Qual è la differenza tra un ODS e un Data Warehouse?
Per comprendere meglio la differenza tra un archivio dati operativo (ODS) e un data warehouse, è essenziale chiarire che un ODS non sostituisce un data warehouse. L'ODS viene spesso utilizzato come area di staging per un data warehouse, ma si distingue perché i suoi dati vengono sovrascritti e cambiano frequentemente. Al contrario, un data warehouse memorizza dati statici, utili per archiviazione, analisi storica e reporting.
Tuttavia, un ODS e un data warehouse hanno molto in comune, poiché entrambi importano e consolidano dati da fonti diverse. Queste fonti forniscono una funzione chiave per l'analisi e il reporting, ma è importante distinguere le sfumature tra i due per decidere se implementare una soluzione dati integrata o combinarle all'interno di un'architettura dati a livelli per fornire la massima business intelligence (BI) per la tua organizzazione.
L'ODS in azione
Un assicuratore P&C Fortune 100 negli Stati Uniti ha trovato difficile gestire le operazioni in modo efficiente con cicli di vita di sviluppo lenti, capacità di elaborazione dati limitata e forte dipendenza dall'IT. Cercavano soluzioni di analisi e infrastruttura a basso costo mentre migravano le loro applicazioni esistenti verso un'architettura basata sugli eventi.
Consapevoli di una soluzione migliore, l'azienda ha implementato un ODS avanzato, ottimizzando le applicazioni esistenti. Per scoprire come è stata gestita la migrazione a un'architettura basata sugli eventi, consulta questo case study.
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I connettori di query federati di Amazon Athena consentono di connettersi ed eseguire query su più database esterni all'ecosistema AWS.
Cos'è un Data Warehouse?
Un data warehouse è un sistema utilizzato per la reportistica e l'analisi dei dati che funge da repository centrale di dati integrati da fonti disparate. I data warehouse archiviano dati non strutturati, strutturati e semi-strutturati per offrire alle organizzazioni un'unica fonte di verità (SSOT) per la pianificazione strategica a lungo termine.
La maggior parte dei data warehouse include i seguenti elementi:
Un database relazionale (RDB) per archiviare grandi quantità di dati aziendali relativi a clienti, ordini o prodotti.
Una soluzione di estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) utilizzata per preparare big data per analisi statistiche, reporting e funzionalità di data mining.
Strumenti di visualizzazione lato client per la presentazione dei dati agli utenti aziendali.
I data warehouse avanzati spesso includono applicazioni sofisticate che generano informazioni fruibili applicando algoritmi di scienza dei dati e intelligenza artificiale (IA).
Le 5 migliori soluzioni di Data Warehouse
I data warehouse possono essere distribuiti on-premise, nel cloud o in un ambiente cloud ibrido. La maggior parte dei data warehouse è ospitata su un servizio cloud, che offre una soluzione più scalabile e conveniente per le infrastrutture on-premise. Le opzioni più diffuse di data warehouse cloud includono:
1. Amazon Redshift è una piattaforma di data warehousing basata su cloud AWS completamente gestita. Redshift è una scelta eccellente per le aziende che dispongono di un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) esistente, come MySQL, PostgreSQL e Oracle DB.
2. Azure SQL Data Warehouse è un servizio Microsoft gestito su scala petabyte con controlli per gestire elaborazione e archiviazione in modo indipendente. È ideale per gli utenti che desiderano mettere in pausa il livello di elaborazione mantenendo i dati persistenti per ridurre i costi operativi in un ambiente pay-as-you-go.
3. Google BigQuery è un data warehouse multi-cloud serverless, altamente scalabile e conveniente, progettato per l'analisi interattiva di enormi set di dati. Google offre strumenti integrati di machine learning e business intelligence, come BigQuery ML e BigQuery BI Engine, per supportare funzionalità di analisi avanzate .
4. SAP Data Warehouse Cloud è una soluzione cloud SAAS che include funzionalità di integrazione dati, database, data warehouse e analisi per aiutare le organizzazioni a creare un'azienda basata sui dati.
5. Snowflake è un database di archivio colonnare SQL standard ANSI progettato per l'analisi dei big data. Snowflake è più adatto per le organizzazioni che eseguono query complesse, analisi dei dati o scienza dei big data.
Vantaggi di un Data Warehouse
Oltre a fornire le capacità analitiche essenziali per migliorare il processo decisionale, ecco altri cinque vantaggi competitivi che un data warehouse può offrire.
Ricchi dati storici
I dati accurati di un data warehouse, se correttamente formattati, sono fondamentali per permettere ai decisori di apprendere dalle tendenze e dalle sfide passate. Un data warehouse aggiunge contesto ai dati storici evidenziando le tendenze chiave delle prestazioni delle strategie precedenti, cosa non possibile con un database tradizionale.
Ulteriori opzioni di sicurezza
Sia on-premise che nel cloud, un data warehouse garantisce la sicurezza dei dati tramite crittografia e configurazioni di protezione come 'slave read only' per bloccare codice SQL dannoso e proteggere dati sensibili.
Maggiore scalabilità
I data warehouse sono componenti chiave per fornire alle organizzazioni la scalabilità di cui hanno bisogno per mantenere le operazioni fluide. La capacità di gestire più query e adattare la scalabilità durante i picchi di domanda aumenta la flessibilità operativa.
Strategia migliore
Utilizzando i dati storici per consentire un processo decisionale più intelligente e basato su parametri su tutto, dall'inventario alle vendite chiave ai rilasci di prodotti, le organizzazioni possono creare una strategia competitiva chenon affidarti all'intuizione.
Elevato ROI
Un data warehouse consente alle organizzazioni di rispondere a domande vitali come: Qual è il valore delle risorse di dati disponibili? Gli stakeholder possono accedere ai nostri dati in tempo reale? I flussi di dati possono essere monetizzati? Qual è il valore delle risorse di dati disponibili? La capacità di rispondere a queste domande fornisce alle organizzazioni un periodo di ammortamento del data warehouse inferiore a due anni.
Svantaggi di un Data Warehouse
Uno dei principali svantaggi di un data warehouse è la sua natura non volatile: i dati sono di sola lettura e richiedono una pulizia regolare
Per questo motivo, molte organizzazioni scelgono di implementare un ODS come area di staging per integrare i dati operativi per il funzionamento quotidiano.
Che cos'è un archivio dati operativo?
Un archivio dati operativo è una soluzione economica rispetto alla natura non volatile dei data warehouse. L'ODS non richiede lo stesso livello di trasformazione dati di un data warehouse. Poiché un ODS archivia solo dati strutturati, questi rimangono nello schema esistente, simile a un data lake che utilizza l'approccio schema-on-write.
Come può la tua azienda beneficiare di un archivio dati operativo? Ecco cinque motivi per cui dovresti considerare un ODS per garantire velocità, scalabilità e agilità alla tua azienda con accesso immediato ai dati
Dove si trova attualmente il pacco del cliente?
Perché la transazione non va a buon fine?
Quali misure posso adottare per risolvere ulteriormente questo problema?
Poiché l'area di staging riceve dati operativi da fonti transazionali in tempo quasi reale, l'onere viene scaricato dai sistemi transazionali fornendo solo l'accesso ai dati correnti che vengono interrogati. Ciò rende un ODS la soluzione ideale per coloro che cercano una visione a 360 gradi delle informazioni connesse ai record di dati correnti per prendere decisioni aziendali più rapide.
Vantaggi di un archivio dati operativo
In che modo la tua azienda può trarre vantaggio da un archivio dati operativo? Ecco cinque motivi convincenti per cui dovresti prendere in considerazione un ODS per offrire alla tua azienda la velocità, la scalabilità e l'agilità di cui ha bisogno in un'occhiata istantanea.
Conveniente
Un ODS è molto più economico da costruire e implementare rispetto ai data warehouse e ai data lake. Mentre i prezzi variano notevolmente in base ai requisiti operativi e ai casi d'uso, un ODS in genere costa circa un decimo di quanto le aziende possono aspettarsi di pagare per un data warehouse on-premise.
Query rapida
Poiché un ODS raccoglie solo dati correnti, le query sono più semplici, evitando la necessità di join multilivello . Ciò è particolarmente utile quando si localizzano dati per rispondere a domande transazionali urgenti al volo.
Migliore qualità dei dati
Poiché un ODS funge da area di staging, può configurare i dati in un formato coerente. Ciò migliora la qualità complessiva dei dati prima di essere inviati al data warehouse, dove saranno utilizzati per il processo decisionale strategico.
Decisioni tattiche più rapide
Un ODS fornisce dati aziendali sensibili al tempo che sarebbero impossibili da localizzare se incorporati in sistemi sorgente diversi. Poiché un ODS estrae dati operativi in tempo reale, semplifica il processo di reporting e migliora notevolmente l'efficienza consolidando tali informazioni in un repository di snapshot.
Tempi di commercializzazione più rapidi
Un ODS di nuova generazione può ridurre la mappatura manuale degli schemi a un solo clic. Con un'architettura di microservizi, le organizzazioni sono in grado di immettere nuovi servizi sul mercato più rapidamente.
Svantaggi di un archivio dati operativo
Gli ODS tradizionali soffrono spesso di alta latenza poiché si basano su database relazionali o NoSQL su disco. Questi sistemi semplicemente non riescono a gestire grandi quantità di dati e a fornire elevate prestazioni contemporaneamente.
La scalabilità limitata dei sistemi tradizionali comporta anche problemi di prestazioni quando più utenti accedono contemporaneamente all'archivio dati. Pertanto, le soluzioni ODS tradizionali non possono fornire servizi API in tempo reale per l'accesso ai sistemi di record.
È necessario combinare un archivio dati operativo e un data warehouse?
In breve, dipende dai casi d'uso e dal volume di dati analizzati. Se la tua organizzazione gestisce grandi quantità di informazioni su clienti e dipendenti, integrare un ODS con un data warehouse è consigliato
Fusioni o acquisizioni sono un altro fattore da considerare per la creazione di un'architettura a livelli. Per abilitare una vista centrale dei dati correnti e storici su più sistemi sorgente, la combinazione di un ODS e di un data warehouse offrirà l'istantanea più rilevante dell'intera azienda.
Nell'era digitale in cui il cloud promette grande libertà e flessibilità, un'infrastruttura IT solida che unisca piattaforme cloud, di analisi e big data favorirà l'eccellenza aziendale della tua azienda.
Come posso distribuire una soluzione ODS e Data Warehouse?
Il team di analisi di Trianz può sviluppare e distribuire una soluzione ODS con un'interruzione minima dei tuoi processi aziendali complessivi. Distribuendo un archivio dati operativo di nuova generazione utilizzando Hortonworks Data Platform (HDP) su AWS EC2, distribuzione Hadoop su AWS Simple Storage Service (S3), Elastic Block Store (EBS) e AWS EC2 Instance Store, la trasformazione porrà rimedio a cicli di vita di sviluppo lenti, capacità di elaborazione dati limitate e forte dipendenza dall'IT.
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