Che cos’è un Data Warehouse? Tutto quello che devi sapere

In qualità di marketer o analista aziendale, sai che i dati sono una parte importante del tuo successo. E il modo in cui memorizzi e organizzi i tuoi dati renderà il tuo lavoro più facile o più difficile.

Esistono molti modi per archiviare i dati, uno dei quali è il data warehousing. Questa è un’opzione eccellente per le aziende che hanno bisogno di esaminare una grande quantità di dati da più fonti. Oggi impariamo cos’è un data warehouse e come può aiutarti ad analizzare i tuoi dati.

Con un data warehouse, puoi eseguire query e esaminare i dati storici nel tempo per migliorare il processo decisionale. Le persone principali in un’azienda che utilizzeranno i data warehouse sono data scientist e business analyst.

Un data warehouse otterrà dati da più origini, inclusi database relazionali o sistemi transazionali. Per accedere ai dati, gli analisti utilizzeranno strumenti di business intelligence per analizzare, estrarre dati, creare visualizzazioni e condurre report. Poiché i dati continuano a evolversi, è fondamentale che le aziende utilizzino i dati per rimanere competitive.

Qual è il risultato finale di un data warehouse?

Il risultato finale di un data warehouse è estrarre informazioni, monitorare le prestazioni e migliorare il processo decisionale. Utilizzando report, dashboard e visualizzazioni, gli analisti dispongono di tutti gli strumenti necessari per prendere le decisioni giuste.

Vantaggi dell’utilizzo di un data warehouse

1. Dati storici.

Uno dei principali vantaggi dei data warehouse è la possibilità di esaminare una grande quantità di dati storici nel tempo. Con un data warehouse, puoi consolidare una grande quantità di dati da molte fonti per informare meglio le tue decisioni aziendali. Guardare i dati storici ti consentirà di analizzare le tendenze nel tempo e di elaborare strategie in modo efficace.

2. Dati provenienti da più fonti.

Inoltre, con un data warehouse, otterrai dati da più fonti in modo da avere un quadro più completo quando arriva il momento di analizzare le informazioni. Con qualcosa come un data mart, ottieni solo dati da un singolo soggetto, al contrario dei data warehouse che hanno lo scopo di elaborare e organizzare i dati da più fonti.

3. Stabilità.

I data warehouse sono anche origini dati più stabili che è possibile utilizzare per esaminare i dati a un livello elevato o granulare. Ciò offre la flessibilità di esaminare i dati da vicino ed eseguire rapidamente le query. Un data warehouse avrà dati di alta qualità perché provengono da più fonti, sono coerenti e più accurati.

Cosa non sono i data warehouse

Quando senti per la prima volta il termine “data warehouse”, potresti pensare ad alcuni altri termini di dati come “data lake”, “database” o “data mart”. Tuttavia, queste cose sono diverse perché hanno una portata più limitata. Sebbene possano svolgere una funzione simile, la struttura è diversa. Immergiamoci di seguito.

Data Lake vs Data Warehouse

Un data lake archivia dati non filtrati da più origini da utilizzare per uno scopo specifico. Ciò significa che stai guardando i dati grezzi da qualcosa come i social media o un’app. I dataset vengono costruiti al momento dell’analisi. Si tratta di uno storage a basso costo per dati non formattati e non strutturati.

D’altra parte, i data warehouse vengono utilizzati per analizzare ed elaborare i dati. In un data warehouse, i dati sono già stati raccolti e contestualizzati e sono pronti per l’analisi. In definitiva, è uno strumento di archiviazione dati più avanzato che può utilizzare grandi quantità di dati storici.

Data Mart contro Data Warehouse

Un data mart è un sottoinsieme di un data warehouse. Di solito, sono progettati per fornire facilmente dati specifici a un utente specifico per un’applicazione specifica. I data mart sono di natura singola, mentre i data warehouse coprono più argomenti.

Database vs. Data Warehouse

I database sono spesso confusi con i data warehouse perché hanno uno scopo simile. Tuttavia, la differenza è che i database non sono pensati per eseguire analisi su una vasta raccolta di dati. I database vengono utilizzati per registrare e recuperare i dati mentre i data warehouse hanno lo scopo di analizzare grandi quantità di set di dati. Pensaci in questo modo: i data warehouse archiviano i dati da più database.

Architettura del data warehouse

Un’architettura di data warehouse è un metodo utilizzato per organizzare, comunicare e presentare i dati.

È possibile utilizzare un’architettura di base, un’area di staging o un’area di staging e data mart.

Ciò significa che è possibile fare in modo che un data warehouse ottenga i suoi dati e quindi fare in modo che gli utenti esaminino report e analisi. Oppure puoi suddividere i dati in data mart prima che gli utenti esaminino l’analisi e i rapporti.

L’area di staging che vedi in alcune delle immagini sottostanti viene utilizzata per pulire ed elaborare i dati prima di inserirli in un magazzino. Ciò semplifica la preparazione dei dati. Per avere un’idea dell’aspetto di ciascuno di questi, dai un’occhiata alle immagini qui sotto.

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Software per data warehouse

1. Data Warehouse Snowflake

Il data warehouse di Snowflake è una piattaforma dati costruita sull’infrastruttura cloud. Questa è un’ottima opzione per le aziende che non hanno le risorse per supportare i server interni.

Con Snowflake, gli utenti possono pagare per l’archiviazione e condividere facilmente i dati. Puoi mobilitare i dati senza problemi su cloud pubblici come consumatori di dati, fornitori di dati e fornitori di servizi di dati. Questo software ti aiuterà a democratizzare l’analisi dei dati nella tua azienda in modo che tutti gli utenti con competenze diverse possano prendere decisioni informate sui dati.

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2. MarkLogic

Con questa soluzione di data warehouse, puoi eseguire complesse operazioni di ricerca con diversi tipi di dati, inclusi documenti, relazioni e metadati. MarkLogic è un servizio cloud completamente gestito e completamente automatizzato per integrare i dati dai silos.

3. Oracolo

Oracle Autonomous Data Warehouse è un database completamente gestito messo a punto e ottimizzato per i carichi di lavoro del data warehouse con le prestazioni di Oracle Database. Offre una nuova esperienza cloud completa per il data warehousing facile, veloce ed elastica.

Sebbene le soluzioni per i dati possano sembrare opprimenti, sono importanti per le decisioni aziendali quotidiane. Con un data warehouse, puoi semplificare l’archiviazione, la gestione e l’analisi dei dati.