Il database è uno strumento oramai universalmente diffuso. Nel senso più comune, con database s’intende quella raccolta di dati, in relazione tra di loro, ai quali si può attingere direttamente o attraverso una o più applicazioni. Per chi si avvicina per la prima volta al concetto di data warehouse la sua definizione può portare a pensare che non esista molta differenza: il data warehouse potrebbe sembrare un grande database. E, in effetti, il data warehouse non è altro che un database con funzioni speciali. Tuttavia le peculiarità dei due strumenti ne definiscono meglio scopi e impieghi.
La prima differenza: uno registra, l’altro aggrega per le analisi
Il primo obiettivo del database è quello di registrare, in tempo reale, i dati con il quale esso viene alimentato. Il data warehouse, invece, è progettato generalmente sulla base di sistemi OLAP per compiere aggregazioni di dati a fini analitici.
La seconda differenza: uno è legato all’applicazione, l’altro è al servizio dell’analista
Effettuare analisi di business su un database è una soluzione che richiede di effettuare un’istantanea della situazione attuale, estrapolare i dati dal DB operativo e procedere con lo studio dei dati e la reportistica. Quando tutto ciò non richiede d’interrompere l’esecuzione dell’applicazione. Un sistema che può funzionare su bassi livelli di attività e per analisi approssimative.
Il valore aggiunto di un data warehouse è l’elevato livello di qualità delle analisi possibili anche grazie all’integrazione con piattaforme di Business intelligence e analytics. Attraverso un data warehouse le interrogazioni a fini analitici possono avvenire senza interferire con i processi di repository dei dati. Le risposte sono immediate anche su grandi volumi di dati.
