3-1. DATABASES AND DATA WAREHOUSES Building Business Intelligence Chapter 3

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DATABASES AND DATA WAREHOUSES

DATABASES AND DATA WAREHOUSES

Building Business Intelligence

Chapter

3

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3-3

INTRODUCTION

Businesses need business intelligence (BI)Business intelligence – collective information e about

your customers, competitors, business partners, environment, and internal operationsEnables effective, important and strategic decision making

Such Information need to be gathered and organized in data repositories such as databases, data warehouses and data marts then use IT tools (such as DBMS and data mining to define and analyze relationships within information.

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3-4

INTRODUCTION

IT tools help process information to create business intelligence according to…OLTP (online transaction processing)OLAP (online analytical processing)


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INTRODUCTION

OLTP – gathering and processing transaction information and updating existing information to reflect transactionDatabases and DBMS support OLTPOperational database – database that supports OLTP Simple queries which require information from single

database


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3-6

INTRODUCTION

OLAP – manipulation of information to support decision makingDatabases can help someData warehouses support only OLAP, not OLTPData warehouses – special forms of databases that

support decision making OLAP: Support more complex manipulation and in

depth queries which require information from multiple DB


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3-7

INTRODUCTION


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3-8

RELATIONAL DATABASE MODEL

Database – logical collection of information you organize and access according to the logical structure of the information

Relational database – uses a series of two-dimensional tables or files to store information in the form of a database


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3-9

Databases Are…

Collections of informationCreated with logical structuresWith logical ties within the informationWith built-in integrity constraints


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Databases – Collections of Information

Databases have many tablesSolomon Enterprises as a concrete provider. Tables

include:OrderCustomerConcrete TypeEmployeeTruck


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Databases – Collections of Information


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Databases – Created with Logical Structures

In databases, row numbers are irrelevantIn databases, columns have logical names

(attributes) such as Order Date and Customer NameData dictionary – contains the logical structure of

the information in a database Data dictionary contains important information (or

logical properties about your information) (characteristics of each field)


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Databases – Logical Ties within the Information

Logical ties (relationships) must exist between the tables to show how the tables related to each other.

Logical ties are created with primary and foreign keysPrimary key – field (or group of fields in some cases)

that uniquely describe each record Primary key: unique and cannot be blank


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Foreign key – primary key of one file that appears in another file

Foreign keys help create relationships among tables, without them you have no way of creating logical ties among various files.

Table = file = relation (don’t confuse yourself)


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3-16

Databases – Built-in Integrity Constraints

Integrity constraint – rule that helps ensure the quality of information

ExamplesPrimary keys must be unique (can’t be blank “Null”)

Foreign keys cannot be blank (in general foreign keys can be “Null” but you can add a constraint that require to be entered (can’t be null)

Sales price cannot be negativePhone numbers must have an area code


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DBMS TOOLS

Database management system (DBMS) – helps you specify the logical organization for a database and access and use the information within a databaseWord processing software = documentSpreadsheet software = workbookDBMS software = database


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DBMS TOOLS

5 software components1. DBMS engine

2. Data definition subsystem

3. Data manipulation subsystem

4. Application generation subsystem

5. Data administration subsystem


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DBMS TOOLS


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DBMS Engine

DBMS engine – accepts logical requests from the various other DBMS subsystems, converts them into their physical equivalent, and actually accesses the database and data dictionary exist on a storage device.

DBMS engine separates the logical from the physical


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DBMS Engine

Physical view – how information is arranged, stored, and accessed on a storage device

Logical view – how you (knowledge worker) need to arrange and access information to meet your business needs.

Databases – you work only with logical views

There is one physical view but there maybe numerous knowledge workers who have different logical views of the information in a database


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Data Definition Subsystem

Data definition subsystem – helps you create and maintain the data dictionary and define the structure of the files in a database

Must create data dictionary for a database and define the structure of the table before entering any information


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Data Definition Subsystem

Data definition subsystem Add a new field in the data dictionary and delete a given field for all

record in a file Define logical structure (properties) of information in data dictionary

Field name: customer number, order date, .. Field type: alphabetic, numeric, date, time Form: is an area code required for phone number? Default value: if no order date is entered the default is today’s date Validation rule: can amount exceed 8? Is an entry required?:must u enter delivery address for an order or it can be

blank? Can there be duplicates?: primary keys can’t be duplicated, but what about

amounts?

3-23

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Data Manipulation Subsystem

Data manipulation subsystem – helps you add, change, and delete information

Primary interface between you and a databaseViewsReport generatorsQBE toolsSQL


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Views

View – allows you to see the contents of a database file

Similar to a spreadsheet viewMake changes, add and remove records.SortQuery Find


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Views


Sort Find

Add a new record

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Report Generators

Report generator – helps you quickly define formats of reports and what information you want to see in a report

Save report formats to use laterUses a wizard interface


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Report Generators


Specify the fields you want in a report

Specify the layout of the report

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Report Generators


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QBE Tools

Query-by-example (QBE) tool – helps you graphically design the answer to a question

“What driver most often delivers concrete to Triple A Homes?”


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QBE Tools


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3-32

SQL

Structured query language (SQL) – standardized fourth-generation language found in most DBMSs

Performs same task as QBEUses sentence structure insteadMostly used by IT people


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3-33

Application Generation Subsystem

Application generation subsystem – contains facilities to help you develop transaction-intensive applicationsData entry screens (called forms in Access)Programming languagesInterfaces

Mostly used by IT people


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3-34

Data Administration Subsystem

Data administration subsystem – helps you manage the overall database environmentBackup and recoverySecurity management(CRUD)Query optimizationConcurrency controlChange management


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3-35


Backup and recoveryPeriodically back up informationRecover a database after a failureBackup: a copy of information stored on a computer.

Recovery: the process of reinstalling the backup information in the event information was lost.

Security managementWho has access to what informationWhat type of access those people have (Who can perform

CRUD tasks on information) (CRUD: Create, Read, Update and Delete)


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Query optimizationTake queries from users and restructure them to minimize

response time. (find shortest route to information)Reorganization facilities: how DBMS engine physically access information and

reorganize how information is physically storedConcurrency controlThe validity of database updates when multiple users attempt

to access and change the same information What happens if two people simultaneously try to change the same information?


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Change managementWhat is the effect of structural changes to a database?What if you add a new column?What happens if you delete a column?What happens if you change a column’s attributes?


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DATA WAREHOUSES & DATA MINING

Data warehouses support OLAP and decision makingData warehouses do not support OLTPData-mining tools are tools for working with data

warehouse informationDBMS software = databaseData-mining tools = data warehouse


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What Is a Data Warehouse?

Data warehouse – logical collection of information – gathered from operational databases – used to create business intelligence that supports business analysis activities and decision-making tasks


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MultidimensionalRows and columnsAlso layersMany times called hypercubesWhat are the dimensions in Figure 3.8 on page 140? Data warehouse contains summarized information it

doesn’t contains details about each interaction.


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What Are Data-Mining Tools?

Data-mining tools – software tools that you use to query information in a data warehouseQuery-and-reporting toolsIntelligent agentsMultidimensional analysis toolsStatistical tools


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What Are Data-Mining Tools?


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Query-and-Reporting Tools

Query-and-reporting tools – similar to QBE tools, SQL, and report generators in the typical database environmentAlso similar to pivot tables in Excel


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Intelligent Agents

Use various Artificial Intelligence (AI) tools such as neural networks and fuzzy logic to form the basis for “information discovery” and building BI

Help you find hidden patterns in informationChapter 4 focuses on these


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Multidimensional Analysis Tools

Multidimensional analysis (MDA) tools – slice-and-dice techniques that allow you to view multidimensional information from different perspectivesBring new layers to the frontReorganize rows and columns


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Statistical Tools

Help you apply various mathematical models to the information stored in a data warehouse to discover new informationRegression analysisAnalysis of varianceAnd so on


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3-48

Data Marts

Data warehouses are organizationwideData marts have subsets of an organizationwide data

warehouseData mart – subset of a data warehouse in which

only a focused portion of the data warehouse information is kept. It is smaller more manageable data for particular needs.

Data marts use the same data mining tools like data warehousing (Query-and-reporting tools, Intelligent agents, Multidimensional analysis tools and Statistical tools)


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Data Marts


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3-50

Data Mining as a Career Opportunity

Knowledge of data mining can be a substantial career opportunity for youBusiness ObjectsSASCognosInformaticaMany others


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3-51

Considerations in Using a Data Warehouse

Do you need a data warehouse?DBMS may offer all you need and data warehouse are

expensive and require extensive and most often expensive support.

Do all employees need the entire data warehouse?Consider a data mart

How up-to-date must information be? “Snapshot” concept to compare database information with data

warehouse

What data-mining tools do you need? Training can be expensive


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3-52

BI Revisited

BI: improve timeline and quality of input for decision making by helping knowledge worker understands:

Capabilities available in organization State of arts, trends and future direction of market Technological, demographic, economic, social and regulatory environment in

which organization compete Action of competitors and implications of these actions

BI : INTERNAL INFORMATION

EXTERNAL INFORMATIONCompetitive Intelligence: business intelligence

focused on external competitive environment

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BUSINESS INTELLIGENCE

BI : INTERNAL INFORMATION EXTERNAL INFORMATION

Competitive Intelligence: business intelligence focused on external competitive environment

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Strategic and Competitive Opportunities with BI

Corporate performance managementOptimizing customer relationsTraditional decision supportManagement reporting of BIInformation right time, location, and form (personal

information dimensions)

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IT Support for Business Intelligence

Web supports many BI systemsMovement toward specialized BI packagesDigital dashboard – displays key information

gathered from several sources on computer screen in format tailored to an individual needs and wants

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3-56

IT Support for Business Intelligence

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INFORMATION OWNERSHIP

Strategic management supportThe sharing of information with responsibilityInformation cleanliness


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Strategic Management Support

Chief privacy officer (CPO) – ensuring that information is used in an ethical way

Chief security officer (CSO) – ensuring security of information (e.g., firewalls)

Chief information officer (CIO) – oversees every aspect of an organization’s information resource


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Strategic Management Support

Data administration – plans for, oversees the development of, and monitors the information resource.

Assure all information requirement can be and are being met.

Database administration – responsible for the more technical aspects and operational aspects of managing information

Defining and organizing database structures and contents, developing security procedures, monitor developing DB.

Both often report to the CIO


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The Sharing of Information with Responsibility

Someone has to accept full responsibility for providing a specific peace of information and ensuring the quality of that information.

If you create it, you “own” itYou will also share it with othersBecause you “own” it, you are responsible for its

quality


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Information Cleanliness

Database and data warehouse information must be “clean”No errorsNo duplicates

DBMS can find utilities to help clean your information


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Designing and building relational database

Four steps to go about designing a database

1. Define entity classes and primary keys

2. Define relationships among entity classes

3. Define information fields for each relation and Define cardinality for each relation

4. Use data definition language to create your DB

Before you design a database you need to capture business rules which help you define the correct structure of your DB.

Business Rules: are statements concerning the information you need to work with and the relationships within the information

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Extended learning module E-R diagram: entity relation diagram Entity class: concept (people, places or things) about which you

wish to store information and that you can identify with a unique key.

Instance: an occurrence of an entity class that can be uniquely described with a primary key.

Intersection relation (composite relation): a relation you create to eliminate many to many relationship. It called so because it represent an intersection of the primary keys between the first two relations

Composite primary key: consist of the primary key field from the two intersection relations

Cardinality: numerical nature of a relationship (1:1, 1:M, M:1, M:M)

3-63

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Normalization

Normalization : a process of assuring that a relational database structure can be implemented as a series of two- dimensional relations

1. Eliminate repeating groups or M:M relationships

2. Assure that each field in a relation depends only on the primary key for that relation

3. Removed all derived field from the relation

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Documents

3-1. DATABASES AND DATA WAREHOUSES Building Business Intelligence Chapter 3