Migliori Soluzioni di Data Warehouse - Pagina 9

I processi del data warehouse elaborano, trasformano e ingeriscono dati per alimentare il processo decisionale all'interno di un'organizzazione. Le soluzioni di data warehouse fungono da unico repository centrale di dati integrati provenienti da più fonti disparate che forniscono approfondimenti aziendali con l'aiuto di software di analisi dei big data e software di visualizzazione dei dati. I dati all'interno di un data warehouse provengono da tutti i rami di un'azienda, tra cui vendite, finanza e marketing, tra gli altri.

I data warehouse possono combinare dati da strumenti di automazione CRM, piattaforme di automazione del marketing, suite di gestione ERP e della catena di approvvigionamento e altro ancora, per consentire report analitici precisi e decisioni intelligenti. Le aziende possono anche utilizzare strumenti di analisi predittiva e intelligenza artificiale (AI) per estrarre tendenze e modelli trovati nei dati. Una capacità critica di un data warehouse include la sua capacità di integrarsi con software di business intelligence di terze parti, data lake, flussi di lavoro di data science e tecnologia di machine learning e AI.

I data warehouse sono utilizzati in una vasta gamma di settori, tra cui bancario, finanziario, sanitario, assicurativo e retail. I modelli di distribuzione di un data warehouse includono on-premises, cloud privato, cloud pubblico e cloud ibrido. Un moderno data warehouse cloud è in grado di gestire una quantità massiccia di dati complessi, può essere scalato istantaneamente in su o in giù in base alle esigenze aziendali, eseguire rapidamente query analitiche avanzate e contenere costi limitati di configurazione dell'infrastruttura.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Data Warehouse, un prodotto deve:

Contenere dati da diversi o tutti i rami di un'azienda Integrare i dati prima di entrare nel data warehouse attraverso un processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) Consentire agli utenti di eseguire query e analizzare i dati memorizzati all'interno del data warehouse Offrire opzioni di distribuzione multiple Integrarsi con strumenti di reporting e business intelligence di terze parti Servire come archivio per i dati storici