Data integration: differenze tra le versioni

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La locuzione ''''Data integration''' si riferisce ai processi da attuare su dati provenienti da diverse sorgenti per fornire all'utente una visione unificata di quei dati.<ref name="refone">

{{Cita conferenza|autore=Maurizio Lenzerini |articolo=Data Integration: A Theoretical Perspective |titolo=PODS 2002 |anno=2002 |pp=233–246 |url=http://www.dis.uniroma1.it/~lenzerin/homepagine/talks/TutorialPODS02.pdf}}</ref>

Questo processo si rivela importante in molteplici situazioni, nell'ambito sia commerciale (si pensi a due imprese che debbano unire i loro [[Base di dati|database]]) sia scientifico (per esempio, combinare risultati da diversi archivi [[Bioinformatica|bioinformatici]]).

La ''data integration'' compare con sempre maggior frequenza, allo stesso modo in cui sta esplodendo il volume e la necessità di condividere i dati esistenti.<ref name="DataExplode">{{Cita news|autore=Frederick Lane |titolo=IDC: World Created 161 Billion Gigs of Data in 2006 |anno=2006 |url=http://www.toptechnews.com/story.xhtml?story_id=01300000E3D0&full_skip=1 IDC: World Created 161 Billion Gigs of Data in 2006}}</ref>

Questa materia è diventata il centro di un ampio lavoro tecnico, e numerosi problemi aperti restano irrisolti

==Storia==

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Problemi nella combinazione di fonti di dati [[Eterogeneità|eterogenee]], spesso identificati come silos di informazioni, attraverso una singola interfaccia per ''[[query]]'' esistettero per diverso tempo.

Nei primi anni Ottanta,ottanta del XX secolo i tecnici informatici cominciarono a progettare sistemi per l'interoperabilità di basi di dati eterogenee.<ref>{{Cita news|autore= John Miles Smith |titolo= Multibase: integrating heterogeneous distributed database systems |anno=1982 |rivista=AFIPS '81 Proceedings of the May 4–7, 1981, national computer conference |pp= 487–499 |url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1500483}}</ref>

Il primo sistema di integrazione dei dati guidato da metadati strutturati è stato progettato presso l'[[Università del Minnesota]] nel 1991 per Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS). IPUMS impiegava un approccio in stile [[data warehouse]] che estrae, trasforma e carica i dati provenienti da sorgenti eterogenee in una unica vista, affinché i dati diventino compatibili..<ref>{{Cita news|autore= [[Steven Ruggles]], J. David Hacker, and Matthew Sobek |titolo= Order out of Chaos: The Integrated Public Use Microdata Series |anno=1995 |rivista=Historical Methods |volume=28 |pp= 33–39}}</ref>

Rendendo interoperabili centinaia di basi di dati relative alla popolazione, IPUMS ha dimostrato la praticabilità di integrazione di dati su larga scala. L'approccio data warehouse offre un'architettura fortemente accoppiata, perché i dati sono già fisicamente riconciliati in un unico archivio interrogabile, in modo che di solito richieda poco tempo risolvere le ''query''.<ref>{{Cita news|autore= Jennifer Widom |titolo= Research problems in data warehousing |anno=1995 |rivista=CIKM '95 Proceedings of the fourth international conference on information and knowledge management |pp= 25–30 |url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=221319}}</ref>

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Dal 2013 gli approcci di tipo data lake sono arrivati al livello dei data hub.(Si vedano le popolarità dei tre termini di ricerca su Google Trends.<ref>{{Cita web|titolo=Hub Lake and Warehouse search trends|url=https://www.google.com/trends/explore#q=enterprise%20data%20warehouse%2C%20%22data%20hub%22%2C%20%22data%20lake%22&cmpt=q&tz=Etc%2FGMT%2B5}}</ref>

Questi approcci combinano dati non strutturati o diversi in un'unica posizione, ma non richiedono necessariamente uno schema relazionale principale, spesso complesso, per strutturare e definire tutti i dati contenuti.

== Caratteristiche ==

Questo processo si rivela importante in molteplici situazioni, nell'ambito sia commerciale (si pensi a due imprese che debbano unire i loro [[Base di dati|database]]) sia scientifico (per esempio, combinare risultati da diversi archivi [[Bioinformatica|bioinformatici]]).

La ''data integration'' compare con sempre maggior frequenza, allo stesso modo in cui sta esplodendo il volume e la necessità di condividere i dati esistenti.<ref name="DataExplode">{{Cita news|autore=Frederick Lane |titolo=IDC: World Created 161 Billion Gigs of Data in 2006 |anno=2006 |url=http://www.toptechnews.com/story.xhtml?story_id=01300000E3D0&full_skip=1 IDC: World Created 161 Billion Gigs of Data in 2006}}</ref>

Questa materia è diventata il centro di un ampio lavoro tecnico, e numerosi problemi aperti restano irrisolti.

==Esempio==

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==Note==

<references/>

==Voci correlate==

* [[Basi di dati]]

* [[Dato (informatica)]]

{{Controllo di autorità}}

{{Portale|informatica}}

[[Categoria:Terminologia informatica]]