Modernizzare davvero un data warehouse

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Il data warehousing è una componente cruciale della gestione dei dati aziendali. Tuttavia, con la proliferazione dei big data e dell’elaborazione e degli insight dei dati in tempo reale, gli approcci tradizionali al data warehousing sono diventati obsoleti.

Un data warehouse è un repository centralizzato che archivia dati storici provenienti da varie fonti. Fornisce un'unica fonte di verità per la business intelligence e il reporting.

I data warehouse tradizionali sono costruiti su un modello di elaborazione orientato ai batch. I dati vengono estratti, trasformati e caricati (ETL) da vari sistemi di origine nel data warehouse periodicamente, in genere su base giornaliera o settimanale. Questo approccio rende difficile ottenere informazioni in tempo reale e rispondere tempestivamente alle esigenze aziendali.

La modernizzazione di un data warehouse è una necessità per le aziende per rimanere competitive nel mercato frenetico di oggi. Per la gestione dei dati in tempo reale, esplora la modernizzazione di un data warehouse in aree quali archiviazione, elaborazione e analisi.

Le tradizionali soluzioni di data warehousing non possono funzionare con l’enorme volume di dati generati in tempo reale, rendendo difficile fornire informazioni immediate ai decisori.

La modernizzazione di un data warehouse offre diversi vantaggi chiave:

La modernizzazione di un data warehouse per la gestione dei dati in tempo reale richiede un approccio completo che affronti l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati.

Archivio dati. Per modernizzare un data warehouse, l'organizzazione deve iniziare con l'archiviazione dei dati. I sistemi di gestione di database relazionali non sono ottimizzati per l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale e quindi non sono adatti ai moderni data warehouse.

In confronto, i file system distribuiti sono altamente scalabili e possono gestire enormi volumi di dati senza compromettere le prestazioni. I file system distribuiti includono anche la tolleranza agli errori, che garantisce che i dati siano sempre disponibili e accessibili.

Elaborazione dati. La gestione dei dati in tempo reale richiede una moderna soluzione di elaborazione dati. I modelli di elaborazione orientati al batch non sono adatti per l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale.

I motori di elaborazione dati in tempo reale, come Confluent, Imply, Rockset e DataStax, possono gestire enormi volumi di dati e fornire elaborazione e analisi dei dati a bassa latenza.

Analitica. L'altro componente nella gestione dei dati in tempo reale è l'analisi. Gli strumenti di elaborazione analitica online analizzano i dati per i data warehouse tradizionali ma non sono ottimizzati per l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale.

Sebbene il processo di modernizzazione di un data warehouse possa essere complesso e impegnativo, i vantaggi dell’elaborazione e dell’analisi dei dati in tempo reale valgono l’investimento. Un approccio completo alla modernizzazione che copre l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati consente alle aziende di trasformare il proprio data warehouse in un potente strumento per la gestione e l'analisi dei dati.