La raccolta dei dati è spesso semplice, ma utilizzarli bene può essere molto più difficile. Alcune attività potrebbero raggiungere un punto in cui le dashboard si contraddicono a vicenda, i team estraggono numeri diversi per la stessa metrica e "controllare i dati" significa aprire diverse schede e arrendersi in anticipo. Un data warehouse può risolvere questo problema allineando i sistemi, standardizzando le logiche e offrendo a tutti una visione condivisa di ciò che accade. 

Il mercato globale dell'archiviazione dei dati aveva un valore di 255,29 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che crescerà fino a raggiungere i 984,56 miliardi di dollari entro il 2034. Di seguito, spiegheremo cosa fanno le soluzioni di data warehouse, come funzionano e come sceglierne una adatta alla tua attività.

Contenuto dell'articolo

• Cos'è una soluzione di data warehouse?
  
• Come funziona un data warehouse?
  
• Come si collegano le data pipeline al data warehousing?
  
• I vantaggi dell'utilizzo di un data warehouse
  
• Differenze tra le soluzioni di data warehouse tradizionali e le soluzioni di data warehouse nel cloud
  
• Quali funzionalità cercare in un data warehouse?
  
• Quali sono le migliori soluzioni di data warehouse?
  
• Come può essere utile Stripe Data Pipeline
  

Che cos'è una soluzione di data warehouse?

Un data warehouse è un sistema che raccoglie dati da tutta la tua attività (ad es. vendite, marketing, finanza, log del prodotto) e li archivia in un formato semplice per eseguire query. Viene utilizzato per porre domande su un quadro generale e ottenere risposte rapide e affidabili.

Il termine "soluzione di data warehouse" di solito significa: 

• Un database centrale che archivia dati strutturati e storici

• Pipeline che estraggono, puliscono e caricano dati da una varietà di fonti

• Strumenti sovrapposti con cui i team possono eseguire query sui dati, creare report e visualizzare i risultati

L'obiettivo di una soluzione di data warehouse è fornire alla tua attività una visione unificata dei propri dati che sia organizzata, standardizzata e perfezionata per l'analisi. Ottieni dati puliti e coerenti che riflettono il quadro completo e sono strutturati per aiutarti a esplorare le tendenze, confrontare le prestazioni nel tempo e prendere decisioni basate sui fatti.

Come funziona un data warehouse?

Un data warehouse estrae i dati da diversi sistemi, li pulisce e li organizza in modo che siano pronti per l'analisi. 

Innanzitutto, il warehouse raccoglie i dati di tutta l'attività: sistemi di vendita, sistemi di Customer Relationship Management (CRM), piattaforme di marketing, log dei prodotti e fogli di calcolo. Una volta all'interno del warehouse, i dati vengono salvati in una struttura progettata per l'esecuzione rapida di query. In genere, questo si traduce in un formato relazionale che utilizza schemi che semplificano l'esecuzione di confronti, l'individuazione di tendenze o la suddivisione dei dati per categoria.

A differenza dei database operativi, che si concentrano sulle transazioni in tempo reale, i data warehouse sono creati per la conservazione a lungo termine. Archiviano sia i dati attuali che quelli storici, in modo da poter risalire a mesi o anni prima per vedere come sono cambiate le cose.

Dopo che i dati sono stati standardizzati e strutturati, i team possono interrogarli utilizzando il linguaggio di programmazione Structured Query Language (SQL) oppure lavorarci con strumenti di analisi e dashboard. Poiché i dati sono già stati preparati, queste query possono essere eseguite velocemente, anche su enormi set di dati. Tutti lavorano partendo dalla stessa fonte pulita e coerente, senza dover cercare o riconciliare i numeri di sistemi diversi.

Dietro le quinte, il warehouse gestisce l'indicizzazione, il partizionamento e i metadati per garantire prestazioni elevate e mantenere organizzato il tutto.

I moderni data warehouse aziendali spesso operano nel cloud, il che significa che puoi scalare lo spazio di archiviazione o la potenza di calcolo in base alle necessità senza dover gestire l'infrastruttura fisica. A prescindere dal fatto che un data warehouse utilizzi o meno il cloud, l'idea di base rimane la stessa: riunire tutti i dati, pulirli, organizzarli e renderli immediatamente accessibili per l'analisi.

In che modo le pipeline di dati si collegano ai data warehouse?

Un data warehouse ha bisogno di un flusso costante di dati puliti e ben strutturati per funzionare in modo efficace. Questa è la data pipeline. Le pipeline sono l'infrastruttura che sposta i dati dai tuoi sistemi (ad es. CRM, app, elaboratori di pagamento) al data warehouse. Assicurano che le tue analisi riflettano ciò che accade nell'attività.

Una pipeline esegue tre processi:

• Estrae i dati dai sistemi di origine. 
  
• Li trasforma in un formato standardizzato e utilizzabile. 
  
• Li carica nel data warehouse. 
  

Alcune pipeline utilizzano una procedura di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), il che significa che eseguono tutte queste operazioni prima che i dati entrino nel data warehouse. Altre utilizzano una procedura di estrazione, caricamento e trasformazione (ELT), il che significa che caricano prima i dati grezzi, per poi trasformarli all'interno del data warehouse. L'approccio giusto dipende dal tuo stack, dal volume dei dati e da quanta flessibilità hai bisogno a valle.

Senza una pipeline solida, il tuo data warehouse può finire per essere pieno di dati obsoleti o incoerenti, o non avere alcun dato. Potresti avere lacune nei report, dashboard non funzionanti o numeri che non tornano. Una pipeline è necessaria per ogni team che si affida a informazioni tempestive e precise.

Alcune aziende creano pipeline internamente. Altre utilizzano servizi gestiti che si occupano delle attività più complesse. Ad esempio, Stripe offre una Data Pipeline integrata che sincronizza i dati sui pagamenti e sui ricavi direttamente nel data warehouse o nell'archiviazione cloud. Con la pipeline in atto, le attività ottengono dati finanziari puliti e strutturati che confluiscono automaticamente nei loro stack di analisi.

I vantaggi dell'utilizzo di un data warehouse

Un buon data warehouse può aiutare a ridefinire il modo in cui i team dell'intera azienda accedono, interpretano e utilizzano le informazioni. Può risolvere i problemi fondamentali che impediscono ai team di utilizzare bene i dati e offrire vantaggi reali una volta risolti. Ecco come.

L'intero quadro diventa visibile

Spesso i dati sono isolati in compartimenti stagni. Il team delle vendite ha una versione delle attività dei clienti, il marketing ne ha un'altra e la finanza monitora la propria. Ottenere report significa copiare e incollare tra le dashboard o eseguire esportazioni manuali. Ogni nuova domanda può trasformarsi in un progetto.

Un data warehouse consolida queste fonti frammentate in un unico archivio integrato. Invece di mettere insieme le informazioni, i team possono eseguire query in un unico posto e ottenere il quadro completo: pulito, standardizzato e pronto per l'esplorazione. La centralizzazione dei dati ti offre una visione completa della tua attività: transazioni, campagne, log di assistenza, utilizzo del prodotto e dati finanziari, tutto in un unico posto. Questo si traduce in una migliore visibilità tra i reparti, in un maggiore contesto per le decisioni e in meno lacune nei dati.

Le query vengono eseguite più velocemente e possono scalare

I database di produzione sono ottimizzati per le transazioni, ad esempio per aggiungere clienti, aggiornare gli ordini ed elaborare pagamenti. Se esegui una query pesante su di essi, il sistema può bloccarsi.

I data warehouse spostano i carichi di lavoro analitici in un ambiente dedicato, creato per l'analisi e progettato per gestire query grandi e complesse senza ritardi. Utilizzano tecniche come l'elaborazione parallela, l'indicizzazione e l'archiviazione a colonne per restituire i risultati rapidamente, anche su miliardi di righe. Questo significa che i team possono eseguire query complesse, unire set di dati di grandi dimensioni o programmare report giornalieri senza influire sui sistemi rivolti ai clienti. Pertanto, quando hai bisogno di un report, non devi aspettare o preoccuparti di bloccare altri sistemi.

I diversi team sono allineati

Se chiedi a diversi team un indicatore chiave di prestazione (KPI), potresti ottenere numeri diversi, perché utilizzano tutti logiche differenti. Un team potrebbe filtrare gli utenti che hanno abbandonato, un altro potrebbe includere i rimborsi, mentre un altro ancora potrebbe contare le conversioni di prova come ricavi.

I data warehouse risolvono questo problema applicando un livello logico unico e coerente a livello di dati. Poiché i dati vengono puliti e trasformati prima di entrare nel data warehouse, sono coerenti per impostazione predefinita. Le definizioni di "utente attivo" o "ricavi mensili" vengono applicate durante la trasformazione, non dopo, in modo che tutti, dal prodotto al marketing e alla finanza, lavorino con lo stesso set di dati e gli stessi presupposti. Quando le tue metriche riflettono una comprensione condivisa, passi meno tempo a discutere dei dati e più tempo ad agire su di essi.

Le tendenze a lungo termine diventano facili da identificare

I sistemi in genere archiviano o eliminano i vecchi record per rimanere efficienti. Questo rende difficile porre domande a lungo termine, ad esempio su come è cambiato il valore nel tempo dei clienti, su come si presenta la stagionalità in anni diversi e se il tasso di abbandono sta migliorando o peggiorando nel tempo.

Un data warehouse conserva la cronologia per sua natura, memorizzando i dati per mesi, anni o decenni. È strutturato in modo da poterli confrontare nel tempo. Puoi eseguire analisi di coorte, monitorare il comportamento dei clienti tra le coorti, vedere come cambiano i KPI di anno in anno e scoprire modelli a lenta evoluzione che altrimenti passerebbero inosservati. È la differenza tra la reazione del tuo team al picco della scorsa settimana e l'individuazione di una tendenza triennale prima che diventi un problema.

L'analisi self-service diventa realistica

Con dati ben strutturati a disposizione, i team non tecnici possono esplorarli da soli senza aspettare che i team di ingegneria o di dati eseguano query personalizzate. La maggior parte dei data warehouse si collega a strumenti di business intelligence (BI) con interfacce intuitive per filtrare, sezionare e creare grafici con i dati. Il passaggio da reportistici che creano colli di bottiglia a informazioni accessibili su richiesta consente a più utenti dell'attività di prendere decisioni più rapide e informate.

Differenze tra soluzioni di data warehouse tradizionali e soluzioni di data warehouse su cloud

Non tutti i data warehouse sono strutturati allo stesso modo. La differenza principale è tra i sistemi tradizionali in sede e le moderne piattaforme basate su cloud e la scelta incide sui costi, sulla possibilità di crescita e sulla velocità con cui un team può trarre valore dai propri dati.

Data warehouse tradizionali

I data warehouse tradizionali vengono eseguiti su server fisici di cui un'azienda è proprietaria e che gestisce, in genere in sede. La capacità è determinata dall'hardware acquistato, pertanto espandersi significa acquistare e installare una nuova infrastruttura prima che si presenti la necessità. Questo offre alle organizzazioni il pieno controllo sui propri ambienti e dati, ma comporta costi iniziali più elevati, tempi di configurazione più lunghi e l'onere continuo di gestire hardware, manutenzione e sicurezza all'interno dell'azienda.

Data warehouse su cloud

I data warehouse su cloud sono ospitati e gestiti da un fornitore di terze parti, con archiviazione e capacità di elaborazione fornite come servizio tramite Internet. Le risorse si espandono o si riducono su richiesta, in modo che i team paghino per ciò che usano anziché predisporre la capacità di picco. Questo riduce l'investimento iniziale, accelera l'implementazione e sposta la responsabilità della manutenzione al fornitore. I warehouse su cloud sono un'opzione più rapida e flessibile per i team che desiderano scalare le analisi senza gestire l'infrastruttura in prima persona.

Quali caratteristiche dovresti richiedere a un data warehouse?

I migliori data warehouse rendono i dati utilizzabili, affidabili e accessibili all'interno della tua organizzazione. Ecco a cosa prestare attenzione quando valuti le soluzioni. 

Integrazione dei dati con il tuo stack esistente

Un warehouse dovrebbe connettersi facilmente ai sistemi che già utilizzi, come database, app cloud, fogli di calcolo, log ed eventuali piattaforme di terze parti che generano dati.

Valutare:

• Connettori integrati per i tuoi strumenti principali

• Supporto per l'acquisizione in batch e in streaming

• Compatibilità con ETL o ELT, a seconda di come desideri elaborare i dati

Se il processo di inserimento dei dati nel modelli è lento, fragile o macchinoso, tutto il resto può rompersi.

Prestazioni elevate su vasta scala

Man mano che i tuoi dati aumentano, il tuo warehouse dovrebbe essere in grado di tenere il passo. Questo significa velocità di query elevate, anche con join complessi, set di dati di grandi dimensioni o molti utenti simultanei.

Attento a:

• Elaborazione parallela

• Indicizzazione intelligente o partizionamento

• Archiviazione colonnare

• Memorizzazione nella cache in memoria per query a cui si accede di frequente

Un warehouse in grado di gestire il tuo volume attuale, ma che rimane indietro quando la tua attività si espande non sarà utile a lungo.

Coerenza integrata e imposizione della qualità dei dati

Il tuo warehouse dovrebbe favorire la conservazione di dati puliti e affidabili.

Questo richiede:

• Convalida durante il caricamento dei dati

• Logica di trasformazione per applicare formati e definizioni coerenti

• Gestione dei metadati e monitoraggio della provenienza

Quando è integrata una qualità dei dati elevata, gli analisti possono concentrarsi sull'analisi invece che su una pulizia costante.

Controllo degli accessi e sicurezza scalabili con il team

Un warehouse contiene dati aziendali sensibili, pertanto necessita di misure di sicurezza.

Valutare:

• Controlli degli accessi basati sui ruoli (fino al livello di tabella o colonna)

• Supporto per la crittografia dei dati inattivi e in transito

• Log delle attività e di controllo

• Funzionalità di conformità per il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE, per l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) degli Stati Uniti o per altri standard, se pertinenti al tuo settore

Trova qualcosa di abbastanza sicuro per la divisione finanziaria, ma abbastanza accessibile per il marketing.

Compatibilità con gli strumenti di analisi

Un warehouse alimenta le tue dashboard, gli strumenti di BI e i modelli di machine learning. Assicurati che la tua dashboard sia compatibile con ciò che i tuoi team già utilizzano.

Un warehouse efficiente dovrebbe avere:

• Supporto SQL standard 

• Connettori per i principali strumenti di BI

• Interfacce di programmazione delle applicazioni (API) o kit di sviluppo software (SDK) per app personalizzate o flussi di lavoro di data science

Il tuo warehouse dovrebbe adattarsi al tuo ambiente di dati più ampio. 

Flessibilità di implementazione e facilità di manutenzione

Alcuni team potrebbero volere uno stretto controllo con un'infrastruttura in sede. Altri potrebbero desiderare la velocità e la flessibilità del cloud. Un buon warehouse può supportare entrambi o almeno rendere chiari i compromessi.

Le opzioni basate su cloud spesso offrono: 

• Configurazione rapida

• Possibilità di crescita

• Backup e patch automatici

Le configurazioni in sede offrono un maggiore controllo, ma richiedono più risorse. La scelta giusta dipende dai tuoi obiettivi e priorità specifici. 

Quali sono le migliori soluzioni di data warehouse?

Una volta capito cosa cercare, è utile vedere il confronto tra le principali piattaforme. Di seguito sono riportate alcune soluzioni di data warehouse ampiamente utilizzate oggi sul mercato.

Snowflake

Snowflake ha introdotto per primo la separazione tra archiviazione ed elaborazione, consentendoti di eseguire più "virtual warehouse" indipendenti per gli stessi dati senza duplicarli, in modo che i processi ETL e le query degli analisti non si contendano le risorse. È cloud-agnostic e funziona in modo coerente su Amazon Web Services (AWS), Azure e Google Cloud Platform (GCP), il che lo rende un'ottima scelta per le organizzazioni multicloud. Inoltre, la scalabilità della concorrenza aiuta a mantenere prestazioni costanti in presenza di carichi di lavoro pesanti.

• Vantaggi: offre flessibilità cross-cloud, potenti funzionalità di condivisione dei dati e prestazioni costanti senza bisogno di grandi ottimizzazioni manuali.

• Svantaggi: i costi possono aumentare con un uso intensivo dell'elaborazione e la sua edizione Standard non è approvata per la gestione dei dati sanitari coperti dall'HIPAA.

È l'ideale per i team che desiderano un'unica piattaforma che funzioni in modo identico su più cloud.

Google BigQuery

BigQuery è un servizio completamente serverless. Non c'è alcun cluster da eseguire o gestire poiché Google assegna automaticamente le risorse in base alla complessità di ogni query. Questo facilita la scalabilità automatica per carichi di lavoro imprevedibili, anche se offre meno controllo manuale sull'assegnazione delle risorse per lavori molto complessi. La fatturazione avviene in base al modello pay-per-query, addebitando i dati analizzati anziché il tempo di elaborazione. Questo è vantaggioso per analisi ad hoc, sebbene i costi possano accumularsi in caso di volume di query elevato.

• Vantaggi: non c'è nessuna infrastruttura da gestire. La configurazione è veloce e sono disponibili potenti strumenti integrati di machine learning (BigQuery ML).

• Svantaggi: è strettamente legato a Google Cloud e offre solo la possibilità di eseguire limitate query cross-cloud.

È l'ideale per i team che non hanno impegni con il cloud o per quelli che utilizzano già Google Cloud.

Amazon Redshift

Redshift, lo storico warehouse di AWS, tradizionalmente richiedeva il provisioning di cluster di nodi, ma la sua nuova opzione serverless offre ora una scalabilità automatica simile a BigQuery. Mantiene comunque disponibile un livello con provisioning per carichi di lavoro che richiedono risorse dedicate e prevedibili. È noto per le solide prestazioni di esecuzione pura; tuttavia, non si adatta automaticamente e può richiedere un'ottimizzazione più personalizzata.

• Vantaggi: consente una profonda integrazione con AWS, prestazioni competitive e livelli di prezzo flessibili (tra cui forti sconti pluriennali).

• Svantaggi: è più indicato per i team già standardizzati su AWS e richiede un'ottimizzazione manuale maggiore rispetto a BigQuery o Snowflake.

È l'ideale per le organizzazioni già basate su AWS che vogliono evitare di aggiungere un'altra piattaforma cloud.

Microsoft Fabric (e Azure Synapse)

Fabric è la nuova piattaforma di analisi unificata di Microsoft, posizionata come la via da seguire per le organizzazioni incentrate su Microsoft. Synapse rimane rilevante per gli investimenti esistenti. Fabric è la scelta naturale per i team già basati sulla suite Microsoft (Power BI, Azure e Office 365) e, insieme a BigQuery, offre un percorso diretto verso la conformità al Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) per i carichi di lavoro governativi.

• Vantaggi: offre una stretta integrazione con Microsoft o Power BI e un'ottima copertura per la conformità.

• Svantaggi: è più indicato per le organizzazioni che hanno già investito nello stack Microsoft.

È l'ideale per le aziende incentrate su Microsoft, in particolare nei settori governativi o regolamentati.

Databricks

Databricks adotta un approccio di tipo "lakehouse", combinando la struttura del data warehouse con la flessibilità del data lake. È progettato per riunire architettura lakehouse, machine learning, streaming e governance in un unico posto. Insieme a Snowflake, è una delle poche piattaforme in grado di operare in modo coerente su AWS, Azure e GCP con architetture di compliance corrispondenti.

• Vantaggi: è efficace per i carichi di lavoro incentrati su AI o ML, per la coerenza multicloud e per la gestione unificata dei dati in batch e in streaming.

• Svantaggi: presenta una curva di apprendimento più ripida ed è indicato per team con un'alta percentuale di ingegneri.

È l'ideale per le organizzazioni incentrate sull'AI che hanno bisogno di machine learning, streaming e governance in un unico ambiente.

Come può essere utile Stripe Data Pipeline

Stripe Data Pipeline consente alle attività di sincronizzare facilmente i dati dell'account Stripe direttamente con i data warehouse o i fornitori di archiviazione cloud. Data Pipeline semplifica la visualizzazione dei dati Stripe in combinazione con altri set di dati.

Data Pipeline può aiutarti a:

• Automatizzare la distribuzione dei dati su vasta scala: configura Data Pipeline in pochi minuti in modalità no-code e ricevi automaticamente tutti i dati e i report Stripe in Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks e nelle soluzioni di archiviazione cloud più diffuse su base continuativa.

• Evitare ritardi e interruzioni dei dati: alleggerisci la manutenzione continua con una pipeline integrata in Stripe. Inoltre, Data Pipeline non ha limiti di frequenza API. Pertanto, indipendentemente dalla quantità di dati che hai, i dati sono sempre completi e precisi.

• Chiudere i conti e ottenere informazioni più velocemente: centralizza i dati Stripe con altri dati sui prodotti, sui clienti e di marketing per riconciliare i ricavi più rapidamente e analizzare i segmenti di maggior valore, le frodi e i costi dei pagamenti in un unico posto. Inoltre, puoi accedere a set di dati predefiniti e arricchiti esclusivi di Data Pipeline per iniziare ad analizzare l'RMR, le regole personalizzate contro le frodi, le prestazioni di recupero dei ricavi e altro ancora, senza complesse modellazioni finanziarie.

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