Il successo aziendale è strettamente collegato alla capacità dell'azienda di estrarre valore dal proprio patrimonio informativo aziendale. Questo aspetto per anni è stato legato ad uno scenario tradizionale dove gli strumenti di business intelligence estraevano i dati da un data warehouse e gli utenti aziendali aspettavano che tutti i dati rilevanti venissero copiati nel data warehouse, anche se a volte dovevano attendere un giorno o più, prima di ricevere i dati aggiornati.
Alla luce del progresso tecnologico attuale, questo scenario incontra degli importanti limiti. Il problema principale è che alcune delle più recenti fonti dati (come per esempio i dati dei social media, delle transazioni in corso o i dati grezzi relativi al movimento dei macchinari, ecc.) non hanno un formato idoneo per essere archiviati in un data warehouse tradizionale. Per farlo, andrebbero riformattati, rendendo tale processo troppo costoso in termini di tempo e risorse.
La soluzione a questa problematica è il logical data warehouse: i dati rimangono esattamente dove si trovano, anche se sembra che siano in un unico posto, per cui sono tutti sempre disponibili per i report.
Scarica questo solution brief per approfondire su:
- Perché i business analyst continuano a sperimentare limitazioni nella loro capacità di accedere alla business intelligence nonostante i progressi tecnologici?
- Cos’è il Logical Data Warehouse?
- Come la virtualizzazione dei dati abilita le aziende nella costruzione di un Logical Data Warehouse?
- Quali sono i 6 più comuni casi d’uso per il Logical Data Warehouse?
- Quali sono le principali differenze di un Logical Data Warehouse rispetto ad un Data Warehouse tradizionale, in termini di queries?
