Data warehouse e SQL: introduzione alle best practices per una gestione dei dati aziendali sostenibile

Per data warehouse (DW) intendiamo un sistema che contiene dati strutturati e non strutturati, il cui scopo è supportare il processo di gestione dati per le aziende. Questi repository, al proprio interno, ospitano più database, di solito organizzati in tabelle e colonne.

L’uso dei data warehouse è sempre più comune tra le aziende, poiché si tratta di strumenti che supportano tutti i processi di business intelligence e di analisi.

A tal proposito, chiariamo qui un’importante differenza tra data warehouse e database: i primi hanno la capacità di conservare sia dati recenti che storici relativi all’azienda, mentre i database spesso archiviano informazioni relative a specifici comparti aziendali.

SQL (Structured Query Language) gioca un ruolo centrale nella gestione dei data warehouse, trattandosi di uno dei linguaggi standard per interrogare, gestire e ottimizzare i dati archiviati nei repository.

Infatti, grazie a SQL è possibile:

• creare query per estrarre dati complessi da tabelle interconnesse;
• organizzare i dati in modo che siano facilmente accessibili;
• automatizzare processi ripetitivi per risparmiare tempo e risorse.

Ma qual è il legame tra data warehouse, SQL e sostenibilità nella gestione dei dati aziendali?

Data warehouse e SQL: best practices per una gestione sostenibile dei dati aziendali

La sostenibilità è un aspetto chiave per le aziende che vogliono assicurarsi successo sul lungo termine, avendo consapevolezza che ogni scelta avrà un impatto sull’ambiente.

Dunque, adottare una gestione sostenibile dei dati significa implementare processi che minimizzino l'impatto ambientale senza sacrificare le performance aziendali.

Qui alcune best practices per gestire in maniera sostenibile i propri dati aziendali grazie ai data warehouse e SQL:

• progettare un’architettura scalabile e sostenibile: si consiglia l’adozione di un’architettura modulare che consente l’espansione di un data warehouse in base alle necessità, ma senza sovraccaricare le risorse. Ad esempio, piattaforme come Google Cloud riducono l’impatto ambientale utilizzando data center a basse emissioni di CO2;

• scrivere query ottimizzate: per ridurre il carico computazionale è bene evitare di richiamare dati non necessari nelle query;

• pianificare query batch: per processare grandi quantità di dati, potrebbe essere utile pianificare query batch durante le ore di minor utilizzo dei server, così da bilanciare il carico di lavoro e ridurre i picchi di consumo energetico.

Naturalmente, ognuno può adottare le pratiche più adatte alla propria azienda per gestire i dati in maniera sostenibile.

Senza dubbio, combinare un’architettura di data warehouse progettata per la sostenibilità con un utilizzo ottimizzato di SQL è la chiave per ottenere un sistema di gestione dei dati aziendali efficiente e rispettoso dell’ambiente.

L’importanza di una gestione dei dati aziendali sostenibile

Oggi, gestire i dati aziendali in maniera sostenibile è una leva strategica fondamentale, soprattutto perché è impossibile negare l’importanza che questi svolgono nel processo decisionale per qualsiasi impresa.

Bisogna anche considerare, però, che l’aumento esponenziale dei dati sta generando un impatto significativo in termini energetici e ambientali, rendendo indispensabile l’adozione di pratiche che bilancino efficienza e sostenibilità.

Ecco perché soluzioni come i data warehouse - progettati per raggiungere un’efficienza energetica e l’ottimizzazione delle query SQL - contribuiscono a ridurre l'impronta di carbonio complessiva, rafforzando al contempo la responsabilità sociale d’impresa.

Come vedremo a breve, è possibile ottimizzare i processi aziendali e adottare soluzioni open source per combinare efficacemente sostenibilità e innovazione.

Combinare efficacemente sostenibilità e innovazione.

Come ottimizzare i processi con strategie ETL green

Si sente sempre più spesso parlare di processi ETL per rendere le informazioni archiviate sempre accessibili, coerenti e pronte per l’analisi.

Ma cos’è un ETL e perché è importante per una gestione dei dati sostenibile? Per ETL intendiamo un processo costituito da tre fasi: Extract, Transform e Load. Dunque, possiamo immaginarlo come un flusso tramite cui i dati vengono raccolti, centralizzando informazioni frammentate.

Successivamente, i dati vengono standardizzati così che possano essere analizzati insieme e, infine, si caricano all’interno del data warehouse. Qui, possono essere interrogati attraverso SQL e strumenti di Business Intelligence.

I tradizionali processi di ETL possono essere dispendiosi in termini di consumo energetico, soprattutto nel caso di grandi volumi di dati. Per questa ragione, entrano in gioco le strategie ETL green.

Alcuni strumenti ETL che le aziende possono adottare per rendere i propri processi sostenibili, puntando sull’efficienza energetica e sulla scalabilità:

• Talend: si propone come una soluzione ETL completa, disponibile in open source e facilmente integrabile con piattaforme cloud. Grazie alla possibilità di eliminare i dati ridondanti attraverso tecniche di deduplica avanzate, consente di ridurre il volume dei dati processati. Inoltre, permette di gestire automaticamente la memoria e di monitorare l’uso delle risorse;

• AWS Glue: una soluzione cloud-based offerta da Amazon Web Services che presenta un’architettura serverless che minimizza gli sprechi. Inoltre, la proposta di Amazon si distingue per lo scaling automatico basato sul carico effettivo, aumentando e diminuendo le risorse in base alla potenza di elaborazione necessaria. Questo evita sprechi di capacità computazionale e, al contempo, ottimizza i consumi energetici;

• Airbyte: uno strumento ETL open-source che si integra con facilità con le architetture cloud. Tra i vantaggi offerti da questa piattaforma per una gestione sostenibile dei dati, spiccano i sync incrementali (vengono caricati solo dati nuovi/modificati) e il caching dei dati che evita trasferimenti non richiesti.

Soluzioni open source per data warehouse: Apache Hive, Druid e ClickHouse

Nel contesto della gestione sostenibile dei dati aziendali, possiamo considerare anche delle soluzioni open-source per i data warehouse, rappresentando un'opzione strategica ed economicamente vantaggiosa.

Ecco alcune soluzioni da poter considerare per mettere in atto una strategia efficace di gestione sostenibile dei dati:

• Apache Hive: piattaforma open source progettata per facilitare l’esecuzione di query SQL su enormi database distribuiti. Si distingue per un’architettura scalabile e per la possibilità di pianificare job di elaborazione durante le fasce orarie a basso carico, così da bilanciare il consumo energetico;

• Druid: soluzione open source per data warehouse progettata per offrire analisi ad alta velocità, in tempo reale e caratterizzata da un’architettura innovativa che combina database analitici e sistemi di streaming per fornire insight immediati. Supporta caching intelligente e la compressione dei dati, riducendo il consumo di memoria e migliorando l’efficienza operativa;

• ClickHouse: sviluppato da Yandex, è un database open source orientato alle colonne, progettato per gestire query analitiche ad alta velocità. La sua architettura è ottimizzata per eseguire analisi complesse su grandi dataset, presentando efficienza computazionale che consente una riduzione dei costi energetici.

La scelta di una tra queste soluzioni può migliorare l’efficienza operativa, ma favorisce soprattutto un approccio più responsabile e sostenibile alla gestione dei dati aziendali.

Strumenti di Business Intelligence (BI) open source per un’analisi accessibile

Gli strumenti di business intelligence svolgono un ruolo cruciale per poter trasformare gli insight in azioni strategiche, consentendo di analizzare, visualizzare e interpretare grandi volumi di informazioni.

Ad oggi, la scelta di adottare soluzioni di business intelligence open-source rientra nella sfera di strategie possibili per una gestione dei dati aziendali sostenibile in quanto questi, generalmente, appaiono economicamente vantaggiosi e facilmente adattabili a diversi contesti aziendali.

Tra gli strumenti di BI open-source progettati per integrarsi perfettamente con i data warehouse, offrendo funzionalità di analisi e visualizzazione intuitive e potenti, troviamo:

• Metabase: si distingue per la sua semplicità d’uso, permettendo di creare visualizzazioni e dashboard senza la necessità di competenze avanzate in programmazione. Oltre ad essere una scelta user-friendly, offre la possibilità di eseguire query SQL, rivelandosi uno strumento versatile per aziende di diverse dimensioni;

• Grafana: strumento noto per la sua capacità di monitorare dati in tempo reale, si integra perfettamente con numerosi database e data warehouse, consentendo la creazione di dashboard interattive che supportano un monitoraggio continuo e decisioni informate;

• Apache Superset: combina potenza e flessibilità, offrendo funzionalità avanzate per l’esecuzione di query e la creazione di report visivi. In più, si distingue per la sua architettura scalabile e il supporto multi-utente, rivelandosi ideale per aziende che gestiscono un grande volume di dati.

Intelligenza artificiale e machine learning per ottimizzare i data warehouse

L'integrazione di intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML) nei sistemi di data warehouse rappresenta un'evoluzione naturale per la gestione avanzata dei dati.

Queste tecnologie offrono potenti strumenti per analizzare, ottimizzare e automatizzare processi, trasformando i data warehouse in motori di innovazione aziendale.

L’IA e il machine learning migliorano i data warehouse sotto diversi aspetti, tra cui:

• Ottimizzazione delle query;
• automazione dei processi ETL;
• analisi predittiva;
• riduzione dei costi operativi.

Un esempio pratico? L’uso di algoritmi avanzati può essere un supporto strategico per identificare aree di inefficienza energetica nei data warehouse, suggerendo soluzioni per ridurre il consumo. Oppure, è possibile utilizzare l’intelligenza artificiale per segmentare i clienti in base ai dati storici, offrendo la possibilità di progettare campagne mirate di marketing.

Sostenibilità e innovazione nella gestione dati: perché possono offrire vantaggi competitivi alle aziende?

Oggi, la gestione dei dati aziendali non si limita più a garantire efficienza operativa: sostenibilità e innovazione tecnologica sono diventate pilastri fondamentali per assicurarsi vantaggi competitivi.

In effetti, ci troviamo immersi in un contesto economico sempre più orientato verso la responsabilità ambientale, dove le aziende che riescono a bilanciare innovazione tecnologica ed efficienza sostenibile sono destinate a distinguersi.

Ma quali sono i reali vantaggi di una gestione dati sostenibile?

Scopriamolo qui:

Riduzione dei costi operativi

Una gestione sostenibile dei dati può portare a una notevole ottimizzazione dei costi aziendali. Ad esempio, l’uso di data center efficienti e l’adozione di strumenti di Business Intelligence (BI) open source consentono non solo di ridurre i consumi energetici, ma anche di abbassare i costi di licenza e mantenimento delle infrastrutture.

Questo si traduce in un ritorno sull'investimento (ROI) più elevato e in risparmi tangibili che possono essere reinvestiti in altre aree strategiche dell'azienda.

Reputazione aziendale migliorata

Oggi i consumatori e gli investitori sono sempre più attenti ai temi della sostenibilità. Ecco perché un’azienda che dimostra di adottare pratiche responsabili nella gestione dei dati invia un segnale forte al mercato, guadagnando fiducia e costruendo una reputazione positiva.

Questa percezione non solo attrae clienti, ma rafforza anche il rapporto con gli stakeholder, posizionando l’impresa come leader etico e innovativo.

Maggiore efficienza e produttività

L'adozione di tecnologie innovative per una gestione sostenibile dei dati non solo semplifica i processi aziendali, ma permette anche di risparmiare risorse che possono essere reinvestite in attività strategiche.

Per questa ragione, diventa fondamentale per le aziende pianificare le proprie strategie di gestione dei dati aziendali adottando un approccio responsabile che tenga conto delle esigenze di scalabilità e di risparmio energetico.

Compliance normativa senza complicazioni

Le normative ambientali e sulla gestione dei dati stanno diventando sempre più stringenti. Adottare pratiche sostenibili consente alle aziende di anticipare i requisiti legislativi, evitando multe e adeguamenti improvvisi.

Ovviamente, questa è una scelta strategica anche per rafforzare la credibilità aziendale agli occhi di nuovi potenziali stakeholders.

Efficienza nei processi decisionali

L’adozione di tecnologie innovative, come l’intelligenza artificiale e la BI, migliora la qualità e la velocità delle decisioni aziendali. Infatti, questi strumenti consentono di trasformare grandi volumi di dati in insight chiari e utilizzabili nel concreto, rendendo le operazioni più flessibili e competitive.

La capacità di analizzare rapidamente l’impatto delle decisioni, comprese quelle legate alla sostenibilità, aiuta le aziende a rispondere meglio alle sfide del mercato e a cogliere nuove opportunità.

Conclusioni

Abbiamo cercato di offrire una panoramica approfondita e dettagliata su come le aziende possono trasformare la gestione dei dati in un potente strumento strategico, combinando innovazione tecnologica e sostenibilità.

Infine, le soluzioni possibili sono diverse: basta scegliere quella più adatta alla propria impresa e iniziare a definire una strategia ETL green per una migliore gestione dei propri dati aziendali!