Basi Dati

Basi Dati

"Il dato non è solo un insieme di numeri, ma un mezzo per comprendere il mondo."

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Index

Viaggio nel cuore dell'organizzazione, della gestione e dell'analisi dei dati.

Introduzione

Storia delle basi dati

DBMS

Fonti di dati

Progetto

Tipi di dato

Ricerca Google...

Post su Instagram...

Smartwatch...

Alexa...

Ogni minuto su internet...

3.8 milioni

70.000 h

350.000

500.000

Google Query

video su You Tube

Tweet su X

Facebook post

IoT e sensori

55 miliardi

di dispositivi IoT nel 2025 in tutto il mondo

Ogni sensore IoT può generare dati costantemente, a seconda del suo scopo e della frequenza di campionamento. Ad esempio, un sensore di temperatura può registrare dati ogni secondo, mentre un sensore di movimento può inviare dati solo quando viene attivato.

730 miliardi

volume globale delle transazioni nel 2020 in dollari USA

Dati

I dati possono essere considerati come i "mattoni elementari" del mondo digitale. Sono rappresentazioni simboliche di informazioni, che possono essere numeri, testo, immagini, suoni, video e molto altro ancora. Da un semplice tweet su X a un'enorme raccolta di dati sull'andamento del mercato azionario, tutto ciò che incontriamo nell'ambiente digitale è composto da dati.

Dati

Perchè i dati sono così importanti?

Qualità della vita

Innovazione e sviluppo tecnologico

Economia Digitale

Empowerment individuale

SEZIONE 01

Fonti di dati

Utenti

• Social Network
• Siti Web
• Applicazioni Mobile
• E-Mail

Sensori

IoT

Wereable

Sensoristica

Internet delle cose IoT

Dispositivi indossati dagli utenti

Sensori utilizzati nelle aziende 4.0

Transazioni

Acquisti Online

Transazioni Bancarie

+ info

+ info

Dati pubblici e governativi

• Dati demografici

• Dati meteo
• Dati sanitari

Dati Aziendali

• Dati produzione
• Dati vendita
• Dati Logistica

SECTION 02

Tipi di dato

"Un dato è una rappresentazione simbolica di informazioni sotto forma di numeri, testo, immagini o qualsiasi altra forma, che può essere memorizzata, elaborata e trasferita dai computer

Dati Strutturati

Sono dati organizzati in un formato rigido e predefinito, caratterizzati da colonne e righe che seguono uno schema definito.

Caratteristiche

Dati Strutturati

• Organizzazione logica
• Facilità di query
• Affidabilità e coerenza
• Integrazione dei dati
• Sicurezza e controllo dell'accesso

Dati non strutturati

Diversamente dai dati strutturati, i dati non strutturati non seguono un formato predefinito e possono essere rappresentati in vari modi, come testo libero, immagini, audio, video e altro ancora.

SECTION 03

Storia delle basi dati

Storia delle basi dati

Nascita delle basi dati

Video

Database, strumento essenziale per interagire con le informazioni in maniera semplice ed immediata

Timeline

Evoluzione delle basi dati

1960

1980 - 1990

2010

Amazon RDSMicrosoft Azure SQL Google Cloud Spanner

Primi sistemi per la memorizzazione dei dati

OracleIBM DB2 Microsoft SQL

1970

2000

Primi Database relazionali

Apache HadoopNoSQL

IoT

Negli ultimi anni l'evoluzione continua delle tecnologie informatiche, tra cui l'intelligenza artificiale, l'analisi dei dati in tempo reale e l'Internet delle cose (IoT), sta plasmando il futuro delle basi di dati.

SECTION 04

DBMS

Un Sistema di Gestione delle Basi di Dati (DBMS) è un software progettato per consentire la creazione, la gestione e l'interrogazione efficiente di grandi quantità di dati in un ambiente organizzato.

Ridondanza e Incoerenza

Problematiche nella gestione del dato

DBMS

• Organizzazione dei dati
• Accesso rapido ai dati
• Condivisione dei dati

• Sicurezza
• Integrità dei dati
• Backup e ripristino

Livello Esterno

Vista

Vista

Vista

Livello Logico

Schema Logico

Schema Interno

Livello fisico

Sistema operativo (File System)

Dati

Tipi di DBMS

• Relazionale: Basato sul modello relazionale, in cui i dati sono organizzati in tabelle relazionali.
• Oggetto: Consente di memorizzare dati complessi, come immagini e audio, in un database.
• Gerarchico: Organizza i dati in una struttura ad albero.
• Rete: Utilizza una struttura a grafo per rappresentare le relazioni tra i dati.
• Distribuito: Consente di distribuire i dati su più server.

SECTION 05

Progetto base dati

Progetto DB

La progettazione di una base di dati è un processo complesso che richiede una pianificazione attenta e una comprensione approfondita dei requisiti del sistema e dei dati coinvolti.

Processo di progetto

Come si implementa una base dati

Step 1

Step 2

Step 3

Step 4

Modello Logico

Modello Concettuale

Modello Fisico

Analisi dei requisiti

+ info

+ info

+ info

+ info

Grazie!

3. Modello Logico

Dopo aver stabilito il modello concettuale, i progettisti traducono questo modello in uno schema logico dei dati. Lo schema logico definisce la struttura dei dati in termini di tabelle, attributi e vincoli di integrità. Durante questa fase, vengono definite le tabelle principali, i loro attributi e le chiavi primarie e esterne. Si tratta essenzialmente di trasformare il modello concettuale in uno schema di database relazionale.

Ridondanza

oiché i sistemi di gestione dei file erano la norma, i dati venivano spesso replicati in diversi file e locazioni all'interno di un sistema. Questo portava a una duplicazione non necessaria dei dati, occupando spazio di archiviazione prezioso e aumentando il rischio di errori e inconsistenze.

Anni '60

Durante gli anni '60, gli informatici hanno iniziato a sviluppare soluzioni per affrontare questi problemi di ridondanza e incoerenza dei dati. L'introduzione dei primi modelli di dati normalizzati, come il modello relazionale proposto da Edgar F. Codd alla fine degli anni '60, ha fornito un quadro teorico per ridurre la ridondanza e garantire la coerenza dei dati attraverso la normalizzazione del database.

Internet

Con l'avvento di Internet e la crescita esponenziale dei dati generati online, emerge negli anni 2000 la necessità di gestire grandi volumi di dati in modo efficiente ed efficace. In risposta a questa esigenza, nascono tecnologie come Apache Hadoop e NoSQL, progettate per gestire e analizzare enormi quantità di dati non strutturati e semi-strutturati.

3. Modello Fisico

Una volta completato lo schema logico, il prossimo passo è l'implementazione fisica del database. Questo coinvolge la creazione effettiva delle tabelle e degli indici nello schema di database utilizzando il linguaggio di definizione dei dati (DDL) del DBMS scelto. Durante questa fase, vengono anche applicati i vincoli di integrità definiti nello schema logico.

Incoerenza

Poiché i dati venivano spesso gestiti in modo decentralizzato e senza una rigorosa gestione delle transazioni, potevano verificarsi situazioni in cui i dati incoerenti o contraddittori venivano immessi nel sistema.

1. Analisi dei requisiti

Il primo passo nella progettazione di una base di dati è l'analisi dei requisiti. Questo coinvolge la comprensione completa delle esigenze del sistema, inclusi i requisiti funzionali e non funzionali. Gli analisti di sistema lavorano a stretto contatto con gli utenti finali e gli stakeholder per identificare i requisiti del sistema, i flussi di lavoro, le regole di business e altre considerazioni importanti.

2. Modello Concettuale

Basandosi sui requisiti raccolti durante l'analisi, i progettisti creano un modello concettuale dei dati. Questo modello rappresenta le entità principali coinvolte nel sistema e le relazioni tra di esse, indipendentemente dall'implementazione tecnica. Diagrammi Entity-Relationship (ER) sono spesso utilizzati per rappresentare il modello concettuale, evidenziando le entità, gli attributi e le relazioni.

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