Prima di approfondire l'architettura di un data warehouse, è fondamentale comprendere che cos'è un data warehouse. Bill Inmon, ampiamente riconosciuto come il “padre del data warehousing”, lo definisce come:

“Una raccolta di dati orientata all'argomento, integrata, variabile nel tempo e non volatile a supporto del processo decisionale del management.”

Questa definizione concisa coglie l'essenza del Data Warehousing e ha ampie implicazioni nel mondo dei dati. Analizziamola più da vicino.

Caratteristiche principali di un data warehouse

Orientato alla materia

Un data warehouse organizza i dati attorno a temi centrali quali vendite, clienti o inventario, piuttosto che singoli sistemi di origine. Ciò garantisce una visione unificata e olistica di ciascun argomento, consentendo analisi e reportistica migliori. Ad esempio, tutti i dati di vendita, indipendentemente dalla loro origine, possono essere raggruppati in modo logico per consentire agli utenti di esplorare in modo approfondito le tendenze di vendita.

Integrato

I dati provenienti da più sistemi sorgente, quali CRM, ERP o piattaforme di e-commerce, vengono standardizzati e riconciliati nel magazzino dati. Ad esempio, il Data Warehouse garantisce la coerenza unificando formati diversi come “California” e “CA”.”

Variabile nel tempo

A differenza dei database transazionali che si concentrano sui dati attuali, un data warehouse archivia i dati storici per lunghi periodi. Ciò consente alle aziende di analizzare le tendenze, prevedere i risultati ed eseguire analisi avanzate come la modellazione AI/ML.

Non volatile

Una volta che i dati sono stati archiviati in un Data Warehouse, non vengono sovrascritti né cancellati. Questa stabilità consente analisi coerenti e affidabili. I dati esistenti rimangono invariati mentre vengono aggiunti nuovi dati, mantenendo l'integrità storica.

Il ruolo dell'architettura del data warehouse

L'architettura di un Data Warehouse costituisce la struttura portante che supporta il consolidamento, l'archiviazione e l'analisi di grandi volumi di dati. Integra sistemi disparati in un quadro coerente e consente un processo decisionale basato sui dati. L'architettura offre un design agile che supporta la Business Intelligence, l'analisi dei dati e la reportistica self-service.

Ogni organizzazione, che sia stata progettata consapevolmente o meno, dispone di una qualche forma di architettura di data warehouse. Tuttavia, un'architettura inefficiente può ostacolare le prestazioni, la scalabilità e l'accesso ai dati.

Livelli fondamentali dell'architettura del data warehouse

Un Data Warehouse ben progettato è costituito da diversi livelli funzionali, ciascuno dei quali ha uno scopo specifico. I livelli più comuni sono:

Livello sorgente
Questo è il punto di ingresso in cui vengono raccolti i dati provenienti da vari sistemi di registrazione (SOR). Alcuni esempi sono i sistemi POS, le piattaforme CRM e gli strumenti ERP. I formati dei dati e i metodi di acquisizione possono variare in modo significativo a seconda della fonte.
Livello di staging
Il livello di staging funge da archivio temporaneo per i dati grezzi prima della trasformazione. In questa fase, non viene applicata alcuna logica di business o trasformazione per garantire l'integrità dei dati originali. È fondamentale che i dati di staging non vengano utilizzati per l'analisi fino a quando non vengono puliti, modellati e convalidati.
Livello magazzino
Si tratta dell'hub di archiviazione centrale in cui i dati diventano orientati al soggetto, integrati, variabili nel tempo e non volatili. Qui risiedono schemi fisici, tabelle, viste e procedure che consentono di eseguire query e recuperi in modo efficiente.
Livello di consumo
Conosciuto anche come livello analitico, è qui che i dati vengono modellati per gli strumenti destinati agli utenti finali. Gli analisti aziendali, i data scientist e gli strumenti di reporting utilizzano questo livello per la visualizzazione, l'esplorazione e l'analisi avanzata.

Metodi di acquisizione e trasformazione dei dati

Elaborazione in batch

I dati vengono elaborati in grandi volumi a intervalli prestabiliti. Sebbene sia affidabile e ampiamente utilizzata, l'elaborazione in batch può introdurre latenza e richiedere notevoli risorse computazionali.

Dati in streaming

Lo streaming elabora i dati in tempo reale o quasi reale man mano che vengono generati. È ideale per scenari quali analisi in tempo reale o sistemi di monitoraggio. A differenza dell'elaborazione in batch, lo streaming offre informazioni immediate ma può essere più complesso da implementare.

Acquisizione dei dati modificati (CDC)

CDC tiene traccia delle modifiche nei sistemi di origine, come i record appena creati o aggiornati, e acquisisce solo i dati modificati. Questo metodo garantisce una sincronizzazione efficiente dei dati e riduce al minimo l'elaborazione ridondante.

Condivisione dei dati

Le piattaforme moderne come Snowflake consentono la condivisione dei dati senza duplicazioni. La condivisione in tempo reale supporta analisi scalabili e collaborative tra team o organizzazioni distribuiti.

Componenti architetturali di un data warehouse

Processi ETL ed ELT

ETL (Estrazione, Trasformazione, Caricamento)

I dati vengono estratti, trasformati per soddisfare la logica aziendale e quindi caricati nel sistema di destinazione. Sebbene affidabile, l'ETL può presentare delle difficoltà in termini di prestazioni e scalabilità.

ELT (Estrazione, Caricamento, Trasformazione)

L'approccio moderno prevede prima il caricamento dei dati grezzi nel livello di staging e poi la loro trasformazione. Le piattaforme basate su cloud come Snowflake e Databricks utilizzano l'ELT per garantire una migliore scalabilità e prestazioni più elevate.

Servizi di metadati

I metadati, ovvero “dati sui dati”, forniscono il contesto e la provenienza dei dati archiviati. Facilitano la modellazione, la catalogazione e il monitoraggio efficiente dei dati, garantendo agli utenti la comprensione delle proprietà e della cronologia dei dati.

Motori di esecuzione

I motori di esecuzione elaborano query e trasformazioni, in genere utilizzando SQL o linguaggi proprietari. Le piattaforme moderne supportano integrazioni con Python, R e strumenti di machine learning per consentire analisi avanzate.

Servizi di archiviazione

I sistemi di archiviazione ospitano tutti i dati: grezzi, preparati e modellati, garantendo un'efficiente suddivisione in partizioni, replica, compressione e gestione del ciclo di vita. Le piattaforme cloud come Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake ottimizzano l'archiviazione per garantire scalabilità ed efficienza in termini di costi.

Governance e sicurezza

Protocolli di governance e sicurezza robusti, tra cui autenticazione, controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), crittografia e mascheramento dei dati, sono fondamentali per proteggere le informazioni sensibili.

Cosa succederà adesso?

Comprendere questi livelli e componenti fondamentali è il primo passo per valutare o progettare l'architettura del proprio data warehouse. Le domande chiave da considerare includono:

Utilizzerete l'elaborazione batch, lo streaming o il CDC per l'acquisizione dei dati?
I tuoi dati vengono preparati prima della trasformazione?
È opportuno passare da ETL a ELT per ottenere prestazioni migliori?
Quali motori di esecuzione soddisfano al meglio le tue esigenze di analisi?
Le vostre misure di governance e sicurezza sono complete a tutti i livelli?

Restate sintonizzati per ulteriori approfondimenti sulle architetture di data warehouse multilivello, dove esploreremo come adattare la vostra architettura alle esigenze organizzative e promuovere l'analisi self-service.

Tenendo conto di questi aspetti, sarete meglio preparati a progettare un data warehouse che supporti informazioni scalabili, affidabili e utilizzabili.

Architettura del data warehouse