Un data warehouse è un repository centrale di dati provenienti da varie fonti, come database relazionali e sistemi transazionali. È in grado organizzare i dati basandosi su schemi predefiniti, il che lo distingue da altri sistemi di archiviazione dati. Questa capacità di integrare e centralizzare i dati lo rende ideale per applicazioni di business intelligence e di analisi, permettendo accessi rapidi per analisi, query ad hoc, visualizzazioni e reportistica.
Un vantaggio chiave di un data warehouse è che funge da unica “fonte di verità” per un’organizzazione, centralizzando i dati di tutti i dipartimenti in un unico database con un’architettura ben definita. I data warehouse si prestano quindi a lavorare in accoppiata con sistemi di AI e machine learning per scovare insight e informazioni preziose per il business.
Il ruolo di AI e ML in un data warehouse
In particolare, i moderni data warehouse possono supportare l’AI e il machine learning, ma queste tecnologie possono anche integrarsi in un data warehouse per eseguire particolare ricerche e correlare i dati fra loro.
Artificial intelligence e machine learning
Spesso l’AI e il Machine Learning vengono considerati come sinonimi. Ma non è così. Il ML è un sottoinsieme dell’AI. È un algoritmo che consente alle macchine di simulare la capacità umana di apprendere. Quando il ML riceve dei dati in input, l’algoritmo di ML “prende delle decisioni” basate su ciò che ha appreso da quei dati. Successivamente, analizza i risultati per affinare le decisioni successive, con l’intento di migliorare progressivamente la precisione.
Il ML ha la capacità di addestrarsi su grandi quantità di dati e prendere decisioni in modo autonomo, senza necessitare di programmazione esplicita. Mentre l’intelligenza artificiale spesso richiede istruzioni precise sulle azioni da compiere, un algoritmo di ML può basare le proprie azioni sull’apprendimento continuo. Questa caratteristica rende il ML particolarmente ideale per attività come l’analisi predittiva e la classificazione dei dati.
Elaborazione dei dati
Sia l’AI che il ML sono ideali per gestire grandi volumi di dati. Difatti, i data warehouse possono ordinare e recuperare dati più rapidamente utilizzando l’AI per query semplici e il ML per richieste più complesse. Il che consente agli amministratori IT di migliorare la velocità di elaborazione e di gestire in modo più efficiente dati complessi.
Automazione
L’intelligenza artificiale è indicata per automatizzare compiti ripetitivi e impegnativi in un data warehouse. Gli amministratori possono impostare l’AI per automatizzare vari processi, come l’integrazione dei dati, il monitoraggio delle prestazioni e la pulizia e validazione dei dati.
L’integrazione dei dati assicura le giuste connessioni far le varie fonti di dati e il repository del data warehouse. Il monitoraggio delle prestazioni garantisce che tutte le connessioni dati rimangano attive e che tutti i processi funzionino correttamente. La pulizia e la validazione dei dati verificano che ogni elemento sia completo, preciso e corretto.
Con l’automatizzazione di questi processi aziendali essenziali, il personale IT può concentrarsi su altre attività a maggior valore.
Gestione dei data schema
I data schema possono diventare incredibilmente complessi in azienda e un errore in uno schema a monte può causare enormi problemi a valle. La gestione degli schema può essere tediosa per per il personale IT, ma l’AI può gestirli autonomamente, se adeguatamente addestrata, segnalando o mitigando i problemi. Il ML può analizzare l’uso dello schema del warehouse per determinare le strategie e le architetture più efficienti per i tipi di schema.
Identificazione di pattern e trend
Il Machine Learning eccelle nell’analizzare i pattern, individuando tendenze che gli analisti “umani” potrebbero non vedere. Ad esempio, può essere addestrato a rivedere le prestazioni delle query e potrebbe scoprire che certi processi sono rallentati da compiti ripetitivi. Il ML può anche prevedere risultati basati su trend storici dei dati, portando a decisioni migliori.
Scalabilità
L’AI e il ML possono migliorare la qualità e coerenza dei dati ottimizzando l’architettura del data warehouse. Questo porta a un data warehouse snello, capace di processare richieste in tempo reale e di memorizzare più dati. Un data warehouse potenziato con AI e ML scala rapidamente e facilmente man mano che l’organizzazione cresce e le esigenze tecnologiche aumentano.
AI e ML in “aiuto” al data warehouse: 5 punti da considerare
Intelligenza artificiale e machine learning possono essere di grande aiuto per le attività sul data warehouse. Vediamo come.
Maggiore efficienza
L’uso di AI e ML per ottimizzare l’archiviazione dei dati solleva i team IT da compiti ripetitivi come la validazione dei dati, permettendo loro di concentrarsi su attività a maggior valore. Gli algoritmi possono risolvere incoerenze nei dati e gestire autonomamente attività ripetitive, come l’estrazione, trasformazione e caricamento, aumentando così l’efficienza del data warehouse.
Maggiore velocità
Gli algoritmi di machine learning che monitorano le query possono autonomamente trovare aree di miglioramento in termini di velocità e precisione. Automatizzare il flusso di dati (ingestion e delivery) permette agli utenti di intervenire rapidamente sui dati, portando a decisioni più rapide ed efficienti.
Business intelligence e competenze tecniche
L’AI e il ML migliorano l’accuratezza e la velocità delle query, permettendo a più utenti di usare le applicazioni di business intelligence senza bisogno di particolari competenze tecniche. Anche chi non ha conoscenze approfondite sui dati può utilizzare comandi in linguaggio naturale per ottenere informazioni facilmente comprensibili, incluse visualizzazioni semplificate.
Previsioni più accurate
Grazie alle capacità predittive del ML gli utenti possono sfruttare al meglio i dati del data warehouse, per ipotizzare trend e cogliere segnali deboli. I modelli predittivi e il rilevamento delle anomalie aiutano a mantenere un data warehouse al passo con la domanda dei clienti (interni ed esterni). Infine, attraverso un utilizzo continuativo, gli algoritmi migliorano la precisione delle previsioni e forniscono insight migliori.
Riduzione dei costi di archiviazione
Intelligenza artificiale e machine learning possono ottimizzare l’archiviazione dei dati grazie a un’analisi dello spazio utilizzato e la rimozione automatica dei dati duplicati. Gli algoritmi ML semplificano i data schema, riducendo i costi operativi del data warehouse. Con la crescita dell’organizzazione, queste efficienze migliorano l’archiviazione, il consolidamento e l’elaborazione dei dati.
