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WHAT ARE WHAT distinguish them from data warehouse and OLTP systems.

Datawarehouse I can be defined as a collection of subject-oriented data, integrated, nonvolatile and time-dependent.
oriented to the subject focuses on subjects that determine the choices of managers, such as customers, suppliers, sales and purchases. Integrated
: make available and comparable data proveneienti from many sources, sometimes even outside the company.
Non-volatile: It is the user can change the data, ma modificati da chi di competenza. Inoltre è non volatile perché del dato che verrà modificato nel database si conserverà una traccia della sua storia passata per poterlo analizzare.
Dipendente dal tempo: la possibilità di eseguire analisi dei dati potendo considerare anche la storia e per questo essi vengono caricati in modalità batch e poi utilizzati dagli end-user.
Il Datawarehouse è stato pensato come un sistema che analizza i dati senza però modificarne il contenuto. Questo perché il senso del DW è quello di stabilire relazioni statistiche sul modificarsi dei dati nel tempo, mentre il database non supporta questo tipo di analisi, perché è stato concepito come un sistema di immagazzinamento dei dati.
For the analysis of large amounts of data, comes to the rescue in DW systems OLAP (On Line Analitical prosecute) and datamining. OLAP systems are not DW, but allow easy navigation within them. The OLAP are also from OLTP (On Line Transaction Processing).
systems are different from OLTP systems because DW:
• Perform daily operations on the data;
· Execution of repetitive and short;
· Work on a few records at a time;
• Perform pre-configured queries. The Datawarehouse
are different from OLTP Sistel because:
· contain data from database different;
· updating;
° have the task of supporting the decisions of top management; Obtained by the query to