Data warehouse: definizione ed applicazione in ambito aziendale

19 Dic , 2018 Business Intelligence

Data warehouse: definizione ed applicazione in ambito aziendale

Data warehouse: cos’è, qual è la sua definizione e come può essere utile alla tua azienda.


Definizione di data warehouse.

Il data warehouse è un elemento indispensabile per le investigazioni e le analisi di Business Intelligence condotte dalla nostra agenzia investigativa.

Ma di che cosa si tratta nello specifico?

Ebbene, un data warehouse è un archivio di dati informatico capace di supportare le decisioni aziendali.

Tale raccolta, per essere definita un data warehouse, deve essere integrata, orientata al soggetto e legata alla variabile del tempo. Un’ulteriore caratteristica è la non volatilità.

Cosa significano queste definizioni? Vediamole di seguito nel dettaglio.

  • Integrata: i dati contenuti al suo interno provengono da diverse fonti, che possono essere sia interne che esterne ai database di un’azienda. Il data warehouse riporta una versione dei dati uniforme, consistente e priva di errori. Quest’ultima caratteristica deriva dal processo di Business Intelligence chiamato ETL (Extraction, Transformation and Loading): tale processo estrae i dati da varie fonti, li pulisce dagli errori e li carica nel data warehouse dopo averli convertiti in un unico formato.
  • Orientata al soggetto: le informazioni contenute nel data warehouse sono organizzate per temi (detti appunto soggetti) ben distinti. Questa peculiarità facilita considerevolmente l’elaborazione dei dati.
  • Legata alla variabile del tempo: i dati archiviati nel data warehouse coprono un ampio spazio temporale. Questo consente di osservare l’evoluzione temporale dei dati analizzati.
  • Non volatile: il data warehouse permette l’accesso dei dati in sola lettura, dunque non è possibile modificarli.

Vuoi conoscere la correlazione tra data warehouse e data mining? Leggi il seguente articolo: “Business Intelligence e processi decisionali, la rivoluzione del data mining“.

Se invece vuoi conoscere la differenza tra data warehouse e data base continua a leggere l’articolo.

Data warehouse e database

data warehouse database

Il data warehouse, al contrario di ciò che si potrebbe pensare avvicinandosi per la prima volta a questo termine, non è un database.

Si trattano entrambi di raccolte di dati, ma presentano numerose differenze.

Ecco di seguito le principali:

  1. Contenuto storico: il contenuto storico nel database è limitato, mentre nel data warehouse può essere molto ampio.
  2. Tempo: In genere in un database il tempo non è parte delle chiavi, in un data warehouse sì.
  3. Aggiornamento dei dati: nel database i dati vengono aggiornati ripetutamente, nel data warehouse questo non è possibile.
  4. Utenti: in un’azienda, chi utilizza il database è un impiegato. Chi invece utilizza il data warehouse è, di solito, un dirigente.
  5. Fonti: le fonti del database, all’interno di un’azienda, sono le transazioni, le fatture etc. Le fonti del data warehouse sono invece gli stessi database e origini di dati interne ed esterne.
  6. Utilizzo: lo scopo del database è quello di memorizzare le operazioni quotidiane aziendali. Il data warehouse invece è utile a livello decisionale: si tratta dunque di un supporto alle decisioni strategiche.
  7. Tipologia di dati: i dati contenuti nel database sono elementari, sia numerici che alfanumerici. Quelli contenuti nel data warehouse sono di sintesi, prevalentemente numerici.

Data warehouse: componente tecnologica

La componente tecnologica del data warehouse è la OLAP, acronimo di Online Analytical Processing. Con il termine OLAP si definisce un insieme di tecniche software per l’analisi complessa di Big Data.

In genere le aziende utilizzano gli strumenti OLAP (come i data warehouse) per analizzare, in modo interattivo i risultati delle vendite, il prezzo di acquisto dei prodotti, il successo di una campagna pubblicitaria etc.

In particolare, i data warehouse vengono utilizzati per raggiungere un’ampiezza di interrogazione estremamente elevata, supportare i processi decisionali ed esaminare un’ingente quantità di dati.

Conclusioni.

I data warehouse permettono agli esperti della nostra agenzia investigativa di analizzare una grande quantità di dati e fornire delle risposte alle aziende nel più breve tempo possibile.

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