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Il mondo dei dati - olap - parte 2a

di Piero Giuseppe Goletto

Abbiamo parlato di aggregazioni. Le aggregazioni sono da intendere, da un punto di vista matematico, come sommatoria [immagine formule_statistica_base] di tutti gli elementi che hanno comuni caratteristiche.

Restando all’esempio dei dati demografici: partendo dai dati a livello comunale i dati a livello di Provincia si ottengono sommando i dati di tutti i Comuni. Nella realtà di una catena di supermercati, dove il data warehouse contiene i dati di tutti gli scontrini, resi anonimi, l’aggregazione potrebbe avvenire per puntovendita, per data, per categoria merceologica (carne, formaggio, pasta, condimenti, pesce ecc.). L’operazione di aggregazione viene realizzata, all’interno del data warehouse, con la funzione di roll – up [immagine: cube-aggregation- blue1]. Un’altra operazione possibile è lo slicing: si ottiene fissando un valore (o più valori) tra le dimensioni previste. In questo modo si ricava una selezione dei dati di interesse, nell’esempio del supermercato possiamo immaginare lo slicing prendendo in considerazione i dati di un solo punto vendita [immagine cube-slice-blue]. Altrettanto frequente è il dicing cioè il ricavare un cubo più piccolo dal cubo complessivo per effettuare approfondimenti oppure per estrarle dall’aggregato generale in modo da poterne distribuire il contenuto [immagine cube-dice- blue]. Importante è l’azione di drill-down. Questa operazione consente – dato un aggregato e il suo livello di aggregazione – di visualizzarne i componenti. Caratteristica dei data warehouse è l’operazione di pivoting: questa operazione consiste nel far ruotare il cubo (da immaginare come fosse il cubo di Rubik, vedi immagine cube-rotate- red] in modo da analizzare il fenomeno di interesse secondo prospettive alternative.

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