Corso di Data Warehousing e ETL (Extract, Transform, Load)

Modulo 1: Data Warehousing Cos'è un Data Warehouse: definizione e scopi principali Differenza tra Data Warehouse e sistemi operativi tradizionali Architettura di un Data Warehouse: strati e componenti principali Funzioni del Data Warehouse: supporto alle decisioni aziendali Il ruolo del Data Warehouse nei progetti di Business Intelligence (BI) Modulo 2: Componenti e Architettura di un Data Warehouse Strati del Data Warehouse: Data Staging, Data Marts, Data Warehouse Architettura di un Data Warehouse: centralizzazione e distribuzione dei dati Il ruolo delle dimensioni e dei fatti nella progettazione del Data Warehouse Tecniche di progettazione del Data Warehouse: modello dimensionale vs modello relazionale Principi di scalabilità e prestazioni in un Data Warehouse Modulo 3: Modello Dimensionale e Schemi di Data Warehousing Cos'è il modello dimensionale Le dimensioni: descrizione, gerarchie e livelli I fatti: misurazioni, aggregazioni e KPI Star Schema e Snowflake Schema: differenze e applicazioni Il concetto di Slowly Changing Dimensions (SCD) Modulo 4: Data Marts e Data Warehouse Cos'è un Data Mart e come si integra con il Data Warehouse Differenze tra Data Warehouse e Data Mart Tipologie di Data Mart: Dipartimentale, Federato, Consolidato Implementazione di Data Marts in un sistema di BI Vantaggi e svantaggi di Data Marts vs Data Warehouse Modulo 5: Introduzione ai Processi ETL (Extract, Transform, Load) Cos'è il processo ETL e come si inserisce nel Data Warehousing L'importanza di ETL nella pulizia e trasformazione dei dati Come ETL facilita la creazione di un Data Warehouse Le fasi principali del processo ETL: Extract, Transform, Load Differenza tra ETL e ELT (Extract, Load, Transform) Modulo 6: Estrazione dei Dati (Extract) Cos'è l’estrazione dei dati e quali fonti si utilizzano Tecniche di estrazione dei dati da diverse fonti: database relazionali, file flat, API, web scraping Differenza tra estrazione batch e in tempo reale Strumenti di estrazione dei dati: Informatica, Talend, SSIS Gestione degli errori e monitoraggio nel processo di estrazione Modulo 7: Trasformazione dei Dati (Transform) Cos'è la trasformazione dei dati e perché è fondamentale nel processo ETL Operazioni di trasformazione: pulizia, unione, aggregazione, normalizzazione L'importanza della qualità dei dati nella fase di trasformazione Tecniche di gestione delle dimensioni lente (Slowly Changing Dimensions, SCD) Gestione di errori e anomalie nei dati durante la trasformazione Modulo 8: Caricamento dei Dati (Load) Cos'è il caricamento dei dati e le tecniche utilizzate Tipologie di caricamento: completo, incrementale, a delta Caricamento diretto vs caricamento batch Gestione delle performance durante il caricamento dei dati Monitoraggio e gestione degli errori nel processo di caricamento Modulo 9: Strumenti di ETL Panoramica sugli strumenti di ETL più diffusi (Informatica, Talend, Microsoft SSIS, Apache Nifi, Pentaho) Come scegliere uno strumento di ETL in base alle esigenze del progetto Integrazione di strumenti ETL con altre soluzioni BI Automazione dei processi ETL con schedulatori e workflow Esempi pratici di utilizzo di strumenti ETL Modulo 10: Data Quality e Governance nei Processi ETL L'importanza della qualità dei dati nei progetti di Data Warehousing Strategie di Data Quality: validazione, pulizia, deduplicazione Il ruolo della Governance dei Dati nell'implementazione di ETL Tecniche di controllo della qualità dei dati: profiling, auditing, monitoraggio Definizione di regole di qualità e allineamento con le normative Modulo 11: Monitoraggio e Ottimizzazione dei Processi ETL Monitoraggio delle performance durante il processo ETL Tecniche di ottimizzazione dei processi ETL per migliorare le prestazioni Tracciamento e gestione degli errori in tempo reale Automazione e schedulazione dei flussi ETL Esempi pratici di ottimizzazione in progetti ETL Modulo 12: Big Data e ETL Cos'è il Big Data e come si collega al processo ETL Integrazione di ETL con tecnologie di Big Data: Hadoop, Spark, NoSQL Come ETL gestisce grandi volumi di dati non strutturati Tecniche di estrazione e trasformazione per Big Data Soluzioni ETL per Big Data: strumenti e approcci Modulo 13: Architetture Moderne di ETL Approccio ELT (Extract, Load, Transform) e differenze con ETL Data Lakes vs Data Warehouses: quando usare l'uno o l'altro Architetture cloud-native per ETL: utilizzo di strumenti come AWS Glue, Azure Data Factory, Google Dataflow L'automazione e l'integrazione di ETL con il cloud Come progettare architetture ETL scalabili e resilienti Modulo 14: Integrazione ETL con Business Intelligence e Reporting L'integrazione di ETL con strumenti di BI e reporting Flusso dei dati dal processo ETL ai sistemi di reporting e analisi Come preparare i dati ETL per la visualizzazione tramite cruscotti e report Esempi di utilizzo dei dati trasformati in progetti BI Integrazione di ETL con strumenti di analisi predittiva e machine learning Modulo 15: Best Practices e Trend Futuri nel Data Warehousing e ETL Best practices per la progettazione di un Data Warehouse e dei flussi ETL Come affrontare le sfide nei progetti di Data Warehousing e ETL L’evoluzione dei processi ETL e l’impatto delle tecnologie emergenti L’integrazione di AI e automazione nei processi ETL Le tendenze future nel Data Warehousing e nella gestione dei dati