Pubblicato: 3 Gennaio 2022  -  Ultimo aggiornamento: 16 Dicembre 2021

Data warehouse, uno strumento prezioso per raccogliere i dati

Data warehouse, uno strumento prezioso per raccogliere i dati

Il data warehouse è uno dei più importanti sistemi di analytics con cui centralizzare e consolidare dati provenienti da differenti origini.
È spesso considerato come l’unica fonte di verità di un’azienda e offre numerosi vantaggi con cui crescere e migliorarsi.
Può infatti impattare in maniera rilevante le strategie e il processo decisionale di un business fornendo utili feedback e report funzionali.

Analizziamone ogni dettaglio in questo articolo.

Cos’è un data warehouse?

Un data warehouse è un prezioso strumento di analisi con cui raccogliere ed esaminare una grande quantità di dati.
Può essere considerato come un sistema di data management e offre utili e importanti insight sul business rivelandosi un valido supporto alla business intelligence.

Con i data warehouse i dati assumono un nuovo ruolo e da semplici informazioni diventano la base per determinare strategie e prendere decisioni consapevoli ed efficaci.
I dati provengono da fonti diverse – per esempio dai file di registro delle applicazioni, dalle applicazioni di transazione, dalle vendite o dalle attività di marketing – e affluiscono nel data warehouse a cadenza regolare.

Questi dati non solo offrono una panoramica completa dell’intero andamento di un’azienda fino a quel momento, ma rappresentano anche un vero e proprio record storico utilizzabile da professionisti come Data Scientist e Business Analyst.
Le informazioni, infatti, non vengono semplicemente raccolte, ma attraversano processi di formattazione e importazione con cui si conformano ai dati già presenti, per poi fornire query e analisi a più utenti contemporaneamente.

Riassumendo, quindi, si può definire un data warehouse come un repository centralizzato grazie al quale i dati, da semplice supporto alle attività, diventano fattori funzionali e determinanti.

Tutti i vantaggi

Come abbiamo visto, la principale funzione di un data warehouse è raccogliere dati per l’analisi, rendendoli utili e significativi.
Grazie ai dati si migliorano i processi decisionali e si consolidano le informazioni già in possesso, dando vita a utili storici per il futuro.

Entrando più nel dettaglio, come agisce un data warehouse sui dati?

Per ottenere più informazioni possibili e renderle informazioni di valore, i dati vengono analizzati in base a un particolare argomento o a un’area funzionale.
Vengono inoltre creati dei rapporti di coerenza tra dati provenienti da fonti diverse e ci si assicura che una volta raccolti, questi dati rimangano stabili senza essere modificati.
Infine si osservano i cambiamenti che i dati subiscono nel tempo, rilevando le trasformazioni e prevedendo così possibili andamenti futuri.

In più un buon data warehouse può eseguire le query con rapidità e, in base alle esigenze, ridurre la quantità di dati da esaminare e offrire funzionalità aggiuntive per un’analisi più dettagliata e approfondita.

Per un’azienda affidarsi a un data warehouse significa quindi disporre di dati di qualità che siano omogenei e completi, raccolti da ogni sorgente possibile e pronti per l’analisi.
Con la assoluta certezza che questi dati siano affidabili e coerenti.

Un data warehouse raccoglie grandi quantità di dati da diverse fonti, per poi omogeneizzarli e analizzarli.

Come si compone l’architettura

L’architettura di un data warehouse non è una struttura fissa, ma varia a seconda delle esigenze specifiche dell’azienda che ne dispone.

In genere, però, è composta da più livelli in cui il livello superiore è costituito dal client di front-end, che fornisce i dati finali servendosi di strumenti di analytics, data mining e reporting.
Proseguendo c’è il livello centrale, costituito dal motore di analisi con cui effettivamente raccogliere e analizzare i dati.
Infine c’è il server del database, ossia il livello inferiore dell’architettura, dove i dati vengono archiviati e conservati per il futuro.

Non esiste un unico sistema di archiviazione, ma si possono seguire due metodi diversi: si sfrutta una memoria molto veloce – come le unità SSD – per i dati a cui si accede con più frequenza e ci si affida a un archivio di oggetti non troppo costoso per i dati a cui si accede raramente.
Lo smistamento dei dati avviene in maniera automatica, in modo da non creare rallentamenti e ottimizzare la velocità delle query.

Parlando invece delle componenti, un data warehouse è solitamente costituito da un database relazionale con cui si possono archiviare e gestire i dati.
Per preparare i dati a essere esaminati serve poi una soluzione in grado di estrarre, caricare e trasformare i dati (ELT), nonché tutte le funzionalità utili per l’analisi vera e propria.

Ma non solo: il cliente ha anche a disposizione tutti gli strumenti con cui riorganizzare i dati e presentarli in maniera efficace, sfruttando strumenti grafici e di visualizzazione utili per mostrare i dati agli altri utenti dell’azienda.
Infine possono esserci applicazioni analitiche più sofisticate utili per eseguire algoritmi di Intelligenza Artificiale.

Le tipologie di data warehouse

In base a come si compone l’architettura, si possono individuare diversi tipi di data warehouse.

Ecco le tipologie principali:

  • Semplice: la struttura è di tipo base dove i dati – da quelli di riepilogo a quelli non elaborati – sono archiviati nel repository centrale. Nel repository affluiscono dati da diverse fonti ed è accessibile a tutti gli utenti finali per le attività di analisi.
  • Semplice con un’area di gestione temporanea: il warehouse raccoglie dati già puliti ed elaborati. Per farlo si ricorre solitamente alla programmazione, ma spesso è lo stesso warehouse a offrire un’area di gestione temporanea in cui preparare i dati.
  • Hub e spoke: il data warehouse è personalizzabile per le proprie esigenze grazie all’aggiunta di data mart tra il repository centrale. Appena i dati sono pronti, vengono spostati nel data mart adeguato.
  • Sandbox: aree private, sicure e protette in cui si possono esplorare con rapidità nuovi set di dati o differenti metodi di analisi. Non è necessario rispettare la compliance attenendosi a regole formali e ai protocolli del data warehouse.

Data warehouse vs database

Alla luce di quanto detto finora, è quindi giusto definire un data warehouse come un semplice database?
La risposta è no perché nonostante i punti in comune, sono numerose le differenze.

Innanzitutto un database è concepito soprattutto per raccogliere dati con scopi transazionali e a cui accedere in modalità lettura e scrittura.
Un data warehouse, invece, raccoglie i dati per poterli analizzare ed è progettato per avere a che fare con enormi quantità di dati, catalogandoli e ottimizzandoli.
I dati provengono da fonti diverse – e quindi da differenti database – ed è compito del data warehouse omogeneizzarli: un database semplice, al contrario, si limita a inserire ed estrarre le informazioni così come sono.

Gli schemi utilizzati da un database sono statici e non sono previste attività di analisi o elaborazioni di query.