Download Management Information Systems 6/e

Document related concepts

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3-1
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DATABASES AND DATA
WAREHOUSES
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Building Business Intelligence
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3
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Chapter
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STUDENT LEARNING OUTCOMES
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1.
2.
3.
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.
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© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
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STUDENT LEARNING OUTCOMES
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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.
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Krispy Kreme – 7 Doughnuts for Every
Man, Woman, and Child in the United
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States Every Year
2
billion donuts annually
 Information
Transactions –databases
 Decision making – data warehouse

 Organizational
information – everything on 218 stores
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Krispy Kreme – 7 Doughnuts for Every
Man, Woman, and Child in the United
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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
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Krispy Kreme – 7 Doughnuts for Every
Man, Woman, and Child in the United
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States Every Year
 If
you were a doughnut retailer…
Type of customer information?
 Type of order information?
 Type of competitor information?

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INTRODUCTION
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 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

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INTRODUCTION
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 IT
tools help process information to create business
intelligence according to…
OLTP (online transaction processing)
 OLAP (online analytical processing)
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INTRODUCTION
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– gathering and processing transaction
information and updating existing information to
reflect transaction
 OLTP
Databases support OLTP
 Operational database – database that supports OLTP

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INTRODUCTION
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– 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

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INTRODUCTION
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INTRODUCTION
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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
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RELATIONAL DATABASE MODEL
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– 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
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Databases Are…
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 Collections
of information
 Created with logical structures
 With logical ties within the information
 With built-in integrity constraints
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Databases – Collections of Information
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 Databases
have many tables
 Solomon Enterprises as a concrete provider. Tables
include:
Order
 Customer
 Concrete Type
 Employee
 Truck

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Databases – Collections of Information
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Databases – Created with Logical
Structures
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 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
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Databases – Logical Ties within the
Information
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 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
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Databases – Logical Ties within the
Information
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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
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Databases – Logical Ties within the
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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

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DBMS TOOLS
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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

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DBMS TOOLS
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
5 software components
1.
2.
3.
4.
5.
DBMS engine
Data definition subsystem
Data manipulation subsystem
Application generation subsystem
Data administration subsystem
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DBMS Engine
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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
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DBMS Engine
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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
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Data Definition Subsystem
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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
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Data Manipulation Subsystem
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manipulation subsystem – helps you add,
change, and delete information
 Primary interface between you and a database
 Data
Views
 Report generators
 QBE tools
 SQL

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Views
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 View
– allows you to see the contents of a database
file
 Similar to a spreadsheet view
Make changes
 Sort
 Query

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Report Generators
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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
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Report Generators
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Specify the layout of
the report
Specify the fields you want
in a report
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Report Generators
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QBE Tools
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(QBE) tool – helps you
graphically design the answer to a question
 “What driver most often delivers concrete to Triple A
Homes?”
 Query-by-example
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QBE Tools
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SQL
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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
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Application Generation Subsystem
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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
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Data Administration Subsystem
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administration subsystem – helps you
manage the overall database environment
 Data
Backup and recovery
 Security management
 Query optimization
 Concurrency control
 Change management

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Data Administration Subsystem
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 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

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Data Administration Subsystem
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 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?
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Data Administration Subsystem
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 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?

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DATA WAREHOUSES & DATA
MINING
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 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

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What Is a Data Warehouse?
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warehouse – logical collection of information –
gathered from operational databases – used to
create business intelligence that supports business
analysis activities and decision-making tasks
 Data
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What Is a Data Warehouse?
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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?
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What Are Data-Mining Tools?
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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

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What Are Data-Mining Tools?
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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
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Intelligent Agents
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 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
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Multidimensional Analysis Tools
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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

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Statistical Tools
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 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

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Data Marts
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 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
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Data Marts
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Data Mining as a Career Opportunity
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 Knowledge
of data mining can be a substantial
career opportunity for you
Business Objects
 SAS
 Cognos
 Informatica
 Many others

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Considerations in Using a Data
Warehouse
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 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
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INFORMATION OWNERSHIP
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 Strategic
management support
 The sharing of information with responsibility
 Information cleanliness
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Strategic Management Support
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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
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Strategic Management Support
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administration – plans for, oversees the
development of, and monitors the information
resource
 Database administration – responsible for the more
technical aspects and operational aspects of
managing information
 Both often report to the CIO
 Data
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The Sharing of Information with
Responsibility
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 If
you create it, you “own” it
 You will also share it with others
 Because you “own” it, you are responsible for its
quality
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Information Cleanliness
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 Database
and data warehouse information must be
“clean”
No errors
 No duplicates

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© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
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Information Cleanliness
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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,
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© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
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CAN YOU…
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1.
2.
3.
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.
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CAN YOU…
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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.
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