Enterprise Data Warehouse (EDW)

Che cos'è un Enterprise Data Warehouse (EDW)?

Un Enterprise Data Warehouse (EDW) è un repository centralizzato e strutturato, progettato per consolidare e gestire i dati aziendali. Il vantaggio principale di un EDW è che fornisce un ambiente governato in cui le informazioni provenienti da sistemi eterogenei vengono integrate, standardizzate e rese accessibili per un reporting e un'analisi coerenti.

L'acronimo EDW è ampiamente utilizzato in contesti professionali e tecnici, ma è possibile incontrare anche altri termini che fanno riferimento allo stesso concetto, come data warehouse (DW) o data warehousing (DWH). Tuttavia, il termine "enterprise" introduce una distinzione importante. DW o DWH possono riferirsi a un warehouse a livello enterprise, oppure a un warehouse specifico di progetto che serve uno scopo limitato. Senza ulteriore contesto, non è possibile stabilirlo con certezza.

Un EDW, invece, è specificamente progettato per estendersi all'intera organizzazione, integrando dati provenienti da diversi reparti, come finanza o attività operative. Ciò contribuisce a garantire che le analisi non siano frammentate o contraddittorie. Ad esempio, i dati sui ricavi provenienti dai sistemi finanziari possono essere allineati con le attività dei clienti tracciate nelle piattaforme CRM, riducendo il rischio di report contrastanti e contribuendo a soddisfare lo scopo principale di un EDW, ossia stabilire un'unica fonte di verità per i dati dell'organizzazione.

Le organizzazioni spesso hanno difficoltà a gestire metriche incoerenti, record duplicati e strumenti di reporting incompatibili. Consolidando le informazioni in un unico sistema, un EDW garantisce che dirigenti, analisti e team operativi lavorino sulle stesse definizioni e sugli stessi set di dati. Questa coerenza è fondamentale per previsioni accurate, conformità normativa e pianificazione strategica.

Per raggiungere questo obiettivo, gli EDW integrano dati provenienti da un'ampia gamma di sorgenti. Gli input più comuni includono sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), piattaforme di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), database transazionali e moderne applicazioni software-as-a-service (SaaS). Attraverso processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) o approcci più moderni basati su pipeline di dati, questi diversi flussi di dati vengono consolidati in una soluzione di archiviazione unificata che non si limita a memorizzare le informazioni, ma applica anche standard di governance, qualità e accessibilità a livello enterprise.

Caratteristiche principali di un EDW

Di seguito sono riportate alcune delle caratteristiche principali che distinguono un EDW da architetture di data warehouse più piccole.

Ambito enterprise-wide. A differenza dei data mart o dei repository specifici di un team, un EDW consolida le informazioni provenienti dall'intera organizzazione. Questo contribuisce a garantire che gli insight riflettano l'intero perimetro aziendale anziché silos isolati.

Archiviazione centralizzata. La centralizzazione contribuisce a eliminare i problemi causati dalla presenza di dati provenienti da sorgenti diverse in posizioni diverse. Ciò migliora l'accesso alle informazioni e aiuta a garantire che le informazioni utilizzate provengano in modo coerente dalla stessa sorgente.

Strutturato e governato. I dati che entrano nel warehouse vengono ripuliti, trasformati e standardizzati. I controlli di qualità e le policy di governance contribuiscono a garantire l'affidabilità delle informazioni, riducendo errori e incongruenze che possono compromettere il processo decisionale.

Unica fonte di verità. Applicando standard e integrando i dati, un EDW consente a tutti gli utenti, dai dirigenti agli analisti, di lavorare partendo dalle stesse informazioni verificate. Questa coerenza rafforza la fiducia nei report generati e nelle dashboard visualizzate, riducendo la possibilità di risultati contrastanti.

Ottimizzato per l'analisi. Gli EDW sono progettati per query complesse, aggregazioni e attività di reportistica. Supportano inoltre l'elaborazione analitica online (OLAP), ideale per l'analisi delle tendenze e le previsioni, a differenza dei sistemi di elaborazione delle transazioni online (OLTP), che gestiscono invece le transazioni quotidiane.

Conservazione dei dati storici. Gli EDW mantengono sia i dati correnti che quelli storici. Questa archiviazione non volatile consente alle organizzazioni di monitorare le variazioni nel tempo, identificare trend di lungo periodo e confrontare le prestazioni tra diversi intervalli temporali. 

Progettazione orientata ai soggetti. Infine, gli EDW organizzano i dati attorno a principali soggetti aziendali, come clienti, prodotti o vendite. Questo orientamento ai soggetti rende l'analisi più intuitiva e allinea il warehouse al modo in cui l'azienda opera effettivamente.

Come funziona un Enterprise Data Warehouse

Il funzionamento di un EDW si basa su un processo essenzialmente continuo che sposta i dati dai sistemi aziendali di uso quotidiano verso un ambiente centralizzato dove possono essere elaborati e analizzati. Questo processo segue una sequenza chiara e ripetibile:

• Estrazione
• Integrazione
• Caricamento
• Analisi

Estrazione dei dati dai sistemi sorgente

Il processo EDW inizia con la fase di estrazione, durante la quale i dati vengono prelevati dai sistemi che registrano le attività aziendali. Le sorgenti più comuni includono database transazionali, piattaforme CRM, sistemi ERP, applicazioni SaaS e altri database operativi. Possono essere utilizzati vari metodi di estrazione, tra cui l'estrazione completa, che copia interi set di dati, l'estrazione incrementale, che acquisisce solo i record nuovi o modificati, e il change data capture (CDC), che consente di tenere traccia degli aggiornamenti in tempo reale.

È importante notare che l'estrazione non altera né rimuove i dati dai sistemi sorgente e può essere pianificata in modalità batch (ad esempio, aggiornamenti notturni) o eseguita in modo continuo tramite pipeline di streaming per un'integrazione quasi in tempo reale.

Integrazione dei dati: processi ETL ed ELT

Una volta estratti, i dati devono essere integrati. Tradizionalmente, le organizzazioni hanno utilizzato il processo Extract, Transform, Load (ETL), in cui i dati vengono ripuliti e standardizzati prima di entrare nel warehouse. Tuttavia, molte piattaforme cloud oggi tendono a privilegiare un processo Extract, Load, Transform (ELT), che prevede il caricamento iniziale dei dati grezzi, seguito dalla fase di trasformazione. Questo consente a un'organizzazione di sfruttare la potenza di calcolo del warehouse per la trasformazione dei dati, incluse le seguenti attività: 

• Pulizia dei dati (rimozione dei duplicati, correzione degli errori)
• Standardizzazione (applicazione di formati coerenti per date, valute, codici)
• Integrazione (combinazione di dati correlati provenienti da più sorgenti)
• Applicazione delle regole di business (allineamento dei dati alle definizioni aziendali)

Archiviazione e organizzazione dei dati

Dopo la trasformazione, i dati vengono archiviati in un formato strutturato ottimizzato per l'analisi. Gli EDW utilizzano spesso modelli dimensionali che organizzano le informazioni attorno a soggetti quali clienti o prodotti. Va notato inoltre che, negli ambienti cloud, storage e compute sono separati, il che consente a ciascuno di scalare in modo indipendente.

Una volta caricati, i dati diventano non volatili. I record storici vengono dunque conservati per un'analisi accurata delle tendenze.

Accesso e analisi dei dati

Una volta completate le fasi di estrazione, trasformazione e caricamento, gli utenti accedono all'EDW tramite strumenti di business intelligence (BI), interfacce di query SQL o piattaforme di analisi self-service. I controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC) garantiscono che i dipendenti visualizzino solo i dati per i quali sono autorizzati.

Gli EDW supportano sia l'analisi ad hoc che il reporting pianificato, consentendo di gestire query complesse che combinano dati provenienti da più aree aziendali. Dati puliti e integrati alimentano dashboard, report e persino iniziative avanzate di intelligenza artificiale (AI) o modelli di machine learning (ML), trasformando i dati grezzi in insight utilizzabili e decisioni basate sui dati.

Differenze principali tra EDW e altre soluzioni di archiviazione dei dati

Una delle differenze principali tra un EDW e altre soluzioni di archiviazione è che un EDW non è una tecnologia isolata. Dovrebbe essere considerato parte di un ecosistema di dati più ampio che include più soluzioni di archiviazione, come data warehouse, data lake o data mart. Capire in che modo un EDW si differenzia da questi strumenti correlati può aiutarti a scegliere la soluzione giusta per vari casi d'uso.

EDW vs. data warehouse (dipartimentale)

Come osservato in precedenza, il termine "data warehouse" è talvolta usato in modo intercambiabile con EDW, ma esiste una distinzione importante. Un data warehouse dipartimentale serve una singola unità aziendale, come marketing o finanza, mentre un EDW, per definizione, si estende all'intera organizzazione. Le differenze in termini di progettazione e funzionamento riguardano i seguenti aspetti: 

• Ambito: gli EDW consolidano i dati di tutti i reparti, mentre i data warehouse dipartimentali si concentrano su una singola funzione.
• Integrazione: gli EDW integrano sistemi aziendali eterogenei, come CRM, ERP o database transazionali, mentre i data warehouse dipartimentali attingono a sorgenti limitate che non sono integrate con altre unità aziendali.
• Governance: gli EDW applicano standard di governance e qualità dei dati a livello aziendale, garantendo coerenza in tutta l'organizzazione. I data warehouse dipartimentali in genere applicano controlli solo all'interno della propria unità.
• Utilizzo: gli EDW rendono possibili analisi interfunzionali, permettendo confronti tra reparti come vendite, finanza e attività operative. I data warehouse dipartimentali supportano reportistica specifica per funzione.

EDW vs. data lake

Un data lake è un'altra soluzione di archiviazione comune, ma si differenzia in modo significativo da un EDW nei seguenti aspetti:

• Tipo di dati: gli EDW archiviano dati strutturati ed elaborati, mentre i data lake contengono dati grezzi, non strutturati o semi-strutturati come log, immagini o feed di sensori.
• Schema: gli EDW utilizzano lo schema-on-write, il che significa che i dati vengono strutturati prima del caricamento. I data lake utilizzano lo schema-on-read, strutturando i dati solo al momento dell'interrogazione.
• Qualità dei dati: gli EDW contengono dati curati, puliti e governati. I data lake archiviano dati grezzi che richiedono elaborazione prima dell'utilizzo.
• Casi d'uso: gli EDW sono ideali per BI, dashboard e reporting. I data lake sono più adatti ad attività di data science, ML e analisi esplorativa.
• Prestazioni delle query: gli EDW sono ottimizzati per query analitiche veloci. I data lake spesso richiedono elaborazioni aggiuntivi per garantire buone prestazioni.

Tuttavia, è molto comune che le organizzazioni utilizzino entrambe le soluzioni: i data lake come repository flessibili per la sperimentazione e gli EDW per l'analisi in produzione.

EDW vs. data mart

Un data mart è una soluzione più piccola e mirata rispetto a un EDW, che fornisce dati pre-aggregati adatti a specifiche esigenze dipartimentali. Spesso i data mart sono sottoinsiemi di un EDW, ma si differenziano da essi nei seguenti aspetti:

• Ambito: i data mart coprono in genere una singola area tematica o un singolo reparto, mentre gli EDW servono l'intera azienda.
• Origine: i data mart sono spesso alimentati da un EDW. Al contrario, un EDW attinge direttamente dai sistemi operazionali.
• Complessità: i data mart sono più semplici degli EDW e utilizzano meno sorgenti. Gli EDW integrano i dati dell'intera organizzazione e richiedono quindi architetture e infrastrutture più complesse.
• Implementazione: i data mart possono essere implementati rapidamente. Gli EDW richiedono tempi più lunghi a causa delle loro scala e complessità.

Architettura dell'EDW e componenti chiave 

L'architettura di un EDW definisce il modo in cui i dati fluiscono dai sistemi sorgente verso un ambiente strutturato, dove possono essere archiviati e analizzati in modo affidabile. Tradizionalmente, gli EDW venivano ospitati in ambienti on-premise, che richiedevano investimenti significativi in hardware e manutenzione e risultavano difficili da scalare.

Con l'evoluzione degli ambienti di hosting, anche l'architettura degli EDW si è evoluta, passando dai tradizionali sistemi on-premise a tre livelli a piattaforme cloud-native che offrono maggiore flessibilità, consentendo la scalabilità elastica e un'integrazione fluida con gli ecosistemi cloud. Questa evoluzione aiuta le organizzazioni a ottimizzare i costi, scalare dinamicamente i carichi di lavoro verso l'alto o verso il basso e implementare analisi avanzate senza una gestione onerosa dell'infrastruttura.

Comprendere i seguenti aspetti dell'architettura EDW può aiutare le organizzazioni a selezionare la piattaforma più adatta e a ottimizzare le prestazioni dell'EDW in base alle proprie esigenze specifiche.

Architettura EDW a tre livelli

La progettazione classica di un EDW si basa su tre livelli (inferiore, intermedio e superiore), ciascuno con una funziona distinta.

Il livello inferiore è considerato il livello di integrazione dei dati, in cui i dati grezzi vengono acquisiti e preparati per l'archiviazione. I processi ETL o ELT integrano i dati dai sistemi sorgente e li spostano nell'EDW. Strumenti moderni per le pipeline di dati come Fivetran, Airbyte e Matillion forniscono connettori verso sorgenti di dati quali sistemi CRM ed ERP, database transazionali o applicazioni SaaS.

Il livello intermedio è il livello di archiviazione e database vero e proprio, in cui risiedono i dati elaborati all'interno del warehouse. Gli EDW tradizionali si basavano su database relazionali ottimizzati per l'analisi. Le tecniche principali includono l'archiviazione colonnare (memorizzazione dei dati per colonna anziché per riga, per query più veloci), la compressione (riduzione dello spazio di archiviazione) e il partizionamento (suddivisione dei dati in segmenti gestibili). Queste caratteristiche rendono i carichi di lavoro analitici efficienti e scalabili.

Il livello superiore è il livello di interrogazione e presentazione, in cui gli utenti interagiscono direttamente con i dati per creare dashboard e generare report utilizzando diversi strumenti di BI, motori di query con elaborazione massivamente parallela, API o interfacce utente.

Molte organizzazioni sono oggi in grado di estendere ulteriormente l'architettura a tre livelli sfruttando le piattaforme cloud per separare lo storage dal compute, così da scalare ciascuna risorsa in modo indipendente. Quindi, se necessario, possono espandere la capacità di storage senza incrementare necessariamente i costi di compute, o viceversa.

Infine, oltre all'architettura a tre livelli, il livello di governance è un componente critico dell'EDW che include controlli di sicurezza, accesso basato sui ruoli, gestione dei metadati e monitoraggio della qualità dei dati, contribuendo a garantire che l'EDW rimanga un ambiente affidabile, conforme e sicuro.

Modelli di dati e organizzazione

Il modo in cui un EDW è progettato gioca un ruolo importante nel massimizzare il valore di business, ma il modo in cui i dati vengono modellati e organizzati all'interno dell'EDW può essere altrettanto rilevante. Questo perché una modellazione efficace dei dati può migliorare notevolmente la velocità delle query e rendere il warehouse più facile da esplorare per gli utenti non tecnici.

La maggior parte degli EDW utilizza la modellazione dimensionale, progettata per strutturare i dati in modo da ottimizzare le prestazioni delle query e facilitare la comprensione da parte degli utenti tramite tabelle dei fatti e tabelle delle dimensioni.

Le tabelle dei fatti memorizzano dati relativi a transazioni ed eventi misurabili, come i ricavi delle vendite, le quantità degli ordini o le unità vendute. Le tabelle delle dimensioni memorizzano dati che forniscono un contesto descrittivo, come la località o l'età del cliente, la cronologia degli ordini e le date degli ordini.

I dati vengono inoltre generalmente organizzati in schemi allineati alle unità di business che rispecchiano la struttura operativa dell'azienda, come finanza o vendite. Questo rende il lavoro sui dati più intuitivo per analisti e manager. Con i dati organizzati in tabelle dei fatti e delle dimensioni, possono infatti svolgere più facilmente attività di analisi come il confronto delle vendite per area geografica, prodotto o segmento di clientela.

Vantaggi dell'implementazione di un EDW

Una caratteristica fondamentale di un EDW è la sua capacità di fornire alle organizzazioni una solida base per la gestione e l'analisi dei dati. Di seguito vedremo in maggior dettaglio come il consolidamento delle informazioni aiuti le aziende a ottenere maggior valore dai propri dati.

Unica fonte di verità e coerenza dei dati

Uno dei vantaggi più importanti di un EDW è che contribuisce a stabilire un'unica fonte di verità sia per l'analisi del passato che per la previsione del futuro. In molte organizzazioni, i reparti fanno affidamento su sistemi separati per la gestione dei dati e il reporting, il che può portare a risultati contrastanti. Ad esempio, se il marketing utilizza un sistema per la BI e la finanza ne utilizza un altro, potrebbero ottenere stime diverse del valore del ciclo di vita del cliente. Questo tipo di discrepanze può erodere la fiducia complessiva negli output dei dati a livello dell'intera organizzazione.

Tuttavia, un EDW integra i dati di tutte le unità aziendali, in modo che gli utenti possano accedere alle stesse informazioni verificate che sono autorizzati a utilizzare, indipendentemente dall'area in cui operano. Ciò riduce gli output contrastanti e aumenta quindi la fiducia, permettendo ai responsabili di prendere decisioni basate su dati affidabili e unificati.

Miglioramento della governance e della qualità dei dati

Un ulteriore vantaggio degli EDW è che, semplicemente per il modo in cui operano, possono contribuire a imporre standard di qualità dei dati, come la rimozione dei record duplicati, la standardizzazione dei formati e l'applicazione di regole di validazione per garantire la completezza. Oltre agli standard di qualità, gli EDW offrono solide funzionalità di governance, come il tracciamento della provenienza dei dati, il supporto alla conformità a normative quali GDPR o HIPAA e robuste misure di sicurezza per la protezione dei dati sensibili, incluse RBAC, crittografia, log di audit e sicurezza a livello di colonna.

La combinazione di qualità dei dati e di una governance solida rafforza la fiducia degli utenti nell’affidabilità dei dati impiegati per decisioni aziendali critiche.

Potenziamento della BI e dell'analisi

Un vantaggio forse più specifico riguarda il modo in cui un EDW può fungere da base per le iniziative di BI. Quando report e dashboard attingono a dati coerenti e accurati, le organizzazioni possono condurre più facilmente analisi interfunzionali che combinano informazioni provenienti da diversi reparti, mentre il tracciamento storico aiuta a individuare tendenze e modelli a supporto di decisioni sia strategiche che tattiche. Grazie all'analisi self-service, gli utenti possono esplorare i dati in autonomia senza dover fare affidamento sul supporto IT, rendendo i vantaggi di un EDW accessibili a un numero maggiore di persone.

Supporto a ML e AI

Con l'integrazione sempre maggiore di ML e AI nelle operazioni aziendali, gli EDW possono fornire i dati storici coerenti e di alta qualità necessari per addestrare modelli accurati. Le aziende possono quindi utilizzare tali modelli per abilitare analisi predittive, come la previsione della domanda, la previsione del tasso di abbandono dei clienti o il rilevamento delle frodi.

Molti EDW basati su cloud si integrano direttamente con piattaforme di ML e alcuni includono persino funzionalità di ML integrate, consentendo di addestrare ed eseguire i modelli all'interno del warehouse stesso.

Implementazione di un EDW: cloud, on-premise o ibrida

La scelta dell'ambiente di implementazione per un EDW può avere un impatto significativo su costi, scalabilità e gestione. Sebbene ciascun approccio presenti vantaggi e punti di forza per diversi casi d'uso, la maggior parte delle aziende oggi privilegia una strategia cloud-first grazie alla sua flessibilità e ai costi iniziali più contenuti. Tuttavia, le organizzazioni dovrebbero confrontare vantaggi e svantaggi di modelli basati su cloud, on-premise e ibridi per individuare l'opzione più adatta alle loro esigenze. 

Soluzioni EDW basate su cloud

I vantaggi di un EDW basato su cloud ruotano principalmente attorno alla sua capacità di eliminare la necessità di gestire l'hardware, offrendo al contempo aggiornamenti automatici e scalabilità elastica. Il modello di prezzo è in genere di tipo pay-as-you-go, il che aiuta a controllare le spese, e l'implementazione risulta tipicamente più rapida rispetto ad altre opzioni: spesso viene completata in 6-12 mesi rispetto agli anni richiesti dai progetti on-premise.

Un EDW basato su cloud è generalmente la soluzione migliore per le organizzazioni che desiderano dare priorità a flessibilità, scalabilità e bassi costi iniziali. Le soluzioni cloud spostano inoltre la spesa dagli investimenti in conto capitale alle spese operative, rendendo i costi più prevedibili e consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente a esigenze di dati in evoluzione senza grandi investimenti infrastrutturali.

Soluzioni EDW on-premise

Un EDW on-premise viene implementato e gestito all'interno dei data center dell'organizzazione. Uno dei principali vantaggi di questo approccio è che assicura il massimo controllo su infrastruttura e dati, il che lo rende particolarmente adatto a soddisfare rigidi requisiti di conformità o sovranità dei dati. Tuttavia, a fronte di questo maggiore controllo, agilità e scalabilità risultano spesso limitate, il che può rallentare l'innovazione e la capacità di adattarsi al cambiamento.

Un altro aspetto negativo è che i costi sono generalmente più elevati rispetto ad altri approcci, con un investimento iniziale che va da 500.000 a oltre 5 milioni di dollari, ai quali si aggiungono i costi di manutenzione continuativi. Le implementazioni on-premise possono inoltre essere difficili da scalare, richiedere notevoli risorse IT e comportare tempistiche lunghe, generalmente nell'ordine di un anno, con picchi che possono arrivare fino a cinque anni.

Ciò nonostante, alcune organizzazioni sono soggette a requisiti normativi che richiedono soluzioni on-premise, e quelle con investimenti infrastrutturali già in essere possono ritenere l'approccio on-premise il più pratico.

Approcci EDW ibridi

Prevedibilmente, i modelli ibridi per gli EDW combinano i vantaggi sia delle implementazioni on-premise che di quelle cloud, bilanciando controllo e flessibilità. Ad esempio, i dati sensibili possono essere archiviati on-premise per soddisfare requisiti di residenza dei dati o altri vincoli di conformità, mentre le piattaforme cloud gestiscono carichi di lavoro analitici scalabili.

Lo svantaggio dei modelli ibridi è che possono richiedere integrazioni tra ambienti diversi, introducendo complessità che rendono più difficili le operazioni e la gestione dell'EDW. Pertanto, gli EDW ibridi sono in genere più adatti alle organizzazioni che stanno migrando da sistemi legacy al cloud o a quelle che necessitano sia di sovranità dei dati che di scalabilità.

Considerazioni sull'implementazione e best practice

L'implementazione di un EDW è un'iniziativa significativa in termini di complessità tecnica, tempistiche e coordinamento tra più team. Stabilire aspettative realistiche può aiutare a ridurre la frustrazione e a garantire che l'EDW offra valore nel lungo periodo. Le seguenti best practice affrontano le sfide più comuni e forniscono indicazioni pratiche per il successo.

Gestire problemi di qualità dei dati e scalabilità

Una delle prime sfide in qualsiasi progetto EDW è garantire un livello adeguato di qualità dei dati. I sistemi sorgente contengono spesso duplicati, campi mancanti, formati incoerenti o record obsoleti. Se questi problemi non vengono affrontati, si moltiplicheranno man mano che i dati confluiscono direttamente nell'EDW, compromettendone l'affidabilità. Per evitarlo, le organizzazioni devono implementare regole sulla qualità dei dati e controlli di validazione prima del caricamento. Il monitoraggio continuo, con avvisi in caso di anomalie, contribuisce a mantenere la qualità nel tempo.

La scalabilità è un'altra considerazione fondamentale. Con la crescita delle organizzazioni, i volumi di dati aumentano inevitabilmente. L'architettura dell'EDW dovrebbe essere progettata fin dall'inizio tenendo conto di questa crescita. Le piattaforme cloud semplificano questo aspetto offrendo scalabilità elastica, in modo che le capacità di compute e storage crescano secondo necessità. Anche il partizionamento dei dati e l'ottimizzazione delle query contribuiscono a mantenere le prestazioni all'aumentare dei carichi di lavoro.

Garantire sicurezza e controlli di accesso

Poiché gli EDW concentrano in un unico punto una grande quantità di informazioni sensibili, sono essenziali pratiche di sicurezza solide. Il modello RBAC, basato sul principio del privilegio minimo, garantisce che gli utenti visualizzino solo i dati di cui hanno bisogno e/o per i quali sono autorizzati. Per i dati altamente sensibili, come le informazioni di identificazione personale (PII), è consigliabile applicare la sicurezza a livello di colonna e il mascheramento dinamico dei dati per una protezione aggiuntiva.

Altre best practice in ambito di sicurezza includono:

• Crittografia end-to-end per proteggere i dati a riposo e in transito.
• Log di audit che tengono traccia di ogni query ed evento di accesso per supportare la conformità e le attività di audit.
• Autenticazione a più fattori (MFA) per contribuire a prevenire accessi non autorizzati.
• Audit di sicurezza e revisioni di conformità regolari.

Superare le principali sfide relative all'adozione

Sfida: a seconda delle modalità di implementazione, i progetti EDW possono richiedere da uno a cinque anni per essere completati.

Soluzione: sebbene questo possa sembrare scoraggiante, un approccio graduale aiuterà a gestire le aspettative e a mantenere la continuità dei progressi. Iniziare con un caso d'uso ad alto valore, come la reportistica sulle vendite, per dimostrare il ROI, prima di espandere l'iniziativa.

Sfida: la gestione del cambiamento rappresenta un'altra sfida significativa se gli utenti mostrano resistenza verso nuovi strumenti o processi.

Soluzione: investire nella formazione, assicurarsi l'aperto sostegno del top management e celebrare i primi successi per creare slancio.

Sfida: l'integrazione dei dati è spesso complessa perché le organizzazioni fanno affidamento su molti sistemi.

Soluzione: strumenti moderni per le pipeline, come Fivetran e Airbyte, semplificano questo lavoro. Inoltre, i team dovrebbero inizialmente dare priorità alle sorgenti più importanti.

Sfida: le preoccupazioni legate ai costi possono rallentare l'adozione.

Soluzione: le piattaforme cloud offrono una soglia di ingresso più bassa e la dimostrazione di un ROI precoce aiuta a giustificare investimenti successivi.

Conclusione: l'EDW come base per un processo decisionale basato sui dati

Riunendo i dati provenienti da tutta l'organizzazione, un EDW può diventare una base coerente e attendibile per la reportistica e l'analisi che affronta le sfide aziendali più comuni, come report incoerenti, sistemi a silos e dati inaffidabili. Queste funzionalità rendono l'EDW un elemento fondamentale per il processo decisionale basato sui dati, fornendo ai team le informazioni affidabili di cui hanno bisogno per agire con sicurezza.

Inoltre, i vantaggi di un EDW vanno oltre l'ambito tecnologico. Può migliorare la qualità complessiva dei dati, rafforzare le capacità analitiche e supportare funzionalità avanzate come il ML, mentre le diverse opzioni di implementazione offrono la flessibilità necessaria per dare priorità, a seconda dei casi, a costi, controllo o conformità. Sebbene un'implementazione di successo richieda aspettative realistiche, solide pratiche di qualità dei dati e una gestione ponderata del cambiamento, un EDW può rappresentare un asset strategico in grado di aiutare le organizzazioni a trasformare i dati in insight di valore.

Domande frequenti sull'EDW

Che cosa significa EDW?

EDW è l'acronimo di Enterprise Data Warehouse e indica un sistema di archiviazione centralizzato che riunisce i dati provenienti da tutta l'organizzazione per fornire un'unica fonte di verità a supporto di un processo decisionale basato sui dati.

Qual è la differenza tra un data warehouse e un EDW?

Un data warehouse, o DW, serve in genere un singolo reparto o una singola funzione, come marketing o finanza, mentre un EDW integra dati provenienti da molti sistemi, applica una governance a livello aziendale e supporta analisi interfunzionali.

Che cosa sono ETL ed ELT in un data warehouse?

ETL ed ELT si riferiscono a due modalità diverse con cui i dati estratti dalle sorgenti vengono integrati nel warehouse vero e proprio. ETL indica un processo in cui i dati vengono ripuliti e trasformati prima di essere caricati nel warehouse. ELT è un processo simile ma con un ordine diverso, in cui i dati grezzi vengono prima estratti e caricati, per poi essere trasformati all'interno del warehouse sfruttando la potenza di calcolo dell'EDW. L'ETL è spesso considerato l'approccio "tradizionale", mentre l'ELT è più comune per gli EDW ospitati su piattaforme cloud perché più veloce e scalabile.

Come si accede a un EDW?

Gli utenti in genere accedono a un EDW tramite strumenti di BI, dashboard, strumenti di query SQL o piattaforme di analisi self-service. La maggior parte delle organizzazioni fornisce un accesso sicuro basato su browser per facilitarne l'utilizzo, con controlli basati sui ruoli che garantiscono che gli utenti visualizzino solo i dati per i quali sono autorizzati.