Cos'è un data warehouse
Un data warehouse è un repository centralizzato di dati integrati strutturati, in cui i dati provengono da una o più origini diverse.
L'obiettivo di un data warehouse è archiviare i dati correnti e storici in un'unica posizione. Il risultato è che i data warehouse possono agire come "unica fonte di verità" per un'azienda. I data warehouse sono diversi dai database transazionali utilizzati per le operazioni quotidiane: sono infatti strutturati per query e analisi.
Un data warehouse è un repository strutturato progettato principalmente per archiviare dati elaborati e strutturati a scopo di reporting e analisi.
Si concentra sulla fornitura di un'unica fonte di informazioni per la business intelligence e il processo decisionale. Al contrario, Data Lakehouse è una soluzione di storage più flessibile e scalabile in grado di gestire dati strutturati e non strutturati.
Le aziende utilizzano i data warehouse per supportare obiettivi quali le attività di business intelligence (BI), la creazione di report e il processo decisionale strutturato.
I data warehouse consentono di ottenere informazioni su tendenze, modelli e relazioni. Tutto questo può essere rilevato all'interno delle informazioni contenute nel data warehouse. Aiuta le aziende a prendere decisioni consapevoli e basate sui dati.
Primi passi: ETL
L'utilizzo di un data warehouse implica un processo denominato ELT, che corrisponde a Estrai, Trasforma e Carica. Il primo step consiste nell’estrazione dei dati da diversi sistemi di origine. come database transazionali giornalieri, CRM e risorse esterne.
e i dati estratti vengono "trasformati". È qui che i dati vengono puliti, standardizzati e trasformati in un formato strutturato e coerente. Alcune delle attività qui descritte includono la rimozione dei duplicati e la correzione degli errori. Anche il mapping dei dati da origini diverse a una struttura tipica fa parte del passo di trasformazione.
Una volta trasformati, i dati vengono caricati. I dati trasformati vengono caricati nel data warehouse, ma ciò implica una maggiore organizzazione per garantire che i dati possano essere interrogati e analizzati in modo efficiente.
Componenti chiave di un data warehouse
Com'è fatto un data warehouse? Un data warehouse strutturato include i seguenti componenti:
- Database/Sistemi di origine: Le fonti di dati originali, come database operativi, sistemi ERP o provider di informazioni esterni.
- Area gestione temporanea dati: Area di archiviazione temporanea in cui i dati estratti vengono conservati prima di essere trasformati.
- Strumenti ETL: Strumenti software che automatizzano il processo di estrazione, trasformazione e caricamento per garantire dati strutturati.
- Database data warehouse: Il repository centrale in cui vengono archiviati i dati trasformati per l'accesso.
- Data Marts: Sottoinsiemi più piccoli del data warehouse orientati all'oggetto, spesso creati per reparti o funzioni aziendali specifici.
- Strumenti BI: Strumenti utilizzati per eseguire query, creare report e visualizzare i dati archiviati nel warehouse, ad esempio dashboard e piattaforme di reporting.
Come componente finale, è disponibile anche un componente denominato metadata repository. Si tratta di un archivio centralizzato di informazioni che aiuta a spiegare i dati all'interno del magazzino. che include aspetti quali l'origine, la struttura e le trasformazioni utilizzate per dare un senso ai dati.
Data warehouse vs. Data Lake: Una differenza nella struttura
Un data warehouse e un data lake sono entrambi repository per l'archiviazione di grandi quantità di dati per l'accesso in un secondo momento, ma differiscono in modo significativo per struttura e scopo.
Un data warehouse è una libreria accuratamente organizzata con dati strutturati. I dati vengono catalogati e strutturati ogni volta per scopi specifici, in genere business intelligence e reporting. È una raccolta curata di dati di alta qualità pronta per essere analizzata.
Ed ecco la differenza tra un data lake: un data lake è meno organizzato, più simile a un vasto lago di dati naturale. Un data lake può contenere una grande varietà di dati, strutturati e non strutturati, provenienti da diverse sorgenti.
I dati nei laghi sono spesso grezzi e non elaborati, come i diversi elementi presenti nell'ecosistema di un lago. I data lake sono flessibili e scalabili e consentono alle aziende di archiviare enormi quantità di dati in un data lake senza preoccuparsi dei casi di utilizzo immediato.
Vantaggi del data warehousing
Perché utilizzare un data warehouse? Uno dei principali vantaggi è che l'utilizzo di un magazzino per i dati impone formati standardizzati e processi di pulizia rigorosi. La qualità dei dati può comprometterne rapidamente l'utilità e ottenere una migliore qualità delle informazioni è di fondamentale importanza.
Quando si eliminano incoerenze, ridondanze ed errori, si dispone di un data warehouse che fornisce una base affidabile per l'analisi e la creazione di rapporti accurati. Il miglioramento della qualità dei dati aiuta le aziende a prendere decisioni migliori, semplicemente perché le informazioni inserite nel data warehouse sono affidabili e perché i dati sono strutturati.
I data warehouse forniscono inoltre una visione più centralizzata, che consente di comprendere meglio le prestazioni aziendali. Coprono una varietà di punti, dal comportamento del cliente all'efficienza operativa e alle tendenze di mercato.
Decisioni più rapide e consapevoli
I data warehouse sono ottimizzati per un'elaborazione rapida delle query. Dato che molte aziende lavorano in un ambiente frenetico, vale la pena assicurarsi di avere accesso a un’analisi rapida dei dati. In questo modo gli analisti e i decision maker possono accedere e analizzare in modo rapido e affidabile i dati rilevanti.
I data warehouse più potenti possono anche offrire accesso a riepiloghi precalcolati e visualizzazioni aggregate, rendendo ancora più veloce l'analisi dei dati. Questo si traduce in agilità, dove le aziende possono rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.
I data warehouse con dati strutturati sono inoltre un ottimo modo per far emergere e comprendere le opportunità emergenti. Le decisioni informate basate sull'accesso a dati tempestivi portano a una maggiore efficienza operativa e a un vantaggio competitivo.
Tipi di data warehouse
I data warehouse sono disponibili in diversi tipi. Ogni tipo di data warehouse è più adatto a soddisfare diverse finalità di accesso ai dati e a soddisfare esigenze specifiche all'interno di un'organizzazione. Vediamo tre tipi principali.
Enterprise Data Warehouse (EDW)
Un EDW è un repository centralizzato con strumenti di dati. Funziona come un data warehouse in quanto raccoglie dati da più origini in un'intera azienda. Una volta inseriti, i dati forniscono una visione completa dei dati strutturati dell'organizzazione.
I team EDW possono supportare attività di reporting, analisi e processo decisionale a livello aziendale. Le EDW sono tipicamente complesse e su larga scala e costituiscono l'unica fonte di informazioni per tutti i dipartimenti e le Business Unit.
Archivio dati operativi (ODS)
Un database ODS è progettato per integrare in tempo quasi reale i dati provenienti da più sistemi di origine. Questo significa che l’assorbimento dei dati non è un processo passo per passo come gli EDW. Inoltre, a differenza degli EDW, gli ODS archiviano principalmente i dati correnti, supportando la creazione di report operativi e il processo decisionale.
Con un ODS, le aziende possono monitorare le prestazioni operative, tracciare le metriche chiave e avvisare gli utenti di eccezioni o anomalie.
Data mart
Un data mart è un sottoinsieme di un data warehouse focalizzato su un'area o un reparto specifico, ad esempio vendite, marketing o finanze. Si può quasi pensare ad un negozio di dati con uno scopo particolare.
Mentre le EDW sono in grado di archiviare grandi quantità di dati, i data mart sono più piccoli e focalizzati. Il vantaggio è che un data mart fornisce un accesso più rapido alle informazioni rilevanti per esigenze aziendali specifiche. Il reporting e l'analisi dipartimentali sono casi d'uso fondamentali per i data mart. Un altro caso d’uso fondamentale è costituito dal processo decisionale e dalla possibilità per i singoli team di disporre di capacità di BI self-service.
Cloud Data Warehouse
Un data warehouse Cloud è un data warehouse ospitato nel Cloud computing - è semplice come quello. Le aziende possono accedere al Cloud ed eliminare la necessità di hardware e software on-premise.
I datacenter Cloud sono una scelta diffusa per le aziende che vogliono ridurre i costi dell’infrastruttura e semplificare l’implementazione. I data warehouse Cloud offrono inoltre una scalabilità elastica, consentendo alle aziende di adeguare facilmente le risorse in base alla domanda.
Creare un data warehouse: Considerazioni fondamentali
Il primo passo consiste nella definizione chiara degli obiettivi aziendali e dei requisiti di accesso alle informazioni che il data warehouse dovrà soddisfare. Questo approccio non è diverso da qualsiasi progetto tecnologico, ma è importante durante la creazione di un data warehouse in quanto influisce sulle fasi di configurazione principali.
Anche la scelta della tecnologia giusta è un fattore critico. inclusa la scelta del sistema di gestione del database più adatto (DBMS). Per continuare a caricare i dati, è necessario scegliere attentamente gli strumenti ETL. Per l'analisi, selezionare gli strumenti di modellazione dei dati e di reporting più adatti alle proprie esigenze.
Rischi da monitorare
Dati inesatti o incompleti provenienti dai sistemi di origine possono compromettere l'integrità dell'intero magazzino, determinando analisi e processi decisionali errati. La combinazione di dati provenienti da diverse fonti può essere un’operazione complessa che richiede un’attenta pianificazione e solidi processi ETL per garantire la coerenza dei dati.
Come sempre, è necessario tenere conto delle vulnerabilità di sicurezza e centralizzare i dati sensibili in un unico repository per l'accesso aumenta il rischio. Prendere precauzioni contro l'accesso non autorizzato e le violazioni dei dati, che richiedono misure di sicurezza rigorose.
Inoltre, vale la pena prestare attenzione a costi e complessità. I data warehouse sono completi e, naturalmente, la creazione e la manutenzione di un data warehouse può essere costosa e complessa. Non sottovalutare l’entità dell’attività e assicurarsi di acquisire le competenze specializzate e gli investimenti infrastrutturali significativi di cui hai bisogno.
Modellazione dei dati e progettazione ETL
La modellazione dei dati, ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) sono tre strumenti che costituiscono la colonna portante del data warehousing strutturato; questi processi sono collegati (anche se ETL e ELT sono alternativi l'uno all'altro).
Analizziamo prima la modellazione dei dati. La modellazione dei dati fornisce il modello per la struttura e l'organizzazione dei dati all'interno del data warehouse. I dati non si strutturano da soli, ma richiedono un'attenta visione e un pensiero analitico per strutturarsi. Il processo prevede la definizione di entità, attributi, relazioni e gerarchie. Queste fasi sono a loro volta legate ai concetti aziendali e ai requisiti necessari per l'analisi dei dati.
Poiché la modellazione dei dati è un'operazione complessa, esistono tecniche specifiche che possono risultare utili. Le tecniche più comuni includono la modellazione delle dimensioni, la modellazione delle relazioni tra entità (modellazione ER) e la modellazione degli archivi di dati. Quando si esegue la modellazione dei dati, viene garantita l'ottimizzazione del data warehouse. La modellazione garantisce correttamente le prestazioni e la scalabilità delle query. e garantire una manutenzione semplice del data warehouse.
ETL e ELT
Come spiegato in precedenza, ETL è il processo tradizionale di estrazione dei dati dai sistemi di origine, trasformandoli ogni volta in un formato coerente e caricandoli nel data warehouse per l'accesso. È importante notare che la trasformazione avviene in un'area di staging separata prima del caricamento dei dati.
ETL è ideale per scenari in cui sono necessarie trasformazioni complesse, la qualità dei dati è una priorità assoluta o le normative di conformità richiedono un controllo rigoroso sull' elaborazione dei dati.
Tuttavia, esiste un approccio alternativo chiamato ELT. In questo approccio, le aziende utilizzano la potenza di elaborazione del data warehouse per eseguire trasformazioni dopo il caricamento dei dati.
Il vantaggio è che le aziende possono eliminare ogni volta la necessità di un'area di gestione temporanea separata, semplificando allo stesso tempo la pipeline dei dati. L’ELT è particolarmente vantaggioso per grandi volumi di dati. Le aziende possono applicare l’elaborazione parallela utilizzando la tecnologia ELT, che utilizza meglio le capacità Cloud.
L'ELT offre inoltre una maggiore flessibilità. Ogni volta che la usate, potete rimandare la trasformazione fino a quando non ne avete bisogno.
La scelta tra ETL ed ELT implica una valutazione del volume dei dati, della complessità delle trasformazioni e delle risorse disponibili. L’ETL è spesso preferibile per sistemi legacy o scenari in cui la governance dei dati è fondamentale per far funzionare l’elaborazione dei dati. Nei sistemi più moderni, ELT sta guadagnando popolarità perché è più scalabile e in linea con le soluzioni di data warehousing basate sul Cloud.
Il futuro del data warehousing
Cosa possiamo aspettarci nel futuro del data warehousing? Per cominciare, le soluzioni di IA e Machine Learning sono impostate per fare ondate di dati con gli strumenti di data warehousing in pochissimo tempo. Grazie all’IA e al ML, le aziende stanno rivoluzionando il data warehousing automatizzando la preparazione, la pulizia e l’analisi dei dati.
Gli strumenti basati sull’IA sono in grado di identificare pattern, anomalie e correlazioni all’interno di enormi dataset, consentendo alle aziende di scoprire informazioni nascoste e prendere decisioni basate sui dati. Utilizzando gli algoritmi di ML, le aziende possono ottimizzare le prestazioni delle query e automatizzare la modellazione dei dati.
C’è anche l’emergenza dell’analisi predittiva, che utilizza la Machine Intelligence per migliorare il valore globale e l’usabilità dei data warehouse.
Inoltre, pensiamo che assisteremo a un utilizzo maggiore dei data warehouse in tempo reale. I data warehouse tradizionali si concentrano principalmente sui dati storici, ma la richiesta di analisi in tempo reale sta crescendo vertiginosamente.
Il data warehousing in tempo reale implica l’acquisizione e l’elaborazione dei dati man mano che vengono generati, proprio come con un ODS. Questo processo consente alle aziende di monitorare gli eventi, rilevare le anomalie e rispondere alle condizioni in continuo cambiamento con la massima rapidità, piuttosto che essere reattive.
Anche gli strumenti di sicurezza e conformità acquisteranno importanza in breve tempo. Le normative sono sempre più rigorose, per cui la governance e la sicurezza dei dati sono sempre più importanti quando si pensa al data warehousing.
Procedure ottimali per il successo del data warehouse
L'implementazione e la manutenzione di un data warehouse di successo richiedono l'adesione a best practice e strumenti avanzati. I data warehouse sono troppo complessi e un approccio poco preciso renderà difficile per le aziende garantire prestazioni ottimali, integrità dei dati e adozione da parte degli utenti.
Anziché tentare di costruire un data warehouse completo fin dall’inizio, è consigliabile iniziare con un progetto mirato che soddisfi le esigenze aziendali specifiche. Si tratta piuttosto di un approccio graduale che garantisce che le aziende inizino con gli elementi costituitivi corretti.
Un approccio graduale implica anche un’implementazione rapida e vittorie più rapide. Strada facendo, le aziende impareranno lezioni preziose. Man mano che acquisisci esperienza e fiducia, il data warehouse può espandersi gradualmente per incorporare fonti di dati aggiuntive e soddisfare requisiti analitici più ampi.
La qualità dei dati è di primaria importanza: dati inesatti, incoerenti o incompleti possono condurre a conclusioni errate. La profilazione, la pulizia e la standardizzazione dei dati sono tutte attività critiche, ma anche quando si eseguono queste operazioni è necessario convalidare i dati.
Gli strumenti di formazione e formazione per utenti tecnici e aziendali forniranno la propria assistenza in queste fasi. Gli argomenti trattati riguardano la modellazione, i processi ETL e l'ottimizzazione delle query, ma anche la preparazione del personale per gestire l'amministrazione del sistema.
OVHcloud e i Data Warehouse
OVHcloud offre una gamma di servizi e soluzioni in grado di semplificare il processo di costruzione e gestione di un data warehouse, rispondendo alle diverse esigenze aziendali e ai requisiti tecnici.
Il nostro Public Cloud offre un’infrastruttura scalabile e flessibile per l’hosting di data warehouse. OVHcloud dispone di una soluzione adatta a qualsiasi esigenza, grazie a una vasta gamma di macchine virtuali e opzioni di storage. È possibile personalizzare l'ambiente del data warehouse in base al carico di lavoro specifico e alle esigenze di prestazioni.
Con un modello tariffario pay-as-you-go possiamo garantire l'efficienza dei costi. Indipendentemente dall'opzione scelta, le aziende possono inoltre usufruire di un'infrastruttura solida che garantisce alta disponibilità e durabilità dei dati.
Per maggiori informazioni sulla gestione dei database, consulta la nostra piattaforma Managed Databases. Questa soluzione offre assistenza sia con PostgreSQL che con MySQL, entrambi in grado di funzionare bene come il database sottostante per un data warehouse.
Acquistare servizi gestiti da OVHcloud riduce il carico di amministrazione dei database. A sua volta, è possibile concentrarsi su attività chiave come la modellazione, i processi ETL e l'analisi. OVHcloud si occupa del resto, inclusi backup, aggiornamenti e sicurezza. In questo modo il database funziona in modo fluido e sicuro.
La piattaforma di Data Analytics di OVHcloud fornisce una suite completa di strumenti e servizi per l’elaborazione e l’analisi dei dati. Grazie a questo set di strumenti è possibile accedere a tecnologie open source come Apache Hadoop e Apache Spark.
Combinate, le nostre soluzioni offrono un approccio completo e olistico al data warehousing, che copre l'infrastruttura, la gestione dei database e l'analisi dei dati.
OVHcloud offre flessibilità e scalabilità. Questo significa che le aziende possono iniziare a creare piccoli data warehouse e espanderli gradualmente man mano che le esigenze crescono. I servizi gestiti riducono il sovraccarico operativo, consentendo alle aziende di concentrarsi su come trarre valore dai propri dati.