Le 4 principali caratteristiche del data warehouse di cui ogni data engineer dovrebbe essere a conoscenza

Man mano che le organizzazioni si trasformano in istituzioni e società più significative, continuano a isolarsi sia dal punto di vista topografico che sociale dai settori commerciali e dai clienti con cui hanno a che fare. Prendiamo la Disney, per esempio. È una società americana, ma ha anche una presenza significativa e operazioni adeguate in Asia, Europa e Australasia. Ci sono più di migliaia di esempi simili provenienti da diversi campi.

Queste organizzazioni producono un'enorme quantità di informazioni che in precedenza erano conservate come sottoprodotto. Ma con l'aumento di sempre più strumenti disponibili, hanno iniziato a concentrarsi sulla modifica e sulla gestione dei dati in forme più semplici per scopi sia operativi che scientifici. Per gestire e archiviare così tanti dati, abbiamo bisogno di un data warehouse.

Possiamo definire un data warehouse come un deposito di informazioni che possono essere recuperate da varie fonti. Le applicazioni front-end vengono utilizzate come allegati per dare un senso a questi enormi dati. Dai rivenditori alle banche, ogni organizzazione comprende l'importanza della raccolta e dell'utilizzo dei dati.

Di seguito è riportato un elenco di importanti caratteristiche del data warehouse di cui è necessario essere a conoscenza:

1. Orientato al soggetto
2. Variante temporale
3. Non volatile
4. Integrato

1. Orientato al soggetto

Un data warehouse è progettato in modo tale da non dover enfatizzare gli avvenimenti quotidiani. Il compito principale che viene assegnato a un data warehouse riguarda principalmente la modellazione dei dati e quindi l'analisi per i diversi processi decisionali che potrebbero influenzare il lavoro quotidiano dell'azienda e modellare i piani a lungo termine.

È inoltre responsabile della presentazione dei dati in modo semplice ma efficiente in modo che per qualsiasi tema specifico diventi semplice per i dipendenti prendere decisioni.

È noto che un data warehouse presenta dati relativi a un contesto generale piuttosto che al progetto in corso dell'organizzazione. Quindi, si dice che sia orientato al soggetto perché tratta un argomento tematico e non gli avvenimenti attuali. In questo caso, alcuni esempi di temi possono essere vendite, marketing, distribuzione e molti altri.

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2. Variante temporale

Quando andiamo a confrontare un data warehouse con altri sistemi di gestione dei dati, si distingue per la flessibilità dell'orizzonte temporale che offre. Ogni volta che un dato viene raccolto nel data warehouse, memorizza anche il tempo associato che ci aiuta nell'analisi delle tendenze storiche dei dati e ci consente di fare riferimento a un evento passato oa un punto di dati in modo efficiente.

Nella maggior parte dei casi, il data warehouse memorizza le informazioni dell'orizzonte temporale nella struttura della chiave del record. Possiamo trovare una menzione esplicita o implicita di alcune informazioni sull'orizzonte temporale in quasi tutte le chiavi di record. I punti dati associati al tempo possono variare da ora, settimana, anno e molti altri. Una caratteristica importante di questo datapoint temporale è che non può essere modificato o rimosso una volta creato e associato a una chiave.

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3. Non volatile

Ogni volta che nel data warehouse vengono archiviati nuovi punti dati, i dati precedenti non vengono rimossi o modificati in alcun modo. Questa proprietà di un data warehouse lo rende non volatile.

Ogni datapoint viene aggiornato a determinati intervalli di tempo e viene presentato in un modulo di sola visualizzazione. Il comportamento non volatile di un data warehouse gli consente di accedere facilmente ai dati storici e di variare nel tempo. Ciò elimina l'uso di qualsiasi gestione simultanea delle transazioni o qualsiasi riconciliazione sui processi non riusciti.

A causa di questa natura non volatile, non ci sono azioni di modifica come l'eliminazione, l'aggiornamento, ecc., che di solito sono incluse in altre architetture. In parole più semplici, all'interno del sistema di data warehouse, ci sono solo due tipi di azioni:

1. Accesso ai dati
2. Caricamento dati

4. Integrato

All'interno di un data warehouse, ci sono più fonti di dati che portano a un insieme distinto e tipi di database. Ma un data warehouse si assicura che per misurare i dati, mantenga un'unità di misura costante. Inoltre, il data warehouse mantiene anche una terminologia comune e la codifica di tutti i dati archiviati.

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Conclusione

Confidiamo che le informazioni contenute in questo articolo ti abbiano aiutato a comprendere le caratteristiche dei data warehouse . Per ulteriori informazioni, connettiti con gli specialisti di upGrad.

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