Logical Data Warehouse: tutto quello che c’è da sapere
I concetti chiave e l’architettura di un LDW e le differenze con i data warehouse tradizionali.
di Alessandro Sicoli Business Line Manager di S2E
Cos’è un Logical Data Warehouse? E come può aiutare a semplificare il processo di gestione quando si ha a che fare con grandi quantità di dati strutturati e non strutturati? Parleremo anche di punti chiave come scalabilità, flessibilità, risparmio sui costi, vantaggi di integrazione e illustreremo un caso di successo realizzato da S2E.
Che cos’è un Logical Data Warehouse?
I Logical Data Warehouse (LDW) consentono alle organizzazioni di svincolarsi dai tradizionali approcci di data warehousing e di accedere in tempo reale a una serie di fonti, come database relazionali, cluster Hadoop-LIKE o database NoSQL.
Questo livello virtuale astrae dallo storage fisico per consentire l’integrazione diretta senza necessità di ETL (Extract, Transform, Load). Attraverso interfacce SQL, API REST o portali web, gli utenti hanno a disposizione opzioni flessibili per analizzare i dati utilizzando strumenti visivi come Tableau, QlikView, ecc. Inoltre, possono includere in questa infrastruttura servizi cloud come Salesforce, Google Analytics e Twitter.
Logical Data Warehouse vs Data Warehouse tradizionale
Nel mondo del data warehousing, l’approccio tradizionale prevede un lungo processo di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati in un archivio centrale.
Sebbene questo approccio abbia ancora un valore, può richiedere molto tempo e risorse. Ecco quindi il Logical Data Warehouse (LDW), un’alternativa flessibile e virtuale al data warehousing tradizionale.
Vediamo quali sono le differenze principali:
Integrazione dei dati – i dati vengono integrati virtualmente, garantendo l’accesso direttamente dalla fonte, senza processi ETL.
Struttura dei dati – i dati sono organizzati in modo flessibile, consentendo interrogazioni e analisi più dinamiche rispetto agli schemi tradizionali.
Archiviazione dei dati – i dati possono essere archiviati in una varietà di risorse, tra cui database, cluster Hadoop-LIKE e servizi basati su cloud.
Elaborazione dei dati – l’elaborazione batch lascia il posto all’elaborazione in tempo reale o quasi, supportando un’analisi dei dati tempestiva e accurata.
Accesso ai dati – supera il tradizionale data warehousing, fornendo una varietà di interfacce e strumenti di facile utilizzo per l’interrogazione e l’analisi.
Bisogna tuttavia considerare che se da un lato l’LDW offre maggiore agilità e tempi di risposta più rapidi, dall’altro l’implementazione richiede competenze tecniche avanzate ed è più complessa rispetto agli approcci tradizionali.
Fonte: Codemotion
Articoli correlati
Il segreto di Schneider Electric →
Il punto con l’Avvocato Valentina Ruggiero sull’ 8 Marzo →
Scegliere i valori autentici e la genuinità. Intervista ad Alessandro Camponeschi →