Data Warehouse

Che cos'è un data warehouse?

Un data warehouse è un repository centrale che memorizza dati provenienti da più fonti. Elabora e trasforma i dati per l'analisi supportando il processo decisionale aziendale.

La presenza di un data warehouse è uno dei componenti fondamentali dell'intelligenza aziendale. Riduce l'input e l'output (I/O) e fornisce rapidamente query per rispondere simultaneamente a diverse domande degli utenti.

Le organizzazioni cercano soluzioni di data warehouse per combinare dati da software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), strumenti di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), piattaforme di automazione del marketing e varie altre fonti. Fornisce l'intelligenza aziendale (BI) necessaria per prendere decisioni efficaci.

Tipi di data warehouse

Di seguito sono riportati alcuni componenti significativi dei data warehouse che le organizzazioni utilizzano per dare un senso ai dati provenienti da fonti disparate.

• Data warehouse aziendali offrono servizi di supporto decisionale all'intera azienda. Spesso comprendono diversi database che forniscono un metodo coerente per classificare e organizzare i dati per argomento.
• Operational data store (ODS) è utilizzato per la reportistica operativa. È adatto per compiti di routine come la gestione dei registri dei dipendenti.
• Un data mart è un sottoinsieme di un data warehouse tipicamente dedicato a un team o a una linea di business specifica, come finanza o vendite.

Vantaggi di un data warehouse

Un data warehouse memorizza, analizza e deriva valore da grandi quantità di dati mantenendoli per la registrazione. Alcuni dei vantaggi del data warehousing in un'organizzazione includono:

• Analisi aziendale migliorata. I data warehouse sono essenziali per ogni azienda per memorizzare e analizzare i propri dati e registri storici. Possono migliorare ulteriormente la consapevolezza o l'analisi dei dati dell'azienda.
• Query più rapide. Poiché i data warehouse sono costruiti per gestire grandi domande, eseguono le query più rapidamente rispetto ai database.
• Qualità dei dati migliorata. I dati raccolti da varie fonti vengono salvati e analizzati nel data warehouse. Non sostituisce né aggiunge dati da solo, mantenendo la qualità dei dati.
• Accesso alle informazioni storiche. Un data warehouse conserva tutte le informazioni storiche in modo che gli utenti possano accedervi ogni volta che è necessario per estrarre informazioni.

Caratteristiche di un data warehouse

Le caratteristiche di un data warehouse lo rendono diverso da altri sistemi di gestione dei database. Di seguito sono riportate alcune caratteristiche notevoli del data warehouse.

• Orientato al soggetto. Il focus del data warehouse è sulla modellazione e analisi dei dati. Offre una prospettiva distinta su un argomento specifico, come un cliente, un prodotto o le vendite, piuttosto che sulle operazioni in corso dell'intera azienda.
• Integrato. Un data warehouse può integrare diverse fonti di dati come un database relazionale, registri di transazioni online e file flat.
• Variabile nel tempo. Un data warehouse è tipicamente utilizzato per memorizzare dati storici. Ad esempio, un data warehouse può accedere a file dell'ultimo trimestre, dati da sei a dodici mesi prima, o anche periodi più estesi.
• Non volatile. Ciò significa che i dati non dovrebbero cambiare dopo essere stati memorizzati in un warehouse. Il data warehouse è un luogo di archiviazione indipendente. Il data warehouse non esegue operazioni di aggiornamento, inserimento o eliminazione sui dati, cioè gli aggiornamenti dei dati operativi non avvengono.

Casi d'uso del data warehouse

I data warehouse operano come un repository centrale dove i dati vengono raccolti. Di seguito sono riportati alcuni modi in cui le aziende li utilizzano.

• Guidare intuizioni azionabili. I data warehouse presentano informazioni azionabili agli utenti non tecnici in modo semplice, facilitando il processo decisionale.
• Archiviazione di dati storici. Un data warehouse è necessario per archiviare dati storici e variabili nel tempo. Le organizzazioni ne beneficiano poiché possono accedere ai dati in futuro.
• Garantire la qualità e la coerenza dei dati. Gli utenti possono garantire che i dati siano uniformi e coerenti quando un data warehouse li combina in un unico repository.
• Raggiungere un tempo di risposta elevato. I data warehouse hanno tempi di risposta più elevati e flessibilità perché sono ben attrezzati per affrontare carichi e query inaspettati.

Data warehouse vs. database

Sia i database che i data warehouse svolgono ruoli cruciali ma servono a scopi diversi.

A un livello fondamentale, un data warehouse è un sistema informativo che ospita dati storici e cumulativi da una o più fonti, affinando i processi di analisi e reportistica di un'organizzazione.

I data warehouse sono progettati per grandi query aziendali che richiedono analisi approfondite dei dati. Rispetto ai database, i data warehouse supportano tipicamente un numero inferiore di utenti. Questi sistemi danno priorità a query complesse che coprono più grandi set di dati.

D'altra parte, un database è una raccolta di dati correlati che rappresentano elementi del mondo reale. È progettato per compiti specifici e funziona come blocco di costruzione principale delle soluzioni di dati.

I database possono gestire migliaia di utenti contemporaneamente, rendendoli inestimabili per piccole transazioni atomiche. La velocità è essenziale qui; i database sono meticolosamente ottimizzati per operazioni rapide di creazione, lettura, aggiornamento ed eliminazione (CRUD). Per ottenere questa efficienza, i database prevengono la ridondanza: i dati non si duplicano su più tabelle.

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