Spesso la raccolta dei dati è semplice. Tuttavia, può essere molto più difficile utilizzare bene i dati. Alcune attività potrebbero arrivare a 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 una quantità di schede e arrendersi rapidamente. Questo potrebbe essere il momento in cui un'attività inizia a prendere in considerazione un data warehouse.

Ci sono molte attività che offrono soluzioni di data warehouse. Nel 2025, i ricavi del mercato globale dello storage di dati dovrebbero raggiungere 67 miliardi di dollari circa. Un buon data warehouse allinea i sistemi, standardizza la logica e offre a tutti una visione condivisa di ciò che sta accadendo. Di seguito spiegheremo cosa fanno le soluzioni di data warehouse, come funzionano e come sceglierne una adatta alla tua attività.

Di cosa parla questo articolo?

• Che cos'è una soluzione di data warehouse?
  
• Come funziona un data warehouse?
  
• In che modo le pipeline di dati si collegano ai data warehouse?
  
• Quali problemi dell’attività risolvono le soluzioni di data warehouse?
  
• Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un data warehouse?
  
• Quali caratteristiche dovresti richiedere a un data warehouse?
  

Che cos'è una soluzione di data warehouse?

Un data warehouse è un sistema che raccoglie grandi quantità di dati provenienti dall’intera attività (ad esempio, vendite, marketing, finanza, log dei prodotti) e li memorizza in un formato facile da interrogare. Viene utilizzato per porre domande di ampio respiro e ottenere risposte rapide e affidabili.

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

• Un database centrale che memorizza dati storici strutturati
  
• Pipeline che estraggono, puliscono e caricano i dati da una varietà di sorgenti
  
• Strumenti ad alto livello che consentono ai team di lanciare query sui dati, eseguire report e visualizzare i risultati
  

L'obiettivo di una soluzione di data warehouse è fornire alla tua attività una visione unificata dei dati che sia organizzata, standardizzata e affinata per l'analisi. Ottieni dati puliti e coerenti che riflettono il quadro completo e sono strutturati per aiutarti a scoprire 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 ripulisce e li organizza in modo che siano pronti per l'analisi.

Innanzitutto, il warehouse raccoglie i dati da tutta l'attività: sistemi di vendita, sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), piattaforme di marketing, log dei prodotti e fogli di calcolo. Quando sono all'interno del warehouse, i dati vengono salvati in una struttura progettata per l'esecuzione rapida di query. Questo di solito significa un formato relazionale con schemi che semplificano l'esecuzione di confronti, l'individuazione delle 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 costruiti per l’archiviazione a lungo termine. Memorizzano sia i dati attuali sia quelli storici, in modo da poter tornare indietro di mesi o anni per vedere come sono cambiate le cose.

Quando i dati sono stati standardizzati e strutturati, i team possono eseguire query utilizzando il linguaggio di programmazione chiamato Structured Query Language (SQL) o utilizzarli in strumenti di analisi e dashboard. Poiché i dati sono già stati preparati, le query possono essere eseguite rapidamente, anche su set di dati di grandi dimensioni. Tutti lavorano dalla stessa sorgente pulita e coerente, senza dover tracciare o riconciliare numeri da sistemi diversi.

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

Molti data warehouse moderni vengono eseguiti nel cloud, il che significa che puoi scalare lo spazio di archiviazione o la potenza di calcolo secondo le esigenze, senza gestire un'infrastruttura fisica. Tuttavia, indipendentemente 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?

Per funzionare in modo efficiente, un data warehouse ha bisogno di un flusso costante di dati puliti e ben strutturati. Questa è la pipeline dei dati.

Le pipeline sono l'infrastruttura che sposta i dati dai sistemi: CRM, app, processori di pagamento, nel warehouse. Garantiscono che l'ambiente di analisi rifletta ciò che sta accadendo 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 warehouse.
  

Alcune pipeline utilizzano un processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), quindi eseguono tutte queste operazioni prima che i dati raggiungano il warehouse. Altre utilizzano un processo di estrazione, caricamento e trasformazione (ELT), cioè caricano prima i dati grezzi, quindi li trasformano all'interno del warehouse. L'approccio giusto dipende dallo stack tecnologico, dal volume dei dati e dalla flessibilità necessaria a valle.

Senza una pipeline solida, il warehouse può ritrovarsi pieno di dati obsoleti o incoerenti, o senza 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 accurate.

Alcune attività costruiscono internamente le pipeline. Altre utilizzano servizi gestiti che si occupano del lavoro più pesante. Ad esempio, Stripe offre una pipeline di dati che sincronizza i dati dei pagamenti e dei ricavi direttamente nel warehouse o nello storage del cloud. Con la pipeline in funzione, le attività ottengono dati finanziari puliti e strutturati che fluiscono automaticamente nel loro stack di analisi.

Quali problemi delle attività risolvono le soluzioni di data warehouse?

Un data warehouse ben strutturato risolve i problemi fondamentali che impediscono ai team di utilizzare correttamente i dati. Ecco alcuni dei maggiori punti deboli ricorrenti delle organizzazioni che cercano di scalare le capacità di analisi.

I dati sono suddivisi su più sistemi

Spesso i dati risiedono in sili. La divisione vendite ha una versione dell’attività dei clienti, il marketing ne ha un'altra, e la divisione finanziaria tiene traccia della propria. L'estrazione dei report implica azioni di copia e incolla tra le dashboard o l’esecuzione di esportazioni manuali. Ogni nuova domanda può diventare un progetto.

Un data warehouse consolida le sorgenti frammentate in un unico repository integrato. Invece di incollare insieme le informazioni, i team possono eseguire query in un unico luogo e ottenere la storia completa, pulita, standardizzata e pronta per essere esaminata. Quando i dati sono unificati, è più facile confrontarli, correlarli e trarre conclusioni senza chiedersi se manca qualcosa.

I report rallentano i sistemi di produzione

I database di produzione sono ottimizzati per le transazioni: aggiunta di clienti, aggiornamento degli ordini ed elaborazione dei pagamenti. Se si esegue una query pesante su di essi, il sistema potrebbe bloccarsi.

I modelli spostano i carichi di lavoro delle analisi in un ambiente dedicato. Questo significa che i team possono eseguire query complesse, unire grandi set di dati o pianificare report giornalieri senza influire sui sistemi che si interfacciano con i clienti. I team ottengono le prestazioni che servono per un'analisi approfondita, senza compromettere gli strumenti che mantengono funzionante l'attività.

Le metriche non sono coerenti tra i diversi team

Se chiedi a più team un indicatore di prestazioni chiave (KPI), potresti ottenere valori diversi perché utilizzano logiche diverse. Un team potrebbe filtrare gli utenti che hanno abbandonato, un altro potrebbe includere i rimborsi e un altro ancora potrebbe conteggiare come ricavi le conversioni delle prove gratuite.

I data warehouse possono risolvere questo problema applicando un unico livello logico coerente a livello dei dati.
Le definizioni di "utente attivo" o "ricavi mensili" vengono applicate durante la trasformazione, non dopo di essa. Questo significa che tutti, dal prodotto al marketing alla gestione finanziaria, lavorano con le stesse ipotesi di partenza. Quando le metriche riflettono concetti condivisi, si dedica meno tempo a discutere dei dati e più tempo ad agire su di essi.

Non esiste una prospettiva storica

In genere, i sistemi archiviano o eliminano i vecchi record per conservare l’efficienza. Questo rende difficile porre domande a lungo termine, ad esempio come è cambiato il valore del cliente nel tempo, qual è l’andamento della stagionalità nei diversi anni, o se il tasso di abbandono sta migliorando o peggiorando nel tempo.

Un data warehouse conserva la cronologia già dalla sua progettazione. Memorizza i dati nell'arco di mesi, anni o decenni, in modo da poterli confrontare nel tempo. È possibile eseguire analisi di coorti, misurare i cambiamenti e far emergere modelli in lenta evoluzione che altrimenti passerebbero inosservati. La profondità storica è preziosa in particolare per la pianificazione. È la differenza fra la reazione del team al picco della settimana passata e l'individuazione di una tendenza triennale prima che si trasformi in un problema.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un data warehouse?

Un buon data warehouse può aiutare a rimodellare il modo in cui i team dell’attività accedono alle informazioni, le interpretano e agiscono in base a esse. Ecco come può apparire in pratica.

Puoi vedere il quadro generale

La centralizzazione dei dati offre una visione completa dell'attività. Invece di confrontare report disconnessi provenienti da team diversi, puoi analizzare tutto in un unico punto: transazioni, campagne, log di assistenza, utilizzo dei prodotti e dati finanziari. Questo significa una migliore visibilità tra i reparti, più contesto per le decisioni e meno lacune nei dati.

Le query vengono eseguite più velocemente e sono scalabili

I warehouse sono progettati per l'analisi, quindi sono progettati per gestire query complesse e di grandi dimensioni senza alcun ritardo. Usano tecniche come l'elaborazione parallela, l'indicizzazione e l'archiviazione a colonne per restituire rapidamente i risultati, anche su miliardi di righe. A differenza dei sistemi transazionali che possono rallentare in presenza di carichi di lavoro, i warehouse sono ottimizzati per la suddivisione e il filtraggio in scala. Quindi, se hai bisogno di un report non devi aspettare o preoccuparti di dover fermare altri sistemi.

I diversi team sono allineati

Poiché i dati vengono puliti e trasformati prima di arrivare nel warehouse, la coerenza è implicita nella progettazione. Sei tu a definire le regole della tua attività, ad esempio ciò che viene calcolato come ricavi, come raggruppare i clienti e quali eventi sono importanti, e il warehouse li applica su tutta la linea. Tutti lavorano con le stesse definizioni, lo stesso set di dati e gli stessi presupposti.

Le tendenze a lungo termine diventano facili da identificare

I warehouse conservano mesi, anni o decenni di dati storici, strutturati per il confronto nel tempo. Puoi tener traccia del comportamento dei clienti tra le coorti, vedere come i KPI cambiano di anno in anno o analizzare l'impatto a valle delle modifiche applicate ai prodotti. Questo tipo di informazione longitudinale è fondamentale per individuare i problemi a lenta evoluzione e pianificare in modo strategico.

L'analisi self-service diventa realistica

Con dati ben strutturati, i team non tecnici possono esaminarli in modo autonomo, senza attendere che i team di progettazione o di analisi dei dati eseguano query personalizzate. La maggior parte dei warehouse si collega a strumenti di business intelligence (BI) con interfacce intuitive per filtrare e suddividere i dati, o crearne grafici. Il passaggio dai report a collo di bottiglia alle informazioni accessibili e on-demand consente a un maggior numero di utenti dell'attività di prendere decisioni più rapide e informate.

Quali caratteristiche dovresti richiedere a un data warehouse?

I migliori data warehouse rendono i dati utilizzabili, affidabili e accessibili in tutta l'organizzazione. Ecco cosa osservare quando si valutano le soluzioni.

Integrazione con lo stack di dati esistente

Un warehouse dovrebbe collegarsi facilmente ai sistemi che stai utilizzando, come i tuoi database, le app del cloud, i fogli di calcolo, i log e qualsiasi piattaforma di terze parti che genera dati.

Valutare:

• Connettori integrati per i tuoi strumenti principali
  
• Supporto per l'acquisizione batch e in streaming
  
• Compatibilità ETL o ELT, a seconda del modo in cui si vuole 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 dati crescono, il tuo warehouse dovrebbe essere in grado di tenere il passo. Questo significa query a velocità elevate, anche con join complesse, set di dati di grandi dimensioni o molti utenti simultaneamente.

Cerca:

• Elaborazione parallela
  
• Indicizzazione o partizionamento intelligente
  
• Stoccaggio a colonne
  
• Memorizzazione nella cache in memoria per le query ad accesso frequente
  

Un warehouse che gestisce i volumi attuali, ma è lento nella scalabilità, 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 significa:

• Convalida durante il caricamento dei dati
  
• Logiche di trasformazione per applicare formati e definizioni coerenti
  
• Gestione dei metadati e tracciamento della genealogia
  

Quando la qualità dei dati è integrata, gli analisti possono concentrarsi sull'analisi anziché sulla pulizia costante.

Controllo degli accessi e sicurezza scalabili con il team

Un warehouse contiene dati commerciali sensibili, quindi ha bisogno di protezioni.

Valutare:

• Controlli degli accessi basati sul ruolo (fino a livello di tabella o colonna)
  
• Supporto per la crittografia dei dati inattivi e in transito
  
• Auditing e log di attività
  
• Funzionalità di conformità per il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell’UE, dello Health Insurance Portability and Accountability Act del 1996 (HIPAA) degli USA, o di altri standard se rilevanti per il tuo settore
  

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

Compatibilità con gli strumenti di analisi

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

Un warehouse efficiente dovrebbe avere:

• Supporto SQL Standard
  
• Connettori per i principali strumenti di BI
  
• Interfacce di programmazione applicazioni (API) o kit di sviluppo software (SDK) per app personalizzate o flussi di lavoro data science
  

Il tuo warehouse dovrebbe inserirsi in un ecosistema di dati più vasto.

Flessibilità di implementazione e facilità di manutenzione

Alcuni team potrebbero volere un controllo rigoroso con l'infrastruttura locale. Altri potrebbero desiderare la velocità e la possibilità di crescita del cloud. Un buon warehouse può supportare entrambi, o almeno rendere evidenti i compromessi.

Le opzioni basate su cloud hanno spesso:

• Configurazione rapida
  
• Scalabilità flessibile
  
• Backup e patch automatici
  

Le configurazioni locali offrono un maggiore controllo, ma richiedono più risorse. La scelta giusta dipende dai tuoi obiettivi e dalle tue specifiche priorità.