Data Warehouse: a cosa serve e perché migliora l’analisi dei dati aziendali

Le aziende, nello svolgimento delle attività di business, generano una grande mole di dati. Allo stato grezzo, questi dati servono a ben poco ma, se elaborati e interpretati correttamente, generano quelle service che consentono a chi guida un’impresa di poter prendere le decisioni strategiche più rilevanti per il consolidamento competitivo del business.

 Il Data Warehouse offre la risposta a questa esigenza. Si tratta di un “magazzino” centralizzato nel quale confluiscono, nel tempo, dati provenienti da molteplici sistemi fonte, tra cui anche i tradizionali ERP.

Che cos’è un Data Warehouse?

E’ un sistema di data management progettato per supportare le attività di Business Intelligence e quindi agevolare i processi decisionali in azienda.

Con esso è possibile eseguire query, cioè interrogazioni del DWH per ottenere le informazioni rilevanti, ed effettuare operazioni di data mining, allo scopo di realizzare preziosi insights che facilitano la comprensione delle performance aziendali.

 L’Architettura del Data Warehouse

Potremmo organizzare il concetto di Data Warehouse in 3 componenti:

  1. Acquisizione e Integrazione dei Dati
  2. Trasformazione e Manipolazione dei Dati
  3. Organizzazione  dei Dati

Come abbiamo detto precedentemente, i sistemi fonte per l’acquisizione dei dati possono essere molteplici:

Sistemi interni: dai Database, sistemi ERP ai flat File

Sistemi esterni: applicazioni e sistemi di fornitori esterni, siti web/Internet, social media, servizi cloud.

Il primo step è basata sul processo ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) con il quale estraiamo i dati dai sistemi sorgente e, con l’ausilio di vari strumenti tecnici, li trasformiamo affinché siano centralizzati e uniformati. Una volta organizzati i dati all’interno del Data Warehouse, abbiamo la possibilità di manipolarli mediante i cd Data Mart, cioè “contenitori” dei dati, con i quali si realizza ciò che in letteratura è noto come “Star Schema”, cioè il collegamento della tabella dei fatti, popolata da indicatori e campi chiave, con le tabelle degli attributi, il cui compito è descrivere qualitativamente il contenuto dei “fatti”.

Solo a questo punto, mediante appositi tool di front-end, possiamo rappresentare e analizzare questi dati in dashboards e KPI, in modo da rendere disponibili ai decision maker tutte le informazioni di cui necessitano per alimentare i processi decisionali interni.

Cosa Propone SAP?

In commercio ci sono molti Data Warehouse.SAP nell’ambito dell’offerta di Business Intelligence offre alcune soluzioni.

Tra le più innovative vale la pena citare una soluzione in cloud:  SAP HANA CLOUD.

Una soluzione anzitutto molto “leggera”, sia in termini di costi che di manutenzione, e che ha soprattutto consentito un importante cambiamento nel data management in azienda: il passaggio dalla replica fisica del dato alla sua virtualizzazione nel mondo del cloud.

I dati sono al sicuro nel cloud?

Il cloud consiste nell’utilizzare uno spazio di proprietà di un fornitore esterno. La sua adozione, in prima battuta, può generare quindi diffidenza.

Questo spazio non va sempre e solo inteso come un contenitore che permette di ottenere una maggiore capienza di storage all’esterno della propria azienda, ma esso può essere sfruttato per eseguire operazioni e calcoli che richiedono ampie risorse computazionali non facilmente replicabili internamente e messe a disposizione nel cloud. Queste operazioni si effettuano accedendo ai dati  in modo diretto,  evitando una loro replica fisica all’esterno . I dati restano così all’interno dell’azienda, fornendo la sicurezza ricercata dal cliente.

In aggiunta, la virtualizzazione nel cloud assicura un accesso in real-time ai dati, con elevate performance in termini di velocità.

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