Data Warehouse: cos’è e come migliora la gestione dei tuoi dati

Alla base di una gestione avanzata delle informazioni abbiamo il Data Warehouse, un sistema di archiviazione progettato per organizzare e analizzare in un unico sistema grandi moli di dati provenienti da fonti diverse.

In questo articolo approfondiremo le caratteristiche di un Data Warehouse, scoprendo i vantaggi che può offrire alle aziende che vogliono sfruttare tutto il potenziale dei propri dati.

Le caratteristiche del Data Warehouse: cosa puoi ottenere

Il Data Warehouse migliora la qualità delle informazioni, supportando l’azienda in analisi approfondite che restituiscono insight utili per tutta l'organizzazione. Ecco alcune delle principali ragioni per implementarlo.

• Storicità del dato: Il Data Warehouse, come suggerisce il suo nome in inglese, permette la conservazione della storicità del dato nel lungo periodo, consentendo analisi comparative e previsionali nel corso del tempo. Questo aiuta a comprendere meglio l'evoluzione del business e a prevedere eventuali scenari futuri.
• Consolidamento dei dati: Il Data Warehouse consente di integrare dati provenienti da diverse fonti all'interno dell'azienda, come sistemi operativi, database, applicazioni, file di log e altro ancora. Questo processo di consolidamento rende i dati disponibili in un unico punto centralizzato, facilitandone l'accesso e la condivisione.
• Analisi dei dati: Il Data Warehouse fornisce strumenti e tecnologie dedicate all'analisi dei dati, come l'OLAP (Online Analytical Processing), che permette agli utenti di eseguire query particolarmente complesse e strutturate, generare report, creare dati aggregati e identificare tendenze e modelli nascosti nei dati.
• Business Intelligence (BI): Il Data Warehouse costituisce la base della Business Intelligence, fornendo dati accurati e consistenti per la creazione di report, dashboard e indicatori chiave di performance (KPI) per monitorare le prestazioni aziendali.
• Supporto per il data mining: Il Data Warehouse fornisce una base solida per le attività di data mining, che si concentrano sulla scoperta di pattern, correlazioni e anomalie in grandi insiemi di dati, contribuendo a una maggiore comprensione delle attività aziendali e dei comportamenti dei clienti.

Quali dati memorizza un sistema di Data Warehouse?

Un sistema di Data Warehouse immagazzina diverse categorie di dati, generati all’interno dell’azienda oppure acquisiti da terze parti.

Dati storici

Il Data Warehouse conserva i dati storici, permettendo di analizzare l'andamento e l'evoluzione dell'attività nel tempo. Questi dati, ad esempio, possono includere record storici di vendite, dati finanziari, indicatori chiave di prestazione (KPI), dati di inventario.

Dati operativi

Questi dati includono informazioni dettagliate sulle operazioni quotidiane dell'azienda, come transazioni di vendita, ordini di acquisto, dati di inventario, registrazioni di clienti e fornitori, attività di marketing e molto altro ancora.

Dati strutturati

Il Data Warehouse archivia anche i dati strutturati, organizzati in tabelle con righe e colonne. Questi possono includere dati derivati da database relazionali, come informazioni sulle transazioni, clienti, prodotti, fornitori, ecc.

Dati semi-strutturati

Il sistema di Data Warehouse può anche gestire dati semi-strutturati, che non sono organizzati in uno schema rigido a tavole, come file XML, documenti JSON o dati in formato CSV.

Dati non strutturati

Questa categoria di dati comprende informazioni che non seguono uno schema specifico, come file multimediali (video, immagini, audio), documenti di testo non strutturati, e-mail o dati provenienti dai social media, dati granulari generati da applicazioni diverse. Generalmente vengono raccolti in un data lake, allo stato grezzo, per essere poi gestiti attraverso un Data Warehouse che li riorganizza per analisi specifiche.

Metadati

Il metadati forniscono informazioni sulle origini, la struttura e il significato dei dati contenuti nel sistema, facilitando il processo di interrogazione e analisi.

Dati aggregati

Per ottimizzare le prestazioni delle query, il Data Warehouse può contenere dati aggregati, ovvero dati pre-calcolati o riepilogati che consentono di eseguire analisi complesse in modo più veloce ed efficiente.

Esempi di applicazione del Data Warehouse

Sfruttare le potenzialità del Data Warehouse può fornire un vantaggio competitivo notevole alle aziende nella gestione avanzata dei dati, risorsa sempre più strategica in contesti organizzativi digitalizzati. Di seguito alcuni esempi di settori che lo hanno introdotto con successo.

Settore Manifatturiero

Alcune aziende manifatturiere, per migliorare la loro efficienza, utilizzano un Data Warehouse per raccogliere ed elaborare dati relativi alla produzione, alla catena di approvvigionamento, alle vendite, al magazzino e alla logistica.

Settore Retail

Nella vendita al dettaglio il Data Warehouse può essere usato per raccogliere i dati provenienti da diversi punti vendita, restituendo informazioni preziose sulle performance dei diversi canali di vendita (online e offline), sulla gestione degli inventari e sui comportamenti di acquisto.

Settore Finanziario

Un'istituzione finanziaria come una banca o un soggetto assicurativo può utilizzare il Data Warehouse per consolidare i dati dai diversi sistemi, tra cui conti correnti, carte di credito, prestiti, investimenti e movimenti finanziari, migliorando il monitoraggio delle attività dei propri clienti ed evidenziando eventuali opportunità di business.

Settore Sanitario

Un ospedale o una rete di strutture sanitarie può ottenere grandi benefici organizzativi dalla raccolta dell’ingente mole di dati clinici e sulle prestazioni erogate ai propri pazienti.

I vantaggi del Data Warehouse per analisi più performanti

Utilizzare un Data Warehouse porta con sé dei vantaggi tecnologici che rendono più efficienti le analisi di grandi quantità di dati.

• Performances migliorate: I data warehouse sono progettati per ottimizzare le prestazioni delle interrogazioni e delle analisi sui dati di grandi dimensioni. Ciò consente di ottenere risposte rapide anche su dataset complessi e molto estesi.
• Riduzione dell'impatto sui sistemi operativi: L'accesso diretto ai sistemi operativi può avere un impatto negativo sulle prestazioni. Utilizzando un data warehouse, le richieste di analisi e report vengono svolte sul data warehouse stesso, riducendo il carico sui sistemi operativi aziendali.
• Conformità normativa e sicurezza: I data warehouse includono solitamente meccanismi di sicurezza avanzati per proteggere i dati sensibili e garantire la conformità alle normative.
• Integrazione con altre tecnologie: I data warehouse possono essere integrati con altri strumenti e sistemi aziendali, come tool di data mining, strumenti di visualizzazione dati e applicazioni di analisi avanzata.