Cosa sono i data warehouse e i database? In cosa differiscono e quando dovresti utilizzare un data warehouse o un database per archiviare i dati? Di seguito, esamineremo le differenze e le somiglianze tra loro.

Che cos'è un database?

In un database, i dati sono presentati in modo strutturato per un facile accesso e manipolazione. Grandi quantità di informazioni possono essere archiviate in modo sistematico per garantire un recupero efficiente. Organizzare i dati implica categorizzarli in diverse tabelle o entità, stabilire relazioni tra loro e definire i loro attributi o campi. Da ultimo, gestione del database implica il mantenimento dell'integrità e della sicurezza dei dati attraverso vari processi come backup e ripristino, controllo dell'accesso degli utenti e applicazione di regole di coerenza dei dati. 

Tabelle, record, campi e relazioni 

Nel regno di banche dati, le tabelle fungono da elementi costitutivi fondamentali. Sono come fogli di calcolo costituiti da righe e colonne in cui vengono archiviati i dati. Ogni record in un database corrisponde a una riga in una tabella, che equivale a un insieme completo di informazioni su un'entità o un oggetto specifico. D'altro canto, le colonne di una tabella sono chiamate campi e contengono singoli elementi di dati come nomi o date. Le relazioni stabiliscono connessioni tra tabelle tramite punti dati o chiavi condivisi, consentendo il recupero e l'organizzazione efficienti delle informazioni su più tabelle. 

Query, report, database relazionali e amministrazione di database 

Concetti e applicazioni avanzati nei database comprendono una gamma di funzionalità cruciali. Le query, aspetto fondamentale, permettono agli utenti di recuperare informazioni specifiche dai database formulando richieste strutturate. I report consentono la presentazione di dati organizzati in un formato leggibile, aiutando i processi decisionali. Database relazionali stabilire relazioni tra diversi set di dati attraverso attributi chiave, migliorando l'integrità e l'efficienza dei dati. L'amministrazione del database implica la gestione e la manutenzione del sistema di database, comprese attività quali l'ottimizzazione delle prestazioni, la gestione della sicurezza e le procedure di backup. 

Che cos'è un data warehouse?

In un mondo basato sui dati, le organizzazioni in genere raccolgono grandi quantità di informazioni da varie fonti. Tuttavia, gestire e analizzare questi dati può essere un compito complesso. UN data warehouse funge da archivio centrale per tipi diversi dei dati archiviati: dati strutturati, non strutturati e semistrutturati provenienti da diverse fonti all'interno di un'organizzazione. 

L’integrazione dei dati gioca un ruolo cruciale nel funzionamento di un data warehouse. Implica la combinazione di dati provenienti da più fonti, come database transazionali, fogli di calcolo e sistemi esterni, in una vista unificata. Questo processo garantisce che i dati nel warehouse siano accurati, coerenti e facilmente accessibili per l'analisi. 

Integrazione dei dati prevede diverse fasi tra cui estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Innanzitutto, i dati rilevanti vengono estratti da vari sistemi di origine utilizzando strumenti specializzati o tecniche di programmazione. Quindi viene sottoposto a processi di trasformazione per pulire e standardizzare i dati secondo regole predefinite o requisiti aziendali. Nella fase finale dell'ETL, i dati vengono caricati nell'analisi del magazzino.

Elementi costitutivi di un data warehouse: tabelle fattuali, tabelle dimensionali e schemi 

Nel regno di deposito dati, gli elementi costitutivi che ne costituiscono le fondamenta sono tabelle dei fatti, tabelle delle dimensioni e schemi. Questi componenti lavorano insieme in modo armonioso per creare un ambiente strutturato e organizzato per l'archiviazione e l'analisi di grandi quantità di dati. 

Le tabelle dei fatti sono il fulcro di un data warehouse. Contengono dati numerici o quantificabili noti come fatti, che rappresentano le misurazioni o i parametri di un processo aziendale. Le tabelle dei fatti in genere hanno più colonne che rappresentano dimensioni diverse che forniscono il contesto a questi fatti. 

Le tabelle delle dimensioni contengono categorie o attributi che forniscono contesto aggiuntivo agli attributi nella tabella dei fatti. 

Gli schemi definiscono la struttura logica e l'organizzazione di un data warehouse. Determinano il modo in cui le tabelle dei fatti e delle dimensioni sono correlate tra loro all'interno dello schema del database. I tipi di schema comunemente utilizzati includono lo schema a stella e lo schema a fiocco di neve. 

Data warehouse e data mart basati su cloud 

Negli ultimi anni, l'avvento di il cloud computing ha rivoluzionato il modo in cui i data warehouse vengono gestiti e accessibili. I data warehouse basati sul cloud sono scalabili, convenienti e flessibili. Queste moderne soluzioni di data warehousing sfruttano la potenza dell'infrastruttura cloud per archiviare ed elaborare grandi quantità di dati. Un vantaggio significativo dei data warehouse basati su cloud è la loro capacità di scalare verso l'alto o verso il basso su richiesta.          

Data Warehouse e database: caratteristiche e funzioni simili 

Data warehouse e i database condividono diverse funzionalità comuni relative alle capacità di archiviazione, elaborazione e interrogazione dei dati.

• Entrambi sono progettati per gestire e organizzare in modo efficiente grandi volumi di dati. Sia i data warehouse che i database offrono solide funzionalità di archiviazione dei dati. 
• Entrambi forniscono un quadro strutturato per l'archiviazione di vari tipi di dati, garantendone l'integrità e la sicurezza. 

• Entrambi supportano l'uso degli indici per ottimizzare la velocità di recupero dei dati. 
• Entrambi possiedono Avanzate capacità di elaborazione. Possono gestire operazioni complesse come aggregazioni, filtraggio, ordinamento e unione di set di dati. Queste funzionalità di elaborazione consentono un'analisi efficiente di grandi quantità di informazioni archiviate nei sistemi. 
• Entrambi offrono potenti funzionalità di query. Gli utenti possono recuperare sottoinsiemi specifici di dati formulando query utilizzando il linguaggio di query strutturato (SQL) o altri linguaggi di query supportati dalle piattaforme. Ciò consente agli utenti di estrarre informazioni significative dai set di dati archiviati. 

• Entrambi offrono funzionalità simili come analisi in tempo reale, funzioni aggregate e query ad hoc. L'utilizzo dell'analisi in tempo reale è vantaggioso per le organizzazioni poiché consente loro di analizzare i dati man mano che vengono generati o aggiornati. Questa funzionalità consente alle aziende di prendere decisioni tempestive sulla base delle informazioni più aggiornate disponibili.
• Entrambi richiedono pratiche di governance dei dati per garantire la conformità alle normative, mantenere gli standard di privacy e stabilire il controllo sui diritti di accesso. La governance si riferisce alle politiche, alle procedure, ai ruoli e alle responsabilità per garantire il corretto utilizzo dei dati.
• Entrambi utilizzano meccanismi di autenticazione come nomi utente/password o tecniche di crittografia per salvaguardare i propri contenuti. Le misure di sicurezza svolgono un ruolo fondamentale nella protezione delle informazioni sensibili da accessi non autorizzati o attività dannose.

Data Warehouse e database: caratteristiche e funzioni contrastanti    

I data warehouse e i database differiscono in alcuni aspetti fondamentali.

Scalabilità: La scalabilità è essenziale per accogliere volumi crescenti di dati nel tempo. I database in genere gestiscono ciò tramite scalabilità verticale (aumentando le risorse hardware), mentre i data warehouse utilizzano spesso la scalabilità orizzontale (distribuendo il carico di lavoro su più server).

operazioni: I database gestiscono principalmente il tempo reale transazionale operazioni con l’accento sul mantenimento della coerenza e dell’integrità. Al contrario, i data warehouse danno priorità alle operazioni analitiche integrando set di dati disparati in uno schema unificato ottimizzato per il reporting e l'analisi. 

Integrazione dei dati: In un database, l'integrazione dei dati implica in genere il consolidamento di più fonti in un unico repository utilizzando tecniche come i processi ETL (estrazione, trasformazione, caricamento). Ciò consente un'archiviazione, un recupero e una manipolazione efficienti dei dati per l'elaborazione transazionale. D'altra parte, l'integrazione dei dati in un data warehouse si concentra sull'estrazione e sull'integrazione dei dati da vari sistemi operativi per creare una vista unificata per l'analisi.

Modellazione dei dati: Quando si tratta di modellazione dei dati, i database utilizzano principalmente modelli di relazione entità o modelli relazionali ottimizzati per l'elaborazione transazionale. Questi modelli garantiscono la coerenza e rafforzano le relazioni tra le entità tramite chiavi primarie e vincoli di chiave esterna. Al contrario, i data warehouse utilizzano spesso tecniche di modellazione dimensionale come schemi a stella o a fiocco di neve che facilitano interrogazioni e analisi efficienti di grandi volumi di dati storici.

Funzionalità di reportistica: Le funzionalità di reporting differiscono anche tra database e data warehouse. I database in genere offrono funzionalità di reporting di base come la generazione di report standard o query personalizzate in base ai requisiti dell'utente. Tuttavia, potrebbero non disporre delle funzionalità analitiche avanzate necessarie per attività complesse di business intelligence. 

Gestione dei dati strutturati e non strutturati: In un data warehouse, l'attenzione principale è rivolta ai dati strutturati. Ciò garantisce una formattazione coerente e consente di eseguire facilmente query e report. La natura centralizzata di un data warehouse consente alle organizzazioni di ottenere una visione olistica delle proprie operazioni aziendali consolidando informazioni strutturate provenienti da diversi sistemi. 

D’altra parte, sebbene i database accolgano in modo efficiente anche i dati strutturati, sono più flessibili nella gestione delle informazioni non strutturate o semistrutturate. I database possono archiviare documenti, immagini, file multimediali e altre forme di contenuto non strutturato insieme ai tradizionali set di dati tabulari. Questa versatilità rende i database adatti ad applicazioni come sistemi di gestione dei contenuti o archivi di documenti in cui è necessario gestire diversi tipi di informazioni.

Gestione della qualità dei dati: La qualità dei dati è essenziale sia nei database che nei data warehouse, poiché garantisce che le informazioni archiviate siano accurate, coerenti e affidabili. Le tecniche di convalida dei dati come i vincoli e l'integrità referenziale aiutano a mantenere la qualità dei dati nei database. Nei data warehouse, pulizia dei dati i processi sono impiegati per eliminare incoerenze ed errori. 

Ottimizzazione delle prestazioni: I data warehouse superano i database in termini di performance. Un aspetto chiave dell'ottimizzazione delle prestazioni nei data warehouse è l'uso dell'archiviazione a colonne. A differenza dell'archiviazione tradizionale basata su righe utilizzata nei database, l'archiviazione a colonne organizza i dati per colonne anziché per righe. Ciò consente un'esecuzione delle query più rapida poiché recupera solo le colonne specifiche necessarie per l'analisi, riducendo l'I/O del disco e migliorando le prestazioni generali. Un altro vantaggio dei data warehouse è la loro capacità di sfruttare tecniche di elaborazione parallela. Distribuendo le query su più processori o nodi, i data warehouse possono eseguire query analitiche complesse in modo più efficiente e fornire risultati più rapidamente rispetto ai database tradizionali. 

Il partizionamento dei dati è un'altra tecnica utilizzata dai data warehouse per ottimizzare le prestazioni. I set di dati di grandi dimensioni vengono divisi in partizioni più piccole in base a criteri specifici come intervalli di date o regioni. Questo partizionamento consente un accesso più rapido ai sottoinsiemi di dati rilevanti durante l'esecuzione delle query, con conseguente miglioramento dei tempi di risposta. 

Sommario

Sebbene esistano differenze tra data warehouse e database in termini di funzioni e architetture primarie, essi mostrano anche somiglianze significative per quanto riguarda le caratteristiche relative all'archiviazione dei dati, alle capacità di elaborazione e alle capacità di query. Le organizzazioni potrebbero voler scegliere quello che si adatta alle esigenze dell'azienda o utilizzare una combinazione di entrambi.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/