Ogni donna ha un problema con la gestione delle sue cose. Dai vestiti agli accessori, ha bisogno di quell'unica cosa che l'aiuterà a conservare tutte le sue cose in un unico posto. Non riesco a immaginare di essere disorganizzato e sono sicuro che la maggior parte di voi leggendo questo sarebbe d'accordo con me. Perché è così difficile essere organizzati? Il più delle volte, ero irritato proprio per questo motivo di essere una persona ossessivo-compulsiva.
Il motivo per cui ho sollevato questo problema è stato perché mi è capitato di leggere diversi articoli sul data warehousing e mi sono ricordato di me stesso. Proprio come la mia ossessione di base di avere tutte le mie cose in un posto nell'ordine giusto, le aziende oggi si aspettano lo stesso. Ci sono possibilità che le tue idee sul data warehousing siano confuse. Ci sono molte persone che sono ancora all'oscuro dello stesso.
Oggi i data warehouse sono ampiamente utilizzati all'interno delle organizzazioni. Si ritiene che nei prossimi anni il suo utilizzo aumenterà gradualmente. In tempi difficili, prendere decisioni intelligenti e gestire in modo efficiente i dati diventa molto cruciale, ecco quando il data warehouse si adatta perfettamente. Il concetto di data warehousing non è difficile da capire. L'idea è quella di creare uno spazio di archiviazione permanente per i dati necessari per supportare il reporting, l'analisi e altre funzioni BI.
Il concetto di data warehousing è semplice. I dati vengono estratti periodicamente dalle applicazioni che supportano i processi aziendali e copiati su computer speciali. Lì può essere convalidato, riformattato, riorganizzato, riepilogato, ristrutturato e integrato con dati provenienti da altre fonti (il Data warehouse è la mia scatola degli accessori. Proprio come gestire la mia gamma di accessori sparsi in mini scatole, a loro volta immagazzinate in una grande scatola) . Il data warehouse diventa la principale fonte di informazioni per la generazione, l'analisi e la presentazione di report tramite report, portali e dashboard ad hoc. (Diventa più facile per me individuare quale accessorio è tenuto in quale scatola)
Funzioni di un data warehouse
1. Funziona su computer dedicati a questa funzione. (La mia mente)
2. Funziona su un sistema di gestione del database (DBMS) (serie di altre mini scatole che memorizzano i miei accessori)
3. Conserva i dati per un lungo periodo di tempo. (Conserva i miei accessori per un lungo periodo di tempo)
4. Combina i dati ottenuti da molte fonti (memorizza una serie di accessori sparsi in luoghi diversi)
5. Costruito attorno a un modello di dati accuratamente progettato che trasforma i dati di produzione da un progetto di immissione dati ad alta velocità a uno che supporta il recupero ad alta velocità. (La mia scelta di scegliere la scatola perfettamente progettata per ospitare tutti i miei accessori e distinguere tra una buona scatola e una mediocre)
La cosa più difficile nella creazione di un buon data warehouse è la progettazione di quel modello attorno al quale è stato costruito. È necessario decidere i nomi da assegnare a ciascun campo, se ogni modello di dati deve essere riformattato e quali campi di metadati devono essere calcolati e aggiunti. Una volta che un data warehouse è operativo, è importante che il modello di dati rimanga stabile. In caso contrario, i report creati dai dati dovranno essere modificati ogni volta che il modello di dati cambia.
Una volta che un data warehouse è in atto ed è ben popolato di dati, le cose buone iniziano a incrinarsi. Alcuni di loro sono i seguenti:
1. Generazione di report programmati
2. Applicazioni analitiche confezionate
3. Reportistica e analisi ad hoc
4. Presentazione dinamica tramite dashboard
5. Capacità di drill down
6. Data mining
7. Sicurezza
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Questi vantaggi sono ciò che rende la BI basata sul data warehousing uno strumento di gestione fondamentale per le aziende che hanno raggiunto un certo livello di complessità.
Alcuni dei grandi marchi con Data Warehouse
Mela
Apple utilizza un sistema Teradata da più petabyte. Apple utilizza il data warehouse per ottenere una migliore comprensione dei propri clienti attraverso i gruppi di prodotti. Ora ogni singola informazione identificabile e quelle interazioni con i Tunes generano molti dati che entrano nel sistema in modo che l'azienda sappia chi è chi e cosa sta facendo.
Walmart
Il gigante della vendita al dettaglio ha implementato il primo database su scala terabyte di Teradata nel 1992 e da allora è cresciuto un po '. Il suo sistema operativo era di 2,5 petabyte a partire dal 2008, ed è sicuramente più grande ormai - probabilmente ben in doppia cifra se si considera che gestisce quelli separati per Walmart e Sam’s Club, nonché un sistema di backup. Gli sforzi di analisi hanno essenzialmente aiutato Walmart a diventare un enorme negozio di spedizioni.
ebay
eBay ha due sistemi in atto e sono entrambi grandi. Il suo data warehouse primario è di 9,2 petabyte, il suo 'sistema di singolarità' che memorizza i clic Web e altri 'grandi' dati supera i 40 petabyte. Ha una singola tabella di 1 trilione di righe. Sì, è inferiore ai 50 petabyte di capacità di Hadoop che eBay ha aggiunto l'anno scorso, ma Teradata fa subito notare che tutti i suoi sistemi supportano i dati in entrata e in uscita da Hadoop, quindi non è come se eBay gestisse due dati completamente distinti ambienti.
Starbucks
Dal 1971, Starbucks Coffee Company si impegna a fornire e tostare in modo etico il caffè della più alta qualità al mondo. Utilizzano un data warehouse aziendale ad alte prestazioni contenente dati su vendite, marketing, gestione del negozio, punto vendita, fedeltà dei clienti e catena di fornitura per guidare decisioni aziendali più informate a livello aziendale, regionale e di negozio.
Ecco alcuni casi d'uso interessanti:
Continental Airlines ha deciso di voler mantenere soddisfatti i propri clienti e ha iniziato a valutarli in base al valore della vita e ha iniziato a prendere accordi alternativi per loro non appena la compagnia aerea si è resa conto che i voli sarebbero stati ritardati.
Una società di auto di lusso ha utilizzato Aster Data per analizzare il modello di guasti per vari componenti all'interno delle sue auto. Ha scoperto che l'illuminazione, i sedili e l'infotainment spesso non funzionavano insieme (si trovano sullo stesso circuito) e ha iniziato a ispezionarli tutti e tre quando un cliente arriva per il servizio su uno di essi.
Perché non puoi perderti un Data Warehouse?
Il valore del data warehouse aumenta nel tempo e vale la pena iniziare a mettere tutto in un unico posto. Un ritardo nell'averlo potrebbe costarti dato che i tuoi concorrenti hanno colto l'opportunità.
1. Risparmi consistenti derivano da cose come la scoperta di sconti persi nei debiti o che i venditori stanno offrendo sconti oltre i limiti approvati.
2. Il consolidamento in tempo reale dei dati finanziari diventa pratico e cessano i dibattiti su quale fonte di dati sia corretta.
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3. I costi IT e il personale dedicato alla reportistica sono notevolmente ridotti.
4. Fornendo dati da varie fonti, manager e dirigenti non dovranno più prendere decisioni aziendali basate su dati limitati o sul loro istinto.
5. Un data warehouse memorizza grandi quantità di dati storici in modo da poter analizzare diversi periodi di tempo e tendenze al fine di fare previsioni future.
6. Il data warehouse lavora per farti risparmiare così tanto tempo. Risparmiano tempo archiviando le informazioni di un'azienda in un'unica posizione. Invece di averlo in luoghi diversi, uno centralizzato lo rende migliore.
La tua azienda ha bisogno di un Data Warehouse?
I dati che la tua azienda genera sono di grande valore per la tua attività. Vuoi assicurarti che tutti i tuoi dati siano protetti e accessibili in qualsiasi momento. Ma oggi i dati sono cresciuti enormemente e le aziende stanno trovando un modo per gestirli. Il data warehouse sembra essere una buona scommessa in questo caso. Ma la vera domanda è: la tua azienda ne ha davvero bisogno?
1. Dipendenza da fogli di calcolo
L'uso dei fogli di calcolo è diventato di grande valore poiché è uno degli strumenti aziendali più importanti oggi. È possibile memorizzare un'enorme quantità di dati in questi fogli di calcolo. Il problema sorge quando la dimensione dei dati inizia ad aumentare. Ogni reparto dispone di fogli di calcolo da cui è necessario estrarre i dati per generare un rapporto. In questo caso ti ritrovi a creare rapporti manuali, il che può richiedere molto tempo. Quando ciò accade, il data warehouse entra in gioco per rendere le cose più facili, poiché è difficile trovare i dati poiché sono distribuiti su fogli diversi.
2. Lungo periodo di attesa
Se stai sviluppando un rapporto, solo per scoprire che devi aspettare che i colleghi forniscano le informazioni sui loro fogli di lavoro o che analizzino i loro dati, potresti ritrovarti ad aspettare più a lungo. L'implementazione di un data warehouse può aiutare a centralizzare i dati e renderli disponibili a tutti i membri del team in modo più efficace. Ciò riduce il tempo speso a dover effettivamente rintracciarlo e comunicare con i colleghi.
3. Discrepanze nei dati e nei rapporti
Quando i team leader oi membri di diversi reparti creano rapporti, i dati o i risultati sono diversi dai tuoi o da altri rapporti. Non solo questo è frustrante, ma richiede anche tempo per risolverlo e potrebbe portare a costosi errori. Se in qualsiasi momento ritieni che ci sia incoerenza nei tuoi dati, forse potresti pensare di ottenere un data warehouse.
4. Tempo impiegato per la generazione dei rapporti
Idealmente, dovremmo essere in grado di generare un rapporto utilizzando i dati esistenti quasi istantaneamente. Quando si genera un report, se si scopre di dover continuare a passare a fonti diverse per verificare se i dati vengono aggiornati o se si continua ad aggiornare manualmente altre fonti, si noterà la quantità di tempo necessaria per sviluppare un report.
Poiché i data warehouse consolidano i dati, devi solo rivolgerti a un'unica fonte per i dati. Combina con il fatto che molti data warehouse possono essere configurati per l'aggiornamento automatico se i dati di origine vengono aggiornati o modificati e puoi garantire che i dati che stai utilizzando siano sempre corretti.
Hai domande per noi? Per favore menzionali nella sezione commenti e ti risponderemo.
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