In sintesi, il data warehouse rappresenta un deposito organizzato di dati storici per supportare l'analisi e la reportistica aziendale, facilitando il processo decisionale basato su dati concreti e l'individuazione di trend e aree di miglioramento.
Un data warehouse (DW) è un archivio centralizzato di dati storici provenienti da diverse fonti aziendali. Si tratta di un database strutturato e organizzato in modo specifico per facilitare l'analisi e la reportistica. A differenza di un database operativo, che è progettato per supportare le transazioni quotidiane, un data warehouse è pensato per l'analisi dei dati a lungo termine. (vedi Wikipedia)
Caratteristiche principali di un data warehouse:
- Dati storici: Il data warehouse archivia dati provenienti da transazioni passate, consentendo l'analisi dei trend e dei cambiamenti nel tempo.
- Dati integrati: I dati da diverse fonti aziendali vengono aggregati e integrati in un unico schema, eliminando ridondanze e incongruenze.
- Dati soggetti: I dati sono organizzati per argomento o area tematica, facilitando l'accesso e l'analisi da parte degli utenti aziendali.
- Dati non volatili: I dati archiviati nel data warehouse non vengono modificati o aggiornati frequentemente, garantendo la stabilità e l'affidabilità dei dati analizzati.
Benefici di un data warehouse:
- Migliore processo decisionale: Fornendo dati storici e integrati, un data warehouse consente alle aziende di prendere decisioni informate basate su dati concreti.
- Identificazione di trend: Analizzando i dati storici, è possibile individuare trend emergenti e anticipare cambiamenti futuri.
- Miglioramento delle performance aziendali: I dati estratti dal data warehouse possono essere utilizzati per ottimizzare processi, identificare aree di miglioramento e aumentare l'efficienza aziendale.
- Supporto all'analisi avanzata: Il data warehouse può fungere da base per l'analisi avanzata, come il data mining e il machine learning, che consentono di estrarre informazioni preziose dai dati.
Confronto tra data warehouse e data lake
Spesso si confonde il data warehouse con il data lake, un altro importante strumento per la gestione dei dati. Tuttavia, presentano alcune differenze chiave:
- Struttura: Il data warehouse è strutturato e organizzato, mentre il data lake è un archivio non strutturato che può contenere dati grezzi in vari formati.
- Finalità: Il data warehouse è pensato per l'analisi dei dati, mentre il data lake è più versatile e può essere utilizzato per diversi scopi, dall'analisi a scopi di archiviazione.
- Qualità dei dati: I dati nel data warehouse sono generalmente puliti e convalidati, mentre i dati nel data lake possono essere grezzi e non raffinati.
