Differenza tra Data Warehouse (DWH) e Data Mart (DM) in azienda

Differenza tra Data Warehouse (DWH) e Data Mart (DM) in azienda

Di centrale importanza per un’azienda è l’implementazione di un Data Warehouse (DWH) o di un Data Mart (DM). Questi ultimi sono sostanzialmente una sorta di banca dati specializzata che è destinata a sostenere analisi di business e contenere i dati da una o diverse fonti.

La differenza tra un DM e un Data Warehouse è il loro campo di applicazione. Un Data Mart cerca solo di soddisfare le esigenze di una parte della società, come il marketing o dipartimento delle finanze. Può essere pensato come un Warehouse di piccole dimensioni. Un Data Warehouse cerca di servire l’intera azienda. Quindi viene definito aziendale quando risponde alle esigenze commerciali dell’intera azienda, e cioè contiene dati aziendali che vengono utilizzati da tutti i settori all’interno dell’azienda per prendere delle decisioni sul futuro della stessa.

La creazione di molteplici Data Mart settoriali (approccio buttom up) in alternativa ad un unico Data Warehouse aziendale comporta la frammentazione nella visione d’insieme dei dati di un’azienda. Si andranno a costruire Data Mart per ogni settore di utenti all’interno dell’azienda, e dalla loro combinazione si perviene al Data Warehouse. Risulterà di conseguenza difficile ricomporre a posteriori queste viste per ottenere la visione globale dell’andamento dell’azienda.

Differenza tra Data Warehouse (DWH) e Data Mart (DM) in azienda

Bisogna notare che i vari Data Mart avranno dei divari, mai offriranno la vista del livello aziendale a livello globale. La scelta di un Data Mart in alternativa del Data Warehouse potrebbe essere dettata dall’esigenza di implementare un sistema di supporto delle decisioni in un breve arco di tempo e con risorse ridotte.

Un Data Warehouse centralizzato (approccio top down) approccio che spinge a costruire il Data Warehouse in primis considerando le esigenze di tutta l’azienda nella sua progettazione. Viene utilizzato per conservare i dati di un organizzazione in un unico contenitore in quanto la maggioranza dei processi decisionali viene svolta in un unico luogo. È ovviamente un compito molto complesso bisogna considerare e studiare come l’intera organizzazione funziona. Con il deposito una volta costruito, è possibile creare data mart che non sarebbero altro che l’estratto di una porzione di magazzino dati per soddisfare le esigenze di settori specifici, quali la finanza o marketing.

È consigliato quando:

  • i dati sono integrati all’interno dell’organizzazione e la sede centrale richiede una visione globale di essi
  • una singola base dati soddisfa le esigenze di memorizzazione dei dati di tutta l’azienda.
  • i dati non sono facilmente accessibili se vengono tenuti nelle varie sedi.

Vi è poi un’alternativa chiamata Client/Server. Vari computers su cui sono conservati gli spezzoni del Data Warehouse vengono considerati o come clients o come servers.
Clients sono i computers che richiedono un servizio da un altro computer. Servers sono i computers che forniscono un servizio ad un altro computer. Client e server possono talvolta risiedere nello stesso computer.

Vi sono due alternative possibili:

  1. a due livelli (Client/Server puro): esistono due livelli di piattaforma tecnica. I servizi client vengono tenuti su una delle piattaforme, i servizi server su un’altra. Sia il posto di lavoro che il mainframe possono essere entrambi utilizzati con la funzione server. Gli strumenti di accesso ai dati sono tenuti sul client.
  2. a tre livelli (Mainframe/server/posto di lavoro) = tre livelli di piattaforma tecnica. Il Mainframe viene utilizzato per l’estrazione e la trasformazione dei dati provenienti dalle fonti di dati. Il server contiene i dati del Data Warehouse e il software relativo ai componenti dello stesso. Il posto di lavoro contiene le applicazioni per gli utenti (front-end) ed i dati eventualmente estratti dal Data Warehouse (DM).

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

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