Design
Personalizzare le aree tematiche della progettazione concettuale del Data Warehousing in base a specifici requisiti analitici e di reporting di ciascuna business unit.
Quando si tenta di creare un Data Warehouse per prestazioni ottimali, ci sono alcune aree chiave da considerare: configurazione hardware, modelli di dati logici e fisici e gestione del carico di lavoro. L’ambiente di Business Intelligence includerà strumenti analitici, di reporting e ETL (Extraction, Transformation and Load), nonché un Data Warehouse con uno o più data mart per creare un sistema di business intelligence funzionante.
Il progetto concettuale prevede che ciascuna unità aziendale abbia la propria area tematica adattata ai propri requisiti di reporting e analisi. Il semplice diagramma seguente mostra la progettazione di base per il modo in cui i dati di origine vengono estratti, trasformati e caricati nel data warehouse su base giornaliera attraverso un processo ETL.
Ogni area tematica viene aggiornata con i dati caricati di recente e resa disponibile agli utenti. I report che sono stati pianificati per essere distribuiti e consegnati in base a una pianificazione predefinita vengono rilasciati e, infine, gli utenti possono eseguire report ad hoc e analisi personalizzate utilizzando lo strumento front-end.
Una delle grandi funzioni offerte da un Data Warehouse è lo sviluppo di report che vengono utilizzati mensilmente, settimanalmente, trimestralmente e annualmente e che vengono inviati automaticamente alla tua casella di posta elettronica a un’ora programmata. Non è più necessario ricreare o rieseguire continuamente questi tipi di report standard.
Il diagramma seguente fornisce anche un esempio di come dovrebbe essere costruita l’architettura concettuale.
Il Data Warehouse è costruito su un’architettura a tre livelli. Ogni livello può essere gestito e ridimensionato in modo indipendente, aumentando la flessibilità. Di conseguenza, i singoli componenti possono essere facilmente scalati ed essere resi altamente disponibili.
L’architettura a tre livelli è composta dai seguenti livelli:
Livello dati
o Memorizza i dati del Data Warehouse
o Gestisce il processo ETL di Data Warehouse in cui tutti i dati di origine vengono estratti, cancellati, trasformati e caricati nel Data Warehouse.
Livello applicazione
o È qui che si costruisce tutta la business intelligence.
o Gestisce tutte le richieste degli utenti.
Livello di presentazione
o Interfaccia utente grafica che consente:
– Segnalazione
– Analisi
– Domanda
– Punteggio
– Dashboard
– Gestione di eventi
– Amministrazione utenti
Il diagramma seguente illustra la progettazione per il livello applicazione, il livello presentazione e il livello dati. I tre livelli necessari per la costruzione del Data Warehouse hanno lo scopo di mostrare non solo come costruire l’infrastruttura, ma anche il flusso. L’utente aziendale o “analista” è la persona che deve eseguire query, eseguire report e visualizzare dashboard che mostreranno i dati statistici necessari per prendere decisioni aziendali. Tutto questo è mostrato nel “Livello di presentazione”.
“Livello applicazione” ha lo scopo di mostrare dove risiedono gli strumenti e l’hardware di Business Intelligence. Gli strumenti di Business Intelligence consistono in strumenti di reporting front-end come Cognos, strumenti di Microsoft Data Warehousing, Microstrategy o altri strumenti.
Il “Livello dati” ha lo scopo di mostrare dove risiedono le origini dei dati. Può trattarsi di origini interne o esterne che vengono inserite nel Data Warehouse. Anche i server di database e i server ETL si trovano in questo livello. Gli strumenti ETL vengono utilizzati per acquisire i dati immessi nel sistema e trasformarli in informazioni significative. È importante comprendere il volume di dati che verranno elaborati e la percentuale di crescita dei dati all’anno poiché tutto ciò influirà sulle prestazioni del sistema.
Laura Paoletti ha conseguito una laurea in Computer Information Systems ed è stata Vice President of Information Technology presso NBC-Universal e Disney ABC Television. Ha anche ricoperto incarichi presso Ernst & Young LLP nella pratica tecnologica. Nel suo ruolo è stata responsabile di Applicazioni, Infrastrutture e Digital Media. Alcuni dei suoi risultati importanti includono l’implementazione di applicazioni per Digital Media, Marketing, Finanza, Produzione (catena di fornitura), Vendita e Prodotti di consumo; Implementazione di sistemi di Enterprise Data Warehousing/Business Intelligence; Gestione dei data center, inclusi hardware, strategie di archiviazione, librerie digitali ed espansione dei data center; Realizzazione di un ufficio di Project Management; e Trasformazione aziendale da un ambiente su nastro a un ambiente senza nastro (media digitali).
