Sommario
Che cosa si intende per data warehouse?
Un data warehouse è un tipo di sistema di data management progettato per abilitare e supportare le attività di business intelligence (BI), in particolare gli analytics. I data warehouse servono esclusivamente a eseguire query e analisi e spesso contengono grandi quantità di dati storici.
Cosa si intende per data mart?
Un data mart è un database strutturato in base all’argomento, che spesso rappresenta una sezione del data warehouse aziendale. Il sottoinsieme di dati conservato in un data mart generalmente è allineato alle esigenze di una particolare unità aziendale, come il reparto vendite, finanziario o marketing.
Come si scrive data warehouse?
Il data warehouse è un sistema informativo dove i dati sono organizzati e strutturati per un facile accesso da parte dell’utente e per fornire supporto ai processi decisionali.
A cosa serve il data mining?
Il data mining (letteralmente dall’inglese estrazione di dati) è l’insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l’estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati (es. banche dati, data warehouse, ecc.), attraverso metodi automatici o semi-automatici (es.
Cosa significa Data Lake?
Un data lake è un tipo di repository di dati in grado di archiviare set di dati non elaborati di grandi dimensioni e di varia tipologia nel loro formato nativo. Un dato in un Data Lake non viene definito fino al momento in cui non viene eseguita una query che lo coinvolga.
Che differenza sostanziale esiste tra uno schema star è uno Snowflake?
Uno schema a stella contiene solo una tabella a dimensione singola per ogni dimensione. Quando la tabella delle dimensioni è di dimensioni relativamente grandi, lo snowflaking è migliore in quanto riduce lo spazio.
Cosa vuol dire minare il bitcoin?
Il mining è quindi in sintesi il processo che porta all’aggiunta di nuovi blocchi alla blockchain. In cambio della potenza di calcolo, il sistema ricompensa i minatori (miners) con delle commissioni, più la possibilità di ricevere una parte dei Bitcoin appena creati.
Che differenza c’è tra Data Lake e data warehouse?
Forse la principale differenza tra un data lake e un data warehouse sta nella struttura dei dati archiviati, grezzi nel primo caso ed elaborati nel secondo. Nei data lake vengono principalmente archiviati dati grezzi, non elaborati, mentre nei data warehouse vengono conservati dati elaborati e rifiniti.
Qual è il vantaggio di archiviare i dati in un Data Lake senza applicarvi inizialmente uno schema specifico?
Se è vero che il grande vantaggio del Data Lake rispetto ad un modello di tipo Data Warehouse è che consente di conservare enormi quantità di dati senza doverli strutturare in fase di acquisizione e indipendentemente dall’uso che si vorrà farne, un certo grado di organizzazione del dato è necessario per renderlo …