Cos’è un un Data warehouse?

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Opinione scritta da: Redazione 16:00:25 10-02-2011

Quando si parla di data warehouse, indicato anche con le sigle dwh o dw, si fa riferimento a un archivio informatico che comprende i dati di un’organizzazione. Il termine tradotto in italiano, infatti, sarebbe magazzino di informazioni. I data warehouse sono pensati e realizzati per permettere di elaborare in maniera non complicata analisi e relazioni. È importante sottolineare che anche gli strumenti per localizzare i dati vengono ritenuti elementi fondamentali di un sistema di data warehouse, così come gli strumenti per estrarli, caricarli e trasformarli, oltre che i mezzi per gestire il dizionario dei dati. Per quanto riguarda le definizioni possibili di un dw, esse sono numerose e prendono in considerazione anche la presenza di questi strumenti, oltre che quelli utilizzati per recuperare e amministrare i metadati e quelli di business intelligence. Il primo a parlare in maniera esplicita di data warehouse fu William Inmon, il quale si riferì a essi come a raccolte di dati integrate, variabili nel tempo, orientate al soggetto e non volatili, usate come supporto ai processi decisionali. Ciò che contraddistingue il dw rispetto ad altri tipi di sistemi di supporto delle decisioni è proprio l’integrazione dei dati. Essa può essere integrata, il che significa che in un dw provengono dati da sistemi transazionali diversi e da fonti esterne. Nel momento in cui si mette in pratica l’integrazione, si sceglie di ricorrere a strumenti diversi, quali l’uso di metodi uniformi di codifica, la ricerca di uniformità semantica di ogni variabile e l’uso delle medesime unità di misura. Ma dicevamo che il data warehouse è anche orientato al soggetto, e in particolare orientato a temi aziendali specifici, invece che a funzioni o applicazioni. In un magazzino di fati, insomma, le informazioni vengono conservate così da poter essere successivamente lette o elaborate dagli utenti con facilità. In questo senso, dunque, lo scopo finale non consiste nel ridurre ai minimi termini la ridondanza ricorrendo alla normalizzazione bensì nel concedere dati organizzati in maniera perfetta. Non più, dunque, una progettazione per funzioni, ma una modellazione dei dati che permette di organizzarli e trattarli in maniera multidimensionale. Inoltre, il data warehouse è variabile nel tempo, perché i dati che vengono archiviati vanno a coprire un arco di tempo più vasto rispetto a quelli che possono essere conservati all’interno di un sistema operativo. Traducendo, in un dw sono presenti informazioni riguardanti le aree di interesse che esplicitano la situazione che concerne un certo fenomeno, in un arco temporale decisamente ampio. Insomma, i dati presenti in un data warehouse sono aggiornati fino a un certo momento che è antecedente a quello in cui il sistema viene interrogato dall’utente. In un sistema transazionale, viceversa, i dati sono sempre aggiornati, ma non permettono di avere un quadro storico di ciò che si sta analizzando. Infine, chiudiamo spiegando cosa significa che il data warehouse è non volatile. I dati contenuti nel dw che permette di accedere solo in lettura non sono modificabili. Ciò vuol dire che il database è progettato in maniera più semplice rispetto a una applicazione transazionale. Non c’è bisogno di utilizzare, dunque, strumenti complessi che vengano utilizzati per controllare l’integrità referenziale.

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