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Describe business intelligence and its role in an organization. Differentiate between databases and data warehouses with respect to their focus on OLTP and OLAP. List and describe the key characteristics of a relational database. 3-3 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• STUDENT LEARNING OUTCOMES •••••• 4. 5. 6. 7. Define the five software components of a database management system. List and describe the key characteristics of a data warehouse. Define the four major types of data-mining tools in a data warehouse environment. List key considerations in information ownership in an organization. 3-4 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Krispy Kreme – 7 Doughnuts for Every Man, Woman, and Child in the United •••••• States Every Year 2 billion donuts annually Information Transactions –databases Decision making – data warehouse Organizational information – everything on 218 stores 3-5 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Krispy Kreme – 7 Doughnuts for Every Man, Woman, and Child in the United •••••• States Every Year information – store performance, POS, drivethru counts, etc Supply chain information – forecasted weather patterns Marketing information – effect of ad campaigns on sales Store 3-6 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Krispy Kreme – 7 Doughnuts for Every Man, Woman, and Child in the United •••••• States Every Year If you were a doughnut retailer… Type of customer information? Type of order information? Type of competitor information? 3-7 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• INTRODUCTION •••••• Businesses need business intelligence (BI) Business intelligence – knowledge about your customers, competitors, business partners, environment, and internal operations Enables effective decision making Information on steroids 3-8 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• INTRODUCTION •••••• IT tools help process information to create business intelligence according to… OLTP (online transaction processing) OLAP (online analytical processing) 3-9 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• INTRODUCTION •••••• – gathering and processing transaction information and updating existing information to reflect transaction OLTP Databases support OLTP Operational database – database that supports OLTP 3-10 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• INTRODUCTION •••••• – manipulation of information to support decision making OLAP Databases can help some Data warehouses support only OLAP, not OLTP Data warehouses – special forms of databases that support decision making 3-11 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• INTRODUCTION •••••• 3-12 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• INTRODUCTION •••••• chapter – database and data warehouse concepts Extended Learning Module C – how to design a database Extended Learning Module J – how to implement a database with Microsoft Access This 3-13 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• RELATIONAL DATABASE MODEL •••••• – logical collection of information you organize and access according to the logical structure of the information Relational database – uses a series of twodimensional tables or files to store information in the form of a database Database 3-14 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Databases Are… •••••• Collections of information Created with logical structures With logical ties within the information With built-in integrity constraints 3-15 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Databases – Collections of Information •••••• Databases have many tables Solomon Enterprises as a concrete provider. Tables include: Order Customer Concrete Type Employee Truck 3-16 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Databases – Collections of Information •••••• 3-17 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Databases – Created with Logical Structures •••••• In databases, row numbers are irrelevant In databases, columns have logical names such as Order Date and Customer Name Data dictionary – contains the logical structure of the information in a database 3-18 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Databases – Logical Ties within the Information •••••• Logical ties must exist between the tables Logical ties are created with primary and foreign keys Primary key – field (or group of fields in some cases) that uniquely describe each record 3-19 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Databases – Logical Ties within the Information •••••• key – primary key of one file that appears in another file Foreign keys help create relationships among tables Table = file = relation (don’t confuse yourself) Foreign 3-20 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Databases – Logical Ties within the Information •••••• 3-21 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• •••••• Databases – Built-in Integrity Constraints constraint – rule that helps ensure the quality of information Examples Integrity Primary keys must be unique Foreign keys cannot be blank Sales price cannot be negative Phone numbers must have an area code 3-22 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• DBMS TOOLS •••••• management system (DBMS) – helps you specify the logical organization for a database and access and use the information within a database Database Word processing software = document Spreadsheet software = workbook DBMS software = database 3-23 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• DBMS TOOLS •••••• 5 software components 1. 2. 3. 4. 5. DBMS engine Data definition subsystem Data manipulation subsystem Application generation subsystem Data administration subsystem 3-24 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• DBMS TOOLS •••••• 3-25 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• DBMS Engine •••••• engine – accepts logical requests, converts them into their physical equivalent, and accesses the database and data dictionary DBMS engine separates the logical from the physical DBMS 3-26 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• DBMS Engine •••••• view – how information is arranged, stored, and accessed on a storage device Logical view – how you (knowledge worker) need to arrange and access information Databases – you work only with logical views Physical 3-27 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Definition Subsystem •••••• definition subsystem – helps you create and maintain the data dictionary and define the structure of the files in a database Must create data dictionary for a database before entering any information Extended Learning Module J covers this Data 3-28 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Manipulation Subsystem •••••• manipulation subsystem – helps you add, change, and delete information Primary interface between you and a database Data Views Report generators QBE tools SQL 3-29 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Views •••••• View – allows you to see the contents of a database file Similar to a spreadsheet view Make changes Sort Query 3-30 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Views •••••• Sort Find Add a new record 3-31 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Report Generators •••••• generator – helps you quickly define formats of reports and what information you want to see in a report Save report formats to use later Uses a wizard interface Report 3-32 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Report Generators •••••• Specify the layout of the report Specify the fields you want in a report 3-33 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Report Generators •••••• 3-34 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• QBE Tools •••••• (QBE) tool – helps you graphically design the answer to a question “What driver most often delivers concrete to Triple A Homes?” Query-by-example 3-35 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• QBE Tools •••••• 3-36 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• SQL •••••• query language (SQL) – standardized fourth-generation language found in most DBMSs Performs same task as QBE Uses sentence structure instead Mostly used by IT people Structured 3-37 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Application Generation Subsystem •••••• generation subsystem – contains facilities to help you develop transaction-intensive applications Application Data entry screens (called forms in Access) Programming languages Mostly used by IT people 3-38 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Administration Subsystem •••••• administration subsystem – helps you manage the overall database environment Data Backup and recovery Security management Query optimization Concurrency control Change management 3-39 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Administration Subsystem •••••• Backup and recovery Periodically back up information Recover a database after a failure Security management Who has access to what information Who can perform CRUD tasks on information 3-40 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Administration Subsystem •••••• Query optimization Restructure physical view to optimize response times to queries Concurrency control What happens if two people simultaneously try to change the same information? 3-41 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Administration Subsystem •••••• Change management What is the effect of structural changes to a database? What if you add a new column? What happens if you delete a column? What happens if you change a column’s attributes? 3-42 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• DATA WAREHOUSES & DATA MINING •••••• Data warehouses support OLAP and decision making Data warehouses do not support OLTP Data-mining tools are tools for working with data warehouse information DBMS software = database Data-mining tools = data warehouse 3-43 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• What Is a Data Warehouse? •••••• warehouse – logical collection of information – gathered from operational databases – used to create business intelligence that supports business analysis activities and decision-making tasks Data 3-44 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• What Is a Data Warehouse? •••••• 3-45 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• What Is a Data Warehouse? •••••• Multidimensional Rows and columns Also layers Many times called hypercubes What are the dimensions in Figure 3.8 on page 140? 3-46 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• What Are Data-Mining Tools? •••••• tools – software tools that you use to query information in a data warehouse Data-mining Query-and-reporting tools Intelligent agents Multidimensional analysis tools Statistical tools 3-47 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• What Are Data-Mining Tools? •••••• 3-48 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Query-and-Reporting Tools •••••• tools – similar to QBE tools, SQL, and report generators in the typical database environment Query-and-reporting Also similar to pivot tables in Excel 3-49 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Intelligent Agents •••••• Use various AI tools such as neural networks and fuzzy logic to form the basis for “information discovery” and building BI Help you find hidden patterns in information Chapter 4 focuses on these 3-50 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Multidimensional Analysis Tools •••••• analysis (MDA) tools – slice-anddice techniques that allow you to view multidimensional information from different perspectives Multidimensional Bring new layers to the front Reorganize rows and columns 3-51 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Statistical Tools •••••• Help you apply various mathematical models to the information stored in a data warehouse to discover new information Regression Analysis of variance And so on 3-52 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Marts •••••• Data warehouses are organizationwide Data marts have subsets of an organizationwide data warehouse Data mart – subset of a data warehouse in which only a focused portion of the data warehouse information is kept 3-53 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Marts •••••• 3-54 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Data Mining as a Career Opportunity •••••• Knowledge of data mining can be a substantial career opportunity for you Business Objects SAS Cognos Informatica Many others 3-55 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Considerations in Using a Data Warehouse •••••• Do DBMS may offer all you need Do you need a data warehouse? all employees need the entire data warehouse? Consider a data mart How up-to-date must information be? “Snapshot” concept What data-mining tools do you need? Training can be expensive 3-56 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. 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All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Strategic Management Support •••••• privacy officer (CPO) – ensuring that information is used in an ethical way Chief security officer (CSO) – ensuring security of information (e.g., firewalls) Chief information officer (CIO) – oversees every aspect of an organization’s information resource Chief 3-58 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. 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All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Information Cleanliness •••••• Database and data warehouse information must be “clean” No errors No duplicates 3-61 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • •••••• ••••• ••••• ••••• ••• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• •• •••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• ••••• • • • • • McGraw-Hill ••••• Information Cleanliness •••••• transformation, and loading (ETL) – what information you want from each database, how the information is associated, and what rules to follow in consolidating the information to ensure its cleanliness in a data warehouse Extraction, 3-62 © 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. 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