Introduzione ai tipi di data warehouse
Un data warehouse è un modo per raccogliere dati da diverse fonti e gestirli al fine di fornire approfondimenti aziendali significativi. Con questi dati, viene deciso come far crescere strategicamente il business. Memorizza enormi quantità di dati da parte dell'azienda. Un data warehouse è così progettato per interrogare e analizzare i dati anziché l'elaborazione delle transazioni. L'intero processo include la trasformazione delle informazioni sui dati e la loro messa a disposizione degli utenti in modo che possano utilizzarli in modo tempestivo e apportare importanza al business e farli crescere. Di seguito sono riportati i diversi tipi di data warehouse.
Tipi di data warehouse
Esistono tre tipi di data warehouse:
- Enterprise Data Warehouse.
- Archivio dati operativi.
- Data Mart.
1. Enterprise Data Warehouse
Un database Enterprise è un database che riunisce varie aree funzionali di un'organizzazione e le riunisce in modo unificato. È un luogo centralizzato in cui sono rese disponibili tutte le informazioni aziendali provenienti da diverse fonti e applicazioni. Una volta memorizzati, possono essere utilizzati per l'analisi e possono essere utilizzati da tutte le persone all'interno dell'organizzazione. I dati possono essere classificati in base all'oggetto e danno accesso secondo la divisione necessaria. Una Enterprise Datawarehouse avrà già le fasi di estrazione, trasformazione e conformità già gestite.
L'obiettivo di EDW è fornire una panoramica completa di qualsiasi oggetto particolare nel modello di dati. Ciò si ottiene identificando e agitando i dati da diversi sistemi. Questo viene quindi caricato in un modello coerente e conforme. Dopo che tutte le informazioni sono state raccolte da EDW che ha la capacità di fornire accesso a una singola posizione in cui è possibile utilizzare strumenti diversi per eseguire funzioni analitiche e creare previsioni diverse. I team di ricerca possono identificare nuove tendenze o modelli e concentrarsi su di essi per aiutare la crescita dell'azienda.
È possibile creare Data Mart che semplificano la separazione dei dati, le relazioni tra entità possono essere stabilite e applicate come parte del caricamento dei dati in EDW. Oltre a questo, è possibile anche tagliare e tagliare a dadini i codici secondo le diverse categorie. Inoltre, aiuta a ridurre i costosi tempi di inattività che possono verificarsi a causa di configurazioni soggette a errori con approcci adattivi e di apprendimento automatico. Struttura i dati che aiutano a operare su scala relativamente piccola, li organizza e li struttura. I dati sono archiviati in modo logico e coerente.
2. Archivio dati operativi
In alternativa all'applicazione di un sistema di supporto alle decisioni operative viene utilizzato un archivio di dati operativi. Aiuta ad accedere ai dati direttamente dal database che supporta anche l'elaborazione delle transazioni. I dati presenti nell'archivio dati operativi possono essere cancellati e la ridondanza presente può essere verificata e risolta controllando le corrispondenti regole aziendali. Aiuta anche a integrare dati contrastanti provenienti da più fonti in modo che operazioni commerciali, analisi e reportistica possano essere facilmente eseguiti e aiutino il business mentre il processo è ancora in corso.
Qui la maggior parte delle operazioni attualmente in esecuzione vengono archiviate prima di essere spostate nel data warehouse per una durata maggiore. Aiuta efficacemente su query semplici e piccole quantità di dati. Funziona come memoria a breve termine o temporanea che memorizza le informazioni recenti. Il data warehouse archivia i dati per un tempo relativamente lungo e memorizza anche informazioni relativamente permanenti.
Aiuta a memorizzare i dati transazionali da uno o più sistemi di produzione e li integra liberamente. A volte è orientato al soggetto e alla variante temporale. L'integrazione si ottiene facendo uso di strutture e contenuti EDW. L'integrazione dei dati può comportare pulizia, risoluzione della ridondanza, controllo dell'integrità delle regole aziendali. Di solito è progettato per contenere dati atomici di basso livello che memorizzano dati limitati.
3. Data Mart
Data Mart si concentra sulla memorizzazione di dati per una particolare area funzionale e contiene un sottoinsieme di dati archiviati in un data warehouse. Data Mart aiuta a migliorare le risposte degli utenti e riduce anche il volume di dati per l'analisi dei dati. Rende più semplice andare avanti con la ricerca. Data Mart essendo un sottoinsieme di Datawarehouse è facile da implementare. È conveniente rispetto a un data warehouse completo. È più aperto al cambiamento e un singolo esperto in materia può definirne la struttura e la configurazione. I dati sono partizionati e la granularità può essere facilmente controllata. Data Mart ha tre tipi. Questi tipi sono:
- dipendente
- Indipendente
- Ibrido
Data Mart dipendente
Ottenendo dati da fonti operative, esterne o entrambe le fonti, è possibile creare un data mart dipendente. Consente i dati dell'organizzazione di approvvigionamento da un singolo data warehouse. Tutti i dati sono centralizzati e possono aiutare a sviluppare più data mart.
Data Mart indipendente
Questo data mart non richiede un data warehouse centrale. Questo di solito viene creato per gruppi più piccoli presenti all'interno di un'organizzazione. Non ha alcuna relazione con Enterprise Data Warehouse o altri data mart. Tutti i dati sono indipendenti e possono essere utilizzati separatamente. Inoltre, l'analisi può essere eseguita in modo autonomo. Avere un archivio di dati coerente e centralizzato è molto importante per consentire a più utenti di utilizzarli.
Data mart ibrido
Come suggerisce il nome, viene utilizzato un data mart ibrido quando gli input da origini diverse fanno parte di un data warehouse. È utile quando un utente desidera un'integrazione ad hoc. Ogni volta che un'organizzazione ha bisogno di più ambienti di database e un'implementazione rapida, è possibile utilizzare questa configurazione. Richiede il minimo sforzo di pulizia dei dati e il data mart supporta grandi strutture di archiviazione. Il miglior utilizzo di un data mart è quando vengono utilizzate applicazioni più piccole incentrate sui dati.
Conclusione
Un data warehouse è quindi un componente molto importante nel settore dei dati. Poiché il database aiuta a archiviare ed elaborare i dati, un data warehouse aiuta ad analizzarli. Il data warehouse aiuta quindi a ottenere tendenze e modelli di business che possono essere successivamente presentati sotto forma di report che forniscono informazioni su come procedere nel processo di crescita aziendale. Il data warehouse svolge quindi un ruolo vitale nella creazione di una base di contatto nel settore dei dati.
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