- Un Database Management System (DBMS) è un sistema software progettato per consentire la creazione e manipolazione efficiente di database solitamente da parte di più utenti.
In passato (diversamente da oggi in cui ne troviamo una diffusione generale) i DBMS erano estesi principalmente presso le grandi aziende. Questi si occupavano della gestione di tutte quelle operazioni necessarie alla vita dell'azienda.
Oggi, a tal fine, i DBMS si servono di Sistemi Transazionali cioè quei sistemi informatici che eseguono operazioni on-line su basi di dati. Sono, in genere, utilizzati contemporaneamente da più utenti che accedono alla stessa base di dati. I dati provenienti dai sistemi transazionali sono quell'insieme di dati elaborati dai sistemi transazionali dell'azienda e possono essere contenuti all'interno dello stesso database o provenire da diversi database o anche esterni all'azienda.
- Un Data warehouse (DW), è un archivio informatico contenente i dati di un'organizzazione. I DW sono progettati per consentire di produrre facilmente relazioni ed analisi.
Secondo Inmon la raccolta di dati è:
•Integrata: requisito fondamentale di un data warehouse è l'integrazione dei dati raccolti. Nel data warehouse confluiscono dati provenienti da più sistemi transazionali e da fonti esterne. L'obiettivo dell'integrazione può essere raggiunto percorrendo differenti strade: mediante l'utilizzo di metodi di codifica uniformi, mediante il perseguimento di una omogeneità semantica di tutte le variabili, mediante l'utilizzo delle stesse unità di misura;
•Orientata al soggetto: il DW è orientato a temi aziendali specifici piuttosto che alle applicazioni o alle funzioni. In un DW i dati vengono archiviati in modo da essere facilmente letti o elaborati dagli utenti. L'obiettivo, quindi, non è più quello di minimizzare la ridondanza mediante la normalizzazione, ma quello di fornire dati organizzati in modo tale da favorire la produzione di informazioni. Si passa dalla progettazione per funzioni ad una modellazione dei dati che consenta una visione multidimensionale degli stessi;
•Variabile nel tempo: i dati archiviati all'interno di un DW coprono un orizzonte temporale molto più esteso rispetto a quelli archiviati in un sistema operativo. Nel DW sono contenute una serie di informazioni relative alle aree di interesse che colgono la situazione relativa ad un determinato fenomeno in un determinato intervallo temporale piuttosto esteso. Ciò comporta che i dati contenuti in un DW siano aggiornati fino ad una certa data che, nella maggior parte dei casi, è antecedente a quella in cui l'utente interroga il sistema. Ciò differisce da quanto si verifica in un sistema transazionale, nel quale i dati corrispondono sempre ad una situazione aggiornata, solitamente incapace di fornire un quadro storico del fenomeno analizzato;
•Non volatile: tale caratteristica indica la non modificabilità dei dati contenuti nel DW che consente accessi in sola lettura. Ciò comporta una semplicità di progettazione del database rispetto a quella di un'applicazione transazionale. In tale contesto non si considerano le possibili anomalie dovute agli aggiornamenti, né tanto meno si ricorre a strumenti complessi per gestire l'integrità referenziale o per bloccare record a cui possono accedere altri utenti in fase di aggiornamento.
Il data warehouse, quindi, descrive il processo di acquisizione, trasformazione e distribuzione di informazioni presenti all'interno o all'esterno delle aziende come supporto ai decision maker.
- Un Data mart è un raccoglitore di dati specializzato in un particolare soggetto. Un Data mart contiene un'immagine dei dati che permette di formulare strategie sulla base degli andamenti passati.
Normalmente si colloca a valle di un Data warehouse più globale ed è alimentato a partire da esso, di cui costituisce, in pratica, un estratto. Detto in termini più tecnici, un Data mart è un sottoinsieme logico o fisico di un Data warehouse di maggiori dimensioni.
La differenza fondamentale consiste nel fatto che la creazione del Data warehouse avviene in maniera generalizzata per poi venire incontro alle specifiche esigenze, mentre il Data mart viene generalmente creato per venire incontro ad un'esigenza specifica e già determinata.
