Che cos'è il data warehousing? Tipo, definizione ed esempi

Che cos'è il data warehousing?

Il data warehousing si riferisce a un processo in cui i dati vengono raccolti da diverse fonti e gestiti bene per fornire approfondimenti che possono aiutare l'azienda. Il processo di data warehousing prevede un magazzino virtuale in cui vengono archiviati tutti i dati provenienti da fonti eterogenee.

Un data warehouse è considerato il nucleo di qualsiasi piattaforma di business intelligence. Questo perché la piattaforma estrae tutti i tipi di dati dal magazzino. Un data warehouse utilizza diversi componenti e tecnologie che aiutano a estrarre informazioni significative dai dati. Si stima che raggiungerà i 7,69 miliardi di dollari entro il 2028 , il data warehousing sta per alimentare milioni di aziende verso la raccolta di vantaggi basati sui dati.

Il data warehouse non contiene il database operativo di un'organizzazione. Memorizza solo il database di supporto alle decisioni. Inoltre, funziona come l'archiviazione, ma non è l'archiviazione reale. Crea una struttura architettonica in cui gli utenti possono accedere alle informazioni di supporto decisionale presenti e storiche.

L'intero sistema di data warehousing ha scopi diversi per diverse aziende. Quindi, è chiamato con nomi diversi come Decision Support System, Business Intelligence Solution e Executive Information System.

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Ora che sai cos'è il data warehousing , è importante comprendere tutti gli aspetti che governano il processo e i suoi vantaggi e svantaggi.

Tipi di data warehouse

Sebbene aziende diverse utilizzino diversi tipi di data warehouse, la maggior parte delle aziende utilizza tre data warehouse standard. Diamo un'occhiata ad alcuni di questi tipi di magazzino:

Datawarehouse aziendale

Un data warehouse aziendale funziona come un magazzino centrale in cui l'accesso è condiviso in tutta l'azienda. Agisce come fornitore di servizi di supporto e decisionali per l'intera organizzazione. Fornisce un metodo coerente per la raccolta e la visualizzazione dei dati. Inoltre, consente di classificare i dati per soggetto e concedere l'accesso a tali divisioni.

Archivio dati operativo

Quando né OLTP né i sistemi di data warehouse sono in grado di soddisfare i requisiti di reporting di un'organizzazione, sono necessari data store operativi, noti anche come ODS. Il data warehouse in ODS è in continuo aggiornamento. Di conseguenza, viene spesso scelto per attività banali come la tenuta dei registri dei dipendenti.

DataMart

Il data mart si riferisce a una parte di un data warehouse progettata per gestire una determinata divisione, area o business unit. Ogni divisione aziendale dispone di un repository centrale o data mart in cui vengono conservati i dati. Periodicamente, l'ODS memorizza i dati dal data mart. I dati vengono successivamente trasmessi dall'ODS all'EDW, dove vengono utilizzati e archiviati. Agisce come un sottoinsieme di magazzino che gestisce una particolare divisione aziendale.

In base al tipo di organizzazione, viene deciso il tipo di data warehouse. I tipi di data warehouse e i loro concetti possono essere posti come domande di colloquio tecnico per matricole.

Funzionamento di un data warehouse

Diversi aspetti di un data warehouse entrano in gioco per quanto riguarda il suo funzionamento. È un repository centrale in cui tutte le informazioni vengono raccolte da più fonti di dati. Esiste un sistema transazionale attraverso il quale i dati fluiscono nel data warehouse.

I dati possono essere strutturati, non strutturati o semi-strutturati, a seconda della loro fonte. Una volta che i dati entrano nel magazzino, vengono elaborati e analizzati in modo che gli utenti possano utilizzarli con l'aiuto di diversi strumenti di business intelligence. Il data warehouse è anche il luogo in cui i dati provenienti da più fonti si uniscono e diventano un unico database che può essere utilizzato per il data mining.

Il data warehouse diventa la destinazione unica per tutti i dati che l'organizzazione può estrarre e analizzare. Rende tutto disponibile a portata di mano degli utenti di dati. Il data warehousing semplifica il processo di data mining, che cerca modelli diversi nei dati che potrebbero comportare un aumento delle entrate e della redditività.

Vantaggi del data warehouse

Ci sono diversi vantaggi di un data warehouse. Alcuni di questi vantaggi includono quanto segue:

• Gli utenti aziendali possono accedere facilmente a dati cruciali da varie fonti utilizzando i data warehouse.
• Dati coerenti su più operazioni interfunzionali vengono forniti tramite un data warehouse. Sono supportati anche i report e le query ad hoc.
• I data warehouse aiutano a integrare diverse fonti di dati per ridurre lo sforzo sul sistema di produzione.
• L'utilizzo di un data warehouse può velocizzare l'analisi e il reporting in generale.
• L'utente può utilizzarlo più facilmente per reportistica e analisi grazie alla ristrutturazione e all'integrazione.
• Gli utenti possono ottenere dati cruciali da numerose fonti in un'unica posizione con l'aiuto di data warehouse. Di conseguenza, consente agli utenti di risparmiare tempo quando ottengono dati da varie fonti.

Svantaggi del Data Warehouse

Mentre un data warehouse ha diversi vantaggi, ci sono anche alcuni svantaggi. Questi inconvenienti includono quanto segue:

• Una scelta inadatta per i dati non strutturati
• Lo sviluppo e l'implementazione di un data warehouse sono attività che richiedono molto tempo.
• I data warehouse possono facilmente diventare obsoleti.
• Le modifiche ai tipi e agli intervalli di dati, allo schema dell'origine dati, agli indici e alle ricerche sono impegnative.
• L'ambito di un progetto di data warehousing si espanderà costantemente, anche con i migliori sforzi di gestione del progetto.
• Gli utenti dei magazzini possono occasionalmente creare regole aziendali univoche.
• Le organizzazioni devono investire una quantità significativa delle proprie risorse nella formazione e nell'implementazione.

Esempi di Data Warehousing

Diversi settori stanno facendo uso del data warehousing. Di seguito sono menzionati alcuni settori che utilizzano i data warehouse e il modo in cui li utilizzano:

Social media

Utilizzando approfondimenti basati sui dati, le piattaforme di social media come Instagram, Facebook e Twitter lavorano con i dati relativi ai loro utenti per estendere servizi migliori e pubblicare annunci ottimizzati.

Catena di vendita al dettaglio

I data warehouse sono spesso utilizzati nelle catene di vendita al dettaglio per la distribuzione e il marketing. Inoltre, aiuta a tenere traccia dei prodotti, delle tendenze di acquisto dei consumatori, delle promozioni e delle politiche dei prezzi.

Finanza e banca

Il data warehousing viene spesso utilizzato nel settore finanziario e bancario per comprendere i modelli ottenuti attraverso frequenti spese per presentare offerte pertinenti ai propri clienti.

Industria dell'e-commerce

Il settore dell'e-commerce utilizza anche i data warehouse per valutare il comportamento e le tendenze dei clienti nella speranza di presentare un servizio clienti migliore, una gestione dell'inventario, migliori politiche di prezzo e altro ancora.

Riscossione delle tasse

I data warehouse sono utilizzati dai governi di tutto il mondo per mantenere e analizzare i dati fiscali e i registri dell'assicurazione sanitaria di ogni persona da parte delle autorità responsabili.

Investimento

In questo settore, i magazzini sono ampiamente utilizzati per tenere traccia delle tendenze del mercato, valutare le tendenze dei consumatori e analizzare i modelli di dati.

Ospitalità

Sulla base del feedback dei clienti e delle abitudini di viaggio, questo settore utilizza i servizi di magazzino per pianificare e prevedere i luoghi per le sue iniziative pubblicitarie e promozionali.

Intervista Domande e risposte per matricole

Il data warehousing è diventato un interessante spunto di conversazione nelle interviste. Pertanto, dovresti conoscere le comuni domande di colloquio tecnico per le matricole . Diamo un'occhiata ad alcune domande e risposte di interviste per matricole.

D. Quali sono i passaggi per implementare un sistema di data warehouse?

Risposta.Tre passaggi importanti vengono utilizzati per implementare un sistema di data warehouse. Queste tre strategie possono essere utilizzate per accedere alle informazioni dal data warehouse. Innanzitutto, è necessario utilizzare la strategia aziendale per identificare gli attuali strumenti dell'architettura ei punti dati necessari. Post che arriva la fase di consegna graduale. Qui, le informazioni vengono suddivise in diverse sezioni in base ai requisiti. La terza fase è la prototipazione iterativa. Qui, il data warehouse viene testato in modo iterativo.

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D. Quali sono alcuni degli strumenti di data warehouse più comunemente utilizzati?

Risposta.Al giorno d'oggi vengono utilizzati diversi strumenti di data warehouse. Alcuni di questi strumenti includono MarkLogic, Oracle e Amazon RedShift.

D. Qual è il ruolo di un gestore del carico in un data warehouse?

Risposta.Il componente anteriore è un altro nome per il gestore del carico. Completa tutte le attività necessarie per estrarre e caricare i dati nel magazzino. Queste attività comportano anche trasformazioni per preparare i dati per il data warehouse.

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Comprendere il concetto di data warehousing è molto importante se fai parte di un'azienda moderna che utilizza i dati. Diversi corsi possono aiutarti a comprendere meglio l'importanza e il lavoro di un data warehouse. Uno di questi corsi è il Master of Science in Data Science di upGrad presso l'Università dell'Arizona. Questo corso online ti guida attraverso 9 strumenti e linguaggi di programmazione. Hai anche accesso a un portale di opportunità di lavoro.

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