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È possibile articolare una definizione di Data Warehouse: secondo William H. Inmon – considerato il padre fondatore del Data Warehouse – rappresenta una raccolta di dati integrata, orientata al soggetto, variabile nel tempo e non volatile, di supporto ai processi decisionali.

Questi dati, quindi, hanno come fine ultimo quello di aiutare i manager nella valutazione economica e tecnica dell’andamento dell’impresa.

Il Data Warehouse non è un programma ma un processo tramite il quale, partendo da dati operazionali e dati esterni, vengono estrapolate informazioni utili per le attività della direzione aziendale. L’architettura del data Warehouse può essere:

  1. Integrata
  2. Fruibile nel tempo

Una delle peculiarità indispensabili di un Data Warehouse è l’integrazione della raccolta dati. All’interno di questo repository convergono dati ed informazioni provenienti da diverse fonti che vengono catalogate in modo tale da essere facilmente comprese, elaborate od estrapolate dagli utenti. Una seconda specifica concerne la fruibilità nel tempo. Ogni dato raccolto e archiviato all’interno di un Data Warehouse ha un orizzonte temporale molto più esteso rispetto ad un normale database operazionale. Ogni singola informazione viene classificata in base alle aree di interesse preimpostate ed è associata ad un intervallo di tempo piuttosto ampio.

Dunque, il Data Warehouse rappresenta il processo di acquisizione e distribuzione di informazioni disponibili all’interno o all’esterno delle aziende come supporto al management e, quindi, ai processi decisionali in seno all’azienda.

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Data Warehouse software

La nostra piattaforma E3 è un Data Warehouse software che mira a governare le performance aziendali in tempi rapidi e con un ottimo ROI. Le funzionalità disponibili consentono di trattare ingenti moli di dati e di rappresentarli in modo efficace, generando un sistema di controllo di gestione completo ed efficiente.

In definitiva, il Data Warehouse non è esclusivamente un contenitore di dati, ma racchiude il complesso di strumenti e funzioni che consentono di:

  • Assimilare e collezionare i dati da diverse fonti e infrastrutture
  • Normalizzare, trasformare ed integrare i dati secondo modelli che siano in grado di tradurre e comprendere i fattori di successo di un business specifico
  • Catalogare i dati secondo una memoria storica ed un ordine cronologico caratterizzato da un’ampia profondità temporale
  • Plasmare in maniera flessibile i dati affinché possano conformarsi al cambiamento del modello di business nel corso del tempo

Data Warehouse e Data Mining

È interessante dedicare un paragrafo al rapporto che intercorre tra Data Warehouse e Data Mining. Con Data Mining si intende il processo di estrazione di un’informazione da grandi archivi di dati, attraverso processi di interpretazione algoritmica, che si traduce nella messa a disposizione di indicazioni operative per orientare le azioni di business. All’interno del contesto aziendale, il Data Mining si basa sul data warehouse come repository informativo. La relazione tra Data Warehouse e Data Mining è strategicamente efficace quando sussiste la necessità di valorizzare informazioni aziendali presenti in grandi depositi di dati.

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