Cos'è un data warehouse?
Un data warehouse è un database centralizzato appositamente progettato per l’analisi e il reporting. Raccoglie dati da più origini all'interno di un'organizzazione, li trasforma in un formato coerente e li memorizza (spesso includendo dati cronologici sostanziali).
Questi dati consolidati sono diversi da un normale database operativo. Fornisce alle aziende una base per prendere decisioni strategiche sulla base delle informazioni acquisite tramite piattaforme di analisi, reporting e business intelligence.
Data Warehousing: Nozioni fondamentali
Le aziende generano enormi volumi di informazioni da diverse fonti, spesso salvate in un database relazionale . Questa moltitudine di dati contiene informazioni preziose per guidare il processo decisionale strategico, ma sbloccarne il potenziale può essere una sfida significativa. Il data warehousing fornisce la soluzione.
Un data warehouse è un hub centrale in cui i dati provenienti da input diversi vengono puliti, trasformati e integrati. Questo repository consolidato di informazioni cronologiche e aggiornate è stato progettato appositamente per facilitare l'analisi dei dati.
Permette alle aziende di porre domande complesse, scoprire i trend, identificare i modelli e acquisire una conoscenza completa delle loro operazioni.
A cosa serve un data warehouse?
I data warehouse sono la colonna portante delle iniziative di business intelligence (BI) e analisi. Permettono alle aziende di analizzare grandi quantità di dati per ottenere risposte a domande critiche.
Alcuni casi d'uso quotidiani includono l'identificazione delle tendenze di vendita, l'ottimizzazione delle campagne di marketing, il miglioramento del servizio clienti e la comprensione di relazioni complesse all'interno delle operazioni.
Grazie all'individuazione di informazioni utili, i data warehouse consentono alle aziende di prendere decisioni basate sui dati che migliorano l'efficienza, favoriscono la crescita e aumentano la redditività.
Funzionamento del data warehousing
Il data warehousing comporta tre fasi chiave: estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Inizialmente, i dati vengono estratti da vari sistemi di origine, tra cui database operativi, applicazioni basate sul Cloud e fonti di dati esterne.
Questi dati vengono quindi trasformati in un processo che include la pulizia, la deduplicazione, la normalizzazione e la conversione per garantire coerenza e qualità. Infine, i dati elaborati vengono caricati nel data warehouse, organizzati, archiviati e resi accessibili per l'analisi.
L'architettura del data warehouse è progettata per supportare in modo efficiente questo flusso di lavoro, facilitando l'immissione periodica dei dati e garantendo al contempo che rimanga una risorsa ottimale per le query e l'analisi.
Vantaggi del data warehousing
Il data warehousing offre vantaggi, tra cui migliori capacità decisionali e una maggiore efficienza, che possono portare a un significativo vantaggio competitivo. Fornendo un'origine dati coerente e centralizzata, i data warehouse riducono la complessità ed eliminano gli archivi di dati, garantendo a tutti gli stakeholder l'accesso alle stesse informazioni.
Anche gli strumenti avanzati di analisi dei dati e business intelligence offrono vantaggi alle aziende, consentendo loro di individuare tendenze, prevedere i risultati e identificare opportunità di miglioramento. Inoltre, i dati storici archiviati nei data warehouse sono preziosi per l'analisi dei trend e la pianificazione a lungo termine, fornendo alle aziende informazioni su come adottare strategie efficaci.
Data Warehouse Architecture
L'architettura di un data warehouse è progettata per archiviare, elaborare e recuperare in modo efficiente grandi volumi di dati.
Comprende generalmente tre livelli principali: il livello di database, in cui i dati sono fisicamente memorizzati; il livello di integrazione, che gestisce i processi ETL; e il livello di presentazione, in cui i dati sono messi a disposizione degli utenti finali attraverso vari strumenti analitici e applicazioni.
Questa architettura può anche includere un'area di gestione temporanea per l'elaborazione dei dati grezzi, un archivio dati operativo per lo storage temporaneo e repository di metadati per la gestione delle definizioni e delle strutture dei dati.
Le architetture di data warehouse avanzate utilizzano tecniche di data partizionamento, indicizzazione e storage a colonne per ottimizzare prestazioni e scalabilità e sono quindi ideali per applicazioni come IA e Machine Learning.
Componenti critici di un data warehouse
Database
L’archivio dati centrale di un data warehouse è in genere un Data Lakehouse o un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). Gli RDBMS organizzano i dati strutturati, ne garantiscono l'integrità e consentono di eseguire query in modo efficiente.
Strumenti ETL
Il software ETL (Extract, Transform, Load) è la colonna portante dei processi di data warehousing. ETL raccoglie dati da vari sistemi di origine e li pulisce, standardizza e converte in un formato coerente adatto all’analisi. ad esempio la correzione degli errori, la risoluzione delle incoerenze e l'applicazione di regole aziendali.
Metadata
I metadati costituiscono una guida completa ai dati all'interno del magazzino. Descrive l'origine, la struttura, le relazioni, le trasformazioni e le linee guida di utilizzo dei dati. È fondamentale per comprendere il contesto dei dati.
Strumenti di BI e Analytics
La business intelligence e l’analisi forniscono agli utenti l’interfaccia per interagire con il data warehouse. Questi strumenti consentono di generare rapporti, inclusa la creazione di rapporti che riepilogano gli indicatori di prestazioni chiave (KPI), le cifre di vendita, le metriche operative e altro ancora.
L'evoluzione dei data warehouse
Negli anni '80 e '90 sono stati creati data warehouse per separare i dati analitici dai sistemi transazionali utilizzati per le operazioni quotidiane. L’obiettivo era disporre di dati strutturati in database relazionali.
Oltre alla diffusione di Internet, ha portato anche all'era dei dati significativi. Questo aumento massivo di volumi e di dati (ad esempio semistrutturati e non strutturati) ha portato a tecnologie come Hadoop. Sebbene potenti, queste macchine avevano spesso curve di apprendimento ripide.
Anche gli host di dati basati sul Cloud sono diventati predominanti. scalabilità, flessibilità e convenienza hanno favorito un'ampia diffusione. I magazzini odierni sono spesso ibridi, combinano il meglio delle strutture tradizionali con la potenza basata sul Cloud e ingeriscono una notevole gamma di tipi di dati. Sono alla base di analisi avanzate e casi d’uso del Machine Learning.
Data warehouse tradizionale rispetto a quello basato sul Cloud
Un data warehouse tradizionale è un repository centralizzato ospitato on-premise, in cui i dati provenienti da diverse fonti vengono raccolti, trasformati e archiviati per la creazione di report e l'analisi. Richiede un considerevole capitale iniziale per l'hardware e l'infrastruttura e costi di manutenzione ordinaria.
D’altro canto, un data warehouse basato sul Cloud sfrutta il Cloud computing per offrire servizi di archiviazione e analisi dei dati su Internet. I provider Cloud forniscono modelli scalabili e pay-as-you-go che eliminano la necessità di investimenti iniziali significativi e riducono il sovraccarico operativo della gestione dell’hardware fisico.
L’utilizzo dei magazzini Cloud spesso si traduce in una scalabilità e flessibilità impareggiabili, oltre che nella possibilità di integrarsi facilmente con molti set di dati e strumenti di analisi. Questo passaggio al Cloud ha democratizzato l’accesso a potenti capacità di analisi dei dati, rendendole accessibili alle aziende di tutte le dimensioni.
Data Analytics
L’evoluzione dei data warehouse ha avuto un impatto profondo sul Big Data e sull’analisi dei dati, consentendo analisi più complesse e sofisticate. I database tradizionali hanno gettato le basi per le operazioni di business intelligence (BI), supportando l'analisi descrittiva e la creazione di rapporti cronologici. Tuttavia, con l’aumento dei volumi di dati e l’evoluzione delle esigenze aziendali, sono apparsi evidenti i limiti dei magazzini tradizionali in termini di scalabilità e prestazioni.
I dati basati sul Cloud hanno trasformato l’analisi dei dati fornendo l’agilità e l’efficienza necessarie per supportare l’analisi in tempo reale, la modellazione predittiva e l’elaborazione di Big Data.
Queste piattaforme moderne supportano strumenti e servizi di analisi avanzati, consentendo alle aziende di ottenere informazioni più approfondite dai propri dati. L'integrazione dei data warehouse con analisi avanzate, strumenti di BI e piattaforme di visualizzazione dei dati consente alle aziende di eseguire analisi più articolate, identificare tendenze, prevedere i risultati e prendere decisioni più efficaci in base ai dati.
IA e Machine Learning:
Il passaggio dai datacenter tradizionali a quelli basati sul Cloud è stato determinante per l’adozione e l’integrazione dell’IA e del Machine Learning (ML) nell’analisi dei dati. Sebbene efficaci per i dati strutturati e le analisi di routine, i data warehouse tradizionali non sono stati progettati per gestire i dati non strutturati o la complessità computazionale necessaria per addestrare i modelli di ML.
Grazie alle loro capacità scalabili di calcolo e storage, i data warehouse sono diventati fondamentali per l’abilitazione delle applicazioni di IA e ML. Queste piattaforme moderne sono in grado di elaborare e analizzare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, rendendo più semplice l’addestramento e l’implementazione di modelli di ML.
Inoltre, molti provider di data warehouse offrono servizi integrati di ML e IA, consentendo agli utenti di applicare analisi predittive e Machine Learning direttamente ai propri dati archiviati senza ricorrere a hardware specializzato o pipeline di dati complesse. Questa integrazione ha favorito l’uso di IA e ML in vari settori, migliorando la segmentazione dei clienti, il rilevamento delle frodi e le capacità di manutenzione predittiva.
Informazioni su OLAP e OLTP nei data warehouse
OLAP (Online Analytical Processing) e OLTP (Online Transaction Processing) sono concetti fondamentali per la gestione dei dati aziendali.
I sistemi OLTP si concentrano sulla gestione delle transazioni in tempo reale, gestendo molte transazioni di piccole dimensioni tramite query semplici e standardizzate. Sono concepiti per garantire la registrazione immediata delle attività aziendali e supportare in tempo reale le operazioni essenziali. Questi sistemi, misurati in millisecondi, prevedono tempi di risposta rapidi, gestiscono aggiornamenti rapidi e di breve durata dei dati avviati dagli utenti e sono utilizzati da personale e dipendenti diretti ai clienti.
D’altro canto, i sistemi OLAP sono orientati verso l’analisi di dati complessi, che gestiscono grandi volumi di dati tramite query complesse. Si concentrano sull’aggregazione di dati provenienti da diverse fonti per fornire analisi del processo decisionale e della pianificazione strategica.
I sistemi OLAP hanno tempi di risposta più lenti, che variano dai secondi alle ore, richiedono grandi capacità di storage a causa dell'aggregazione di estesi dataset e sono utilizzati da analisti di dati, responsabili aziendali e dirigenti per le viste multidimensionali dei dati aziendali.
Data warehouse vs database, data lake, data mart e data lakehouse
Ogni data warehouse, database, data lake e data mart sono strumenti essenziali, ma hanno scopi ben distinti. La comprensione delle differenze principali consente di scegliere la soluzione più adatta alle proprie esigenze.
Data warehouse vs data lake
Un data warehouse è un repository strutturato di dati elaborati e puliti per analisi specifiche. Trasforma e ottimizza i dati per il reporting di business intelligence e il processo decisionale.
Al contrario, un data lake è un ampio sistema di storage che ospita dati grezzi in tutti i formati strutturati, semistrutturati e non strutturati. Offre flessibilità ed è ideale per l'analisi avanzata, il Machine Learning e la data science esplorativa, in cui i casi d'uso futuri potrebbero non essere definiti.
Data warehouse vs data mart
Un data warehouse è un repository centralizzato per i dati a livello aziendale, che fornisce una vista cronologica e consolidata. Un data mart è un sottoinsieme o "fetta" di un data warehouse focalizzato su un reparto, un'area di interesse o una linea di business specifici.
I data mart sono più piccoli e più agili di un magazzino su larga scala. La struttura semplificata consente di ottenere risposte più rapide alle query e offre informazioni personalizzate per particolari team o progetti.
Data warehouse vs database
Sebbene entrambi memorizzino dati, i database e i data warehouse differiscono sostanzialmente per struttura e scopo. Un database (spesso relazionale) è ottimizzato per le transazioni online come l'aggiunta, l'aggiornamento e l'eliminazione di record.
È la colonna portante delle applicazioni che supportano le attività aziendali quotidiane. Un data warehouse, invece, è stato creato per l’elaborazione analitica. Consente di acquisire dati da vari input, trasformarli in un formato coerente e strutturarli per report cronologici, analisi dei trend e analisi aziendali complesse.
Data warehouse vs data warehouse
Un data lakehouse è un'architettura di gestione dei dati che combina le migliori funzionalità dei data lake e dei data warehouse. Offre la flessibilità, la redditività e la scalabilità dei data lake unite alla gestione dei dati, le transazioni ACID e le caratteristiche strutturali dei data warehouse.
Tipi di data warehouse
Il tipo specifico di data warehouse scelto dall'azienda dipende dalle esigenze, dal budget e dall'infrastruttura tecnica specifici di un'organizzazione. Cominciamo con i tipi comuni:
Cloud data warehouse
Lo storage Cloud dei dati offre i vantaggi di scalabilità, flessibilità e convenienza. Funziona sull'infrastruttura dei provider e la migrazione al Cloud libera le aziende dal mantenere l'hardware in loco.
Lo storage Cloud può espandersi o contrarsi rapidamente per rispondere alle fluttuanti esigenze di storage e di elaborazione. Solitamente le aziende pagano man mano che optano per soluzioni Cloud, che aiutano a gestire i costi.
Software di data warehouse (on-premise/licenza)
Il software data warehouse tradizionale viene installato ed eseguito sui server di un'organizzazione. Questo tipo di approccio permette un maggiore controllo e personalizzazione, ideale per scenari complessi che richiedono maggiore sicurezza e conformità.
Tuttavia, in genere si tratta di spese di licenza iniziali e i team IT interni sono responsabili della gestione e dell'aggiornamento dell'hardware e del software.
Dispositivo data warehouse
Un dispositivo di data warehouse fornisce un pacchetto preconfigurato con hardware e software progettati per funzionare perfettamente insieme. Le appliance semplificano l'installazione e la gestione di un data warehouse, riducendo al minimo le competenze tecniche necessarie in-house.
Il loro inconveniente può essere una flessibilità limitata rispetto alla costruzione di una soluzione a partire dai singoli componenti e può comportare maggiori investimenti iniziali.
Data warehouse moderno
I moderni datacenter rappresentano un'evoluzione e utilizzano spesso tecnologie basate sul Cloud per migliorare la velocità, la business continuity e la capacità di gestire nuovi tipi di dati.
Molte soluzioni moderne gestiscono dati strutturati e semistrutturati (come social media e file di log) insieme a fonti strutturate tradizionali. che possono incorporare funzioni come il Machine Learning e l’elaborazione in tempo reale per ottenere informazioni più avanzate e processi decisionali.
Procedure ottimali per la gestione del data warehouse
Il data warehousing di successo inizia con la chiara comprensione delle esigenze aziendali che si prefigge di soddisfare. Coinvolgere gli stakeholder dell'organizzazione per garantire che la progettazione del magazzino sia in linea con gli obiettivi strategici.
Sottolineare la qualità dei dati durante l'intero processo, implementando rigorose procedure di pulizia e convalida per garantire l'affidabilità delle informazioni raccolte. Documentazione dettagliata di origini dati, trasformazioni e architetture per supportare la manutenzione e il trasferimento delle conoscenze a lungo termine.
Scegli accuratamente un'architettura di data warehouse e uno stack tecnologico, tenendo conto di scalabilità, prestazioni e sovranità dei dati . Implementare pratiche di governance dei dati solide per salvaguardarne la sicurezza e la conformità.
Adottare un approccio agile e iterativo allo sviluppo, che consenta un feedback tempestivo e un miglioramento continuo della soluzione di data warehouse.
L'applicazione di queste best practice consente di creare un data warehouse in grado di guidare il processo decisionale in modo consapevole e fornire un valore aziendale tangibile.
Tecnologie e strumenti di data warehouse
Il data warehousing coinvolge diverse tecnologie e strumenti per supportare l'intero processo, dalla raccolta dei dati alle informazioni fruibili.
Al centro ci sono le piattaforme di data warehouse Cloud e le soluzioni on-premise. Queste piattaforme offrono uno storage ottimizzato e funzionalità di query per i dati strutturati, che possono essere ospitati su un server dedicato.
Gli strumenti di integrazione dei dati sono essenziali per introdurre i dati nel warehouse. Le opzioni Cloud native offrono flessibilità, mentre le soluzioni di fornitori come Informatica PowerCenter o Talend forniscono solide funzionalità.
Questi gestiscono i processi "extralavorazione, trasformazione, caricamento" (ETL) o i processi "extralavorazione, caricamento, trasformazione" (ELT) più recenti che preparano i dati per il magazzino. Gli strumenti di modellazione dei dati come ER/Studio o PowerDesigner consentono di definire relazioni e strutture all'interno dei dati, assicurandone l'organizzazione per un'analisi ottimale.
Per coloro che non vogliono gestire l’infrastruttura sottostante e sono alla ricerca di un servizio PaaS, il Data Warehouse è incluso anche nelle Data Platform, che forniscono servizi unificati di integrazione, gestione, storage e analisi dei dati.
Come scegliere una soluzione di data warehouse basata sul Cloud
Valutare la scalabilità attuale e prevista dei dati e stabilire se sono principalmente strutturati, semistrutturati o non strutturati. che influenza le capacità di storage e di elaborazione necessarie.
Un altro aspetto da considerare è la velocità di esecuzione delle query e l'eventuale presenza di periodi di domanda fluttuante. Le soluzioni Cloud eccellono nella scalabilità, ma assicurarsi che il provider sia in grado di gestire agevolmente i picchi di carico di lavoro.
Determinare la sensibilità dei dati e gli eventuali requisiti normativi da rispettare. Provider diversi offrono livelli diversi di crittografia, controlli di accesso e certificazioni di settore.
I datacenter Cloud offrono modelli di tariffazione flessibili. Analizzare i modelli di utilizzo per comprendere le opzioni di fatturazione a consumo rispetto agli abbonamenti a forfait ed evitare costi imprevisti. Infine, la facilità d'uso e il sovraccarico amministrativo variano a seconda delle soluzioni: è importante considerare il livello di competenza tecnica disponibile all'interno del team.