- Data Warehouse: definizione e significato
- Vantaggi del Data Warehousing per la BI
- Differenze con Data Lake e Data Mart
- Come progettare un Data Warehouse
Data Warehouse: definizione e significato
Un Data Warehouse (traducibile come “magazzino dei dati”) è un sistema di archiviazione e gestione di grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, organizzati in modo strutturato e integrato per ottimizzare le attività di analisi e di reportistica in azienda.
Nell’ottica di un approccio organico alla Data Analytics, il Data Warehouse rappresenta uno strumento strategico per alimentare le funzioni di Business Intelligence, reporting e analisi dei dati.
L’obiettivo principale del Data Warehousing è infatti fornire una visione unificata e coerente dei dati aziendali, al fine di costruire una fonte unica e attendibile di informazioni per una organizzazione.
Vantaggi del Data Warehousing per la BI
Il Data Warehousing migliora la capacità dell’organizzazione di ottenere valore dai dati, permettendo una maggiore comprensione del business e agevolando la pianificazione strategica. Ecco alcuni vantaggi di un Data Warehouse per la Business Intelligence:
- Consolidamento e affidabilità dei dati: integrare diverse fonti in un unico repository consente di migliorare la qualità e la coerenza dei dati, unificare la visione dell’azienda nel complesso e ridurre gli errori basati su informazioni incomplete o incoerenti.
- Analisi, rapporti e dashboard avanzati: i dati consolidati nel Data Warehouse facilitano il processo di analisi e l’identificazione di insight significativi, semplificando la creazione di report e dashboard avanzati per monitorare le prestazioni.
- Scalabilità e velocità di query: l’architettura ottimizzata del Data Warehouse permette di gestire grandi volumi di dati e query più veloci, migliorando la tempestività delle risposte ed evolvendo con le necessità aziendali nel corso degli anni.
- Conservazione storica e supporto decisionale: l’organizzazione dei dati consente di conservarli nel tempo per svolgere analisi comparative e storiche, fornendo insights e informazioni critiche allo scopo di adottare strategie aziendali più efficaci.
Differenze con Data Lake e Data Mart
Chi approccia per la prima volta il mondo della Business Intelligence potrebbe non aver chiaro il significato di Data Warehouse, Data Lake e Data Mart: termini fondamentali nel campo dell’archiviazione, organizzazione e gestione dei dati aziendali.
- Differenze tra Data Warehouse e Data Lake: il primo richiede una definizione rigida dello schema dei dati prima della fase di caricamento, poiché l’architettura del Data Warehouse è ottimizzata per l’elaborazione rapida di query e analisi; mentre il Data Lake consente di immagazzinare dati grezzi senza trasformazioni preliminari, basandosi su tecnologie di big data e cloud computing per gestire grandi volumi di dati non sempre strutturati.
- Differenze tra Data Warehouse e Data Mart: il primo è uno dei sistemi di archiviazione dati utilizzati nella Business Intelligence, programmato per servire l’intera organizzazione; il Data Mart è invece un subset del Data Warehouse, con dati specifici e pre-elaborati per soddisfare le esigenze di un gruppo particolare di utenti (come reparti o funzioni aziendali), semplificando l’accesso a dati più pertinenti per svolgere analisi mirate alle esigenze.
Il concetto di Data Warehouse differisce anche dal significato di database: sono entrambi strumenti di gestione dei dati, ma il database è focalizzato sull’organizzazione di dati operativi per le attività quotidiane dell’azienda. I dati vengono infatti inseriti e aggiornati con uno schema predefinito, al fine di aggiornare tipi di analisi e report prestabiliti.
Come progettare un Data Warehouse
Il primo passaggio del Data Warehousing è raccogliere, integrare e memorizzare i dati aziendali provenienti da diverse fonti eterogenee: database operazionali, sistemi CRM, gestionali ERP, file di log e altre fonti di dati interne ed esterne all’organizzazione.
Questi dati vengono poi sottoposti a un processo di trasformazione ETL: estrazione, trasformazione e caricamento per garantire la coerenza, la pulizia e l’integrità dei dati stessi. Conclusa questa operazione, il Data Warehouse diventa a tutti gli effetti il sistema in cui coesistono tutti i vari dati e l’unica fonte attendibile delle informazioni aziendali.
Per questo motivo diventa essenziale affidarsi a un’azienda esperta in Business Intelligence, per assicurare la massima qualità nella progettazione del Data Warehouse. In ITReview, in base agli obiettivi del cliente e alla sua strategia sui dati, decidiamo la strada da percorrere per la progettazione del Data Warehouse più adatto alla singola realtà.
Con anni di esperienza e un team tecnico altamente qualificato, ci poniamo come partner affidabile per le aziende che desiderano ottimizzare il proprio processo decisionale e migliorare le performance di business: siamo in grado di creare soluzioni e sistemi di Data Analytics su misura, personalizzati in base alle esigenze specifiche di ciascun cliente.
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