Le aziende producono e sono circondate da una quantità crescente di dati che, se opportunamente organizzati e analizzati, si rivelano una risorsa preziosa per aumentare l’efficacia del processo decisionale dell’impresa.
Alla base di una gestione avanzata delle informazioni abbiamo il Data Warehouse, un sistema di archiviazione progettato per organizzare e analizzare in un unico sistema grandi moli di dati provenienti da fonti diverse.
In questo articolo approfondiremo le caratteristiche di un Data Warehouse, scoprendo i vantaggi che può offrire alle aziende che vogliono sfruttare tutto il potenziale dei propri dati.
Il Data Warehouse migliora la qualità delle informazioni, supportando l’azienda in analisi approfondite che restituiscono insight utili per tutta l'organizzazione. Ecco alcune delle principali ragioni per implementarlo.
Un sistema di Data Warehouse immagazzina diverse categorie di dati, generati all’interno dell’azienda oppure acquisiti da terze parti.
Il Data Warehouse conserva i dati storici, permettendo di analizzare l'andamento e l'evoluzione dell'attività nel tempo. Questi dati, ad esempio, possono includere record storici di vendite, dati finanziari, indicatori chiave di prestazione (KPI), dati di inventario.
Questi dati includono informazioni dettagliate sulle operazioni quotidiane dell'azienda, come transazioni di vendita, ordini di acquisto, dati di inventario, registrazioni di clienti e fornitori, attività di marketing e molto altro ancora.
Il Data Warehouse archivia anche i dati strutturati, organizzati in tabelle con righe e colonne. Questi possono includere dati derivati da database relazionali, come informazioni sulle transazioni, clienti, prodotti, fornitori, ecc.
Il sistema di Data Warehouse può anche gestire dati semi-strutturati, che non sono organizzati in uno schema rigido a tavole, come file XML, documenti JSON o dati in formato CSV.
Questa categoria di dati comprende informazioni che non seguono uno schema specifico, come file multimediali (video, immagini, audio), documenti di testo non strutturati, e-mail o dati provenienti dai social media, dati granulari generati da applicazioni diverse. Generalmente vengono raccolti in un data lake, allo stato grezzo, per essere poi gestiti attraverso un Data Warehouse che li riorganizza per analisi specifiche.
Il metadati forniscono informazioni sulle origini, la struttura e il significato dei dati contenuti nel sistema, facilitando il processo di interrogazione e analisi.
Per ottimizzare le prestazioni delle query, il Data Warehouse può contenere dati aggregati, ovvero dati pre-calcolati o riepilogati che consentono di eseguire analisi complesse in modo più veloce ed efficiente.
Sfruttare le potenzialità del Data Warehouse può fornire un vantaggio competitivo notevole alle aziende nella gestione avanzata dei dati, risorsa sempre più strategica in contesti organizzativi digitalizzati. Di seguito alcuni esempi di settori che lo hanno introdotto con successo.
Alcune aziende manifatturiere, per migliorare la loro efficienza, utilizzano un Data Warehouse per raccogliere ed elaborare dati relativi alla produzione, alla catena di approvvigionamento, alle vendite, al magazzino e alla logistica.
Nella vendita al dettaglio il Data Warehouse può essere usato per raccogliere i dati provenienti da diversi punti vendita, restituendo informazioni preziose sulle performance dei diversi canali di vendita (online e offline), sulla gestione degli inventari e sui comportamenti di acquisto.
Un'istituzione finanziaria come una banca o un soggetto assicurativo può utilizzare il Data Warehouse per consolidare i dati dai diversi sistemi, tra cui conti correnti, carte di credito, prestiti, investimenti e movimenti finanziari, migliorando il monitoraggio delle attività dei propri clienti ed evidenziando eventuali opportunità di business.
Un ospedale o una rete di strutture sanitarie può ottenere grandi benefici organizzativi dalla raccolta dell’ingente mole di dati clinici e sulle prestazioni erogate ai propri pazienti.
Utilizzare un Data Warehouse porta con sé dei vantaggi tecnologici che rendono più efficienti le analisi di grandi quantità di dati.
