Che cos'è un data warehouse?
Le aziende di oggi si affidano alla raccolta, all'archiviazione e all'integrazione efficienti di dati provenienti da origini diverse per ottenere analisi e insight. Queste attività di analisi dei dati sono diventate centrali per la generazione di entrate, il contenimento dei costi e l'ottimizzazione dei profitti. Non sorprende quindi che le quantità di dati generati e analizzati, così come il numero e il tipo di origini dati, sia sempre maggiore.
Le aziende basate sui dati richiedono soluzioni affidabili per la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati in tutta la loro organizzazione. Questi sistemi devono essere scalabili, affidabili e sufficientemente sicuri per i settori regolamentati, nonché sufficientemente flessibili per supportare un'ampia varietà di tipi di dati e casi d'uso. I requisiti si estendono ben oltre le funzionalità di qualsiasi database tradizionale. È qui che entrano in gioco i data warehouse.
Scopri di più su BigQuery, la soluzione moderna e serverless per il data warehousing di Google Cloud.
Definizione di data warehouse
Un data warehouse è un sistema aziendale utilizzato per l'analisi e il reporting di dati strutturati e semi-strutturati provenienti da molteplici origini, come le transazioni nei punti di vendita, l'automazione del marketing, la gestione dei rapporti con i clienti e altro ancora. Un data warehouse è adatto sia per analisi ad hoc che per il reporting personalizzato. Un data warehouse è in grado di archiviare i dati attuali e storici in una posizione centralizzata ed è progettato per offrire una visione a lungo termine dei dati nel tempo, diventando così una componente principale della business intelligence.
Data warehouse nel cloud
Una soluzione di data warehouse su cloud viene gestita e ospitata da un provider di servizi cloud. In questo modo è possibile ottenere la flessibilità intrinseca di un ambiente cloud con costi più prevedibili, che possono essere basati sull'utilizzo oppure su un importo fisso.
L'investimento preliminare è generalmente molto più basso e i tempi di risposta sono più brevi rispetto alle soluzioni on-premise dal momento che non è necessario acquistare l'hardware, riducendo così le spese di capitale. È inoltre possibile raggiungere l'efficienza operativa grazie alla natura serverless/NoOps dei data warehouse su cloud.
Vantaggi dei data warehouse su cloud
Sempre più spesso le aziende si spostano dai tradizionali data warehouse al cloud, approfittando dei risparmi sui costi e della scalabilità offerti dai servizi gestiti.
Ecco i principali vantaggi del data warehousing nel cloud.
Completamente gestito per i risparmi sui costi di esercizio
Un data warehouse su cloud ti permette di affidare la gestione a provider di servizi cloud esterni, che devono rispettare gli accordi sul livello di servizio. In questo modo è possibile risparmiare sui costi operativi e il tuo team interno può rimanere concentrato sulle iniziative di crescita.
Uptime migliore rispetto ai data warehouse on-premise
I provider di servizi cloud sono obbligati a rispettare gli accordi sul livello di servizio (SLA) e a fornire un miglior uptime con un'infrastruttura cloud affidabile e in grado di scalare in modo efficiente. I data warehouse on-premise presentano limiti di scalabilità e risorse che potrebbero incidere sulle prestazioni.
Creati per la scalabilità
I data warehouse cloud sono elastici, ovvero in grado di fare lo scale up e lo scale down senza problemi a seconda delle esigenze della tua azienda.
Prezzi flessibili per l'efficienza dei costi
Il cloud consente di ottenere un prezzo flessibile pagando in base all'utilizzo o scegliendo un'opzione più prevedibile con tariffa a costo fisso. Alcuni provider applicano una tariffa in base alla velocità effettiva oppure all'ora per nodo. Altri addebitano un prezzo fisso per una determinata quantità di risorse. In ogni caso, eviterai gli enormi costi di un data warehouse on-premise eseguito 24 ore al giorno, sette giorni alla settimana, indipendentemente dal fatto che le risorse siano in uso o meno.
Analisi in tempo reale
I data warehouse su cloud supportano i flussi di dati, consentendoti di eseguire query sui dati in tempo reale per supportare decisioni aziendali rapide e puntuali.
Iniziative di machine learning e AI
I clienti possono sbloccare e rendere operativi rapidamente casi d'uso di machine learning per prevedere i risultati aziendali.
Risolvi le tue sfide aziendali con Google Cloud
Perché utilizzare un data warehouse?
Alcuni tipi di aziende e settori richiedono un'analisi dei dati che non sia solo su vasta scala, ma anche continuativa e in tempo reale. Ad esempio, alcuni provider di servizi utilizzano i dati in tempo reale per regolare dinamicamente i prezzi nel corso della giornata. Le compagnie di assicurazione tengono traccia di polizze, vendite, sinistri, stipendi e altro ancora. Utilizzano inoltre il machine learning per prevedere le frodi. Le aziende produttrici di videogiochi devono monitorare e reagire al comportamento degli utenti in tempo reale per migliorare l'esperienza del giocatore. I data warehouse rendono possibili tutte queste attività.
Se la tua organizzazione possiede o svolge una delle seguenti attività, probabilmente i data warehouse fanno al caso tuo:
- Più origini dati diversi
- Analisi e visualizzazione di big data, sia in modo asincrono che in tempo reale
- Machine learning/AI
- Analisi dei flussi di dati
- Generazione di report personalizzati/analisi ad hoc
- Data mining
- Data science
Casi d'uso
Consolidare dati isolati
Estrai rapidamente i dati da più origini strutturate in tutta l'organizzazione, come sistemi point-of-sale, siti web e mailing list, e riuniscili in un'unica posizione per poter eseguire analisi e ottenere insight approfonditi.
Prendere decisioni in tempo reale
Analizza i dati in tempo reale per affrontare in modo proattivo le sfide, identificare le opportunità, aumentare l'efficienza, ridurre i costi o rispondere in modo proattivo agli eventi aziendali.
Consentire il reporting personalizzato e l'analisi ad hoc
Conserva i dati storici su un server separato dai dati operativi in modo che gli utenti finali possano accedervi ed eseguire le proprie query e i propri report senza influire sulle prestazioni dei sistemi operativi o senza bisogno di chiedere aiuto all'IT.
Incorporare machine learning e AI
Raccogli dati storici e in tempo reale per sviluppare algoritmi in grado di fornire insight predittivi, ad esempio per anticipare i picchi di traffico o suggerire prodotti pertinenti a un cliente che naviga in un sito web.
Prodotti e servizi correlati
BigQuery, la soluzione di data warehouse aziendale completamente gestita e serverless di Google Cloud, è stata progettata per aiutarti a prendere rapidamente decisioni informate, consentendoti di trasformare il tuo business e mantenere la competitività. In assenza di un'infrastruttura da configurare o gestire, puoi avviare l'analisi dei dati in modo economico, condividere rapidamente gli insight e accelerare il tuo percorso di trasformazione digitale con facilità.
Altri prodotti e soluzioni per big data di Google Cloud ti permettono di creare applicazioni legate al contesto, di incorporare l'intelligenza artificiale e di trasformare i dati in insight strategici.
