🏢 Cos'è un Data Warehouse: l'archivio centrale dei dati

📦 Un Data Warehouse è un magazzino digitale centralizzato dove finiscono tutti i dati puliti, ordinati e pronti all’uso.

💡 È come un archivio cartaceo ben etichettato: ogni documento ha il suo posto, ogni scaffale è ordinato per categoria, e chi ci entra può trovare esattamente ciò che cerca, velocemente.


🔄 Come ci finiscono i dati?

📍 Con una pipeline ETL (Extract – Transform – Load) o ELT:

  1. Extract: prendo i dati da più fonti (siti, database, app...)
  2. Transform: li pulisco, li rendo coerenti, li strutturo
  3. Load: li carico nel Data Warehouse, pronti per analisi 📊

🧠 A cosa serve un Data Warehouse?


🧰 Esempi di Data Warehouse

Nome Tipo Note principali
Amazon Redshift Cloud Scalabile, integrato con AWS
Google BigQuery Cloud Query SQL su enormi dataset
Snowflake Cloud-native Multi-cloud, performante
PostgreSQL DW Locale Per piccoli progetti o test locali

🚿 Metafora: il centro di smistamento dei pacchi 📦

Immagina che ogni dato sia un pacco che arriva da mittenti diversi: e-commerce, logistica, clienti, app...

🎯 Il Data Warehouse è come il magazzino Amazon centrale:

👨‍💼 I manager, data analyst o sviluppatori sono i corrieri: trovano il pacco giusto (dato giusto), lo leggono, e agiscono di conseguenza.


🚫 Quando NON va usato

❌ Se i dati cambiano di continuo (real-time → meglio i Data Lake o i database OLTP)
❌ Se hai poca quantità di dati (usa un database classico)
❌ Se vuoi risparmiare: i Data Warehouse sono costosi se mal progettati


✅ Quando serve DAVVERO

✔️ Se hai più fonti di dati
✔️ Se vuoi fare analisi, BI o report su anni di storia
✔️ Se ti serve velocità e struttura nel reperire le informazioni

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