Um data warehouse é um repositório centralizado de dados históricos e atuais. Ele é projetado especificamente para análise e tomada de decisões estratégicas.
Diferente de um banco de dados operacional, que armazena dados para as operações diárias de uma empresa, o recurso oferece uma visão consolidada e integrada dos dados. Assim, facilita a extração de insights valiosos.
Neste artigo, você entenderá como usá-lo para melhorar a tomada de decisões e, com o tempo, transformá-lo em uma fonte única, segura e confiável para consultas. Boa leitura!
O que é data warehouse?
É um sistema de gerenciamento de dados criado especificamente para suportar atividades de business intelligence (BI).
No cotidiano, ele serve como uma fonte valiosa para consultas e análises avançadas. Acumula grandes volumes de dados históricos provenientes de diversas origens, como arquivos de log de aplicativos e sistemas de transações.
Graças aos seus recursos analíticos, o data warehouse permite às empresas extrair informações valiosas dos dados. Com isso, podem basear decisões em dados concretos e reduzir suposições.
Com o tempo, um data warehouse torna-se uma fonte extremamente confiável e segura. Em termos gerais, seus principais componentes incluem:
- armazenamento e gerenciamento de dados em um banco relacional.
- ferramentas de extração, carregamento e transformação (ELT) para preparar os dados para análises;
- ferramentas para análise estatística, geração de relatórios e mineração de dados;
- recursos para visualização e apresentação de dados aos usuários de negócios.
- outras aplicações analíticas avançadas, que utilizam ciência de dados e algoritmos de inteligência artificial (IA), além de gráficos e recursos espaciais, para gerar informações acionáveis e possibilitar análises em larga escala.
Por fim, as empresas podem combinar processamento de transações, análise em tempo real, data warehouses, data lakes e machine learning em um serviço de banco de dados MySQL.
O melhor é que isso elimina a complexidade, a latência, o custo e as chances de duplicação na extração, transformação e carregamento.
Quais as diferenças entre data warehouse, data mart e data lake?
Data warehouses, data lakes e data marts são soluções de armazenamento de dados em nuvem, cada uma com suas características. Entenda.
Data warehouse
Armazena dados de forma estruturada. Trata-se de um repositório central de dados pré-processados, utilizado para análise e business intelligence.
Data mart
O data mart é uma versão focada de um data warehouse, desenvolvida para suprir as demandas de uma unidade de negócios específica. Pode ser nos setores de marketing, vendas ou TI, por exemplo.
Data lake
O data lake é um repositório central que armazena dados brutos e não estruturados. Eles são armazenados em seu formato original e podem ser processados posteriormente.
Para determinar qual solução atende melhor às necessidades da sua empresa, que tal atualizar seus conhecimentos sobre dados? Para ajudar nessa missão, a PM3 desenvolveu o curso Sprints Sobre Dados. Vale a pena conferir!
Como funciona a arquitetura de um data warehouse
Agora que você entendeu o conceito, é importante se atentar à arquitetura de um data warehouse, composta por diversas camadas. Veja.
Simples
De forma geral, possuem uma estrutura fundamental onde metadados, dados resumidos e dados brutos são armazenados no repositório central.
Esse repositório é alimentado por fontes de dados em uma extremidade. Então, os usuários finais acessam para análises, relatórios e mineração na outra extremidade.
Simples com uma área de preparo
Antes de serem colocados no warehouse, os dados operacionais devem ser limpos e processados.
Embora isso possa ser feito de forma pragmática, para simplificar, alguns data warehouses adicionam uma área de preparo de dados antes que eles sejam destinados ao warehouse.
Hub e spoke
A adição de data marts entre o repositório central e os usuários finais permite que a empresa personalize seu data warehouse para atender a várias linhas de negócios. Quando os dados estão prontos para uso, é hora de movê-los para o data mart mais adequado.
Áreas restritas
Por último, as áreas restritas são áreas privadas, seguras e protegidas. A partir delas, é possível explorar rapidamente novos conjuntos de dados e oferecer outras maneiras de analisá-los. Isso sem precisar seguir todas as regras e protocolos do data warehouse.
Componentes de um data warehouse
Ao todo, possui quatro componentes principais, projetados para oferecer alta velocidade. Isso facilita a obtenção rápida de resultados e a análise imediata dos dados.
Banco de dados central
O banco de dados central é a base de um data warehouse. Tradicionalmente, são usados bancos relacionais padrão, executados on-premise ou na nuvem.
No entanto, com a chegada do Big Data, a necessidade de desempenho em tempo real e a redução no custo de RAM, os bancos de dados in-memory têm ganhado preferência.
Integração de dados
Os dados são extraídos dos sistemas de origem e organizados para consumo analítico imediato. Diversas abordagens de integração são utilizadas para isso, incluindo:
- ETL (Extração, Transformação, Carregamento);
- ELT (Extração, Carregamento, Transformação);
- replicação de dados em tempo real;
- processamento de carga em massa;
- transformação de dados e serviços de qualidade;
- enriquecimento de dados.
Metadados
Metadados são dados sobre seus dados. Fornecem informações sobre origem, uso, valores e outras características dos conjuntos de dados no data warehouse. Existem dois tipos principais:
- metadados empresariais: adicionam contexto aos dados, facilitando sua interpretação;
- metadados técnicos: descrevem como acessar os dados, onde eles estão armazenados e como são estruturados.
Ferramentas de acesso
As ferramentas de acesso possibilitam que os usuários interajam com os dados armazenados no data warehouse. Por exemplo, ferramentas de:
- consulta e geração de relatórios;
- desenvolvimento de aplicativos;
- mineração de dados;
- OLAP (Processamento Analítico Online).
Vantagens e desafios do data warehouse
Ao longo deste artigo, mencionamos algumas das vantagens do uso de um data warehouse, mas é importante detalhá-las. Vamos lá?
Melhora na tomada de decisões
Em primeiro lugar, melhorar as tomadas de decisão. Ao fornecer uma visão consolidada dos dados, o data warehouse permite identificar tendências, padrões e oportunidades de negócio.
Aumento da eficiência operacional
Se “tempo é dinheiro”, a automação de processos e a centralização dos dados contribuem para a agilidade e a eficiência das operações.
Melhora na qualidade dos dados
Os processos de limpeza e transformação dos dados garantem a integridade e a confiabilidade da informação.
Mas a implementação de um data warehouse também apresenta desafios. Veja a seguir.
Alto custo
A implementação e a manutenção de um data warehouse exigem um investimento significativo em hardware, software e recursos humanos. Logo, é importante fazer um bom planejamento financeiro.
Complexidade
A arquitetura de um data warehouse pode ser complexa, exigindo um profundo conhecimento técnico para implementar e utilizar.
Tempo de implementação
A construção de um data warehouse não é de um dia pro outro. Pode levar vários meses ou até mesmo anos para ser concluída.
Antes de considerar a implementação de um data warehouse, realize uma pesquisa aprofundada sobre o tema. Avalie cuidadosamente o momento e as necessidades reais do seu negócio.
Exemplos práticos de uso em empresas
Na prática, os data warehouses, apesar da sua relativa complexidade, são úteis em diversas áreas de negócio, proporcionando benefícios significativos. Acompanhe alguns exemplos.
Marketing
No marketing, eles permitem a análise de campanhas, comportamento do consumidor e segmentação de mercado.
Vendas
Nessa área, facilitam a previsão de vendas, a análise do desempenho de produtos e a identificação de oportunidades de cross-selling.
Finanças
No setor de finanças, contribuem para a análise de custos, gestão de riscos e planejamento financeiro. Além da análise de custos, gestão de riscos e planejamento financeiro.
Operações
Ajudam na otimização de processos, gestão de estoque e controle de qualidade.
Processo de implementação
Se você chegou até aqui, provavelmente deseja saber como implementar um data warehouse. Aqui está o passo a passo!
Primeiro, identifique todas as fontes de dados que fornecerão as informações necessárias para atingir seus objetivos. Por exemplo: bancos de dados, aplicativos, mídias sociais, pesquisas e sensores IoT.
Em seguida, crie um modelo de dados que ilustre todas as entidades e objetos que vão compor o data warehouse. Este modelo servirá de base para o banco de dados central.
Depois, construa uma staging area (área de armazenamento temporário) para combinar, transformar, validar e limpar os dados antes de carregá-los no data warehouse. Geralmente, os dados são organizados em um esquema em estrela
nessa fase.
Por fim, crie documentos de dados internos que descrevam o funcionamento do data warehouse. Isso garantirá que os usuários compreendam e utilizem corretamente a plataforma.
Sempre que criar ou atualizar um relatório, não esqueça de revisar esses documentos para refletir novos entendimentos comerciais dos dados.
Ferramentas populares para construção de data warehouses
Para auxiliar você nesse processo, selecionamos algumas ferramentas úteis. Confira as sugestões.
Microsoft SQL Server
Um dos RDBMS mais populares, com ferramentas robustas para a construção de data warehouses.
Oracle Database
Outro RDBMS amplamente utilizado, com funcionalidades avançadas para análise de dados.
Cloudera Hadoop
Plataforma de big data open source, ideal para lidar com grandes volumes de dados.
Amazon Redshift
Um serviço de data warehouse totalmente gerenciado na nuvem da Amazon Web Services.
Recomendações para performance e manutenção
Para aproveitar ao máximo o data warehouse, aqui estão algumas recomendações para você.
Monitore desempenho e segurança
Garanta que as informações no data warehouse estejam sempre acessíveis e protegidas, monitorando o uso do sistema para manter altos níveis de desempenho.
Mantenha padrões de qualidade
Gerencie consistentemente novas fontes de dados, mantendo a qualidade, os metadados e a governança. Siga os procedimentos de limpeza de dados e definição de metadados.
Forneça uma arquitetura ágil
Uma plataforma flexível é essencial para atender às diversas necessidades de data marts e data warehouses que surgem com o aumento do uso corporativo.
Automatize processos
Utilize Machine Learning para automatizar a manutenção e outras funções técnicas do data warehouse. Isso mantém a eficiência e reduz custos operacionais.
Use a nuvem estrategicamente
Combine sistemas on-premise com data warehouses na nuvem para escalar, reduzir custos e permitir o acesso por dispositivos móveis, conforme as necessidades do negócio.
Ao compreender os conceitos, a arquitetura e os benefícios do data warehouse, você vai se preparar melhor para colaborar com a área de dados e extrair o máximo valor deles.
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