Data Warehouse per Riassumere i Dati Essenziali

Warehouse in inglese significa magazzino, con il termine data warehouse ( magazzino dati ) si intende un archivio dati in contrapposizione al classico data base che ha lo scopo di sintetizzare i dati contenuti in un DBMS, trasformandoli in informazioni significative per chi ha il compito decisionale in azienda.
Normalmente anche in un database classico è possibile far eseguire query e viste intelligenti sui dati, ma non sempre questo è possibile per via della natura stessa della base dati, infatti molte grosse organizzazioni hanno diversi database che si suddividono il lavoro e sono anche implementati con tecnologie differenti. Il compito di un sistema basato su data warehousing è quello di fornire un supporto alle decisioni aziendali che si devono intraprendere, in questi casi alla persona responsabile non interessano i singoli ordini o le singole movimentazioni di materiale, piuttosto ad esempio, il materiale venduto in un determinato paese ed in un determinato momento. In passato per indicare sistemi software con queste caratteristiche si utilizzava il termine DSS ( Decision Support System ), oggi è divenuto più comune il termine OLAP ( On Line Analytical Processing ), spesso contrapposto a OLTP ( On Line Transaction Precessing ). Nel primo caso abbiamo un software che permette all’utente di interagire con il database con query analitiche anche molto complesse, mentre nel secondo caso si hanno operazioni su piccoli insiemi di dati, questi sono i classici software aziendali con database alle spalle. Un data warehouse è quindi un sistema per fornire dei dati aggregati significativi per lo sviluppo decisionale dell’impresa, anche se per questi occorrono delle interrogazioni pesanti che normalmente richiederebbero molto tempo.
Un data warehouse viene implementato sulle basi dei classici DBMS relazionali, ma per la cui costruzione vengono utilizzate tecniche che nei sistemi classici verrebbero considerate sbagliate. Ad esempio, invece di applicare le tecniche di normalizzazione delle tabelle, si tende ad effettuare l’operazione inversa, diminuendo il numero delle stesse, senza nemmeno preoccuparsi della ridondanza dei dati. La costruzione di un data warehouse avviene sulla base di archivi esistenti nell’organizzazione, il primo passo è quello di capire le informazioni da estrarre che sono necessarie alla dirigenza per intraprendere determinate azioni aziendali. Si può passare quindi alla definizione della struttura del data warehouse, utilizzando normali diagrammi Entità-Relazioni. Si dovrà avere particolare cura nel definire le tabelle e soprattutto gli indici, poiché le query più ricorrenti debbono avere tempi di elaborazione accettabili. Ultimata la fase di creazione della struttura che dovrà accogliere il data warehouse, si deve passare al popolamento delle tabelle con il trasferimento dei dati dai data base originali. Un aspetto molto importante da definire è la frequenza di aggiornamento dei dati, infatti in alcune aziende basta una settimana, mentre in altri casi può essere necessaria una frequenza maggiore. Ultimo aspetto da creare è l’interfaccia utente, che dovrà essere semplice ed intuitiva, consentendo di interrogare i dati in base a vari fattori come ad esempio, le vendite per prodotto, per settore o per zona geografica.
In RGPSoft cerchiamo sempre di inserire un approccio intermedio al data warehousing, infatti è possibile vedere uno dei nostri software gestionali gratuiti in azione, con estrazione di dati che vanno a popolare un foglio di Excel, strumento che ci è sembrato il migliore per analizzare i dati. Il programma che vi consiglio di provare è Calus 2012, una semplice ma potente applicazione in Access per il magazzino, completamente gratuita ed open source; per scaricare la vostra copia potete recarvi in questa pagina sul nostro sito.