Data warehouse come supporto alle analisi avanzate

Introduzione ai data warehouse come supporto all’analisi dei dati

I data warehouse rappresentano una svolta significativa per la centralizzazione di grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti, offrendo un ambiente strutturato per interrogazioni analitiche rapide e approfondite alle aziende moderne.

Negli ultimi anni, l’evoluzione tecnologica ha reso i data warehouse sempre più capaci di supportare analisi avanzate, integrando funzionalità di machine learning, data science e analisi predittiva, come vedremo a breve.

Infatti, questi sistemi di centralizzazione delle informazioni si distinguono non solo per la loro capacità di archiviare dati, ma per l’abilità di preparare dataset, supportare workflow di apprendimento automatico e velocizzare i processi analitici, oltre ad essere fondamentali nei processi di decisioni strategiche per le aziende.

Il ruolo dei machine learning nei data warehouse

Uno degli aspetti più interessanti riguarda l’integrazione tra machine learning e data warehouse. Questo perché i data warehouse non sono più semplici contenitori di informazioni, ma diventano vere e proprie piattaforme per l’elaborazione di dati complessi.

Vediamo qui alcune delle applicazioni del machine learning nei data warehouse, scoprendo così i vantaggi delle frontiere più avanzate per l’analisi dei dati.

Data preparation: ottimizzazione dei dataset

La preparazione dei dati - data preparation - rappresenta una delle fasi più complesse quando parliamo di machine learning, poiché determina la qualità e l’affidabilità dei risultati finali.

Molto spesso, infatti, ci troviamo di fronte a dati grezzi che contengono incongruenze, valori mancanti o errori che possono compromettere l’accuratezza dei modelli. Proprio in questo contesto, entrano in gioco i data warehouse che offrono strumenti e funzionalità avanzate per affrontare queste sfide, semplificando operazioni come la pulizia, la trasformazione e l'aggregazione dei dati.

Un esempio? Con un data warehouse i dati provenienti da fonti disparate possono essere normalizzati, deduplicati e arricchiti in modo sistematico.

É, infatti, possibile unire dataset provenienti da database transazionali, file di log, API esterne e altre fonti eterogenee, garantendo un risultato finale coerente e di qualità.

Inoltre, le funzionalità di automazione permettono di mantenere i dati aggiornati e sincronizzati in tempo reale, migliorando la prontezza per le analisi avanzate.

Infine, un altro vantaggio significativo riguarda l’uso di metadati, i quali tracciano e documentano la provenienza dei dati e le trasformazioni applicate.

Così facendo, incontreremo processi di preparazione dei dati più trasparenti, permettendo agli analisti di identificare rapidamente eventuali errori o incongruenze nei dataset.

Workflow di machine learning integrati in un data warehouse

Un’ulteriore innovazione che evidenzia come i data warehouse stanno diventando piattaforme complete per l’elaborazione dei dati è data dalla capacità di integrare direttamente i workflow di machine learning all’interno del sistema, riducendo notevolmente la complessità operativa.

L’integrazione nativa dei workflow ML nei data warehouse, ha permesso di superare determinati ostacoli, come:

• perdita di dati;
• problemi di compatibilità;
• duplicazione non necessaria.

Ad esempio, ci sono alcune piattaforme di data warehouse come Google BigQuery ML o Snowflake che consentono di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning utilizzando semplici query SQL.

Si tratta di un'integrazione che non solo semplifica l’accesso al machine learning per i professionisti non tecnici, ma garantisce anche che i modelli lavorino su dati sempre aggiornati e accurati.

Bisogna anche considerare che, con questa integrazione, è possibile monitorare dati in real time, avendo a disposizione modelli sempre aggiornati in grado di offrire previsioni di qualità.

Riduzione del time-to-model con dati pronti per il ML

Con time-to-model facciamo riferimento al processo di sviluppo di modelli predittivi, spesso complesso e lungo, soprattutto se la preparazione dei dati richiede un lavoro manuale.

Con i data warehouse moderni, invece, i dati vengono organizzati e resi pronti all’uso, riducendo notevolmente le tempistiche richieste ed eliminando la necessità di lavori manuali ripetitivi.

Ad esempio, questo significa poter utilizzare funzionalità preconfigurate per aggregare dati mensili, calcolare metriche avanzate o normalizzare variabili e questa velocità operativa ha un impatto diretto sull’efficacia del ciclo di vita del machine learning.

In effetti, in questo caso ci possiamo concentrare sulla costruzione e sull’ottimizzazione del modello invece che sulla gestione dei dati, accelerando così la fase di prototipazione e validazione.

Insomma, il vantaggio competitivo offerto da una riduzione del time-to-model è notevole: le aziende possono implementare rapidamente modelli predittivi per anticipare le tendenze di mercato, migliorare l’efficienza operativa e prendere decisioni basate sui dati con una velocità mai vista prima.

Strumenti di data science e data warehouse: una combinazione potente

Combinare strumenti di data science con i moderni data warehouse consente di sfruttare al massimo i dati aziendali.

Ecco alcuni strumenti da poter considerare:

Librerie Python per interrogare, manipolare e visualizzare i dati

Python - linguaggio di programmazione orientato a oggi - grazie a librerie come Pandas e Matplotlib, è ampiamente utilizzato per analisi di dati avanzati.

Vediamo nello specifico i vantaggi delle due librerie:

• Pandas: punto di riferimento per la manipolazione dei dati in Python. Grazie ai dataframe, è possibile filtrare, aggregare, trasformare e unire dati provenienti da un data warehouse in modo semplice e intuitivo. Ad esempio, con una connessione diretta a un data warehouse, è possibile eseguire query SQL per estrarre i dati e caricarli immediatamente in un DataFrame Pandas, riducendo i tempi di preparazione;

• Matplotlib: con le sue strutture dati basate su array, è ideale per eseguire calcoli numerici complessi direttamente sui dati estratti. L’uso di questa libreria è consigliato per operazioni come il calcolo di statistiche descrittive, la normalizzazione dei valori o l’applicazione di funzioni matematiche avanzate, mantenendo un workflow fluido tra il data warehouse e gli strumenti di analisi.

I moderni data warehouse forniscono integrazioni native con Python, utilizzando driver specifici o API che semplificano il trasferimento dei dati. Ad esempio, strumenti come i già citati Google BigQuery, Snowflake offrono librerie dedicate che consentono di interrogare i dati direttamente da uno script Python, eliminando la necessità di trasferimenti manuali e mantenendo i dati sicuri e centralizzati.

L’integrazione Python-data warehouse non è solo un vantaggio per gli analisti, ma anche per gli sviluppatori che desiderano creare applicazioni personalizzate, che possono includere pipeline di dati automatizzate, dashboard interattivi o strumenti predittivi basati su machine learning, tutto alimentato direttamente da un data warehouse.

Data science in R: come sfruttare i data warehouse

R è un linguaggio di programmazione che eccelle nelle applicazioni di data science, statistica e visualizzazione dei dati. Grazie alla sua ampia libreria di pacchetti, è possibile integrare facilmente R con i data warehouse, trasformandoli in potenti strumenti per l’analisi avanzata.

Ad esempio, il pacchetto DBI (Database Interface) è uno dei più utilizzati per stabilire connessioni tra R e i data warehouse.

Attraverso questo pacchetto, gli utenti possono connettersi a una vasta gamma di database, eseguire query SQL direttamente da R e importare i dati in formato tabulare. Questa integrazione semplifica il processo di estrazione e utilizzo dei dati, rendendolo immediato e flessibile.

Un altro punto di forza di R è la sua capacità di eseguire analisi statistiche avanzate direttamente sui dati estratti dal data warehouse. Qui, è possibile applicare metodi di regressione, analisi delle serie temporali o clustering utilizzando pacchetti come stats o caret, ottenendo così risultati accurati e replicabili.

Analisi predittiva e forecasting tramite SQL

Il linguaggio SQL, sebbene noto principalmente per la gestione dei database, è oggi uno strumento potente per l’analisi predittiva e il forecasting.

Qui alcuni esempi:

Costruire modelli predittivi con SQL

Molti data warehouse offrono funzioni avanzate che permettono di costruire modelli predittivi direttamente con SQL.

Attraverso query ben progettate, si possono applicare tecniche come la regressione lineare o l’analisi delle serie temporali.

Un grande vantaggio dell’uso di SQL per costruire modelli predittivi? La capacità di lavorare direttamente sui dati senza necessità di esportarli o trasformarli esternamente.

Questa efficienza riduce i tempi di sviluppo e minimizza i rischi legati a trasferimenti o duplicazioni di dati. Inoltre, lavorando con dati sempre aggiornati, si ha la certezza che le previsioni riflettano sempre condizioni attuali.

SQL per il forecasting: previsioni a portata di query

Grazie alle funzionalità di SQL, è possibile anche generare previsioni basate su dati storici: tecniche particolarmente utili per ambiti come la gestione delle scorte, la pianificazione finanziaria e il monitoraggio delle performance.

Spesso, le tecniche di forecasting si basano su dati storici per identificare tendenze e anticipare futuri comportamenti con SQL è possibile estrarre e analizzare questi dati in modo efficiente.

Ad esempio, si possono utilizzare funzioni di aggregazione per calcolare valori medi su intervalli temporali o identificare picchi e flessioni stagionali, avendo basi solide su cui poggiare le proprie scelte strategiche future.

Conclusioni: come i data warehouse potenziano le analisi avanzate

In un contesto aziendale sempre più orientato ai dati, i data warehouse si rivelano indispensabili per supportare le analisi avanzate, perché la loro capacità di centralizzare, preparare e rendere disponibili i dati per strumenti di machine learning, SQL e data science li rende una risorsa chiave per il successo aziendale.

In conclusione? Saper combinare i data warehouse per le analisi avanzate significa ottenere efficienza, velocità e maggiore collaborazione tra team strategici e tecnici.