Il Data warehouse per la Business Intelligence

Cos’è un Data warehouse e perchè serve alla Business Intelligence

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Quando sentiamo parlare di BI, ovvero Business Intelligence, sentiamo anche parlare di Big Data e Analytics. Più raramente sentiamo parlare invece di Data warehousing.

Tutte le aziende, in qualunque settore e di qualunque dimensione, si ritrovano a dover gestire quantità di dati sempre maggiori, provenienti dalle fonti più disparate.

Vediamo perchè è proprio il Data warehouse quel pre-requisito che ci mette nelle condizioni di poter effettuare le analisi dati che supporteranno la nostra Business Intelligence.

Cos’è un Data warehouse

Il Data warehouse è un super archivio che accoglie e organizza i dati che provengono da tutte le applicazioni, fonti, aree di business, in tempo reale.

Questa infrastruttura aggrega tutti i dati aziendali, di ogni genere e natura, in un singolo archivio centrale, dove le informazioni all’interno vengono storicizzate e ordinate.

Data warehouse

Data warehouse e Business Intelligence

Con il proliferare di dati oggi provenienti dalle fonti più disparate, uno strumento come un Data warehouse è indispensabile.
È il pre-requisito per poter effettuare le nostre analisi dati: Data Mining, AI, Machine Learning. Tutte elaborazioni dati che hanno bisogno di poggiare necessariamente su un archivio vasto e ordinato, ovvero il nostro Data warehouse.
La Business Intelligence, gli Analytics e tutte le analisi dati hanno infatti bisogno di più dati possibili per fornire informazioni e insights di supporto alle decisioni strategiche.

Perchè un Data warehouse?

Ma perché un Data warehouse e non ad esempio un Database?
Perchè un Database (ovvero un RDBMS) memorizza informazioni in tempo reale su una parte particolare della tua attività: il suo compito principale è elaborare le transazioni quotidiane che la tua azienda effettua, ad esempio, registrare quali articoli hanno venduto. I database gestiscono molto bene e rapidamente un enorme volume di query semplici.
Cos’è un data warehouse?

Di contro, un Data Warehouse è un sistema che non viene aggiornato in tempo reale, ma raccoglie e storicizza un’enorme mole di dati da molte origini diverse con il fine ultimo di analizzare i dati e produrre report.
E’ quindi specializzato nell’esecuzione di query complesse su enormi dataset.

I Database utilizzano OLTP (OnLine Transactional Processing) per eliminare, inserire e aggiornare rapidamente un gran numero di record. Questo tipo di elaborazione risponde immediatamente alle richieste degli utenti e quindi viene utilizzato per elaborare le operazioni quotidiane di un’azienda in tempo reale.  Ad esempio, se un utente desidera prenotare una camera d’albergo utilizzando un modulo di prenotazione online, il processo viene eseguito con OLTP.

I Data Warehouse utilizzano l’OLAP (OnLine Analytical Processing) per analizzare rapidamente enormi volumi di dati. Questo processo offre agli analisti il potere di esaminare i dati da diversi punti di vista. Ad esempio, anche se il tuo database registra i dati di vendita per ogni minuto di ogni giorno, potresti semplicemente voler conoscere l’importo totale venduto ogni giorno. Per fare ciò, è necessario raccogliere e sommare i dati di vendita per ogni giorno. OLAP è progettato specificamente per farlo e lo utilizza per il data warehousing 1000 volte più velocemente rispetto a quando si utilizza OLTP per eseguire lo stesso calcolo.

Viviamo in un mondo data-driven

Le aziende non possono più affidarsi a intuizioni, ma hanno bisogno di poter far affidamento su dati certi, aggiornati e integrati. I dati vengono spesso raccolti in maniera isolata e per ogni dipartimento è difficile avere accesso ai dati delle altre funzioni di business. Così riuscire ad avere una visione completa dell'andamento dell'azienda diventa impossibile.

L’obiettivo è infine quello di elaborare e analizzare tutti questi dati per produrre insights e report, che sono frutto di query complesse su enormi dataset (le basi di dati raccolte in azienda).

Il Data Warehouse utilizza gli strumenti OLAP (OnLine Analytical Processing) per analizzare rapidamente enormi volumi di dati.

Queste tecniche permettono agli analisti di esaminare i dati per effettuare ogni tipo di analisi in tempi estremamente rapidi. Se effettuiamo un’analisi con gli strumenti OLAP, su Data Warehouse, impieghiamo 1000 volte in meno rispetto alla stessa analisi effettuata su Database. 

Flessibilità e accessibilità

La grande diffusione e sviluppo delle soluzioni Data warehousing negli anni ha fatto sì che questi servizi siano  diventati flessibili, snelli e sempre più accessibili alle imprese.

Con le soluzioni cloud, come quella offerta da Digital Metrics, oggi l’azienda non deve effettuare investimenti in hardware o software, né preoccuparsi del mantenimento e costi di manutenzione.

Un soluzione cloud permette di implementare un Data warehouse in tempi molto rapidi, senza alcun appesantimento infrastrutturale e a costi accessibili.

Il valore del patrimonio informativo

Il patrimonio informativo delle aziende è diventato nel tempo talmente vasto che le aziende stesse spesso non riescono a rendersene conto.

E non ci riferiamo solo alle realtà aziendali di grandi dimensioni, ma anche alle aziende medio-piccole che sono diventate, in questa era digitale, delle miniere inaspettate di dati.

Dati che vengono raccolti quotidianamente dal sito web e dalle attività SEO, dai canali social e dalle campagne media, dai punti vendita e dal magazzino e via dicendo.

Un patrimonio informativo che spesso non viene valorizzato, una mole di preziose informazioni che resta inutilizzata o impiegata al minimo del suo potenziale.

È proprio qui che invece il Data warehouse può rappresentare la soluzione: perché rende possibile la centralizzazione ordinata dei dati; dati che diventano intelligibili e utilizzabili in maniera strutturata.

Le soluzioni cloud hanno reso accessibile l’adozione del Data warehousing anche alle imprese di medio-piccole dimensioni che vogliano avvalersi di questo potente strumento per la loro Business Intelligence.

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