Cos'è Data Warehouse?
Nel linguaggio dell'informatica, il data warehouse anche abbreviato in DW o DWH è anche noto come EDW (Enterprise data warehouse), che è un sistema utilizzato per la creazione di report e l'analisi dei dati sulla parte grezza dei dati. È considerato uno dei componenti più essenziali e critici della business intelligence. Sono repository centrali di dati integrati ottenuti da più di una fonte. I dati attuali e storici sono memorizzati in essi in un unico posto. Viene utilizzato per creare report analitici per tutti i lavoratori in tutta l'azienda. I dati archiviati nel magazzino vengono caricati da sistemi operativi che generalmente sono marketing o vendite. Questi dati passano quindi attraverso un archivio di dati operativi e possono anche richiedere la pulizia dei dati, solo per garantire che venga fornita la giusta qualità dei dati prima che vengano utilizzati nel data warehouse per il reporting. Segue l'attività di ETL (Estrai, Trasforma, Carica) che utilizza la gestione temporanea, l'integrazione dei dati e i livelli di accesso per utilizzare le funzioni chiave.
Definizione:
Può essere definito come un grande archivio dati di dati accumulati ricevuti da un'ampia varietà di fonti all'interno dell'azienda e viene quindi utilizzato per guidare le decisioni di gestione. Può anche essere definito come la tecnica per la raccolta e la gestione dei dati da una vasta gamma di fonti per generare approfondimenti significativi dopo l'applicazione di alcuni processi di trasformazione di livello base, rendendo così il business pronto. È una miscela di componenti e tecnologia per essere in grado di fare un uso strategico dei dati.
Comprensione del data warehouse:
Se proviamo a comprendere il concetto di data warehousing in termini molto più semplici, significa un sistema che viene utilizzato per riportare e archiviare i dati. Inizialmente i dati vengono generati in più sistemi come una qualche forma di RDBMS, Oracle, Mainframe, ecc. Quindi vengono spostati nel data warehouse per l'archiviazione a lungo termine e in modo che possano essere utilizzati per scopi analitici. Questa memoria è strutturata in modo tale che gli utenti di molte divisioni o dipartimenti di una singola organizzazione possano accedere e analizzare i dati secondo le proprie esigenze e necessità. I data warehouse sono strumenti analitici che sono costruiti esclusivamente per fornire supporto nel processo decisionale e un sistema per la segnalazione agli utenti di molti dipartimenti. Sono anche dati di archivio, costituiti da dati di utilizzo storici dell'organizzazione che non sono specificamente conservati nei sistemi operativi. In sostanza, vengono utilizzati per creare un'unica versione di verità per l'intera organizzazione.
In che modo il data warehouse semplifica il lavoro
Mantiene la copia di informazioni e dati dai sistemi di transazione di origine. Inoltre:
- Integra i dati provenienti da più origini e inserisce un database o un modello, quindi un singolo motore di query
può essere utilizzato per inserire dati in ODS (archivio dati operativo). - Aiuta a mitigare il problema di blocco del livello di isolamento del database che è stato generalmente causato da query analitiche di grandi dimensioni e di lunga durata.
- La cronologia dei dati viene mantenuta anche se i sistemi transazionali di origine non la mantengono.
- Una visione centrale in tutta l'azienda può essere vista una volta che tutti i dati sono stati messi da più risorse.
- Miglioramento della coerenza e delle descrizioni del codice e persino della correzione di dati errati. Incide sostanzialmente sulla qualità complessiva dei dati.
Le migliori aziende:
- Teradata: questa azienda è in cima alla lista quando si tratta di lavorare con la tecnologia di data warehouse. Porta sul tavolo oltre 30 anni di storia. La società ha il proprio software Teradata che viene utilizzato dalla maggior parte delle aziende che si occupano del data warehouse nelle proprie organizzazioni, in particolare tutte le banche. Questa azienda ha sempre alcune nuove innovazioni da portare in tavola, comprese le ultime tecnologie basate su Hadoop.
- Oracle: Questa è la società tradizionale che è la prima a colpire la mente quando parliamo di database relazionali. Il database 12c è stato imbattibile ed è noto per i suoi standard ad alte prestazioni, scalabilità e data warehouse ottimizzato. Le tecniche di compressione sono le nuove funzionalità fornite da questa azienda nello spazio del data warehouse.
- Servizi Web Amazon: questo IaaS di Amazon nello spazio del cloud computing riguarda l'intera trasformazione e migrazione dell'archiviazione e dell'archiviazione dei dati nel cloud ha dato al deposito dati una definizione completamente nuova.
- Cloudera: è stata tra le migliori aziende nello spazio del data warehouse e della tecnologia dei big data in quanto fornisce un EDH (Enterprise data hub) per la grande varietà di data store che si concentra sull'elaborazione batch. Il loro data warehouse si basa su CDH.
- MarkLogic: questa azienda fornisce una piattaforma di database NoSQL. Ciò ha dato una nuova dimensione quando le aziende hanno iniziato a credere al potere di NoSQL dopo che è stata introdotta da questa società.
Cosa puoi fare con un data warehouse?
- Estrazione
- detergente
- Trasformazione
- Caricamento in corso
- ricaricare
- Predizione
- analisi statistica
- Il processo decisionale
Lavorare con il data warehouse:
I dati grezzi vengono innanzitutto formattati, chiamati anche pulizia e normalizzazione per cui vengono elaborati e trasformati in base ai requisiti aziendali e rimuovendo le incoerenze dai dati grezzi. Viene quindi archiviato nel data warehouse stesso. Un livello di accesso consente alle applicazioni e agli strumenti di recuperare i dati elettronici in un formato adatto alle loro esigenze. C'è un altro aspetto dell'architettura che copre la parte relativa ai metadati che viene utilizzata principalmente da scienziati e ingegneri per raccogliere informazioni su fonti, convenzioni di denominazione, programmi di aggiornamento, ecc.
vantaggi:
- Integrazione con più fonti
- Esecuzione di nuove analisi
- Costi ridotti per accedere ai dati storici
- La versione singola standard della verità
- Aiuta a migliorare i tempi di risposta per l'analisi e il reporting dei dati
Competenze:
- Visione ampia
- Capacità comunicative
- Comprensione di dati e processi
- Capacità di analisi
- Sistemi generali e conoscenza dell'applicazione
Perché dovremmo usare il data warehousing:
Dovremmo utilizzare il data warehousing in modo da poter fornire alla nostra organizzazione una singola versione della verità con i dati richiesti e nessun altro sovraccarico di calcolo sulle risorse transazionali elaborate. OLAP si occuperà della parte di elaborazione analitica e quindi le informazioni di business e una generazione significativa di informazioni possono essere fornite con il data warehousing.
Scopo:
L'ambito del data warehousing è in qualsiasi dominio che abbia a che fare con l'analisi e anche nel dominio cloud al giorno d'oggi. Puoi diventare un ingegnere DW o un consulente o persino farti strada senza soluzione di continuità nelle tecnologie di big data. Puoi anche aspettarti di diventare un esperto di dati. L'ambito dei dati è infinito, così come l'ambito del data warehousing.
Perché abbiamo bisogno di un data warehouse?
Abbiamo bisogno di un data warehouse perché non ha alcun senso utilizzare più sistemi di origine e non essere in grado di recuperare immediatamente tutte le informazioni richieste. Inoltre, i dati storici, se non accessibili, non danno molto vantaggio all'intera organizzazione. Pertanto, la generazione di set di informazioni significative dai dati non elaborati può essere eseguita utilizzando strumenti di analisi e query e quindi il data warehousing appare in figura.
Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecniche di data warehousing?
Chiunque abbia la giusta mentalità, ampia visione, è bravo a crunching dei dati, ha buone capacità di interrogazione, è interessato alle tecnologie relative ai dati, ha buone capacità analitiche è un candidato ideale per apprendere e iniziare a utilizzare le tecnologie di data warehousing.
In che modo questa tecnologia aiuterà nella crescita della carriera?
Questa tecnologia fa la parte più critica di qualsiasi organizzazione che sia lo scricchiolio dei dati e la capacità di generare approfondimenti mediante analisi. Pertanto, la generazione di informazioni significative da dati grezzi è ciò che può essere ottenuto facendo uso di questa tecnologia. Puoi anche cercare di trasformarti in un ecosistema di big data e successivamente in data science se ne hai familiarità con la base.
Conclusione:
Il data warehousing è stato finora la spina dorsale di molte organizzazioni e continuerà ad esserlo. Il dominio e la definizione, tuttavia, stanno aumentando ogni giorno che passa a causa dell'emergere di così tante nuove tecnologie e strumenti. Entrare in questo spazio è una delle migliori decisioni nel campo dell'analisi in quanto costituisce la base e ti aiuta a capire esattamente come funziona l'elaborazione dei dati e quali sono i processi in background con cui è governata. Spero ti sia piaciuto l'articolo. Continua a leggere per ulteriori informazioni.
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