Un data warehouse è un deposito centrale di fatti e informazioni che raccoglie e mantiene dati storici e cumulativi da vari sistemi interni ed esterni. Il data warehousing comprende un mix di tecnologie che permettono agli utenti di trasformare dati sparsi e grezzi in intelligence utilizzabile, ottenere una singola versione della verità e migliorare il processo decisionale generale.
Lo scopo principale di un data warehouse è quello di immagazzinare enormi quantità di dati per le query e le analisi. Facilita i processi analitici e di reporting che aiutano gli utenti a prendere decisioni strategiche e di routine basate sui dati.
L’architettura del data warehouse
Un data warehouse comprende diversi componenti. I dati da diversi sistemi operativi sono estratti, trasformati e caricati nell’area di staging, dove i dati sono sottoposti a standardizzazione e profilazione. Nel livello di integrazione, i dati “ripuliti” vengono integrati in una forma unificata e inviati al data warehouse per l’archiviazione. Attraverso l’elaborazione analitica, i dati vengono segmentati in sottoinsiemi e trasferiti in vari data mart in base alle informazioni richieste da utenti specifici per scopi di reporting.
Differenza tra un database e un data warehouse
Un data warehouse viene spesso confuso con un database. Essenzialmente un sistema transazionale, un database supervisiona e aggiorna i dati in tempo reale, fornendo agli utenti la versione più recente dei dati. Al contrario, un data warehouse comprende dati strutturati aggregati estratti attraverso il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). A differenza di un database, i dati non hanno origine in un data warehouse; invece, provengono da diverse informazioni e sistemi di gestione.
Un ambiente di data warehouse comprende un database relazionale, una soluzione ETL, un motore OLAP e uno strumento di analisi dei dati, insieme ad altre applicazioni utilizzate per raccogliere dati e fornire informazioni utili agli utenti aziendali.
L’importanza di un Data Warehouse
Nelle organizzazioni, i dati sono dispersi in una varietà di sistemi interni ed esterni che contengono informazioni in vari formati, orientamenti e tipi di file. Inoltre, alcuni di questi sistemi contengono dati simili, causando duplicazioni che possono causare incoerenze nei processi di analisi e reporting.
I responsabili delle decisioni richiedono una versione unica e accurata delle informazioni senza ridondanze per valutare fattori di business, condizioni di mercato, comportamenti dei consumatori e altri aspetti. Da una lista completa dei clienti aziendali al numero più alto di vendite in un mese con i dettagli delle transazioni, gli utenti possono acquisire informazioni a tutti i livelli.
Il data warehousing è orientato alla produzione di rapporti completi e ben definiti che assicurano un alto livello di precisione. Questo permette ai business leader e agli analisti di approfondire dettagli specifici che potrebbero non essere in grado di capire attraverso pezzi di informazioni memorizzate nei singoli database. Inoltre, aiuta a eseguire il data mining sulle tendenze attuali e storiche per identificare modelli importanti ed estrarre intuizioni intelligibili per l’analisi predittiva.
I magazzini di dati aumentano le prestazioni dei sistemi operativi e dei database, che sono progettati per gestire quantità relativamente piccole di dati, togliendo loro il carico di archiviazione e accessibilità. Generalmente, le organizzazioni hanno milioni di record accumulati nel tempo, che possono essere di terabyte o petabyte di dimensioni. Con l’aiuto di un data warehouse, tutti i dati possono essere facilmente memorizzati senza gravare su alcun sistema individuale.
Infine, avere un data warehouse è essenziale per sfruttare la potenza della business intelligence (BI). I dati, che sono stati profilati, puliti e controllati per la garanzia di qualità, vengono inseriti in strumenti di BI per fornire analisi e rappresentazione visiva di fatti e cifre per prendere decisioni fondate. Inoltre, gli utenti possono confrontare i dati in periodi di tempo specifici per eseguire l’analisi delle tendenze del mercato dei consumatori e dell’industria.
