Che cos’è un operational data store (ODS)? La guida completa

Per ottenere la visibilità in tempo reale necessaria per prendere decisioni tattiche, le organizzazioni devono essere in grado di trovare rapidamente i dati utili per le loro domande aziendali. In settori altamente dinamici come il retail, i servizi finanziari e l’industria manifatturiera, un operational data store (ODS) consente di farlo. Esploriamo quindi il funzionamento di un ODS, i potenziali vantaggi del suo utilizzo e come un approccio moderno all’ODS può consentire alle aziende di accedere ai dati di cui hanno bisogno in modo più rapido ed efficiente. 

Un operational data store (ODS) è un database centrale che aggrega i dati provenienti da più sistemi, fornendo un’unica destinazione in cui raccogliere una varietà di dati. Grazie all’aggiornamento continuo delle informazioni, un ODS fornisce un’istantanea immediata delle metriche aziendali pertinenti, consentendo ai responsabili di prendere decisioni basate sui dati e cogliere opportunità cruciali durante lo svolgimento delle operazioni aziendali. 

Un ODS integra i dati provenienti dai sistemi sorgente nel loro formato originale. Una volta caricati nell’ODS, è possibile pulire i dati, risolvere le ridondanze e verificarne la conformità alle regole aziendali applicabili. Un ODS è particolarmente utile per attività analitiche meno complesse, come la generazione di report operativi. Inoltre, poiché l’ODS contiene sempre i dati più recenti disponibili, questo sistema è ideale per l’analisi dei dati in tempo reale sui processi aziendali in corso. 

A differenza dei sistemi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), un ODS carica i dati grezzi dai sistemi di produzione nel loro formato originale, memorizzandoli così come sono. Non è necessario trasformare i dati prima di analizzarli o utilizzarli per prendere decisioni operative sull’azienda. 

Benché abbiano alcune caratteristiche in comune, gli ODS e i data warehouse hanno finalità generali diverse e raramente le loro funzioni sono intercambiabili. Al contrario, i due sistemi hanno un ruolo complementare nell’elaborazione e nell’archiviazione dei dati analitici. Gli ODS possono fare da tramite tra i sistemi di origine e il data warehouse aziendale, fungendo da area provvisoria in cui preparare i dati in arrivo per lo storage a lungo termine.

In genere, i dati in un ODS hanno una struttura simile a quella dei sistemi di origine. Al contrario, i data warehouse richiedono un processo ETL prima dell’archiviazione e possono essere utilizzati per archiviare dati strutturati, semi‑strutturati e non strutturati. 

I data warehouse possono contenere enormi quantità di dati storici, e sono quindi piattaforme ideali per eseguire query complesse su data set di grandi dimensioni. I dati che contengono vengono utilizzati per supportare processi decisionali su vasta scala in tutta l’azienda. Gli ODS, al contrario, sono progettati per query relativamente semplici su data set di dimensioni ridotte, poiché memorizzano solo i dati operativi più recenti, e sono quindi più idonei per le azioni strategiche immediate, come ad esempio determinare la quantità di prodotti venduti nell’ultima ora o la regione da cui proviene la maggior parte delle vendite online di oggi.

I data warehouse sono repository di dati ad alta capacità progettati per contenere dati aziendali storici. Un ODS è una soluzione di storage a breve termine destinata a contenere solo i dati più recenti ricevuti dai sistemi aziendali che vi confluiscono.

Gli ODS sovrascrivono continuamente i dati esistenti all’arrivo di nuovi dati; di conseguenza, i loro dati sono molto più volatili di quelli archiviati in un data warehouse. Le rapide variazioni dei dati provenienti dai sistemi di origine possono influire rapidamente sui dati contenuti nell'ODS.

Gli ODS contengono solo i dati operativi più aggiornati, fornendo un’utile istantanea dello stato attuale delle operazioni aziendali. I data warehouse sono progettati per archiviare enormi quantità di dati storici, utili per eseguire analisi su vasta scala su data set complessi.