Data Warehouse: Cos’è, Come Funziona e Quando Utilizzarlo

Al giorno d’oggi, alle aziende moderne è richiesta la particolare capacità di gestire l’enorme quantità di dati sensibili e informazioni derivanti dalle diverse attività quotidiane. Le imprese di tutto il mondo dedicano costanza, attenzione e un importante budget alle attività legate al data management. 

Le innovazioni di settore, in costante sviluppo e perfezionamento, consentono alle imprese di accedere a tecnologie di ultima generazione. Progettate con il preciso obiettivo di rendere i processi di gestione, utilizzo e ottimizzazione dei dati più snelli e performanti. 

Le architetture moderne più utilizzate e apprezzate nell’ambito del data management sono essenzialmente tre: data warehouse, database classico e data lake. Scopriamo cos’è un data warehouse, come funziona e quali sono i suoi vantaggi. Approfondiamo, inoltre, le differenze tra data warehouse, data lake e database in questo articolo dedicato. 

Cos’è un data warehouse

Nell’era moderna, i dati assumono un ruolo essenziale per l’azienda, in quanto fonte principale di informazioni utili a definire processi, strategie e scelte di business. La trasformazione digitale ha contribuito a rendere i dati un vero e proprio tesoro, che le aziende sono tenute a proteggere e a sfruttare a proprio vantaggio: anche per questo, il data warehouse diventa uno strumento indispensabile per l’impresa che desidera migliorare i propri processi. 

Un data warehouse rappresenta una soluzione efficace ed essenziale nell’ambito del data management orientato alle attività di analytics. All’interno di questo repository possono, infatti, essere archiviati i dati utilizzabili ai fini di analisi. Il data warehouse supporta le attività di business intelligence, eseguendo query e analisi anche su grandi quantità di dati storici.

Il data warehouse è in grado di contenere una mole enorme di dati, derivanti da numerose tipologie di fonti: dalle applicazioni di transazione al file registro. Uno dei vantaggi del data warehouse è la sua capacità analitica: grazie a questo repository, infatti, è possibile ricavare insight inerenti al business mediante l’analisi dei dati. Ciò permette di migliorare i processi decisionali, indirizzandoli verso scelte maggiormente coerenti con i risultati delle analisi svolte.

Il data warehouse permette di creare record storici molto utili a business analyst e data scientist. Anche per questo, un data warehouse rappresenta una fonte altamente affidabile sia per lo stoccaggio che per l’analisi dei dati aziendali. 

Un data warehouse è in grado di gestire completamente il dato, anche quando si presenta in forma grezza. Un dato grezzo va ripulito, estratto e raffinato prima di poter essere utilizzato ai fini di analisi. Il data warehouse è stato progettato con l’obiettivo di mettere a disposizione degli analisti una grande quantità di dati, già valorizzati e organizzati. 

I vantaggi

Uno dei principali vantaggi di un data warehouse è quello di permettere all’organizzazione di usufruire di un record storico di qualità, potendo contemporaneamente analizzare un gran numero di dati ricavandone un incredibile valore. Questo enorme vantaggio viene definito grazie alle quattro caratteristiche che distinguono un data warehouse rispetto agli altri data silos:

• integrabilità. Il data warehouse rende coerenti tutti i tipi di dati, qualsiasi siano le loro origini;
• non volatilità. Il dato, una volta inserito all’interno del data warehouse, non verrà modificato e rimarrà stabile;
• orientamento a oggetti. È possibile analizzare i dati relativi a particolari settori, aree di business o argomenti;
• variabilità a livello temporale. Un data data warehouse consente di analizzare le variazioni dei dati e il loro cambiamento nel tempo. 

Un data warehouse, grazie alla sua struttura, è capace di fornire throughput di dati elevati, eseguendo rapidamente le query e garantendo flessibilità durante le operazioni di scomposizione e riduzione del volume dei dati. Sarà uno strumento fondamentale per l’analisi dei dati, sia in ambito generale che particolarmente dettagliato. Un data warehouse fornisce un’ottima base funzionale per l’ambiente business intelligence middleware, mettendo a disposizione degli analisti dashboard, interfacce intuitive e report. 

Il data warehouse correttamente strutturato rappresenta un valido strumento per qualsiasi organizzazione, che può usufruire dei seguenti vantaggi:

• miglioramento dei processi decisionali. Il data warehouse garantisce il successo di qualsiasi programma di BI o di analisi, alimentando i report storici ma anche i cruscotti e gli strumenti analitici. In questo modo l’organizzazione potrà effettuare scelte più coerenti e vantaggiose per il futuro del business. Il data warehousing, infatti, consente di assumere decisioni sulla base di informazioni complete e di qualità;
• disponibilità di un report storico dei dati. Il data warehouse permette di archiviare dati storici complessi, consentendo all’organizzazione di valutare gli scenari precedenti, eseguendo analisi e previsioni, traendo insegnamento dalle attività passate al fine di indirizzare al meglio il business nel futuro;
• query rapide. I data warehouse permettono di recuperare e analizzare rapidamente i dati. Il dipartimento IT non avrà la necessità di intraprendere alcuna azione, in quanto sarà lo stesso data warehouse a consentire l’interrogazione rapida dei dati consolidati;
• consolidamento dei dati da più fonti;
• dati coerenti, di qualità e precisi. Il sistema ripulisce il dato prima che venga inserito all’interno di una lista di lavoro, dove subirà un ulteriore trattamento. In questo modo si può avere la certezza che il dato archiviato sia compatibile con le analisi da svolgere;
• separazione dell’elaborazione analitica dai database transazionali, con un netto miglioramento delle prestazioni di tutti e due i sistemi. 

I vantaggi del data warehouse in cloud

Oltre al data warehouse on-premise, è possibile propendere per soluzioni in cloud in grado di offrire performance eccellenti, massima sicurezza e un’efficienza senza paragoni. Benché i sistemi on-premise risultino concettualmente più sicuri in quanto ubicati fisicamente in azienda, anche un data warehouse in cloud ha i suoi vantaggi. La scelta tra l’una e l’altra architettura dipende dalle disponibilità e dalle esigenze dell’azienda. 

Vediamo quali sono i vantaggi di un data warehouse in cloud: 

• riduzione del costo totale di proprietà (TCO). Un grande e importante vantaggio delle soluzioni in cloud, soprattutto per quel che riguarda il data warehousing, riguarda il prezzo. Il data warehouse-as-a-service (DWaaS) è una formula che consente di pagare solo per le risorse utilizzate, quando si ha la necessità di utilizzarle. Non occorre pagare per una potenza di calcolo superiore a quella realmente necessaria, non sarà necessario nemmeno l’investimento iniziale per l’acquisto di server room, hardware e per il costo di manutenzione. La separazione dei costi delle attività di storage e di computing rappresenta un valido veicolo per il contenimento dei costi;

• velocità di distribuzione. Il data warehousing in cloud è in grado di offrire una velocità senza paragoni, poiché rende possibile la scalabilità e l’acquisizione di risorse illimitate (in termini di archiviazione dei dati e di potenza di calcolo). In pochi clic, gli utenti potranno creare sistemi interni efficienti di data warehouse, data mart e sandbox, da qualsiasi luogo geografico, in pochissimi minuti;
• integrazione con nuove tecnologie. I data warehouse in cloud rendono fattibile l’integrazione con nuove tecnologie di machine learning, migliorando l’esperienza degli utenti e sviluppando un processo decisionale maggiormente intuitivo e performante;
• sicurezza e disaster recovery. Il data warehousing in cloud garantisce maggiori funzioni di sicurezza e crittografia rispetto alle soluzioni on-premise. Il rischio di perdere i dati è molto basso, poiché vengono eseguite continuamente e in modo automatico le operazioni di backup e duplicazione dei dati;
• maggiore autonomia per gli utenti. I dipendenti dell’azienda potranno utilizzare uno strumento e delle funzionalità intuitive, accedendo a dati provenienti da numerose fonti mediante un’interfaccia unica. In questo modo, saranno in grado di connettere nuove fonti di dati senza la necessità dell’intervento del dipartimento IT;
• ambiente virtualizzato estremamente elastico. Il data warehouse in cloud può essere dimensionato a seconda delle necessità;
• tecnologie operative in tempo reale. Le tecnologie database in-memory garantiscono una velocità di elaborazione molto elevata. Esse possono produrre dati in tempo reale, favorendo una consapevolezza istantanea riguardo il quadro situazionale;
• elasticità. Il data warehouse in cloud permette di adattare il dimensionamento grazie a un ambiente virtualizzato e distribuito, capace di gestire una mole immensa di dati. Questa mole può aumentare o diminuire a piacimento. 

L’architettura di un data warehouse

Un altro incredibile vantaggio dei data warehouse interessa la loro architettura. Essa, infatti, può essere perfezionata in base alle esigenze dell’azienda. Generalmente, sono quattro le architetture comuni di un data warehouse: 

• semplice. Questo data warehouse condivide, come tutti i modelli di data warehouse, un’architettura di base fondata su metadati, dati di riepilogo e dati non elaborati. Tutti questi dati vengono archiviati nel repository centrale, alimentato da numerosi fonti di dati e accessibile all’utente per fini di data mining, reporting e analisi;
• semplice con area di gestione temporanea. Questo tipo di data warehouse prevede la necessità di un intervento di elaborazione e pulizia del dato, prima che esso possa essere immesso all’interno del repository. Questa operazione viene eseguita all’interno di un’apposita area di gestione temporanea, utile alla preparazione dei dati;
• sandbox. Trattasi di aree protette, sicure e private, che consentono alle organizzazioni di analizzare i nuovi set di dati o i metodi di analisi dei dati, pur non rispettando le compliance e i protocolli classici di un data warehouse;
• hub and spoke. Il data warehouse viene personalizzato aggiungendo un data mart tra il repository centrale e l’utente. Ciò consente all’azienda di gestire più linee di business, semplicemente spostando il dato all’interno del data mart più appropriato all’attività da svolgere.

Tutte le tipologie di data warehouse condividono una struttura di base, che si suddivide in tre diversi livelli:

• livello dei dati. A questo livello vi sono gli strumenti ETL (Extract, Transform, and Load), che permettono l’estrazione del dato da diverse fonti. Il dato viene quindi trasformato e caricato nel livello del server (data mart). Qui vengono, quindi, creati i metadati e il dato viene combinato e aggregato senza soluzione di continuità, mediante l’utilizzo di strumenti di applicazione (quali la virtualizzazione);
• livello semantico. In questo livello intermedio, il server di elaborazione analitica online (OLAP) e il server di elaborazione transazionale online (OLTP) si occupano della ristrutturazione del dato. Il processo viene eseguito per rendere più semplici e veloci le query, anche in caso di analisi complesse;
• livello analitico. In superficie, si trova il livello client di front-end, all’interno del quale vi sono gli strumenti di accesso al data warehouse. Questi strumenti permettono all’utente di interagire con i dati, di creare report e cruscotti, di estrarre e analizzare il dato, ma anche di monitorare i KPI e di creare applicazioni. In questo livello spesso trovano sede anche le aree sandbox o workbench per l’esplorazione e la creazione di nuovi modelli di dati. 

Quando utilizzare un data warehouse

Il processo di data management, indispensabile per ogni azienda del mondo, non deve seguire sempre lo stesso schema: esso, infatti, varia in funzione degli obiettivi di business e delle tecnologie disponibili. La stratificazione di archivi e fonti ha favorito la creazione di un gran numero di data silos: al giorno d’oggi, questi repository isolati non consentono di analizzare dei dati di qualità, in quanto troppo spesso non compatibili con altri data set aziendali. Il data silos, quindi, non permette di valorizzare le risorse. 

Anche per questo è preferibile utilizzare un data warehouse durante il processo di data management: questo strumento, infatti, garantisce un’alta disponibilità dei dati, ottimizzati affinché possano risultare utili e coerenti con i processi analitici.

Le aziende moderne utilizzano combinazioni di data set: dal data lake al data warehouse, dal classico database ad altri data mart. In questo modo è possibile creare una struttura di archiviazione multifunzionale e più complessa, generalmente situata all’interno di un unico data lake (e suddivisa in magazzini differenti a seconda dei casi d’uso). 

In genere, è preferibile utilizzare un data warehouse nei casi in cui: 

• occorre archiviare dati relazionali, anche in grandi volumi. I data warehouse possono ospitare diversi data mart, a seconda delle esigenze aziendali. Per avere sempre a disposizione una grande varietà di dati relazionali, la migliore scelta è sempre il data warehouse;
• si necessita di soluzioni efficienti, in grado di ottimizzare i costi;
• si ha bisogno di un repository in grado di contenere un importante volume di dati. Il data warehouse è capace di gestire efficientemente centinaia di petabyte (PB) di dati. 

Data warehouse vs data lake

Per la gestione dei big data, molte aziende si muniscono di due dei repository più efficaci e funzionali disponibili nell’era moderna: il data warehouse e il data lake. Pur essendo entrambe architetture di archiviazione e memorizzazione dei dati, le due strutture hanno un funzionamento e caratteristiche piuttosto differenti.

Mentre un data warehouse, infatti, archivia i dati già formattati rendendoli subito pronti per uno scopo particolare, il data lake archivia il dato non elaborato, ancora nel suo stato grezzo. Pertanto, il dato non risulta pronto per uno scopo definito.

Alla luce di ciò, molte organizzazioni scelgono di abbinare i due sistemi di archiviazione, in quanto si completano a vicenda. I dati contenuti in un data lake, generalmente più flessibile rispetto a qualsiasi altro strumento di archiviazione, possono essere estratti, ripuliti, trasformati e successivamente utilizzati in un data warehouse con la finalità di analisi. 

Il data lake risulta essere più complesso, offrendo maggiori opzioni di archiviazione. Vediamo nel dettaglio tutte le differenze tra un data warehouse e un data lake:

• origine dei dati. I contenuti inseriti all’interno dei due sistemi di archiviazione possono avere qualsiasi tipo di origine. Però, se il data warehouse richiede una progettazione dello schema utile per il salvataggio dei dati, il data lake non ha questa esigenza. Nel data warehouse si possono archiviare solo dati strutturati, mentre nel data lake è possibile archiviare anche dati semi-strutturati o non strutturati affatto (come le informazioni provenienti dai social media, dai server web, da sensori e clickstream);
• qualità dei dati. Il data warehouse è generalmente più affidabile rispetto al data lake. Questo perché l’elaborazione dei dati viene eseguita in anticipo, così come le funzioni di riepilogo, verifica, ordinamento e de-duplicazione. Queste azioni garantiscono una maggiore qualità e accuratezza al singolo dato. In un data lake, invece, possono essere immessi anche dati errati, duplicati o non verificati, poiché non sempre vengono controllati in anticipo;
• pre-elaborazione. Questo passaggio è fondamentale per quanto riguarda il data warehouse. Grazie agli strumenti ETL (Extract, Transform, and Load), è possibile filtrare, pulire e strutturare in anticipo i dati. Il data lake, invece, non richiede la pre-elaborazione (che può essere eseguita, ma non è necessaria). Una soluzione vantaggiosa per l’azienda è quella di raccogliere i dati non strutturati all’interno del data lake, per poi utilizzare gli strumenti ETL solo quando è necessario, spostando i dati in un data warehouse per poterli utilizzare ai fini di analisi;
• prestazioni. Il data warehouse è stato appositamente realizzato con la finalità di garantire eccellenti prestazioni di esecuzione delle query. Le aziende scelgono il data warehouse per la generazione di report efficaci, rapidi e affidabili. Il data lake, invece, vanta una struttura che privilegia il volume e il costo di archiviazione rispetto alle prestazioni. Nel data lake, infatti, sono il volume di archiviazione e il costo inferiore i veri valori aggiunti.   

Data warehouse vs database

Tra gli strumenti di repository attualmente più utilizzati dalle aziende di tutto il mondo, oltre al data lake e al data warehouse figura lui: il database. Questo terzo sistema si differenzia rispetto ai primi due citati, soprattutto in funzione del suo scopo. 

Il database, infatti, ha come obiettivo quello di raccogliere e conservare i dati, rendendoli fruibili agli utenti che hanno accesso al sistema. Il data warehouse ha una funzione più complessa, in quanto, oltre a raccogliere e conservare i dati, permette di estrarli, modellarli, di gestirne il ciclo di vita, di integrare le origini e di creare storici utili per le attività di analisi e di business intelligence.