Sommario
Cosa significa Data Lake?
Un data lake è un tipo di repository di dati in grado di archiviare set di dati non elaborati di grandi dimensioni e di varia tipologia nel loro formato nativo. Un dato in un Data Lake non viene definito fino al momento in cui non viene eseguita una query che lo coinvolga.
Come creare un data mart?
I data mart nel cloud offrono una soluzione scalabile a lungo termine. Per creare un data mart, è fondamentale trovare uno strumento ETL in grado di connettersi al data warehouse esistente o ad altre sorgenti di dati essenziali di cui si servono gli utenti aziendali e da cui estrarre informazioni.
Come si scrive data warehouse?
Il data warehouse è un sistema informativo dove i dati sono organizzati e strutturati per un facile accesso da parte dell’utente e per fornire supporto ai processi decisionali.
Cosa significa che il DWH è subject oriented?
Orientata al soggetto: i dati vengono organizzati dal data warehouse per soggetti (o temi) distinti, in modo da agevolare l’elaborazione di informazioni.
Cosa si intende per data quality?
Il termine Data Quality identifica genericamente attività e processi volti all’analisi (ed eventuale miglioramento) della qualità dei dati di un database. Tuttavia, la qualità di un dato può essere osservata ponendo l’accento su alcuni aspetti che, per l’esperto di dominio, possono risultare più rilevanti di altri.
Che differenza c’è tra data Lake e data warehouse?
Forse la principale differenza tra un data lake e un data warehouse sta nella struttura dei dati archiviati, grezzi nel primo caso ed elaborati nel secondo. Nei data lake vengono principalmente archiviati dati grezzi, non elaborati, mentre nei data warehouse vengono conservati dati elaborati e rifiniti.
A cosa serve la Business Intelligence?
La business intelligence (BI) si riferisce alle capacità che consentono alle organizzazioni di prendere decisioni migliori, intraprendere azioni informate e implementare processi aziendali più efficienti.
Qual è il vantaggio di archiviare i dati in un data Lake?
Accessibilità: flessibile e sicura I data lake non hanno struttura, dunque sono più semplici da accedere e da modificare. Inoltre, le modifiche ai dati possono essere apportate rapidamente, in quanto i data lake presentano pochissime limitazioni. I data warehouse sono più strutturati da un punto di vista progettuale.
What is data warehousing?
A data warehouse is constructed by integrating data from multiple heterogeneous sources that support analytical reporting, structured and/or ad hoc queries, and decision making. Data warehousing involves data cleaning, data integration, and data consolidations.
Where does data come from in a data warehouse?
The data within a data warehouse is usually derived from a wide range of sources such as application log files and transaction applications. A data warehouse centralizes and consolidates large amounts of data from multiple sources.
What are the steps involved in data warehouse management?
1 Committing the time required to properly model your business concepts. Data warehouses are information driven. 2 Planning and setting up your data orchestration. 3 Maintaining or improving data quality by cleaning the data as it is imported into the warehouse.
How to migrate to a cloud data warehouse?
An easy way to start your migration to a cloud data warehouse is to run your cloud data warehouse on-premises, behind your data center firewall which complies with data sovereignty and security requirements. In addition, most cloud data warehouses follow a pay-as-you-go model, which brings added cost savings to customers.