O que é Data Warehouse?

Data Warehouse é uma organização de banco de dados para análises e business intelligence, surgiu como um conceito acadêmico, criado na década de 1980. Sua arquitetura e desenho é voltado para processamento e armaznemanto de altos volume de dados.

Um conceito que define um Banco de Dados com capacidade de armazenar e organizar um grande volume de dados; responsável por criar e organizar relatórios por meio de históricos, que podem ajudar uma empresa obter insights e auxílio na tomada de decisões importantes. Traduzindo diretamente ao português temos “Armazem de Dados”

Data Warehouse – Objetivo

O objetivo do Data Warehouse é centralizar os dados retirados de diversas fontes e facilitar a consulta. Os dados podem ser extraídos de:

• Planilhas;
• ERPs;
• CRMs etc e

Com diversos formatos:

• Bancos de Dados (SQL
• XLS
• TXT, CSV, etc

Após a extração, os dados normalmente são acomodados na Staging Area, que é uma área destinada aos processos de qualidade e padronização dos dados. Posteriomente podem ser direcionados ao Enterprise Data Warehouse (EDW) ou aos Data Marts diretamente. Com isso, é possível buscar todas as informações importantes em um único lugar – organizado e atualizado, criado com foco em facilitar a consulta.

DW – Vantagens e Desvantagens

Algumas das principais vantagens do são:

• Simplicidade;
• Qualidade de dados;
• Acesso rápido;
• Facilidade de uso;
• Separa as operações de decisão das operações de produção;
• Vantagem competitiva;
• Custo de operação;
• Administração do fluxo da informação;
• Habilita o processo paralelo;
• Infra-estrutura computacional;
• Valores quantitativos e segurança.

Também tem algumas desvantagens:

• Complexidade de desenvolvimento;
• Tempo de desenvolvimento;
• Alto custo de desenvolvimento;
• Administração e treinamento.

DW – Características

Comumente é conhecido como um imenso banco de dados capaz de armazenar milhões de registros. Contudo, ele não consiste somente nisso, existem outras importantes características que fazem dele um poderoso aliado da organização. Dentre elas, Turban (2004) diz que as principais são:

• Organização;
• Consistência;
• Variedade de tempo;
• Não-volatilidade;
• Estrutura relacional;
• Arquitetura clinete/servidor.

DW – Segurança

Suas informações estão disponíveis apenas para leitura. Seus dados não podem ser modificados, exceto em casos onde tais dados tenham sido inseridos de modo incorreto. A possibilidade de fazer apenas a leitura das informações assegura a integridade do conteúdo armazenado.

Principais Componentes de um DataWarehouse

Os principais componentes de um DataWarehouse são frequentemente discutidos nas abordagens de dois renomados especialistas: Ralph Kimball e Bill Inmon.

Segundo Ralph Kimball, a abordagem do DW é baseada na filosofia de um modelo dimensional, onde os dados são organizados em “fatos” e “dimensões”. Os componentes-chave incluem:

• Modelo Dimensional: Kimball enfatiza a criação de um modelo dimensional que permite análises intuitivas e relatórios eficientes. Os dados de fato, que contêm as métricas quantitativas do negócio, são conectados a dimensões, que fornecem o contexto (como tempo, geografia ou produto) para essas métricas.
• Data Mart: Kimball propõe a utilização de Data Marts, que são subconjuntos do DW, focados em áreas específicas do negócio. Isso permite uma análise mais direcionada e ágil para departamentos como vendas ou marketing.
• ETL (Extração, Transformação e Carga): O processo de ETL é crucial na abordagem de Kimball, permitindo a integração e transformação dos dados antes de sua carga no DW.

Por outro lado, a abordagem de Bill Inmon é frequentemente referida como a “abordagem top-down”, onde o DW é visto como uma fonte centralizada de dados que serve como base para o desenvolvimento de Data Marts. Os componentes principais incluem:

• Modelo Normalizado: Inmon defende a criação de um modelo normalizado, onde os dados são organizados de forma a minimizar a redundância e facilitar a integridade. Esse modelo é mais flexível para alterações e expansões futuras.
• Data Warehouse Central: Na visão de Inmon, o DW é uma base central que armazena dados de toda a organização, integrando informações de diversas fontes para fornecer uma visão abrangente e consistente.
• Data Marts: Assim como Kimball, Inmon também reconhece a importância dos Data Marts, mas eles são derivados do DataWarehouse central, adaptando os dados para atender a necessidades específicas de diferentes departamentos ou usuários finais.

Ambas as abordagens têm seus méritos e se adequam a diferentes necessidades e contextos organizacionais, sendo importantes referências no desenvolvimento de estruturas eficazes.

Data Warehouse X Data Mart

Um Data Mart é uma subdivisão ou subconjunto de um DW. Os data marts são como pequenas fatias que armazenam subconjuntos de dados, normalmente organizados para um departamento ou um processo de negócio.

Normalmente o Data Mart é direcionado para uma linha de negócios ou equipe, sendo que a sua informação costuma pertencer a um único departamento.

BI X DataWarehouse

O BI ou Business intelligence (inteligência empresarial em português), é o processo de recolha e tratamento de informações que apoiam a gestão de um negócio.

Normalmente, as várias vertentes de business intelligence utilizam informação recolhida em um datawarehouse. Apesar disso, nem todos os data warehouses são usados no contexto de business intelligence, porque nem todos as aplicações de business intelligence exigem um dw, algumas ferramentas montam internamente sua própria estrutura de dados.

OLAP x Data Warehouse

OLAP (Online Analytical Processing – Processo Analítico em Tempo Real), é uma das ferramentas mais usadas para a exploração de um DW. O OLAP possibilita alterar e analisar grandes quantidades de dados em várias perspectivas diferentes. Alguns exemplos de ferramentas:

• Microstrategy
• Tableau
• Qliksense
• Power BI

A aplicação dessa ferramenta pode ser usada pelos gestores de qualquer área e nível, disponibilizando informações e ajudando na decisão final. O uso da OLAP pode ser aplicado em funções muito distintas, algumas das mais utilizadas variam desde funções financeiras:

• Fluxos de caixa;
• Contas;
• Orçamentos, etc.

No marketing:

• Análise de preço;
• Volume de mercado;
• dutos mais vendidos.

Nas vendas:

• Previsões;
• Lucro;
• Clientes.

Benefícios do Data Warehouse

Um Data Warehouse é uma solução essencial para empresas que buscam otimizar o gerenciamento e a análise de dados. Ao centralizar grandes volumes de informações provenientes de diversas fontes em um único repositório estruturado, as organizações podem extrair insights valiosos que apoiam a tomada de decisões estratégicas. Abaixo estão alguns dos principais benefícios de implementar um Data Warehouse:

• Tomada de Decisões Acelerada: Com um Data Warehouse, as empresas têm acesso a dados históricos e atuais em um formato unificado, o que facilita a geração de relatórios e análises. Isso permite que os gestores identifiquem tendências, padrões e anomalias rapidamente, resultando em decisões mais informadas e em tempo hábil.
• Eficiência Operacional: A centralização dos dados reduz a duplicidade e a fragmentação, eliminando a necessidade de buscar informações em sistemas diferentes. Isso resulta em uma operação mais eficiente, onde as equipes podem se concentrar na análise em vez de gastar tempo buscando dados. A automação de processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) também contribui para a agilidade na preparação de dados.
• Escalabilidade e Flexibilidade: À medida que as empresas crescem, a quantidade de dados que precisam ser processados e analisados também aumenta. Um Data Warehouse é projetado para escalar facilmente, acomodando novos dados sem comprometer o desempenho. Essa flexibilidade permite que as organizações se adaptem rapidamente a mudanças nas necessidades de negócios e nas demandas de mercado.
• Integração de Dados: A capacidade de consolidar dados de várias fontes em um único repositório não só melhora a qualidade das informações, mas também permite uma visão holística das operações da empresa. Isso é crucial para a análise abrangente, pois ajuda a identificar correlações e insights que poderiam passar despercebidos em sistemas isolados.

Em resumo, um Data Warehouse não apenas melhora a qualidade e a acessibilidade dos dados, mas também impulsiona a agilidade e a eficácia das operações empresariais. À medida que as empresas buscam se manter competitivas em um mercado dinâmico, a implementação de um Data Warehouse se torna uma estratégia fundamental para o sucesso.

 

Como Criar um Data Warehouse: Etapas e Processos

• Planejamento e Definição de Requisitos
  • A criação de um Data Warehouse começa com o levantamento de requisitos e o entendimento das necessidades da organização. Nessa etapa, é importante definir os objetivos, o tipo de dados a serem armazenados e identificar quais fontes de dados serão integradas, como bancos de dados transacionais, ERPs ou sistemas de CRM.
• Design da Arquitetura
  • Após a fase de planejamento, é desenvolvida a arquitetura do Data Warehouse. Nesta fase, escolhe-se a modelagem de dados, como o esquema estrela ou esquema snowflake, para organizar o armazenamento em tabelas de fatos e dimensões. Também é selecionada a plataforma do Data Warehouse, como Amazon Redshift, Google BigQuery ou Microsoft Azure Synapse, com base nos critérios de escalabilidade, segurança e custo.
• Implementação do Processo de ETL (Extração, Transformação e Carga)
  • O processo de ETL é essencial para garantir que os dados do Data Warehouse sejam precisos e consistentes. Neste estágio, dados são extraídos de fontes originais, transformados para manter a integridade e, finalmente, carregados no Data Warehouse. Ferramentas de ETL, como Informatica, Talend ou Apache Nifi, podem ser usadas para automatizar e agilizar a integração de dados.
• Configuração de Segurança e Governança de Dados
  • Com o Data Warehouse preenchido, é fundamental implementar políticas de segurança e governança para proteger os dados e garantir acesso controlado. Isso inclui definir quem pode visualizar ou modificar dados específicos, assegurando a conformidade e segurança dos dados.
• Integração de Ferramentas de Business Intelligence (BI)
  • A última etapa envolve a integração de ferramentas de BI, como Tableau, Power BI ou Looker, para que os usuários possam visualizar e gerar insights dos dados de forma rápida e eficiente. Com essas ferramentas, a organização pode realizar análises detalhadas e relatórios que suportam a tomada de decisão.
• Monitoramento e Atualização Contínua
  • Após o Data Warehouse estar em operação, o monitoramento contínuo é essencial para ajustar a solução às novas necessidades e fontes de dados. Isso garante que o Data Warehouse se mantenha eficiente e útil para a organização ao longo do tempo.

Essa estrutura garante um Data Warehouse funcional e alinhado com os objetivos da empresa, otimizando o acesso a dados de qualidade para suporte à tomada de decisões estratégicas.

• Data Lake e Data Warehouse
  DataLake e DataWarehouse são dois conceitos fundamentais de armazenamento e gerenciamento de dados, porém com finalidades e estruturas distintas. Um Data Lake é um repositório de dados brutos, armazenados em seu formato original e não estruturado, ideal para dados de grande volume e variados, como logs de sistema, dados de redes sociais e documentos. Ele é altamente flexível, permitindo análises futuras de diversos tipos de dados. Por outro lado, o Data Warehouse é um sistema estruturado que organiza dados tratados e prontos para análise, especialmente útil para relatórios e consultas rápidas em processos de Business Intelligence (BI). Em geral, o Data Warehouse atende melhor a informações transacionais e rotineiras, enquanto o Data Lake é vantajoso para exploração e análise de dados diversificados.
• The Data Warehouse Toolkit
  The Data Warehouse Toolkit é uma obra influente de Ralph Kimball que estabeleceu o modelo de design dimensional, um dos métodos mais populares para a construção de Data Warehouses. Kimball propõe a organização dos dados em tabelas de fatos e dimensões, facilitando consultas rápidas e análises complexas. Esta abordagem foca na simplicidade e acessibilidade, permitindo que dados sejam facilmente entendidos e utilizados por diferentes usuários de negócios. O livro fornece diretrizes práticas e exemplos para implementar sistemas de Data Warehouse eficientes e escaláveis, sendo uma leitura essencial para profissionais de BI e engenharia de dados.
• Data Warehouse Empresarial
  Um Data Warehouse Empresarial é uma solução centralizada de armazenamento de dados desenvolvida para atender às necessidades analíticas de toda a organização. Ele armazena dados provenientes de várias áreas, como vendas, marketing, finanças e operações, permitindo que todos os setores tenham uma visão consolidada e padronizada das informações. Esse tipo de Data Warehouse suporta grandes volumes de dados e integra diferentes fontes, promovendo uma análise abrangente para suportar decisões estratégicas. A implementação de um Data Warehouse Empresarial exige robustez, segurança e governança para manter a qualidade dos dados e garantir o acesso conforme a necessidade de cada departamento.
• Data Lake e Data Warehouse: Diferenças
  Embora Data Lakes e Data Warehouses possam parecer semelhantes em seu propósito de armazenamento de dados, suas arquiteturas e usos são bastante distintos. Os Data Lakes são projetados para armazenar grandes quantidades de dados brutos e não estruturados em seu formato original, enquanto os Data Warehouses são mais organizados e contêm dados já processados e prontos para análises. A flexibilidade do Data Lake permite armazenar dados de qualquer tipo, mas requer tecnologias e técnicas especializadas para extrair valor. Já o Data Warehouse, com seu design orientado para BI e processamento OLAP, é ideal para gerar insights de negócios rápidos e precisos a partir de dados altamente estruturados.
• Sistema Data Warehouse
  Um Sistema Data Warehouse é uma estrutura central de coleta e armazenamento de dados, que organiza e integra informações provenientes de múltiplas fontes. Ele segue um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), pelo qual dados são capturados, processados e armazenados em um modelo específico, preparado para atender necessidades analíticas. Esse sistema permite que empresas centralizem seus dados históricos e atuais, criando uma base de conhecimento contínua para análises e relatórios. A função do sistema de Data Warehouse é garantir que as informações estejam organizadas, sejam acessíveis e possam apoiar processos de BI de maneira confiável e consistente.
• Data Warehouse OLAP
  OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia essencial em Data Warehouses que permite realizar análises multidimensionais sobre grandes volumes de dados. Um Data Warehouse OLAP oferece a capacidade de consultar e manipular dados em diferentes perspectivas, como tempo, localização ou produto, através de operações como drill-down e roll-up. Essa estrutura é projetada para suportar consultas complexas e rápidas, transformando dados agregados em insights úteis para a tomada de decisões. OLAP é fundamental para ferramentas de BI, proporcionando análises que vão além das consultas tradicionais e facilitam o acompanhamento e previsão de métricas estratégicas para as organizações.

Perguntas e respostas sobre Data Warehouse

• O que é um Data Warehouse?
  Um Data Warehouse é um sistema de armazenamento de dados estruturado, criado para centralizar e consolidar informações de várias fontes, facilitando o acesso a dados históricos e otimizando o processo de análise e tomada de decisão nas empresas. Ele organiza os dados para consulta rápida, essencial para relatórios e análises de negócios.
• Quais são os principais benefícios de um Data Warehouse?
  Os benefícios incluem centralização de dados, acesso rápido a informações históricas, suporte para a tomada de decisões estratégicas e melhor desempenho em consultas complexas. Com um Data Warehouse, as empresas ganham mais precisão e agilidade na análise de dados e podem acompanhar o desempenho ao longo do tempo.
• Como um Data Warehouse difere de um banco de dados operacional?
  Enquanto bancos de dados operacionais são projetados para suportar as operações do dia a dia com dados em tempo real, o Data Warehouse armazena dados históricos para fins analíticos. O foco de um Data Warehouse está na análise e geração de insights, enquanto o banco de dados operacional é voltado para o processamento transacional.
• Quais são os componentes principais de um Data Warehouse?
  Os principais componentes incluem o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), um repositório centralizado para armazenamento, ferramentas de acesso e consulta de dados, além de sistemas de segurança e governança de dados. Esses componentes trabalham em conjunto para garantir que os dados sejam integrados e confiáveis.
• Quais são as principais técnicas de modelagem de dados em Data Warehouses?
  As duas principais técnicas de modelagem são o esquema estrela e o esquema snowflake. O esquema estrela simplifica o acesso aos dados com tabelas de fatos e dimensões, enquanto o esquema snowflake normaliza as dimensões para reduzir redundâncias, criando uma estrutura mais complexa, porém eficiente para análises.
• O que significa o processo de ETL em Data Warehousing?
  O processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) é o método pelo qual os dados são extraídos de várias fontes, transformados para garantir qualidade e consistência, e carregados no Data Warehouse. Esse processo é essencial para integrar dados de diferentes origens e prepará-los para análise.
• Qual é a diferença entre Data Warehouse e Data Lake?
  Um Data Warehouse armazena dados estruturados, prontos para análise e com governança rigorosa, enquanto um Data Lake pode armazenar dados brutos, em qualquer formato. Os Data Lakes são mais flexíveis e permitem a ingestão rápida de dados diversos, mas exigem processamento adicional para análise estruturada.
• Como o Data Warehouse evoluiu com o Big Data?
  Com o aumento dos dados em volume e variedade, o Data Warehouse evoluiu para integrar tecnologias de Big Data, como Hadoop e Spark, permitindo o processamento distribuído e o armazenamento escalável. Hoje, muitos Data Warehouses incorporam estruturas híbridas para suportar dados estruturados e semi-estruturados.
• Quais são algumas das principais ferramentas de Data Warehousing?
  Entre as principais ferramentas estão o Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake e Microsoft Azure Synapse Analytics. Essas plataformas oferecem armazenamento e análise em larga escala, com integração na nuvem, proporcionando mais flexibilidade e desempenho em consultas complexas.
• Como um Data Warehouse ajuda na tomada de decisões estratégicas?
  O Data Warehouse centraliza e organiza dados históricos, facilitando a análise detalhada e a identificação de padrões e tendências. Com dados consistentes e confiáveis, líderes empresariais podem tomar decisões estratégicas mais informadas e identificar oportunidades de melhoria em processos e operações.

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