DWH AND BIG DATA
Il Data Warehouse (DWH) è un sistema che raccoglie, integra e archivia dati provenienti da varie fonti per scopi analitici. Big Data è un termine che si riferisce a insiemi di dati grandi e complessi che richiedono strumenti e tecniche avanzate per essere elaborati e analizzati. Sia il DWH che i Big Data sono essenziali per le aziende e le organizzazioni che desiderano ottenere informazioni dai propri dati e prendere decisioni informate.
Una delle sfide principali del DWH e dei Big Data è la gestione della qualità, della sicurezza e della governance dei dati. Ciò richiede il coinvolgimento di specialisti in diverse aree, quali:
- Ingegneri dei dati: Progettano, costruiscono e mantengono le pipeline di dati che estraggono, trasformano e caricano (ETL) i dati da varie fonti nella piattaforma DWH o Big Data. Garantiscono inoltre la scalabilità, l'affidabilità e le prestazioni dell'infrastruttura dati.
- Analisti di dati: Interrogano, esplorano e visualizzano i dati archiviati nella piattaforma DWH o Big Data utilizzando vari strumenti e linguaggi. Eseguono inoltre analisi descrittive e diagnostiche per rispondere a domande di business e generare report e dashboard.
- Scienziati dei dati: Applicano metodi statistici e di apprendimento automatico avanzati ai dati archiviati nella piattaforma DWH o Big Data per scoprire modelli, tendenze e anomalie. Eseguono inoltre analisi predittive e prescrittive per fornire raccomandazioni e soluzioni ai problemi aziendali.
- Data steward: Definiscono e applicano le politiche e gli standard di qualità, sicurezza e governance dei dati per la piattaforma DWH o Big Data. Inoltre, monitorano e verificano il ciclo di vita dei dati e garantiscono la conformità alle normative e alle best practice.
Esistono diversi tipi di database che possono essere utilizzati per il DWH e i Big Data, a seconda della natura e del volume dei dati, come ad esempio:
- Database relazionali: Memorizzano i dati in tabelle con schemi predefiniti e supportano un linguaggio di interrogazione strutturato (SQL) per la manipolazione dei dati. Sono adatti ai DWH che gestiscono dati strutturati o semi-strutturati con volumi e velocità medio-bassi.
- Database NoSQL: Memorizzano i dati in vari formati, come coppie chiave-valore, documenti, grafici o colonne, senza schemi fissi. Supportano linguaggi o API non SQL per la manipolazione dei dati. Sono adatti ai Big Data che gestiscono dati non strutturati o semi-strutturati con un volume, una velocità o una varietà elevati.
- Database NewSQL: Combinano le caratteristiche dei database relazionali e NoSQL, come il supporto SQL, le transazioni ACID, la scalabilità e la flessibilità. Sono adatti per DWH o Big Data che gestiscono dati strutturati o semi-strutturati con volumi e velocità elevati.
Il DWH e i Big Data sono necessari a qualsiasi azienda o organizzazione che voglia sfruttare le proprie risorse di dati per ottenere vantaggi competitivi e innovazione. Alcuni dei vantaggi del DWH e dei Big Data sono:
- Miglioramento del processo decisionale: Il DWH e i Big Data consentono alle aziende e alle organizzazioni di accedere e analizzare i propri dati da più fonti e prospettive, aiutandole a prendere decisioni migliori basate su fatti e prove.
- Miglioramento dell'esperienza dei clienti: Il DWH e i Big Data consentono alle aziende e alle organizzazioni di comprendere le esigenze, le preferenze, i comportamenti e i feedback dei clienti, aiutandoli a migliorare i prodotti, i servizi, le strategie di marketing e la soddisfazione dei clienti.
- Maggiore efficienza operativa: Il DWH e i Big Data consentono alle aziende e alle organizzazioni di ottimizzare i processi, i flussi di lavoro, le risorse, i costi e i rischi, aiutandole ad aumentare la produttività, la qualità, le prestazioni e la redditività.
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