Data warehouse, uno strumento prezioso per raccogliere i dati

Le imprese moderne possono fare affidamento su numerosi strumenti informatici per gestire, organizzare e utilizzare al meglio i dati. Uno dei più importanti strumenti di analytics, attualmente, è il data warehouse. Questa piattaforma offre innumerevoli vantaggi alle imprese impegnate nella gestione del proprio database.

Spesso, il data warehouse è considerato uno strumento infallibile per gestire dati provenienti da diverse fonti. La possibilità di centralizzare i dati, utilizzandoli per progettare strategie di successo per il business, rende questo strumento un’ottima risorsa per l’analisi dei dati aziendali.

I processi decisionali del business, grazie al data warehouse, possono essere indirizzati in modo efficace mediante feedback e report specifici. Scopriamo cos’è un data warehouse, quali sono le principali tipologie, le applicazioni e le architetture di questi strumenti. 

Data warehouse: definizione

Un data warehouse è uno strumento di analisi utilizzato per la raccolta, la gestione e l’analisi dei dati in ambito aziendale. Questi strumenti, disponibili on-premise o in cloud, forniscono risposte ottimali e semplificano la definizione della strategia aziendale. Un data warehouse rappresenta il migliore sistema di data management in quanto garantisce insight specifici, a supporto della business intelligence.

I dati gestiti mediante un data warehouse da semplici informazioni si trasformano in una base efficace per la progettazione delle strategie che guidano il business. Possono, quindi, essere utilizzati per prendere decisioni proficue e più consapevoli da parte dell’azienda che sceglie il data warehouse come piattaforma di data management.

I dati, provenienti da fonti molto differenti quali applicazioni di transazione, vendite, attività di marketing e registri delle applicazioni, vengono inseriti nel data warehouse regolarmente e gestiti con maggiore consapevolezza. 

I dati vengono analizzati con lo scopo di ottenere una panoramica omnicomprensiva dell’andamento dell’azienda stessa. Possono, però, essere una fonte inesauribile di informazioni per professionisti quali data scientist e business analyst. I dati, infatti, vengono raccolti, formattati e importati, messi quindi in corrispondenza con i dati già presenti al fine di offrire un gran numero di query contemporaneamente. 

Il data warehouse rappresenta il migliore repository centralizzato on-premise o in cloud, mediante il quale la base di dati, provenienti da diverse fonti, si converte da semplice supporto a cardine della strategia di business intelligence. La gestione coerente della base di dati permette all’azienda di orientare al meglio la propria strategia, potendo fare affidamento su uno strumento completo, funzionale e flessibile.

Architettura di un data warehouse

Il data warehouse viene modellato a seconda delle specifiche esigenze dell’impresa che lo utilizza. Non esiste una struttura fissa, ma generalmente il data warehouse è composto da diversi livelli:

• livello superiore, il quale fornisce dati finali mediante strumenti di data mining, reporting e analytics. Questo livello è costituito da un client di front-end;
• livello centrale, costituito dal motore di analisi utile alla raccolta e all’analisi dei dati;
• livello inferiore. Questo livello dell’architettura corrisponde al server del database, nel quale il dato viene archiviato e conservato in modo che possa essere utilizzato anche in futuro. 

Due i principali metodi di archiviazione dei dati: il primo utilizza una memoria veloce, quale ad esempio le unità SSD. Tale metodo viene scelto soprattutto quando si necessita di uno strumento da cui attingere informazioni frequentemente. Il secondo metodo di archiviazione individua nel data warehouse (on-premise o in cloud) un archivio di oggetti utile in caso di consultazioni meno frequenti. 

Il data warehouse è uno strumento poco oneroso in termini di budget e particolarmente vantaggioso, in quanto le operazioni di gestione e smistamento dei dati avvengono in modo automatico, evitando rallentamenti e migliorando le prestazioni delle query. Queste ultime, infatti, risulteranno più performanti e veloci.

Un data warehouse si divide, generalmente, in due componenti: 

• un database relazionale, all’interno del quale vengono archiviate e gestite le basi di dati;
• una soluzione utile all’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati. Questa componente è indispensabile alle operazioni di analisi dei dati. 

Scegliendo di utilizzare un data warehouse, l’azienda può usufruire di un pacchetto di strumenti utili alla riorganizzazione dei dati. Questi strumenti grafici e di visualizzazione permettono di presentare efficacemente i dati, rendendoli facilmente consultabili da tutti i team e i professionisti che operano all’interno dell’azienda. 

È possibile completare il data warehouse abbinandolo ad applicazioni sofisticate, impiegate per l’esecuzione degli algoritmi di intelligenza artificiale. 

L’architettura del data warehouse è essenziale: questi strumenti, infatti, grazie alla loro architettura sono in grado di eseguire operazioni ed elaborazioni complesse. Le abilità di progettazione e pianificazione architetturale, a supporto del sistema, sono indispensabili per garantire un ottimo funzionamento del data warehouse e delle operazioni a esso collegate.

Tre le principali architetture tipiche di un data warehouse in cloud oppure on premise:

• a un livello;
• a due livelli;
• a tre livelli.

A livello singolo 

L’architettura a livello singolo del data warehouse ha come finalità principale l’ottimizzazione dei dati, riducendo le possibili ridondanze e ripetizioni. Si tratta di un data warehouse virtuale, implementato in modalità multidimensionale da dati operazionali. Questa vista viene realizzata attraverso un apposito strato di elaborazione intermedio.

A due livelli

L’architettura a due livelli viene progettata con l’obiettivo di separare il livello delle sorgenti dal livello vero e proprio del data warehouse. 

Il primo dei due livelli, dedicato alle sorgenti, gestisce e utilizza un vasto numero di dati provenienti da innumerevoli tipologie di fonti: questi dati possono essere estratti da sistemi informativi esterni, oppure immessi e archiviati all’interno di database aziendali relazionali, oppure ancora provenire da altri ambienti di produzione. 

Tra questo primo livello e il livello del data warehouse ve ne è un terzo, un sotto-livello: trattasi del livello di alimentazione. In questo sotto-livello, il dato viene estratto, ripulito e completato, infine integrato affinché risponda a uno schema condiviso. Gli strumenti ETL (Extract, Transform, Load) permettono di estrarre, validare, trasformare, ripulire e caricare i dati dalle diverse sorgenti. 

Nel secondo livello tutte le informazioni vengono caricate all’interno di un contenitore unico, centralizzato in modo logico: si tratta del data warehouse. Questo strumento permette una veloce consultazione ma può essere utile anche per la realizzazione di data mart specifici in base alle aree di impresa. Il contenitore dei metadati (affiancato dal data warehouse) mantiene inalterate le informazioni riguardanti le sorgenti, gli utenti, gli schemi di data mart, i meccanismi di accesso e le operazioni di pulitura/alimentazione. 

Un ultimo sotto-livello consente, infine, una consultazione veloce e versatile dei dati integrati. Le basi di dati, quindi, possono essere utilizzate per realizzare report, simulazioni e altre operazioni di analytics. 

A tre livelli

L’architettura a tre livelli prevede un ulteriore livello, che va ad aggiungersi ai due livelli descritti nel paragrafo precedente. Il terzo e ultimo livello riguarda i dati riconciliati. Questo livello, chiamato anche Operational Data Store, concretizza i dati operazionali prodotti attraverso il processo di integrazione e pulitura dei dati sorgente. I dati, quindi, risultano corretti, integrati, consistenti, correnti, volatili e altamente dettagliati. 

Questo livello di dati riconciliati è particolarmente utile per la creazione di un modello comune e condiviso da tutta l’azienda. Le problematiche collegate alle operazioni di estrazione e integrazione dei dati sorgente, così come i problemi legati all’alimentazione del data warehouse, rimangono scorporati rispetto a questo terzo livello. 

I vantaggi del data warehouse

Il principale obiettivo di un data warehouse è quello di creare una buona base di dati, raccogliendoli e trasformandoli affinché risultino proficui per indirizzare i processi decisionali dell’azienda. I dati strutturati permettono di aumentare le informazioni: tutto ciò si trasforma in storici utili sia per il business corrente che per le strategie future. 

L’impresa, scegliendo di utilizzare un data warehouse, potrà:

• integrare le informazioni e i dati provenienti da fonti differenziate;
• gestire i processi aziendali per eccezioni;
• pulire i dati e rilasciare eventuali certificazioni;
• trasformare i dati in informazioni utili ai fini di un’analisi;
• proporre le informazioni più indicate sulla base delle esigenze;
• ottenere un database indipendente dai sistemi sorgente e dall’elevata profondità storica.

I dati, prima di entrare in un data warehouse, vengono analizzati e suddivisi per argomento/area funzionale. In questo modo è possibile gestire più coerentemente i dati, pur provenienti da fonti differenti. Il dato viene conservato e mantenuto nella sua stabilità, al fine di valutare i cambiamenti che naturalmente coinvolgono i dati: l’analisi delle trasformazioni rappresenta un veicolo importante per la previsione degli andamenti e degli scenari futuri. 

In generale, due i principali macro-vantaggi offerti da un data warehouse aziendale:

• dati ottimizzati, più organizzati e migliori;
• query di ricerca più rapide, con conseguente miglioramento dei processi decisionali.

Dati più completi e performanti

Il primo e il più importante dei vantaggi offerti da un data warehouse interessa la qualità dei dati. L’azienda può disporre di dati più omogenei, completi, affidabili, coerenti e precisi, pronti per essere utilizzati ai fini di un’analisi. 

I dati, consolidati mediante un processo di valutazione e analisi minuzioso, vengono conservati e organizzati, scorporando le informazioni utili per l’elaborazione analitica rispetto ai database transazionali. 

Ciò si trasforma in un miglioramento delle performance di entrambi gli strumenti. Le informazioni, pur provenendo da più fonti, possono essere utilizzate in ambito analytics sia nell’ottica di una valutazione presente, che per un’analisi storica e per la previsione degli scenari futuri.

Miglioramento dei processi decisionali

I dati inseriti nel sistema sono assolutamente affidabili, coerenti e integri, formattati in modo omogeneo e pronti per essere utilizzati. Il data warehouse mette a disposizione dell’azienda:

• un set di dati completo;
• una potenza di analisi superiore rispetto ad altri strumenti.

Ciò consente all’impresa di orientare il proprio business in base all’analisi di informazioni più affidabili e concrete. Chi ha la responsabilità di prendere decisioni e chi sviluppa nuove strategie di business, può quindi fare affidamento su strumenti di qualità superiore, risparmiando tempo, risorse e raggiungendo risultati più vantaggiosi.

La rapidità di esecuzione delle query e la possibilità di eseguire analisi dettagliate rappresentano ulteriori funzionalità vantaggiose offerte dal data warehouse.

Data warehouse: esempio di architettura

Per comprendere pienamente i modelli principalmente utilizzati di data warehouse, occorre valutare le architetture più comuni e più frequenti. Ogni architettura viene sviluppata sulla base delle esigenze dell’impresa che necessita di una buona base di dati per i processi di analisi e raccolta. 

Le principali architetture sono:

• Sandbox. Questa architettura è finalizzata alla predisposizione di ambienti privati, in grado di assicurare un alto livello di sicurezza ai dati stoccati. Le informazioni archiviate possono essere analizzate molto velocemente, non essendoci vincoli di conformità ai classici protocolli e alle regole di un data warehouse standard;
• hub e spoke. Questa architettura prevede la presenza di un data mart, ovvero un database strutturato all’interno del quale vengono conservati differenti dati afferenti al medesimo argomento. Il data mart, parte integrante del data warehouse, può essere utilizzato per scorporare i dati utili alle diverse sezioni e attività aziendali (dall’amministrazione al marketing, passando per le vendite e le altre operazioni). Il data mart è configurato come un repository intermedio nel quale i dati arrivano solo quando sono pronti per essere utilizzati. All’interno del data warehouse possono coesistere diversi data mart;
• architettura semplice. In questo caso, il data warehouse è composto da un unico repository centralizzato all’interno del quale vengono immagazzinati tutti i dati, siano essi grezzi, metadati, riepiloghi o altro genere di informazione. A prescindere dalla loro fonte e dalla tipologia, i dati vengono conservati all’interno di una struttura flessibile, cui è possibile accedere per finalità di analisi, data mining e creazione di report;
• architettura semplice con area di gestione temporanea. I dati vengono archiviati all’interno del data warehouse dopo essere stati valutati e selezionati. Durante il processo di selezione, le informazioni non rilevanti vengono rimosse. Il dato viene preparato all’interno di un’area di gestione temporanea, oppure può essere ripulito ed elaborato in fase di programmazione.

Che differenza c’è tra un database e un data warehouse?

Un data warehouse non è un semplice database, nonostante tra i due strumenti esistano numerosi punti in comune. Database e data warehouse differiscono per: 

• l’obiettivo. Un database viene progettato con la finalità di raccogliere i dati con scopi transazionali. Le informazioni vengono messe a disposizione dell’utente che può quindi effettuare operazioni di lettura/scrittura. Il data warehouse raccoglie i dati con l’obiettivo di renderli utilizzabili durante le fasi di analytics; 

• la capacità. Mentre il database può gestire un numero parzialmente limitato di dati, il data warehouse è progettato per accogliere, catalogare e ottimizzare un enorme quantità di dati. Il data warehouse amalgama e ottimizza i dati provenienti da diversi database, i quali a loro volta conservano dati ottenuti da fonti differenti;
• le modalità operative. Il database inserisce ed estrae le informazioni esattamente come si presentano. Il data warehouse ha il compito di ottimizzare i dati e renderli omogenei; 
• gli schemi. Mentre quelli utilizzati da un database risultano statici, non prevedendo fasi di elaborazione o analisi, gli schemi previsti dal data warehouse permettono le attività di analytics e l’elaborazione di query anche molto complesse. 

Data warehouse VS data lake

Per l’organizzazione e la gestione dei dati esistono numerosi strumenti di archiviazione. Oltre ai data warehouse on-premise o in cloud, è possibile utilizzare i cosiddetti data lake. Nonostante entrambe le soluzioni siano dei repository di archiviazione dei dati, esse differiscono sulla base di 6 elementi chiave: 

• modalità di memorizzazione delle informazioni. Mentre un data lake immagazzina i dati in forma grezza, a tempo indeterminato, il data warehouse mette a disposizione dell’azienda dati strutturati, elaborati e pronti per essere utilizzati;
• finalità analitiche. I dati immagazzinati all’interno di un data lake vengono utilizzati nell’ambito dell’analisi predittiva, business intelligence, big data analytics e apprendimento automatico. Le informazioni conservate nel data warehouse, invece, sono utili per l’analisi dei dati, la business intelligence e per l’orientamento strategico;
• utenti. Il data lake viene impiegato prettamente da ingegneri e data scientist, che utilizzano dati grezzi in qualità di fonte di ispirazione per intuizioni future. Il data warehouse viene consultato da manager e utenti che desiderano approfondire le informazioni, cercando risposte più chiare e coerenti;
• elaborazione. Il data lake utilizza il processo ELT (Extract, Load, Transform). Il dato viene estratto alla fonte, archiviato e solo se indispensabile, viene strutturato. Il data warehouse elabora i dati secondo il processo ETL (Extract, Transform, Load), estraendo il dato, effettuando lo step di scrubbing e creando dati strutturati pronti per il successivo utilizzo;
• schema. Quest’ultimo viene definito dopo il processo di elaborazione dei dati, per il data lake, in modo che il processo di acquisizione sia più veloce. Lo schema, in caso di data warehouse, viene definito prima dell’archiviazione. I tempi di acquisizione si dilatano, ma al contempo le informazioni stoccate garantiscono maggiore affidabilità e coerenza;
• costi. Il data lake ha un costo meno oneroso rispetto al data warehouse. Quest’ultimo richiede più tempo da dedicare alla gestione, comportando quindi un costo maggiore in termini temporali e in termini di risorse.