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.

 

Tag


  #Digital Marketing     #informatica     #Data Mining  


Hai bisogno di informazioni?

La tua soluzione inizia qui!
Invia una richiesta. Ti ricontatteremo al più presto.

Inviando il modulo accetti il trattamento dei dati ai fini della Privacy




3474037610 info@masisoft.it