Data Warehousing

Che cos’è il Data Warehousing?

Il data warehousing può essere definito come il processo di raccolta e archiviazione dei dati da varie fonti e di gestione it per fornire preziose informazioni aziendali. Può anche essere indicato come archiviazione elettronica, in cui le aziende memorizzano una grande quantità di dati e informazioni. È una componente critica di un sistema di business intelligence che coinvolge tecniche per l’analisi dei datianalisi dei datidata analytics è la scienza di analizzare set di dati grezzi al fine di ricavare una conclusione per quanto riguarda le informazioni in loro possesso..

Data warehousing è una miscela di tecnologia e componenti che consentono un utilizzo strategico dei dati. È la raccolta elettronica di un volume significativo di informazioni da parte di un’organizzazione destinata a query e analisi piuttosto che all’elaborazione di transazioni. Il data warehousing è un metodo per tradurre i dati in informazioni e renderli accessibili ai consumatori in modo tempestivo per fare la differenza.

Comprensione del data Warehousing

L’analisi dei dati viene utilizzata per offrire informazioni più approfondite sulle prestazioni di un’organizzazione confrontando i dati combinati provenienti da varie fonti di dati eterogenee. Un data warehouse esegue query e analisi sui dati storici ottenuti dalle risorse transazionali.

L’idea di data warehousing è stata sviluppata nel 1980 per aiutare a valutare i dati che è stato tenuto in sistemi di database non relazionali. È stato progettato per consentire alle aziende di utilizzare i dati archiviati per ottenere un vantaggio aziendale. Il vasto volume di dati nei data center proviene da varie località, come comunicazioni, vendite e finanza, applicazioni basate sui clienti e reti di partner esterni.

Tutti i dati inseriti nel magazzino non cambiano e non possono essere modificati perché il data warehouse analizza gli incidenti che si sono verificati in precedenza concentrandosi sulle modifiche dei dati nel tempo. Il data warehousing deve essere fatto in modo che i dati memorizzati rimangano sicuri, affidabili e possano essere facilmente recuperati e gestiti.

Passaggi nel Data Warehousing

I seguenti passaggi sono coinvolti nel processo di data warehousing:

1. Estrazione di dati: una grande quantità di dati viene raccolta da varie fonti.
2. Pulizia dei dati – Una volta compilati i dati, passa attraverso un processo di pulizia. I dati vengono analizzati alla ricerca di errori e qualsiasi errore rilevato viene corretto o escluso.
3. Conversione dei dati: dopo la pulizia, il formato viene modificato dal database in un formato di magazzino.
4. Archiviazione in un magazzino – Una volta convertiti nel formato di magazzino, i dati memorizzati in un magazzino passano attraverso processi come il consolidamento e il riepilogo per renderlo più facile e coordinato da utilizzare. Man mano che le origini vengono aggiornate nel tempo, vengono aggiunti altri dati al magazzino.

Vantaggi del data Warehousing

Il data warehousing, se implementato con successo, può avvantaggiare un’organizzazione nei seguenti modi:

1. Vantaggio competitivo

L’enorme ritorno sull’investimento per le aziende che hanno introdotto con successo un data warehouse mostra l’enorme vantaggio competitivo che la tecnologia offre. Il vantaggio competitivovantaggio competitivoun vantaggio competitivo è un attributo che consente a un’azienda di sovraperformare i suoi concorrenti. Consente a un’azienda di ottenere margini superiori consentendo ai decisori di accedere ai dati che potrebbero rivelare informazioni precedentemente non disponibili e non sfruttate relative a clienti, richieste e tendenze.

2. Aumento della produttività dei decisori

L’archiviazione dei dati aumenta l’efficienza dei decisori aziendali fornendo un archivio interconnesso di dati coerenti, imparziali e storici. Il data warehousing consente di incorporare i dati provenienti da varie strutture in conflitto in un modulo che offre una visione più chiara dell’azienda. Traducendo i dati in informazioni utilizzabili, il data warehousing aiuta i responsabili del mercato a fare analisi più pratiche, precise e affidabili.

3. Processo decisionale conveniente

Il data warehousing mantiene tutti i dati in un unico posto e non richiede molto supporto IT. C’è meno bisogno di informazioni esterne al settore, che sono costose e difficili da integrare.

Svantaggi del data Warehousing

I seguenti problemi possono essere associati al data warehousing:

1. Sottostima delle risorse di caricamento dei dati

Spesso, non riusciamo a stimare il tempo necessario per recuperare, pulire e caricare i dati nel magazzino. Si può prendere una grande parte del tempo complessivo di produzione, anche se alcune risorse sono in atto per ridurre al minimo il tempo e lo sforzo speso per il processo.

2. Problemi nascosti nei sistemi di origine

Problemi nascosti associati alle reti di origine che forniscono il data warehouse possono essere trovati dopo anni di mancata scoperta. Ad esempio, quando si immettono nuove informazioni sulla proprietà, alcuni campi potrebbero accettare valori null, il che potrebbe comportare l’inserimento di dati di proprietà incompleti da parte del personale, anche se disponibili e pertinenti.

3. Omogeneizzazione dei dati

Il data warehousing si occupa anche di formati di dati simili in diverse fonti di dati. Potrebbe comportare la perdita di alcune parti preziose dei dati.

Risorse aggiuntive

Per aiutarti a far avanzare la tua carriera al massimo potenziale, queste risorse aggiuntive saranno molto utili:

• Data AnalyticsData AnalyticsData analytics è la scienza di analizzare set di dati grezzi al fine di ricavare una conclusione per quanto riguarda le informazioni in loro possesso.
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