Contenuto
- Che cos'è il data warehouse?
- Tipi di dati
- Dati tempo-variante
- Dati orientati al soggetto
- Dati integrati
- Business Analytics e generazione di report
- Software statistico e Business Intelligence
- Estrazione dei dati
- Data Warehousing in breve
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Il data warehousing fornisce una solida base per il consolidamento di dati storici, attuali e futuri, consentendo a un'organizzazione di generare report, condurre analisi avanzate ed eseguire alcuni data mining.
Molte aziende raccolgono continuamente grandi quantità di dati. Ma al fine di utilizzare tali informazioni, è necessario predisporre un insieme funzionale di processi e procedure per darne un senso.
Sia che tu sia uno sviluppatore di data warehouse o che tu stia ascoltando il termine data warehousing per la prima volta, è essenziale comprendere le basi del data warehousing, inclusi cosa significa, come viene utilizzato e i vantaggi che può offrire.
Una volta che i dati sono stati analizzati correttamente, possono essere utilizzati per creare un quadro più chiaro degli impatti positivi e negativi che tendenze e modelli comuni hanno su un'impresa. Sembra abbastanza semplice, ma garantire che i dati siano utili è una delle maggiori sfide nel data warehousing.
Che cos'è il data warehouse?
Un data warehouse è un'unità di archiviazione centralizzata (database) che definisce e assembla i dati e tutti i suoi dettagli in profondità. Questi dettagli potrebbero includere informazioni relative a una base di clienti di un'organizzazione, fornitori di servizi, fornitori, transazioni o processi aziendali attraverso l'uso di un modello di dati integrato. (Per informazioni sulla gestione dei processi aziendali, vedere BPM e SOA: come guidano il business.)
Il data warehousing estrae i dati da varie fonti rese disponibili in un'azienda; questi dati possono quindi essere analizzati in vari modi. Un data warehouse è una raccolta di informazioni integrata, non volatile, variabile nel tempo e orientata al soggetto. Ciò significa che un data warehouse dovrebbe raggiungere i seguenti obiettivi:
- Cattura e offri l'accesso ai metadati aziendali
- Migliora la qualità dei dati e minimizza le incoerenze nei rapporti generati
- Integra i dati provenienti da molte fonti diverse e provvedi alla condivisione dei dati
- Aumenta la velocità e le prestazioni di tutte le esigenze di reporting unendo i dati storici e quelli attuali in modo efficace ed efficiente
Tipi di dati
Un data warehouse fornisce tecniche di business intelligence avanzate prendendo i dati da varie fonti e consentendo agli utenti business di accedere rapidamente ai dati critici da una posizione condivisa. Il tipo di dati raccolti in un data warehouse è orientato al soggetto, integrato e identificato o sincronizzato entro un periodo di tempo specifico.
Quando si tratta di data warehousing, ci sono quattro tipi chiave di dati:
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
Dati tempo-variante
I dati relativi alle varianti temporali assicurano che tutte le informazioni archiviate nel data warehouse siano aggiornate e generate in tempo reale. Tutte le strutture chiave nel data warehouse contengono un elemento temporale fornendo informazioni da una prospettiva dell'orizzonte, come gli ultimi 5-10 anni.
Dati orientati al soggetto
I dati orientati al soggetto sono organizzati in base alle principali categorie tematiche di un'azienda, come clienti, vendite, prodotti e servizi. L'orientamento al soggetto fornisce una valutazione semplice e concisa di argomenti specifici, concentrandosi sul modello e sull'analisi dei dati che verranno utilizzati dai principali responsabili delle decisioni dell'organizzazione.
Dati integrati
I dati integrati sono costituiti da più fonti miste, come database relazionali, record di transazioni online e file flat. Una volta integrate correttamente le origini specificate, viene applicata la pulizia dei dati. Ciò garantisce coerenza nelle misure degli attributi, nelle convenzioni di denominazione, nelle strutture di codifica e nei termini chiave attraverso la conversione dei dati.
Business Analytics e generazione di report
Un data warehouse si basa sulla modellazione di dati multidimensionale. Un modello di dati multidimensionale crea una varietà di viste diverse sotto forma di un cubo di dati, che consente ai dati di essere moderati e visualizzati attraverso più dimensioni. Un data warehouse è uno dei primi passi utilizzati quando un'organizzazione si espande e si evolve. Viene utilizzato principalmente quando un'azienda decide di iniziare a investire nell'analisi aziendale. L'analisi aziendale prende in considerazione una varietà di applicazioni e procedure tecnologiche utilizzate dalla società per individuare e identificare le esigenze e il miglioramento dell'azienda in base a dati statistici.
L'analisi aziendale aiuta le organizzazioni a scoprire e riconoscere modelli che possono essere utilizzati per prevedere, modellare e migliorare i risultati di business. Tuttavia, i risultati raccolti attraverso questo processo contano davvero, perché vengono utilizzati per proporre la creazione, l'implementazione e la gestione di nuove strategie. (Per la lettura di sfondo, dai un'occhiata a Introduzione alla Business Intelligence.)
Le soluzioni di analisi aziendale prendono dati quantitativi e statistici basati sui fatti per valutare le prestazioni passate e prepararsi per la pianificazione aziendale e le alternative future. La raccolta di dati aziendali viene in genere generata da macchine o applicazioni mediante l'uso di software statistico. Ecco perché molte aziende utilizzano software statistico per apportare miglioramenti basati sull'analisi.
Software statistico e Business Intelligence
Il software statistico viene anche definito software di business intelligence (BI). Per molte aziende non esiste un processo specifico di selezione del software, mentre altri rispettano uno standard aziendale o dispongono già di un database o di uno strumento di reportistica che deve solo essere attivato. Il processo utilizzato quando si seleziona il software analitico appropriato inizia con la creazione di una strategia di BI e il rispetto dei requisiti aziendali generali già stabiliti.
I manager e gli analisti aziendali svolgono un ruolo importante nella selezione del software appropriato e nell'assicurare che le loro tecniche di analisi aziendale li avviino nella giusta direzione. Aziende come Amazon sono note per tenere traccia delle tendenze nel comportamento di acquisto tra i clienti al fine di capire le fasce di prezzo che il mercato di riferimento è più a suo agio. Le aziende sono quindi in grado di decidere in modo efficace tassi di prezzo competitivi senza causare un impatto eccessivo sul loro margine di profitto complessivo. Senza una strategia di BI predefinita, è comune che il tipo di software acquistato non fornisca a un'organizzazione le capacità di personalizzazione appropriate di cui ha bisogno.
Estrazione dei dati
Il data mining implica scavare in profondità nei dati per produrre intuizioni utili per prendere prove e decisioni basate sui fatti. In termini tecnici, il data mining può essere utilizzato per trovare correlazioni o modelli tra vari campi all'interno di grandi database relazionali. Più in particolare, è il processo di analisi delle informazioni da più prospettive e riassumendole in dati utili. Nel migliore dei casi, questi approfondimenti possono aiutare un'azienda a ridurre i costi, aumentare le vendite e influenzare altri indicatori chiave di prestazione.
Il data mining è una potente tecnologia che può essere utilizzata per scoprire diverse dimensioni, categorie e relazioni esistenti tra origini dati e record diversi. Ad esempio, nel settore della vendita al dettaglio, il data mining potrebbe aiutare un'azienda a riconoscere i modelli di vendita e il comportamento dei clienti, consentendo loro di sfruttare le informazioni a proprio vantaggio. Un esempio famigerato è la capacità dei target dei rivenditori di determinare quale dei suoi acquirenti potrebbe aspettarsi, consentendo al negozio di coupon per articoli per bambini in un momento in cui i genitori tendono a iniziare a fare acquisti per loro.
Data Warehousing in breve
Quando si integrano e si applicano tecniche di data warehousing, le metodologie di analisi aziendale consentono alle organizzazioni di migliorare le proprie strategie aziendali complessive e di prendere decisioni ottimizzate attraverso l'uso del software BI. Le analisi svolgono un ruolo vitale in qualsiasi organizzazione e molte procedure diverse, tra cui il data mining e altri vari metodi analitici, possono essere utilizzate per supportare e generare servizi di raccolta dati e marketing adeguati. Nuove opportunità e possibilità vengono esplorate attraverso tecniche di data warehousing migliorando il servizio clienti, semplificando la gestione dell'inventario, promuovendo prodotti incrociati che soddisfano le esigenze dei singoli clienti e fornendo analisi critiche di prodotti e servizi.
Il data warehousing è ciò che consente alle organizzazioni di trovare le risposte a domande complesse in grandi serie di dati. Questo è il potere della raccolta e archiviazione dei dati digitali.