto-- su tutti I dati

SELECT F.product_id, F.customer_id, F.time_id, SUM(F.store_sales*F.unit_sales)

FROM dbo.sales_fact_1997 AS F WHERE F.customer_id < 20 AND F.product_id < 200GROUP BY F.product_id, F.customer_id, F.time_id WITH

ROLLUP