Un database è una raccolta strutturata di dati, organizzata per un recupero, un'archiviazione e una gestione efficienti, utilizzata per l'elaborazione transazionale. D'altra parte, un data warehouse è un repository centralizzato che integra dati provenienti da più fonti per supportare i processi di reporting analitico, query e decisionali, ottimizzato per query complesse e analisi dei dati, con particolare attenzione ai dati storici e aggregati.
Punti chiave
- I database archiviano e gestiscono i dati correnti e operativi; i data warehouse consolidano i dati storici e analitici per il processo decisionale.
- I database supportano l'elaborazione transazionale (OLTP); i data warehouse facilitano l'elaborazione analitica (OLAP).
- I database sono ottimizzati per il rapido recupero e aggiornamento dei dati; i data warehouse sono progettati per query e report efficienti su set di dati di grandi dimensioni.
Database vs Data Warehouse
La differenza tra Banca Dati e Data Warehouse è che il database viene utilizzato per registrare dati o informazioni, mentre Data Warehouse viene utilizzato principalmente per l'analisi dei dati.
Tuttavia, quanto sopra non è l'unica differenza. Un confronto tra entrambi i termini su parametri specifici può far luce su aspetti sottili:
Tavola di comparazione
| caratteristica | Banca Dati | magazzino dati |
|---|---|---|
| Funzione primaria | Archivia e gestisci i dati per le operazioni quotidiane | Analizza i dati storici per individuare tendenze e approfondimenti |
| Struttura dati | Ottimizzato per il recupero e la modifica rapidi (CRUD – Crea, Leggi, Aggiorna, Elimina) | Ottimizzato per query e analisi complesse (OLAP – Online Analytical Processing) |
| Valuta dei dati | Principalmente dati attuali | Principalmente dati storici e integrati provenienti da varie fonti |
| Schema | Altamente normalizzato per ridurre al minimo la ridondanza | Spesso denormalizzato per migliorare le prestazioni delle query per l'analisi |
| Aggiornamenti | Aggiornamenti frequenti man mano che si verificano le transazioni | Aggiornamenti periodici (elaborazione batch) |
| Utenti | Applicazioni operative, singoli utenti | Analisti aziendali, data scientist, dirigenti |
| Sicurezza | Si concentra sull'integrità dei dati e sul controllo dell'accesso per utenti specifici | Si concentra sulla governance dei dati e sul controllo degli accessi per scopi analitici |
| Complessità | Più semplice da progettare e gestire | Più complesso da progettare, implementare e mantenere a causa dell'integrazione e della trasformazione dei dati |
| Costo | Costi inferiori grazie alle dimensioni ridotte e all’infrastruttura più semplice | Costi più elevati a causa dei maggiori requisiti di archiviazione e della potenza di elaborazione |
Cos'è il database?
Componenti di un database:
- Data: Il componente principale di un database, che comprende le informazioni effettive archiviate al suo interno. I dati possono essere strutturati, semistrutturati o non strutturati, a seconda dei requisiti specifici del sistema di database.
- Sistema di gestione dei database (DBMS): Il software responsabile della gestione del database. Facilita le interazioni con il database, compreso l'inserimento, il recupero, l'aggiornamento e la cancellazione dei dati. I DBMS più diffusi includono MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server e MongoDB, ciascuno dei quali offre varie caratteristiche e capacità.
- Programma: Definisce la struttura e l'organizzazione dei dati all'interno del database. Include tabelle, campi, tipi di dati, relazioni, vincoli e altre specifiche che regolano la modalità di archiviazione e accesso ai dati.
- Interrogazioni: Comandi utilizzati per recuperare, manipolare e gestire i dati all'interno del database. Le query sono scritte in uno specifico linguaggio di query supportato dal DBMS, come SQL (Structured Query Language), ampiamente utilizzato per i database relazionali.
Tipi di database:
- Database relazionali: Organizza i dati in tabelle con righe e colonne, stabilendo relazioni tra diverse entità. Aderiscono ai principi ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità) per garantire l'integrità e l'affidabilità dei dati. Gli esempi includono MySQL, PostgreSQL, SQL Server e Oracle Database.
- Database NoSQL: Progettato per gestire grandi volumi di dati non strutturati o semistrutturati con flessibilità e scalabilità. Si allontanano dalla rigida struttura dei database relazionali e offrono vari modelli di dati, come database orientati ai documenti, valori-chiave, a colonne e a grafo. Gli esempi includono MongoDB, Cassandra, Couchbase e Redis.
- Database NewSQL: Mira a combinare i vantaggi dei database relazionali tradizionali con la scalabilità e la flessibilità delle soluzioni NoSQL. Forniscono architetture distribuite e prestazioni migliorate pur mantenendo la conformità ACID. I database NewSQL sono destinati a scenari che richiedono elevata scalabilità e integrità transazionale, come l'e-commerce e le applicazioni finanziarie.
Usi dei database:
- Elaborazione transazionale: Gestire le operazioni quotidiane delle aziende, come transazioni online, gestione dell'inventario e gestione delle relazioni con i clienti (CRM).
- Elaborazione analitica: Esecuzione di query complesse, analisi dei dati e generazione di report per supportare i processi decisionali. Data warehouse e database analitici sono progettati specificamente per questo scopo, aggregando ed elaborando dati provenienti da più fonti per la business intelligence e l'analisi dei dati.
- Gestione dei contenuti: Archiviazione e gestione di contenuti digitali, come documenti, immagini, video e pagine Web, in sistemi di gestione dei contenuti (CMS) e database orientati ai documenti.
Cos'è il Data Warehouse?
Componenti di un data warehouse:
- Processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL): Il processo ETL è responsabile dell'estrazione dei dati da vari sistemi di origine, della loro trasformazione in un formato coerente e del caricamento nel data warehouse. Questo processo prevede la pulizia, l'aggregazione e la ristrutturazione dei dati per garantire coerenza e qualità.
- Archivio dati: I data warehouse archiviano dati storici strutturati in un formato ottimizzato per query analitiche e reporting. Utilizzano un modello dimensionale, costituito da tabelle dei fatti e tabelle delle dimensioni, per organizzare i dati in modo da facilitare l'analisi multidimensionale.
- Repository dei metadati: I metadati, o dati sui dati, svolgono un ruolo cruciale nei data warehouse. Include informazioni sui sistemi di origine, sulle trasformazioni dei dati, sulle definizioni dei dati e sulle relazioni tra diversi elementi di dati. Un repository di metadati centralizza queste informazioni, fornendo un contesto prezioso per comprendere e interpretare i dati archiviati nel warehouse.
- Motore OLAP (elaborazione analitica online): I motori OLAP consentono agli utenti di eseguire complesse analisi multidimensionali dei dati archiviati nel magazzino. Supportano operazioni come slicing, dicing, drill-down e roll-up dei dati per esplorare tendenze, modelli e relazioni tra diverse dimensioni.
Tipi di data warehouse:
- Data Warehouse aziendale (EDW): Un EDW funge da archivio completo per i dati integrati provenienti da un'intera organizzazione. Consolida i dati provenienti da vari sistemi operativi e dipartimenti, fornendo una visione unificata dei dati dell'organizzazione per il processo decisionale strategico.
- DataMart: Un data mart è un sottoinsieme di un data warehouse aziendale, incentrato su una specifica funzione aziendale, reparto o gruppo di utenti. I data mart sono progettati per soddisfare le esigenze specifiche di reporting e analisi del pubblico target, fornendo un approccio più personalizzato e semplificato all'accesso e all'analisi dei dati.
- Archivio dati operativi (ODS): Un ODS è un database che integra dati provenienti da più sistemi operativi quasi in tempo reale. Sebbene non sia strettamente un data warehouse, un ODS funge da area di gestione temporanea per i dati operativi prima che vengano ulteriormente elaborati e caricati nel data warehouse per scopi analitici.
Usi dei data warehouse:
- Intelligenza aziendale (BI): I data warehouse sono componenti critici delle iniziative di business intelligence, poiché forniscono una base per reporting, dashboard e analisi ad hoc. Consolidando i dati provenienti da fonti disparate, i data warehouse consentono alle organizzazioni di ottenere informazioni approfondite sulle operazioni, sulle prestazioni e sulle tendenze aziendali.
- Supporto alle decisioni: I data warehouse supportano i processi decisionali fornendo informazioni tempestive, accurate e pertinenti agli utenti aziendali e ai decisori. Analizzando i dati storici e attuali, le organizzazioni possono identificare modelli, tendenze e valori anomali per prendere decisioni strategiche e favorire il successo aziendale.
- Analisi predittiva: I data warehouse rappresentano risorse preziose per l'analisi predittiva, consentendo alle organizzazioni di prevedere tendenze, comportamenti e risultati futuri sulla base di dati storici. Sfruttando tecniche di analisi avanzate e algoritmi di machine learning, le organizzazioni possono scoprire informazioni nascoste e fare previsioni basate sui dati per guidare le proprie strategie aziendali.
Principali differenze tra database e data warehouse
- Scopo:
- Banca dati: Utilizzato principalmente per l'elaborazione transazionale, concentrandosi sull'archiviazione, il recupero e la gestione dei dati operativi in tempo reale.
- Magazzino dati: Progettato per l'elaborazione analitica, il consolidamento dei dati provenienti da più fonti per supportare i processi di reporting, interrogazione e processo decisionale.
- Struttura dati:
- Banca dati: In genere organizza i dati in un formato normalizzato per ridurre al minimo la ridondanza e garantire l'integrità dei dati, adatto per operazioni transazionali.
- Magazzino dati: Utilizza un modello denormalizzato o dimensionale per ottimizzare il recupero e l'analisi dei dati, facilitando query complesse e analisi multidimensionali.
- Uso:
- Banca dati: Ideale per le operazioni quotidiane, come transazioni online, gestione dell'inventario e interazioni con i clienti.
- Magazzino dati: Utilizzato per processi decisionali strategici, business intelligence e analisi dei dati, consentendo agli utenti di analizzare dati storici e ricavare approfondimenti per un processo decisionale informato.
- Integrazione dei dati:
- Banca dati: Può contenere dati provenienti da una singola fonte o applicazione, concentrandosi sull'elaborazione dei dati in tempo reale all'interno di un dominio operativo specifico.
- Magazzino dati: Integra dati provenienti da più fonti all'interno dell'organizzazione, inclusi sistemi operativi, fonti esterne e sistemi legacy, fornendo una visione unificata dei dati aziendali per scopi analitici.
- Ottimizzazione delle prestazioni:
- Banca dati: Ottimizzato per le prestazioni transazionali, enfatizzando il controllo della concorrenza, la gestione delle transazioni e la coerenza dei dati.
- Magazzino dati: Ottimizzato per prestazioni analitiche, supporta query complesse, aggregazioni e analisi multidimensionali per facilitare il supporto decisionale e le iniziative di business intelligence.
- Modello di dati:
- Banca dati: In genere utilizza un modello relazionale con tabelle normalizzate, enfatizzando la coerenza, l'integrità e l'integrità referenziale dei dati.
- Magazzino dati: Utilizza un modello dimensionale con tabelle dei fatti e tabelle delle dimensioni, concentrandosi sull'organizzazione dei dati per query e analisi efficienti in varie dimensioni e metriche.
Bibliografia
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