Raccogliere i dati, processarli, gestirli, utilizzarli con l’obiettivo di ottimizzare i processi di business: queste le principali funzionalità e gli obiettivi dei moderni sistemi di data management. Ogni azienda, dalla più piccola alla più grande, ha bisogno di un sistema di ultima generazione per poter gestire l’enorme mole di dati con cui quotidianamente entra in contatto.
Quale architettura scegliere in base alle proprie esigenze? Al giorno d’oggi, le imprese hanno molteplici opportunità da cogliere, declinate in sistemi intuitivi, efficaci e completi. Parliamo dei classici database e dei data warehouse: quali sono le differenze e qual è il sistema più indicato per le necessità aziendali?
La risposta non è unica e definitiva: in base alle occorrenze, è possibile scegliere una tecnologia più adatta dell’altra per soddisfare le specifiche richieste. Data warehouse VS database: scopriamo tutto quel che c’è da sapere per una scelta consapevole e corretta.
Cos’è un data warehouse
Un data warehouse è un database sofisticato in grado di supportare e abilitare le attività di business intelligence (BI). Questi sistemi di data management vengono utilizzati per l’esecuzione rapida delle query e per l’analisi dei dati. Un data warehouse è in grado di gestire una mole immensa di dati, creando segmenti di dati storici che possono provenire da un’ampia varietà di origini (dai registri dell’applicazione passando per le applicazioni di transazione).
Il data warehouse consolida e centralizza una grande quantità di dati, provenienti da molteplici sorgenti, mettendo a disposizione dell’azienda strumenti che supportano le attività di analytics. L’impresa, grazie al data warehouse, può accedere a fondamentali insight sul business, migliorando così i processi decisionali. I record storici dei dati permettono ai business analyst e ai data scientist di svolgere attività integrate, rappresentando una fonte completa e sofisticata di dati di qualità, altamente affidabili.
Il data warehouse viene utilizzato per la processazione dei dati e delle transazioni, ma la sua funzionalità più importante è quella di supportare le attività di analisi. Questo sistema recupera i dati da diverse sorgenti, estraendoli e riportandoli all’interno di un’interfaccia generalizzata. L’estrazione e la processazione dei dati avvengono in modo ordinato: il data warehouse viene progettato con il preciso scopo di rendere semplice e rapide le operazioni di analisi dei dati.
Cos’è un database
Per comprendere quali siano le differenze tra data warehouse VS database, è importante chiarire a cosa serva un database e come sia ordinato. Questo sistema gestisce dati e informazioni strutturati, archiviandoli all’interno di un modello informatico ben organizzato. Il classico database viene controllato da un sistema DBMS (Database Management System).
I dati all’interno di un database vengono organizzati in righe e colonne, situate a loro volta all’interno di tabelle. Ciò permette di elaborare efficacemente le query dei dati. Il dato può essere gestito, modificato, visualizzato, controllato, aggiornato e organizzato con la massima semplicità. Per la scrittura dei dati e per l’esecuzione delle query, la maggior parte dei database utilizza, attualmente, il linguaggio SQL (Structured Query Language).
Il database raccoglie i dati correlati ed è strutturato in base a criteri e relazioni tra informazioni. Uno dei principali vantaggi di un database è la sua capacità di organizzare e raccogliere un numero immenso di dati, pur all’interno di uno spazio ridotto. Il database, inoltre, riesce a supportare operazioni veloci sui dati assicurando una semplicità di utilizzo senza paragoni.
Per poter generare un database efficiente, uno dei primi passi da compiere è quello di creare una struttura logica di archiviazione, organizzazione e manipolazione dei dati. Diverse le tecniche di modellazione attualmente utilizzate: dal modello relazionale al modello orientato agli oggetti, passando per il modello di rete e il modello gerarchico.
Il database supporta quattro funzioni, secondo l’acronimo CRUD:
- creare (create). I dati vengono inseriti all’interno di una tabella;
- leggere (read). È possibile leggere i dati, ovvero eseguire una query riguardo le informazioni desiderate;
- aggiornare (update). Quando necessario, i dati possono essere aggiornati e modificati;
- eliminare (delete). In caso di esigenza, è possibile eliminare uno o più dati.
Le differenze fra data warehouse e database
Data warehouse VS database: quali sono le differenze tra i due sistemi di data management? Innanzitutto, la funzione: mentre un database viene progettato per archiviare ed elaborare i dati, un data warehouse viene creato per supportare i processi di analytics. Il database raccoglie i dati all’interno di un sistema informatico, gestendo una grande quantità di dati e garantendo operazioni efficienti e attività di elaborazione simultanea.
Nonostante gli indiscutibili vantaggi di un database, esso è spesso soggetto ad aggiornamenti: ciò comporta il rischio di non riuscire a visualizzare correttamente il dato, non potendo quindi eseguire un’analisi di successo.
Per questo motivo occorre prediligere un data warehouse, in caso si desideri utilizzare un sistema ottimizzato per l’esecuzione di query e analisi. Il data warehouse estrae le informazioni da numerose sorgenti e report, affinché i team di lavoro possano analizzare i dati e prendere decisioni strategiche maggiormente coerenti. Il data warehouse estrae i dati anche da uno o più database generali, riportandoli in modo intelligente e intuitivo.
Data warehouse VS database: mentre il primo contiene dati cronologici, il secondo può contenere dati correnti e viene utilizzato per la processazione delle transazioni. Il data warehouse viene altresì usato soprattutto per i processi di elaborazione analitica.
Valutiamo tutte le differenze tra data warehouse VS database nella seguente tabella.
| Data warehouse | Database | |
| Utilizzo | Il data warehouse viene utilizzato per l’esecuzione di analisi legate al business. | Il database viene utilizzato per la gestione dei dati. |
| Obiettivo | Analizzare i dati. | Registrare i dati. |
| Tabelle e join | Denormalizzati e semplici. | Normalizzati e complessi. |
| Elaborazione | OLAP (elaborazione analitica online). | OLTP (Online Transactional Processing). |
| Orientamento | Al soggetto. | All’applicazione. |
| Tecnica | Analisi dei dati. | Acquisizione dei dati. |
| Archiviazione | Acquisizione da più di un’applicazione. | Limitata a una singola applicazione. |
| Progettazione | Mediante tecniche di modellazione dei dati. | Mediante tecniche di modellazione ER. |
| Disponibilità | Dati aggiornati nella misura e nel momento in cui è necessario. | Dati disponibili in tempo reale. |
| Tipo di query | Query complesse a supporto dei processi di analytics. | Query transazionali semplici. |
| Tipo di dati | Dati archiviati (sia correnti che storici), non sempre aggiornati. | Dati sempre aggiornati. |
| Riepilogazione | Dati riepilogati in modo sofisticato. | Dati molto dettagliati. |
| Conservazione dei dati | I dati vengono conservati secondo un approccio dimensionale, normalizzato per la struttura del dato. | I dati vengono conservati secondo il metodo dell’approccio relazionale piatto. |
