Il datawarehouse

VIAGGIO NEL DNA DELLE ORGANIZZAZIONI

Il datawarehouse(r)

Per le aziende è sempre più importante poter estrarre informazioni aggregate dal patrimonio dei dati aziendali e trasformarle in indicazioni utili per il processo decisionale.

La gestione integrata di database multimediali, interni ed esterni all'azienda, richiede una solida architettura di data warehousing, che risponda in modo efficace agli obiettivi di business dell'organizzazione stessa.

Il Data Warehouse è l’insieme delle strutture dati e degli strumenti necessari per fornire ai manager un supporto decisionale. Le informazioni utili in questo senso sono ricavate da dati operazionali prodotti e gestiti da un innovativo sistema informativo aziendale.

Il Data Warehouse non è dunque solo uno strumento tecnologico ma anche strategico, in quanto l’attività di analisi viene a spostarsi da personale specializzato a tutti i manager dell’azienda.

È, inoltre, importante valutare la possibilità che lo strumento scelto possa essere applicato sia a livello strategico, che a livello operativo.

Non ha senso dotare l’alta direzione di sofisticatissimi strumenti di analisi e lasciare che i manager operativi, coloro che devono adoperarsi per raggiungere gli obiettivi prefissati, utilizzino tabulati o al massimo fogli elettronici.

Comprendere le tendenze e fare dei paragoni prima di prendere decisioni importanti diventa più facile, grazie ad informazioni a livello aggregato che possono essere visualizzate e analizzate rapidamente.

Se necessario, viene eseguito anche l’accesso a dati dettagliati. Quindi, non è un prodotto acquistabile, ma una metodologia, un’organizzazione, un progetto da implementare.

Ci troviamo di frote a un database ulteriore rispetto al database gestionale che già contiene tutti i dati presenti in azienda.

È vero che i dati ci sono tutti, ma sono organizzati in una banca dati nata per offrire supporto alle applicazioni, e quindi modellata secondo logiche differenti da quelle che sono alla base di un disegno di un DW, dove il dato deve essere acceduto con strumenti di interrogazione e/o di estrazione e non tramite programmi applicativi.

Il disegno logico di un data warehouse è completamente differente da un disegno logico di un ambiente applicativo.

Progettare un DW non vuol dire semplicemente duplicare i dati da un’altra parte, ma vuol dire soprattutto rimodellarli, trasformarli, standardizzarli e ripulirli da eventuali difetti. In realtà, le aziende hanno sempre convissuto con due esigenze e due ambienti logici ben distinti:

	Quello gestionale, o operativo, definito anche di "Data Capture", per il fatto che è l’ambiente dove il dato viene acquisito;
	Quello di analisi, definito di "Data Access", dove il dato viene acceduto. Senza un DW, chi deve fare analisi è costretto ad utilizzare lo stesso ambiente di chi deve fatturare, oppure registrare movimenti contabili, con il duplice effetto negativo che, oltre a non avere un database predisposto, rischia di disturbare la normale operatività quotidiana aziendale.

I problemi menzionati, il mercato sempre più competitivo e complesso, l’aumento delle variabili e dei dati che gli utenti devono gestire sono alla base dei motivi che inducono le Organizzazioni ad investire in questa problematica, cioè in una stutturazione dei dati meno "improvvisata" e meno dipendente dai desideri dei singoli utenti

L’idea è di separare gli ambienti, sia dal punto di vista dei dati, sia, eventualmente, dal punto di vista delle macchine.

Occorre progettare un DW in un ambiente separato, utilizzando un DBMS di tipo relazionale.

I dati strategici dell’azienda vengono inseriti in un DBMS standard, in grado di immagazzinare grandi quantità di dati, con un linguaggio di interrogazione standard. un ambiente relazionale che utilizza strumenti SQL-like come strumenti di accesso, garantiscono totale apertura, trasportabilità ed economia di esercizio.

Una cosa è il data warehouse, cioè il database, un’altra è il data warehousing, cioè una serie di servizi di cui si deve dotare l’ambiente per far sì che il database progettato possa essere utilizzato e reso operativo.

Questi servizi sono componenti software (prodotti acquistabili e/o routine scritte ad hoc)

	generalizzati;
	riusabili (per più DW);
	scalabili (validi per piccoli e grandi DW);
	portabili (da un DW ad un altro);
	necessari, affinché il nuovo ambiente possa essere operativo.

Alcuni servizi indispensabili sono, ad esempio:

	l’acquisizione dei dati dall’ambiente gestionale;
	la definizione del mapping;
	la trasformazione delle definizioni dei dati;
	la distribuzione;
	l’attivazione di un ambiente di repository (metadati);

Tali servizi possono essere realizzati in parte acquisendo dei prodotti sul mercato, in parte realizzando delle routine ad hoc.

I presupposti per un Datawarehousing efficiente sono:

	l’analisi dei requisiti utente;
	l’analisi dell’esistenza dei dati nell’ambiente gestionale;
	la progettazione del modello logico e fisico;
	la definizione delle attività di "mapping" e di "refreshing";
	il controllo qualità dei dati;
	la definizione delle modalità di alimentazione del data base;
	la Definizione dei processi di sincronizzazione e di replicazione dei dati;
	l’implementazione di un repository;
	le fasi di test;
	l’analisi dei volumi;
	la messa a punto delle prestazioni.

Un progetto di data warehousing si implementa esclusivamente per risolvere le esigenze di analisi e controllo degli utenti. In questo senso non possiamo prescindere dalla scelta di uno strumento di analisi dati e di supporto alle decisioni. Con l’acronimo OLAP (On-line Analitycal Processing), si identifica un insieme di tecnologie e strumenti predisposti per facilitare l’accesso ai dati ed aumentare la capacità di analisi da parte degli utenti. Esistono differenti strumenti OLAP, i più interessanti dei quali sono basati sul concetto di multidimensionalità.

Gli utenti hanno la possibilità di accedere ai dati di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno e secondo il prodotto che intendono utilizzare, mediante processi possibilmente schedulati e non presidiati. Così gli utenti accedono direttamente ai dati elaborati, integri, garantiti, e non si fanno carico di sapere dove fisicamente risiedono, con quali processi sono stati ricavati, ecc..