Business Intelligence: data warehousing, cos’è e come può aiutarti
ssTutto quello che c’è da sapere sul data warehousing: la definizione, gli utilizzi a livello aziendale e la differenza tra DW e database.
Negli scorsi approfondimenti riguardanti la Business Intelligence applicata dalla nostra agenzia investigativa abbiamo citato più volte il data warehouse, anticipando come si possa rivelare particolarmente utile a livello di investigazioni ed analisi dei Big data. Oggi vogliamo approfondire nei dettagli la strategia del data warehousing, in modo da illustrarti nei dettagli come potrebbe aiutare lo sviluppo della tua azienda.
Data warehousing: definizione e caratteristiche.
William H. Inmon, uno dei più grandi informatici statunitensi nonché “padre” del data warehouse, definisce quest’ultimo come una raccolta differenziata di dati orientata al soggetto, integrata, legata alla variabile del tempo, non volatile, a supporto del processo decisionale dei dirigenti di un’impresa.
“A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant and non-volatile collection of data in support of management’s decision making process.” (William H. Inmon, 1990)
Il data warehousing è dunque la tecnologia che raccoglie una collezione di dati strutturati (dataset) allo scopo di renderli facilmente analizzabili ed utilizzabili per elaborare efficaci strategie di business.
Ma cosa significano le caratteristiche elencate da Inmon? Analizziamole di seguito nei dettagli.
- Orientata al soggetto: i dati vengono organizzati dal data warehouse per soggetti (o temi) distinti, in modo da agevolare l’elaborazione di informazioni.
- Legata alla variabile del tempo: i dati racchiusi del DW coprono un ampio spazio temporale rispetto ai classici database (per esempio possono partire dal 2000 ed arrivare fino ai dati correnti). In questo modo è possibile avere una visione completa dell’evoluzione temporale dei fatti analizzati.
- Non volatile: il DW contiene dei dati non modificabili, in quanto ne permette l’accesso solamente in modalità di lettura.
- Integrata: i dati contenuti nel DW provengono da diverse fonti, anche esterne ai database aziendali. Il DW ne riporta una versione uniforme, consistente e priva di errori (approfondiremo questo punto nel prossimo paragrafo).
Come può un data warehouse raccogliere dati in maniera uniforme e priva di errori?
La risposta è semplice: grazie ad un precedente processo di Business Intelligence. Tale processo è chiamato ETL, acronimo di “Extraction, Transformation and Loading”, in italiano “estrazione, trasformazione e caricamento”. L’ETL permette di estrarre dati da diverse fonti, pulirli (in quanto generalmente i dati contengono una serie di errori, dannosi in ambito di processi decisionali), convertirli in un unico formato e caricarli nel data warehouse.
Immagine tratta da en.wikipedia.org
A questo punto è probabile che ti stia chiedendo quale sia la differenza tra un data warehouse e un database: ne parleremo nel paragrafo successivo.
Data warehouse vs database.
Data warehouse e database differiscono tra loro per molti fattori. I più significativi a livello aziendale sono 5: eccoli di seguito elencati.
- Utilizzatori: per quanto riguarda i database, gli utilizzatori sono generalmente i dipendenti di un’azienda. Il datawarehouse invece viene utilizzato dai dirigenti.
- Finalità: i database registrano diverse operazioni, solitamente quotidiane, mentre i data warehouse fungono da supporto ai processi decisionali.
- Sorgenti: i dati racchiusi nei database provengono da transazioni e documentazioni. Quelli caricati nei DW derivano direttamente dai database ed altre sorgenti e vengono preventivamente filtrati dai processi di ETL.
- Tipologia di dati: nei database sono sia numerici che alfanumerici, nei data warehouse sono prevalentemente numerici (dati di sintesi).
- Copertura temporale: nei database i dati vengono aggiornati in tempo reale, e dunque la copertura temporale è corrente, mentre nei data warehouse è sia corrente che storica.
Dopo aver fatto chiarezza sulla definizione del DW e sulla differenza tra data warehouse e database, possiamo concentrarci sull’utilizzo del data warehousing in ambito aziendale.
Strategie di data warehousing: ecco come possono aiutare la tua azienda.
Quanti dati produce quotidianamente la tua azienda ed organizza in differenti database? Probabilmente se si tratta di una PMI potresti parlare di migliaia di GigaByte, mentre se si tratta di una grande impresa potresti parlare di Big data. È inoltre molto probabile che tu o gli altri organi che stanno ai vertici della tua azienda abbiate una certa difficoltà ad analizzare accuratamente tali dati per produrre strategie decisionali veramente efficaci.
Al fine di evitare di lasciarli inutilizzati è necessario applicare la Business Intelligence per racchiuderli in un data warehouse e trasformarli successivamente in informazioni determinanti per la crescita aziendale. In questo modo è semplice individuare i problemi aziendali, nuove opportunità di business ed ottimizzare i costi.
Il data warehouse sta inoltre alla base di un processo di BI chiamato KDD (Knowledge Discovery in Databases). Durante il KDD i dati utili alla crescita aziendale vengono estrapolati dal DW, sottoposti al data mining – allo scopo di trovare pattern di regolarità tra questi dati -, verificati e poi rappresentati in report e dashboard.
Vuoi approfondire l’argomento data mining e scoprire quali sono i benefici che apporta a livello aziendale? Leggi l’articolo: “Business Intelligence e processi decisionali, la rivoluzione del data mining“.
In conclusione.
I dati organizzati nei data warehouse sono decisionali, definibili anche come business data. Grazie ai servizi di Business Intelligence offerti dalla nostra agenzia investigativa è possibile utilizzarli sia a fini di crescita aziendale sia per tutelare la tua impresa da eventuali rischi, individuabili proprio dall’analisi di questi dati.
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