Tehnologia Data Warehouse ca metoda de analiza factoriala

Lucrare de licenta despre Tehnologia Data Warehouse ca metoda de analiza factoriala
Vechile sisteme de gestiune a bazelor de date, proiectate pentru procesarea tranzactiilor curente (OLTP), nu mai pot face fata si acestor noi cerinte, pe de o parte pentru ca nu retin in baza de date informatii cu caracter istoric, strict necesare in procesul de luare a deciziilor manageriale, dar inutile in derularea operatiunilor curente si pe de alta parte pentru ca sunt optimizate pentru prelucrarea unor cantitati relativ mici de informatie, in timp ce procesul de analiza a unei afaceri implica necesitatea unei viziuni globale asupra intregii activitati, ceea ce nu se poate obtine decat prin consultarea unui volum mare de date.

Pentru a rezolva toate aceste probleme se construieste, conform principiului ca intre structura unei entitati si functiile pe care le indeplineste exista intotdeauna o relatie stransa, o noua baza de date, altfel structurata decat clasicele sisteme OLTP. Volumul mare de informatii pe care trebuie sa le contina aceasta baza de date i-a adus denumirea de depozit de date, in engleza "data warehouse", de unde si numele acestei tehnologii.

Lucrare de licenta despre Tehnologia Data Warehouse ca metoda de analiza factoriala

Lucrare de licenta despre Tehnologia Data Warehouse ca metoda de analiza factoriala
Cuprins

Constructia si structura unui data warehouse...........5
Integrarea datelor...............5
Principalele deosebiri dintre OLTP si OLAP..........6
Modelul multidimensional.........8
Schema stea..............8
Agregarea in schema multidimensionala............8
Normalizare partiala; schema fulg................10
Stocarea datelor in vectori multidimensionali.........11
Indecsi...............14
Indecsii in sistemele OLTP..........15
Indecsii in sistemele OLAP..........15
View-uri.............21
Materializarea view-urilor..........21
Problema MVC - Multiple View Consistency.........22
Structura unui Data Warehouse.......23
Interogarea unui depozit de date................26
Probleme legate de cererile tipice OLAP........26
Extinderea SQL...........29
Calculul cubului de date............31
Cazul relational....................31
Cazul multidimensional..............33
Exploatarea unui Data Warehouse - cateva elemente de data mining......38
Motivatie............38
Statistica inferentiala versus data mining.........38
Formalizarea matematica a problemei.Terminologie........39
Indivizi..........39
Variabile.........41
Metode de analiza factoriala............42
Analiza in componente principale........42
Analiza de corespondenta simpla (ACS)........48
Exemplu de analiza AGP..........49
Prezentarea datelor.............49
Rezultatele analizei............51
Clasificare automata (cluster analises).....54
Metode neierarhice..............55
Metode ierarhice................56
Concluzii si perspective........58
Inteligenta artificiala si depozitele de date........58
Statistica si depozitele de date...........59

Incheiere............59