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Introduzione alla
realizzazione di
Data Warehouse con
Microsoft SQL Server
MCSD MCAD MCSE+I MCSA MCDBA MCT
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Chi siamo
 www.DevLeap.it
 Un gruppo di 5 persone con tanta voglia di
 Studiare a fondo le tecnologie
 Capire il “behind the scenes”
 Implementare soluzioni reali
 Confrontarsi con le problematiche reali
 Sperimentare nuove idee
 Facciamo Corsi, Conferenze, Training
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Agenda
 Modellazione di un DataWarehouse
 Data Warehouse e Data Mart
 Componenti di un modello di Data Warehouse
 Differenze tra DB relazionali normalizzati e Data
Warehouse
 Star Schema e Snowflake Schema
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Modellazione
Data Warehouse
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Data Warehouse
 Magazzino di dati a livello di impresa
 Insieme di strumenti per convertire un
vasto insieme di dati in informazioni
utilizzabili dall’utente
 Obiettivi:
 Possibilità di accedere a tutti i dati dell’impresa,
centralizzati in un solo database
 Coerenza e consolidamento dei dati
 Velocità nell’accesso alle informazioni
 Supporto per l’analisi dei dati
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Data Mart
 Magazzino di dati a livello dipartimentale
 E’ un segmento di un Data Warehouse
 E’ fisicamente realizzato come un Data
Warehouse, ma con una finalità più
ristretta:
 I dati coprono solo alcune aree aziendali
(ad es. vendite)
 Minori costi di realizzazione
 Risultati più vicini nel tempo
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Data Warehouse vs. Data Mart
 Il Data Warehouse è un progetto più vasto,
complesso e costoso, ma garantisce
maggiore coerenza dei dati
 Da un Data Warehouse si possono ricavare
velocemente dei Data Mart (top-down)
 Si può costruire un Data Warehouse unendo
più Data Mart realizzati nel tempo (bottomup)
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Finalità di un Data Warehouse
 Strumento di supporto decisionale
 Base informativa per costruire sistemi di
analisi e previsione:
 Reports
 On-Line Analytical Processing (OLAP)
 Data Mining
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Report
 Report che analizzano i dati con una certa
profondità storica
 Possono richiedere tempi di elaborazione
elevati se i dati vanno aggregati
 Spesso ottenibili con soluzioni OLAP
(minore tempo di elaborazione)
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Cosa è OLAP
 OLAP: On Line Analytical Processing
 È una tecnologia di Business Intelligence
 Sinonimo di termini usati in precedenza:
 DSS: Decision Support System
 EIS: Executive Information System
 OLAP = vista multidimensionale sui dati
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On-Line Analytical Processing (OLAP)
 I dati, strutturati per dimensioni, vengono
esaminati a diversi livelli di dettaglio
(tramite aggregazione e drill-down)
 Viene anche chiamata analisi multidimensionale dei dati
 Può produrre report stampati, ma è prima
di tutto una funzionalità interattiva (come
le Pivot Table)
 Consente di verificare velocemente ipotesi
formulate dall’utente
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Data Mining
 Tecniche per aiutare gli utenti ad estrarre
informazioni utili da grandi database
 L’utente finale non deve essere un esperto
di statistica
 Utilizzato per generare ipotesi
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Caratteristiche di un Data Warehouse
 E’ un archivio di dati con le seguenti
caratteristiche:
 subject oriented
 integrated
 nonvolatile
 time variant
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Definizione di un Data Warehouse
 E’ il processo più lungo e costoso:
 Identificare gli obiettivi di business
 Raccogliere ed analizzare informazioni
 Definire il modello di dati
 Identificare le fonti di dati
 Definire le trasformazioni necessarie a
consolidare i dati
 Stabilire profondità temporale, creare una base
storica
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Identificare gli obiettivi
 Il Data Warehouse è uno strumento di
supporto alle decisioni: l’utente è in genere
il management aziendale
 Bisogna individuare i fatti di rilievo per i
decision-maker, non per l’operatività
quotidiana
 Acquisire la visione aziendale del
management
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Raccogliere informazioni
 Spesso le informazioni necessarie sono già
raccolte e presentate in qualche report
 Chiedere ai decision-maker di compilare
tabelle excel con le informazioni che
vorrebbero avere
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Definire il modello di dati
 Identificare gli eventi da misurare:
 Vendite
 Chiamate al customer-service
 Interventi di assistenza
 Produzione
 Mantenere flessibilità per il futuro:
 Nuovi prodotti
 Nuovi centri assistenza
 Nuove linee di produzione
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Identificare le fonti dati
 In una grande azienda sono spesso fonti
eterogenee
 Molti dati possono risiedere su archivi non
strutturati:
 Fogli Excel
 E-mail
 Individuare le modalità di accesso periodico
alle fonti dati per alimentare il Data
Warehouse
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Consolidare i dati
 Decidere le trasformazioni da applicare ai
dati per eliminare le differenze di:
 valuta
 notazione metrica
 fiscali
 memorizzazione fisica (tipo dei dati)
 Definire un processo automatico e ripetibile
di trasformazione dei dati
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Base storica
 Prima che il Data Warehouse diventi
operativo, è probabile che esistano delle
operazioni una-tantum per creare una base
storica iniziale
 Le trasformazioni iniziali possono differire
da quelle periodiche di un sistema in
produzione:
 mole di dati da trasferire
 aggiornamento completo vs. incrementale
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Il Data Warehouse al lavoro
Source OLTP
Systems
Data Marts
Clients
Data
Warehouse
1
Retrieve Data
2 Transform Data
3
Populate
Data Warehouse
4
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Populate
Data Marts
5
Query
Data
Da OLTP a OLAP
 Passando da un sistema transazionale ad
un sistema di analisi, cambiano le
caratteristiche di:
 normalizzazione
 prestazioni su query e modifica dei dati
 profondità storica
 complessità delle query
 dettaglio degli eventi rilevati
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Database OLTP
 Caratteristiche di un database per un
ambiente operativo:
 Normalizzazione completa
 Alto numero di tabelle e di associazioni
 Dati memorizzati al minimo livello di granularità
 Interrogazioni richiedono join di molte tabelle
 La struttura dei dati non varia di frequente
 Ottimizzato per inserimento dei dati
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Database OLAP
 Caratteristiche di un database per un
ambiente analitico:
 Entità denormalizzate
 Disegno del database più semplice (meno
tabelle e meno associazioni) per una
comprensione più facile da parte dell’utente
 I dati memorizzati possono essere aggregati
(riassuntivi)
 Le interrogazioni richiedono poche join
 Ottimizzato per la consultazione, per l’utente è
read-only
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Ottimizzare i database OLAP
 Una base dati per OLAP è prima di tutto
denormalizzata
 Esistono dei modelli generici pensati per
queste esigenze:
 Star Schema
 Snowflake Schema
 Un database OLAP può essere realizzato
sfruttando un generico database
relazionale, ma esistono soluzioni
specifiche diverse (OLAP Server)
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Componenti di un modello DW
Tabella delle
Dimensioni
Comuni
Dimensioni
Tabella dei Fatti
Comune
Prodotto
Prodotti
Tempo Unità
Misure
Fatturato
Fatti
Tempo
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Componenti di un modello DW
 Tabella dei fatti
Contiene misure numeriche che descrivono un
evento di business, come una vendita o una
transazione bancaria
 Fatto
Una riga nella tabella dei fatti; contiene uno o più
valori numerici che misurano un evento
 Misura
Una colonna numerica della tabella dei fatti
 Dimensione
Una entità di business che descrive il quando,
chi, dove, come di un fatto (tempo, prodotto,
cliente, ...)
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Star Schema
 Lo Star Schema è la modellizzazione più
semplice ed efficace dei componenti di un
data warehouse
 Ogni tabella dei fatti è associata ad N
tabelle dimensionali
 Relazioni gerarchiche all’interno di una
dimensione (per es. anno/mese/giorno)
vengono mantenute in una sola tabella
dimensionale
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Star Schema
Employee_Dim
EmployeeKey
EmployeeID
.
.
.
Time_Dim
Sales_Fact
TimeKey
TheDate
.
.
.
Product_Dim
Dimensional Keys
Shipper_Dim
TimeKey
TimeKey
EmployeeKey
ProductKey
CustomerKey
ShipperKey
RequiredDate
.
.
.
ProductKey
ProductID
.
.
.
Multipart Key
Measures
Customer_Dim
ShipperKey
ShipperID
CustomerKey
CustomerID
.
.
.
.
.
.
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Star Schema
 La tabella dei fatti può contenere misure
che si riferiscono a livelli di dettaglio
differenti, in funzione della dimensione
 La tabella dei fatti può contenere lo stesso
dato più volte (a livello di riepilogo
giornaliero, mensile ed annuale)
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Snowflake Schema
Primary Dimension Table
Sales_Fact
TimeKey
EmployeeKey
ProductKey
CustomerKey
ShipperKey
RequiredDate
.
.
.
Product_Dim
ProductKey
Product Name
Product Size
Product Brand ID
Secondary Dimension Tables
Product_Brand_Id
Product Brand
Product Category ID
Product_Category_Id
Product Category
Product Category ID
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Scelta dello schema
Star
Snowflake
Easier
More Difficult
Numero di tabelle
Less
More
Complessità query
Simpler
More Complex
Prestazioni query
Quicker
Slower
Comprensibilità del modello
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Granularità del modello
 Determinare i requisiti di analisi
 Scegliere il livello di dettaglio più basso
 Richiede più spazio su disco
 Maggiore tempo di elaborazione
 Fornisce capacità analitiche con maggiore
dettaglio
 Conformare le misure alla granularità
definita
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Definire le dimensioni





Definire caratteristiche delle dimensioni
Identificare gerarchie
Definire dimensioni convenzionali
Condividere le dimensioni tra i Data Mart
Definire altri tipi di dimensioni
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Caratteristiche delle dimensioni
 Applicare le caratteristiche alla tabella delle
dimensioni
 Definire una chiave primaria
 Includere colonne correlate e descrittive (usare
testo, non codici)
 Designing for Usability and Extensibility
 Minimizzare o evitare l’uso di codici o
abbreviazioni
 Creare colonne utili per i livelli di aggregazione
 Evitare valori mancanti o NULL
 Minimizzare il numero di righe che cambia nel
tempo
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Gerarchie nelle Dimensioni
Gerarchia Consolidata
Gerarchia Separata
Località Negozio
Continente
Località Negozio
Continente Paese Regione
Città
Negozio
Continente
Paese
Paese
Regione
Regione
Città
Città
Negozio
Negozio
01
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Definire dimensioni convenzionali
 Dimensione Tempo (o Data – Ora)
 “spezzare” le informazioni sulla data in attributi
individuali
 Rappresentare la data come giorni lavorativi,
weekend, vacanza, stagione, periodo fiscale,
ecc.
 Dettaglio limitato alla granularità della tabella
dei fatti
 Dimensione geografica
 Dimensione prodotto
 Dimensione cliente
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Condividere le dimensioni tra i
Data Mart
Production
One instance exist and is
shared among data marts
Time
Multiple
instances exist in
individual data marts
Purchasing
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Sales
Definire la tabella dei fatti
 Applicare la granularità definita
 Garantire la consistenza tra le misure
 Usare valori numerici e aggregabili
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Minimizzare dimensione tabella fatti
 Ridurre il numero di colonne
 Dati ridondanti
 Dati non richiesti per l’analisi
 Ridurre la dimensione di ogni colonna
 Usare chiavi surrogate
 Assicurarsi che i campi carattere e binari siano a
lunghezza variabile
 Strano però nella tabella dei fatti avere campi così,
a meno che non siano degenerate dimension
 Disegno Star Schema risultante:
 Tabelle dei fatti – lunghe e strette
 Tabelle dimensioni – corte e larghe
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Implementare uno Star Schema
 Stima dimensioni Data Warehouse
 Creare database
 Creare tabelle
 Creare constraint
 Creare indici
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Stima dimensioni Data Warehouse
 Dimensioni tabella dei fatti
 Granularità
 Byte per riga
Variables:
Years of data = 5
Customers = 10,000
Average number of transactions per customer per day = 4
Description
Number of rows in fact table
Estimated row size of fact table
Estimated data warehouse size
Calculation Method
Value
10,000 x 4 x 365 x 5
73,000,000
(7 IDs x 4 bytes) + (5 measures x 4 bytes) ~ 48 bytes
~3.5 GB
48 bytes x 73,000,000 rows
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Creare Database
 Usare opzioni CREATE DATABASE
 SIZE
 MAXSIZE
 FILEGROWTH
 Impostare opzioni Database
 Trunc. log on chkpt. (Recovery Model: Simple)
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Creare tabelle
 Creare una tabella
 Specificare NULL o NOT NULL
 Quasi sempre NOT NULL
 Valutare uso di NULL per misure con Analysis
Services
 Generare valori colonne
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Creare constraints
 Usare PRIMARY KEY
 Non consente valori duplicati
 Consente creazione indici
 Non consente valori NULL
 Uso di FOREIGN KEY
 Tabella dei fatti punta a tabelle dimensioni
 Definisce un riferimento a una colonna con
constraint PRIMARY KEY o UNIQUE
 Specifica i range di valori accettabili
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Uso di Foreign Key
FOREIGN KEY
Constraint
product_key
customer_key
order_date_key
FOREIGN KEY
Constraint
customer_dim_key
time_dim_key
FOREIGN KEY Constraint
product_dim_key
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Creare indici
 Creazione indici per data warehouse
 Definire chiave primaria in tabelle dimensioni
 Dichiarare relazioni foreign key
 Definire chiave primaria in tabella dei fatti
 Con Analysis Services si può evitare multipart key
 Valutare uso di chiave surrogata
 Definire indici per ogni foreign key nella tabella
dei fatti
 Valutare prestazioni se i dati si leggono una volta
sola per alimentare i cubi di Analysis Services
 Usare chiavi surrogate
 Indici clustered, nonclustered e composti
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Conclusioni
 Il Data Warehouse è un mezzo, non un fine
 Facilmente interrogabile dall’utente
 Fonte dati per Analysis Services (OLAP)
 Modellazione denormalizzata secondo
canoni precisi
 Star Schema
 Alimentazione non continua
 Di solito giornaliera, settimanale o mensile
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Altre Informazioni
 Dove posso ottenere maggiori informazioni
 http://www.microsoft.com/sql
 http://www.microsoft.com/sql/evaluation/bi
 http://msdn.microsoft.com
 Developer resources
 Microsoft Developer Network
 http://www.devleap.it
 http://www.sqljunkies.com
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