# Migliori strumenti di automazione per data warehouse - Pagina 2 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Il software di automazione del data warehouse semplifica e automatizza l'intero ciclo di vita del data warehouse. Questo include l'automazione di tutti i processi chiave che fanno parte del software di data warehouse: scoperta, provisioning, progettazione, sviluppo, distribuzione e scalabilità. Questo software automatizza i processi del software di data warehouse come l'elaborazione dei dati, la trasformazione e l'ingestione dei dati per aiutare le aziende a prendere decisioni critiche basate sui dati, ma di per sé non esegue nessuno dei processi sopra menzionati. Il software di automazione del data warehouse si differenzia dai tradizionali [strumenti ETL](https://www.g2.com/categories/etl-tools) poiché questi ultimi vengono utilizzati per trasferire dati tra database o per uso esterno. Gli strumenti ETL sono principalmente utilizzati per trasformare set di dati per operazionalizzarli tramite interrogazioni e analisi, mentre il software di automazione del data warehouse automatizza tutti i processi relativi ai dati dall'inizio alla fine. Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Automazione del Data Warehouse, un prodotto deve: - Automatizzare l'intero ciclo di vita del data warehouse per eliminare il lavoro ripetitivo e manuale - Utilizzare modelli o schemi di modellazione integrati per garantire la funzionalità di automazione - Aumentare la velocità e l'agilità dei processi del data warehouse - Automatizzare i processi di documentazione - Integrarsi con il software di data warehouse e altri software aziendali ## How Many Software di automazione del data warehouse Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 29 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.35/5 - **New Reviews This Quarter**: 7 - **Buyer Segments**: Piccola Impresa 50% │ Mercato Medio 41% │ Impresa 9% - **Top Trending Product**: Qlik Data Integration Platform (+0.041) *Last updated: May 19, 2026* ## How Does G2 Rank Software di automazione del data warehouse Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 1,700+ Recensioni autentiche - 29+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Which Software di automazione del data warehouse Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [dbt](https://www.g2.com/it/products/dbt/reviews) - **Miglior performer:** [Vaultspeed](https://www.g2.com/it/products/vaultspeed/reviews) - **Più facile da usare:** [Coalesce](https://www.g2.com/it/products/coalesce-coalesce/reviews) - **Più in voga:** [dbt](https://www.g2.com/it/products/dbt/reviews) - **Miglior software gratuito:** [TimeXtender](https://www.g2.com/it/products/timextender/reviews) --- **Sponsored** ### QuerySurge QuerySurge è una piattaforma di qualità dei dati di livello enterprise che sfrutta l'IA per automatizzare continuamente la convalida dei dati in tutto il tuo ecosistema, dai data warehouse e big data lakes ai report BI e alle applicazioni aziendali. Con la creazione di test potenziata dall'IA, un'architettura scalabile e l'integrazione leader DevOps per Data CI/CD, QuerySurge garantisce l'integrità dei dati in ogni fase della pipeline. 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[LakeStack](https://www.g2.com/it/products/lakestack/reviews) LakeStack è una piattaforma di dati e AI nativa di AWS, senza codice, che unifica l'ingestione, i modelli di dati governati, l'analisi e le pipeline ML/GenAI, accelerando le intuizioni, riducendo lo sforzo ingegneristico e fornendo un'intelligenza sicura e pronta per la produzione. **Who Is the Company Behind LakeStack?** - **Venditore:** [Applify](https://www.g2.com/it/sellers/applify) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Mohali, IN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/applify-company (103 dipendenti su LinkedIn®) ### 2. [MeridianLink Data Connect](https://www.g2.com/it/products/meridianlink-data-connect/reviews) MeridianLink® Data Connect offre accesso automatizzato e sicuro ai dati strutturati di origine direttamente nel tuo data warehouse, pronti per reportistica, analisi, strumenti di BI e integrazioni a valle. Con più di 65 tabelle normalizzate, un dizionario dati completo e un modello di dati facile da utilizzare, Data Connect mantiene tutti i tuoi dati in-house, rendendo semplice analizzare, generare report e prendere decisioni più intelligenti e rapide. - Accesso Rapido ai Dati Storici: Sincronizzazione di fino a tre anni di dati strutturati di MeridianLink Consumer e Opening, completa di un diagramma del modello di dati e dizionario dati, così il tuo team può iniziare ad analizzare e agire immediatamente. - Consegna Continua e Automatizzata: File delta normalizzati, inclusi aggiornamenti intra-giornalieri, vengono consegnati quotidianamente al tuo data warehouse, mantenendo le tue analisi e report sempre aggiornati senza sforzo manuale. - Analisi Interna Potenziata: Dati centralizzati alimentano strumenti di BI, reportistica, analisi avanzate e integrazioni a valle, dando al tuo team intuizioni e controllo per esplorare tendenze, scoprire opportunità e ottimizzare le prestazioni. - Vista Completa e Aggregata: Combina i dati di origine con altre fonti aziendali per scoprire KPI più ricchi, semplificare le operazioni e tracciare l'intero ciclo di vita di ogni applicazione. - Condivisione Dati di Livello Aziendale: Trasferimenti di dati sicuri e affidabili alimentati da Databricks Delta Sharing forniscono integrazioni partner rapide, conformi e automatizzate. - Accesso a Soluzioni Avanzate: Abilita strumenti di AI, rilevamento delle frodi e marketing dando ai partner accesso immediato ai dati strutturati, senza costruire connessioni personalizzate. - Intelligenza Integrata: Combina i feed di Data Connect con MeridianLink® Insight per generare analisi e visualizzazioni istantanee, fornendo l'intelligenza azionabile di cui le istituzioni finanziarie hanno bisogno per guidare la crescita, ottimizzare le operazioni e supportare decisioni strategiche a lungo termine. **Who Is the Company Behind MeridianLink Data Connect?** - **Venditore:** [MeridianLink](https://www.g2.com/it/sellers/meridianlink) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Costa Mesa, CA - **Twitter:** @meridianlink (500 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/93023/ (673 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE: MLNK ### 3. [Paradime](https://www.g2.com/it/products/paradime/reviews) Paradime è una piattaforma che offre una gamma di servizi, inclusa l'integrazione senza soluzione di continuità con vari strumenti, supporto chat in-app e email. **Who Is the Company Behind Paradime?** - **Venditore:** [Paradime](https://www.g2.com/it/sellers/paradime) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @paradimelabs (135 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/paradimelabs/?originalSubdomain=uk (13 dipendenti su LinkedIn®) ### 4. [WhereScape Data Vault Express](https://www.g2.com/it/products/wherescape-software-wherescape-data-vault-express/reviews) Data Vault è più di una semplice tecnica di modellazione dei dati, è una metodologia completa. Questo sistema di Business Intelligence contiene i componenti necessari per realizzare la visione aziendale nel Data Warehousing e nella distribuzione delle informazioni. WhereScape Data Vault Express elimina la complessità insita nello sviluppo del data vault per aiutarti a riuscire, permettendoti di automatizzare l'intero ciclo di vita del data vault per fornire soluzioni di data vault all'azienda più velocemente, a costi inferiori e con meno rischi. **Who Is the Company Behind WhereScape Data Vault Express?** - **Venditore:** [WhereScape Software](https://www.g2.com/it/sellers/wherescape-software) - **Anno di Fondazione:** 2001 - **Sede centrale:** Houston, Texas - **Twitter:** @wherescape (2,814 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wherescape/about (46 dipendenti su LinkedIn®) ## What Is Software di automazione del data warehouse? [Software per l'infrastruttura IT](https://www.g2.com/it/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Software di automazione del data warehouse? - [Strumenti ETL](https://www.g2.com/it/categories/etl-tools) --- ## How Do You Choose the Right Software di automazione del data warehouse? ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Automazione del Data Warehouse (DWA) ### Che cos'è il software di automazione del data warehouse (DWA)? Il software di automazione del data warehouse (DWA) automatizza e semplifica ogni parte dell'intero ciclo di vita del data warehouse. Aiuta a garantire che il software di automazione gestisca automaticamente i numerosi compiti di un data warehouse: scoperta, progettazione, sviluppo, distribuzione, provisioning e scalabilità. L'automazione del data warehousing garantisce una riduzione o un'eliminazione completa delle attività ripetitive. Il software di data warehouse di solito fornisce modelli integrati o utilizza la modellazione dei dati (schemi per garantire la funzionalità) per automatizzare. Automatizzare queste attività ripetitive aiuta le aziende a sviluppare strategie basate sui dati e fornire approfondimenti basati sui dati, salendo così sul carro della trasformazione digitale. Automatizzando ogni fase del ciclo di vita del data warehouse, è richiesto molto meno tempo per gestirlo, fornendo così agli ingegneri dei dati più tempo per altre attività invece di gestire il data warehouse 24/7. Per le aziende, i dati sono al centro del processo decisionale. Tuttavia, non sono solo i dati a essere importanti, ma anche il flusso di lavoro. In particolare, come gli utenti aziendali possono accedere ai dati e la velocità di accesso a tali dati sono importanti, spingendo la necessità di soluzioni DWA. L'architettura tradizionale del data warehouse richiede una scrittura intensiva di codice manuale per la modellazione dei dati, la progettazione, ecc. DWA aiuta a eliminare questi passaggi e consente una preparazione e integrazione dei dati pulita senza richiedere agli ingegneri di scrivere codice. I dati in un data warehouse attraversano principalmente tre fasi: - Estrazione, dove i dati vengono estratti da numerose fonti di dati interne ed esterne (fonti di big data). Gli script/codici SQL scritti dagli ingegneri dei dati vengono utilizzati per estrarre tutti i dati dal database. In questo passaggio avviene anche la preparazione dei dati (pulizia dei dati). - La modellazione dei dati viene eseguita utilizzando diversi schemi e i set di dati vengono trasformati. Questi dati vengono quindi caricati nel data warehouse. - I dati possono quindi essere esportati in strumenti di analisi o business intelligence (BI) per prendere decisioni basate sui dati. Il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) o estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) nei primi due passaggi sopra era un processo manuale, ma l'introduzione di diversi strumenti ETL e processi DWA rende il processo molto più efficiente. Gli strumenti DWA aiutano a ottimizzare il processo ETL/ELT per il data warehousing in tempo reale. La differenza tra ETL ed ELT è che ELT utilizza il sistema di destinazione per trasformare i dati invece di pre-elaborare i dati come in ETL. Come condiviso in precedenza, tutti i passaggi sopra, dall'estrazione all'esportazione verso [strumenti di business intelligence (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence), avvengono automaticamente all'interno del software DWA. **Cosa significa DWA?** DWA sta per automazione del data warehouse. Il compito principale di questo software è automatizzare più processi, garantendo la velocità e l'agilità dell'intero ciclo di vita del data warehouse. **Quali sono le caratteristiche comuni del software di automazione del data warehouse?** Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle soluzioni DWA che possono aiutare gli utenti in diversi modi: **Automazione:** La caratteristica chiave degli strumenti DWA è l'introduzione dell'automazione in un processo di data warehouse tradizionalmente manuale. Automatizzare i numerosi passaggi coinvolti aiuta a ridurre l'errore manuale e il tempo necessario affinché i dati vengano utilizzati dagli strumenti BI per guidare l'analisi. **Elaborazione batch e pianificazione:** Gli strumenti DWA supportano le aziende nella pianificazione e nell'esecuzione automatica di qualsiasi lavoro di data warehousing, riducendo la necessità di supporto manuale. Automatizzare l'elaborazione batch e la pianificazione garantisce che le risorse vengano allocate in modo giudizioso. **Consolidamento del processo di gestione dei dati:** Poiché DWA garantisce che i processi del data warehouse siano automatizzati dall'inizio alla fine, le aziende potrebbero non richiedere strumenti ETL specifici o addirittura piattaforme BI aggiuntive poiché il software DWA può offrire lo stesso. Le soluzioni DWA possono esistere come un unico punto di riferimento per diversi processi di gestione dei dati, rendendo molto più facile per gli amministratori e gli sviluppatori gestirli poiché esistono su una singola piattaforma. **Supporto ai checkpoint:** Sebbene l'automazione sia fondamentale qui, qualsiasi fallimento dell'automazione potrebbe causare numerosi problemi. Per supportare questo, molti strumenti DWA possono aggiungere checkpoint lungo il processo della pipeline dei dati per mantenere le cose in funzione senza intoppi. Se in qualsiasi momento l'automazione fallisce, solo quel checkpoint verrebbe messo in pausa e corretto senza influire sull'intero processo. **Supporto analitico:** Come condiviso in precedenza, un risultato chiave dell'utilizzo degli strumenti DWA è fornire approfondimenti aziendali basati sui dati. Una caratteristica chiave di qualsiasi soluzione DWA è garantire che l'utente possa costruire modelli analitici per aiutare a ottenere report di business intelligence rapidi e accurati. Senza DWA, ci vorrebbero settimane o addirittura mesi per fornire approfondimenti. E quando quegli approfondimenti vengono ricevuti, i dati sarebbero vecchi, quindi non in tempo reale e accurati. **Connessioni integrate:** Gli strumenti DWA supportano anche connessioni integrate a vari database on-premises o servizi cloud come Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), ecc. ### Quali sono i vantaggi del software di automazione del data warehouse (DWA)? **Aumento della produttività e del ROI:** La capacità chiave delle soluzioni DWA è che aiuta le aziende a consegnare i progetti molto più velocemente consumando meno risorse poiché il processo è completamente automatizzato dall'inizio alla fine. Garantire che il giusto set di modelli di progettazione venga utilizzato per il processo rende il lavoro di un ingegnere dei dati più facile. Con meno tempo speso per il lavoro manuale, tempi di completamento più rapidi per i progetti e decisioni più rapide, le aziende possono aspettarsi un ROI molto più veloce. **Maggiore agilità aziendale:** È diventato essenziale per le aziende reagire ai cambiamenti del mercato nel più breve tempo possibile per garantire la continuità aziendale. In questo caso, i dirigenti di livello C e i decisori hanno bisogno delle informazioni più aggiornate per prendere decisioni. Nei processi tradizionali di data warehouse, quando i decisori aziendali mettono le mani sui dati, non sono più nuovi. Utilizzando gli strumenti DWA, il ROI può essere realizzato molto più velocemente poiché riduce il tempo per accedere ai report analitici. **Migliore qualità dei dati:** L'introduzione dell'automazione nei processi di data warehouse aziendali aiuta a ridurre gli errori manuali. Il software DWA si occupa della preparazione, pulizia dei dati e integrazione dei dati automaticamente, aiutando a risparmiare ore di lavoro manuale. Questa riduzione delle incoerenze aiuta le aziende a garantire di avere dati di qualità quando prendono decisioni, aumentando così l'affidabilità. **Miglioramento dei processi di gestione dei dati:** I dati vengono creati e consumati a un ritmo tremendo. Questo sta causando una sfida considerevole per i team che utilizzano e gestiscono questi dati tramite data warehouse. La sfida qui è che il numero di richieste di dati o analisi supera di gran lunga la velocità con cui i dati possono essere elaborati. Gli strumenti DWA hanno alleviato parte di questo stress automatizzando l'intero processo, accelerando così il tempo per valutare le richieste di analisi. **Più tempo libero per gli sviluppatori:** I processi automatizzati di data warehouse aziendale consentono agli sviluppatori di recuperare più tempo nella loro giornata e la loro esperienza potrebbe essere utilizzata altrove. Senza automazione, gli sviluppatori devono passare ore a scrivere lunghe righe di codice per qualsiasi progetto di data warehouse. Gli sviluppatori possono dedicare più tempo ad altri progetti critici e contemporaneamente altri team possono accedere ai dati per la business intelligence in un tempo molto più breve. Le operazioni diventano molto più self-service e snelle. **Standardizzazione e conformità:** La privacy e la sicurezza sono vitali per ogni azienda e le aziende devono soddisfare questi requisiti aziendali critici. Poiché le soluzioni DWA aiutano anche nella documentazione, questa caratteristica garantisce che le aziende rimangano trasparenti e conformi poiché i dati vengono documentati a ogni passo. I team di privacy possono utilizzare questa documentazione e metodologie allineate per garantire come i dati fluiscono internamente ed esternamente per un'azienda e sollevare eventuali preoccupazioni se osservate. **Tipo di distribuzione:** Diversi DWA aziendali possono essere distribuiti on-premises, nel cloud o adottare un approccio ibrido. ### Chi utilizza il software di automazione del data warehouse? I seguenti ruoli utilizzano gli strumenti DWA: **Sviluppatori di data warehouse:** Gli sviluppatori di data warehouse sono una persona chiave che può utilizzare DWA per aumentare e migliorare la produttività. Senza uno strumento DWA, questi sviluppatori passano ore a scrivere righe di codice per un progetto che potrebbe richiedere mesi per essere completato. Con l'introduzione delle soluzioni DWA, gli sviluppatori hanno più tempo e controllo sul processo e possono concentrarsi su compiti critici. **Ingegneri dei dati:** Gli ingegneri dei dati sono un'altra persona importante per utilizzare il software DWA. Sarebbero incaricati non solo di utilizzare il software ma anche di garantire che il software funzioni come previsto per raggiungere gli obiettivi aziendali complessivi. Garantiscono che la piattaforma possa essere accessibile da chi ne ha bisogno e, in caso di guasto nel processo, possono intervenire rapidamente e risolvere i problemi. **Analisti BI:** La BI ha bisogno di dati affidabili. Con gli strumenti DWA, un analista BI avrebbe accesso a dati puliti, preparati e elaborati per aiutarli a prendere la migliore decisione possibile. Gli analisti BI possono anche utilizzare gli strumenti DWA per spostare i dati del data warehouse aziendale in altri sistemi, come strumenti di visualizzazione dei dati, strumenti BI basati su cloud, ecc. **Analisti della privacy:** Con gli strumenti DWA, le persone della privacy nelle aziende possono aiutare a tenere traccia del rispetto da parte dell'azienda di diverse conformità e standard come GDPR, HIPAA, ecc. ### Sfide con il software di automazione del data warehouse Le soluzioni DWA possono presentare le proprie sfide: **Mancanza di dati puliti e di qualità:** La mancanza di qualità dei dati è una grande preoccupazione per quanto riguarda i data warehouse. Con una grande quantità di dati transazionali generati, DWA deve anche essere in grado di scalare mantenendo la qualità dei dati. Una mancanza di dati puliti lungo l'intera pipeline dei dati può portare a approfondimenti aziendali errati e causare alle aziende di prendere decisioni sbagliate. **Paura del lavoro:** Con qualsiasi tipo di automazione, c'è una forte possibilità che molti ruoli possano essere resi ridondanti. Questa è una sfida per il software DWA perché potrebbe esserci un potenziale contraccolpo alla sua implementazione, poiché i dipendenti focalizzati sui dati potrebbero sentirsi che i loro lavori sono a rischio e non accetteranno l'adozione del software DWA. **Sfide di integrazione:** Lo strumento DWA deve integrarsi perfettamente nei processi attuali del data warehouse di un'azienda gestendo piattaforme di dati disparate e formati di file. Una cattiva selezione dello strumento potrebbe causare enormi perdite non solo in termini di tempo (poiché gli sviluppatori dovrebbero tornare alla codifica manuale ETL) ma anche nelle finanze dell'azienda. Per rettificare questo, comprendere il processo di acquisto è fondamentale, come fornito nella sezione seguente. ### Come acquistare il software di automazione del data warehouse (DWA) #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di automazione del data warehouse (DWA) Prima di acquistare un software DWA, alcuni criteri importanti devono essere considerati. Alcune delle cose chiave da considerare prima dell'acquisto sono le seguenti: - **Mancanza di una chiara visione dei dati** : Poiché le aziende comprendono il valore dei dati, è essenziale stabilire una visione dei dati per aiutare a guidare l'analisi e gli approfondimenti aziendali. Per un'azienda che cerca di comprendere la propria visione dei dati, il software DWA è un'ottima scelta perché aiuta ad automatizzare l'intero processo di data warehousing e fornisce una chiara visione per l'applicazione dei dati attraverso analisi e report. - **Tipo di data warehouse** : L'architettura di un data warehouse aziendale sarà diversa tra le aziende. Il primo passo sarebbe analizzare il data warehouse attuale e i processi associati e identificare una necessità per DWA. - **Forza lavoro intensiva** : Se gli sviluppatori stanno passando ore a scrivere codice, DWA sarebbe una buona opzione per liberare tempo. - **Necessità di analisi in tempo reale** : Senza automazione, la BI può diventare un compito che richiede tempo. Automatizzare è un ottimo modo per garantire che il data warehouse sia mantenuto e fornisca dati accurati, guidando così informazioni chiare e precise. L'automazione del data warehouse aiuta non solo a risolvere i problemi sopra, ma garantisce anche un processo semplificato tra numerosi team che richiedono dati per i loro ruoli. #### Confronta i prodotti di automazione del data warehouse (DWA) **Crea una lista lunga** In questo passaggio, gli acquirenti dovrebbero tenere aperte le loro opzioni per considerare l'intera gamma di prodotti. Gli acquirenti hanno la libertà di esplorare le numerose offerte di questo mercato software. La lista lunga può essere resa più concisa e più piccola affrontando i requisiti o gli obiettivi sopra. **Crea una lista breve** Gli acquirenti possono fare confronti molto più dettagliati in questo passaggio. Inoltre, gli acquirenti possono utilizzare le recensioni di G2 per restringere ulteriormente questa lista. Fattori come il prezzo giocano anche un ruolo importante nella creazione della lista breve. **Conduci demo** Una volta che la lista è stata ridotta a un paio di fornitori, gli acquirenti possono richiedere una demo. Durante la demo, gli acquirenti dovrebbero cercare informazioni relative ai loro termini non negoziabili. Questo è un buon momento in cui l'acquirente può approfondire la comprensione del software DWA. Possono controllare le funzionalità di automazione e self-service, dashboard e visualizzazioni, eventuali supporti post-vendita, formazione del personale e altre funzionalità aggiuntive che possono essere fornite quando si opta per la loro soluzione DWA. Diversi fornitori DWA offrono anche una prova gratuita di 30 giorni, molto utile quando si acquista il software. #### Selezione del software di automazione del data warehouse (DWA) **Scegli un team di selezione** Scegliere il team giusto per lavorare insieme per decidere il software DWA giusto è fondamentale poiché diversi dipendenti avrebbero bisogno di accedere alle applicazioni del data warehouse come richiesto. Il team dovrebbe includere un mix di diverse persone che hanno le competenze, gli interessi e il tempo richiesti. Alcuni ruoli tecnici includono chief data officer o ingegneri dei dati senior, sviluppatori di data warehouse, manager della privacy (per garantire la governance dei dati), insieme a project manager. **Negoziazione** Un acquirente può scegliere di negoziare per ridurre i costi. È una buona pratica verificare con il fornitore DWA se offrono supporto, formazione e altri servizi. Tenere a mente tali fattori aiuterà l'acquirente a mettere in atto migliori tattiche di negoziazione per le funzioni specifiche. **Decisione finale** Una volta completati tutti i passaggi, viene presa la decisione finale, valutando tutti i fattori e gli scenari. Avere una prova del software è un buon punto di partenza utilizzando un progetto pilota. Un piccolo gruppo di amministratori di data warehouse, sviluppatori e ingegneri può passare le proprie opinioni al team che prende la decisione finale.