Una guida per principianti al data warehousing

In questa economia digitale, i dati sono fondamentali. Oggi tutti i settori, dalle imprese private agli enti pubblici, utilizzano i big data per prendere decisioni aziendali critiche.

Tuttavia, l’ecosistema dei dati deve affrontare numerose sfide riguardanti grandi volumi, varietà e velocità dei dati. Le aziende devono utilizzare determinate tecniche per organizzare, gestire e analizzare questi dati.

Entra nel data warehousing! 

Il data warehousing è un componente fondamentale nell'ecosistema dei dati di un'impresa moderna. Può semplificare il flusso di dati di un'organizzazione e migliorare le sue capacità decisionali. Ciò è evidente anche nella crescita del mercato globale del data warehousing, che dovrebbe raggiungere $ 51.18 miliardi entro 2028, rispetto ai 21.18 miliardi di dollari del 2019.

Questo articolo esplorerà il data warehousing, i suoi tipi di architettura, i componenti chiave, i vantaggi e le sfide.

Che cos'è il Data Warehouse?

Il data warehousing è un sistema di gestione dei dati da supportare Business Intelligence (BI) operazioni. È un processo di raccolta, pulizia e trasformazione dei dati provenienti da diverse fonti e di archiviazione in un repository centralizzato. Può gestire grandi quantità di dati e facilitare query complesse.

Nei sistemi BI, il data warehousing converte innanzitutto i dati grezzi più disparati in dati puliti, organizzati e integrati, che vengono poi utilizzati per estrarre informazioni utili per facilitare l'analisi, il reporting e il processo decisionale basato sui dati.

Inoltre, le moderne pipeline di data warehousing sono adatte per la previsione della crescita e analisi predittiva utilizzando tecniche di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Il data warehousing nel cloud amplifica ulteriormente queste funzionalità offrendo maggiore scalabilità e accessibilità, rendendo l’intero processo di gestione dei dati ancora più flessibile.

Prima di discutere le diverse architetture di data warehouse, esaminiamo i componenti principali che costituiscono un data warehouse.

Componenti chiave del data warehousing

Il data warehousing comprende diversi componenti che lavorano insieme per gestire i dati in modo efficiente. I seguenti elementi fungono da spina dorsale per un data warehouse funzionale.

1. Origine dei dati: Le origini dati forniscono informazioni e contesto a un data warehouse. Possono contenere dati strutturati, non strutturati o semistrutturati. Questi possono includere database strutturati, file di registro, file CSV, tabelle di transazioni, strumenti aziendali di terze parti, dati di sensori, ecc.
2. ETL (Estrai, trasforma, carica) Tubatura: Si tratta di un meccanismo di integrazione dei dati responsabile estrazione di dati dalle origini dati, trasformandolo in un formato adatto e caricandolo nella destinazione dati come un data warehouse. La pipeline garantisce dati corretti, completi e coerenti.
3. Metadati: I metadati sono dati sui dati. Fornisce informazioni strutturali e una visione completa dei dati del magazzino. I metadati sono essenziali per la governance e la gestione efficace dei dati.
4. Accesso ai dati: Si riferisce ai metodi utilizzati dai team di dati per accedere ai dati nel data warehouse, ad esempio query SQL, strumenti di reporting, strumenti di analisi, ecc.
5. Destinazione dati: Si tratta di spazi di archiviazione fisica per i dati, ad esempio un data warehouse, un data lake o un data mart.

In genere, questi componenti sono standard per tutti i tipi di data warehouse. Parliamo brevemente di come l'architettura di un data warehouse tradizionale differisce da un data warehouse basato su cloud.

Architettura: data warehouse tradizionale e data warehouse su cloud attivo

Una tipica architettura di data warehouse

I data warehouse tradizionali si concentrano sull'archiviazione, l'elaborazione e la presentazione dei dati in livelli strutturati. Vengono generalmente distribuiti in un ambiente locale in cui l'organizzazione interessata gestisce l'infrastruttura hardware come server, unità e memoria.

D'altro canto, i warehouse su cloud attivi enfatizzano gli aggiornamenti continui dei dati e l'elaborazione in tempo reale sfruttando piattaforme cloud come Snowflake, AWS e Azure. Le loro architetture differiscono anche in base alle loro applicazioni.

Alcune differenze chiave sono discusse di seguito.

Architettura tradizionale del data warehouse

1. Livello inferiore (server database): Questo livello è responsabile dell'archiviazione (un processo noto come importazione dei dati) e il recupero dei dati. L'ecosistema dei dati è connesso a origini dati definite dall'azienda che possono acquisire dati storici dopo un periodo specificato.
2. Livello intermedio (server applicazioni): Questo livello elabora le query degli utenti e trasforma i dati (un processo noto come integrazione dei dati) utilizzando l'elaborazione analitica online (OLAP) utensili. I dati vengono generalmente archiviati in un data warehouse.
3. Livello superiore (livello interfaccia): Il livello superiore funge da livello front-end per l'interazione dell'utente. Supporta azioni come query, reporting e visualizzazione. I compiti tipici includono ricerche di mercato, analisi dei clienti, reporting finanziario, ecc.

Architettura di data warehouse su cloud attivo

1. Livello inferiore (server database): Oltre all'archiviazione dei dati, questo livello fornisce aggiornamenti continui dei dati per l'elaborazione dei dati in tempo reale, il che significa che la latenza dei dati è molto bassa dall'origine alla destinazione. L'ecosistema dei dati utilizza connettori o integrazioni predefiniti per recuperare dati in tempo reale da numerose fonti.
2. Livello intermedio (server applicazioni): In questo livello avviene la trasformazione immediata dei dati. Viene fatto utilizzando gli strumenti OLAP. I dati vengono generalmente archiviati in un data mart online o in un data Lakehouse.
3. Livello superiore (livello interfaccia): Questo livello consente interazioni con gli utenti, analisi predittive e reporting in tempo reale. Le attività tipiche includono il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio, l'ottimizzazione della catena di fornitura, ecc.

Migliori pratiche nel data warehousing

Durante la progettazione dei data warehouse, i team di dati devono seguire queste best practice per aumentare il successo delle proprie pipeline di dati.

• Analisi self-service: Etichettare e strutturare correttamente gli elementi dei dati per tenere traccia della tracciabilità, ovvero la capacità di monitorare l'intero ciclo di vita del data warehouse. Abilita l'analisi self-service che consente agli analisti aziendali di generare report con il supporto nominale del team dati.
• Governance dei dati: Imposta solide policy interne per governare l'uso dei dati organizzativi tra diversi team e dipartimenti.
• Sicurezza dei dati: Monitorare regolarmente la sicurezza del data warehouse. Applica la crittografia di livello industriale per proteggere le tue pipeline di dati e rispettare gli standard sulla privacy come GDPR, CCPA e HIPAA.
• Scalabilità e prestazioni: Semplifica i processi per migliorare l'efficienza operativa risparmiando tempo e costi. Ottimizza l'infrastruttura del magazzino e rendila sufficientemente robusta da gestire qualsiasi carico.
• Sviluppo agile: Segui una metodologia di sviluppo agile per incorporare le modifiche all'ecosistema del data warehouse. Inizia in piccolo ed espandi il tuo magazzino in iterazioni.

Vantaggi del data warehouse

Alcuni vantaggi chiave del data warehouse per le organizzazioni includono:

1. Migliore qualità dei dati: Un data warehouse offre una migliore qualità raccogliendo dati da varie fonti in un archivio centralizzato dopo la pulizia e la standardizzazione.
2. Riduzione dei costi: Un data warehouse riduce i costi operativi integrando le origini dati in un unico repository, risparmiando così spazio di archiviazione dei dati e costi infrastrutturali separati.
3. Processo decisionale migliorato: Un data warehouse supporta funzioni BI come data mining, visualizzazione e reporting. Supporta inoltre funzioni avanzate come l'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale per decisioni basate sui dati su campagne di marketing, catene di fornitura, ecc.

Sfide del data warehousing

Alcune delle sfide più importanti che si verificano durante la costruzione di un data warehouse sono le seguenti:

1. Sicurezza dei dati: Un data warehouse contiene informazioni sensibili, che lo rendono vulnerabile agli attacchi informatici.
2. Grandi volumi di dati: La gestione e l’elaborazione dei big data sono complesse. Raggiungere una bassa latenza lungo tutta la pipeline dei dati rappresenta una sfida significativa.
3. Allineamento con i requisiti aziendali: Ogni organizzazione ha esigenze di dati diverse. Pertanto, non esiste una soluzione di data warehouse valida per tutti. Le organizzazioni devono allineare la progettazione del magazzino alle esigenze aziendali per ridurre le possibilità di fallimento.

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