Um Data Warehouse (DW) é uma tecnologia essencial para empresas e instituições que precisam lidar com grandes volumes de dados.
Ele é um repositório que armazena, organiza e integra dados de diferentes fontes, dando suporte às necessidades de relatórios e análises das organizações.
Essa solução centraliza informações provenientes de diferentes departamentos e sistemas, fornecendo uma única fonte de verdade.
Neste artigo, você vai entender o que é um Data Warehouse, como ele funciona e como pode ajudar sua empresa a tomar decisões mais informadas em um mercado competitivo.
O que é um Data Warehouse?
Literalmente, Data Warehouse significa “armazém de dados”. Como o nome sugere, é um local onde um grande volume de dados é armazenado. No entanto, o que diferencia um Data Warehouse de outros sistemas é que ele é projetado para facilitar a tomada de decisões.
Um Data Warehouse fornece uma visão consolidada de dados provenientes de fontes distintas, como bancos de dados operacionais, fontes externas e outros repositórios. Ele elimina silos de dados e garante consistência, funcionando como um hub central para armazenamento, transformação e preparação dos dados para análise.
Inicialmente desenvolvido no meio acadêmico, o DW tornou-se essencial no setor de Business Intelligence (BI), fornecendo organização e integração que facilitam a geração de relatórios e insights.
Como funciona um Data Warehouse?
Um Data Warehouse é composto por diversos componentes que trabalham em conjunto para garantir o armazenamento e a recuperação eficiente de dados. Os principais componentes são:
1. Processos de Extração, Transformação e Carregamento (ETL)
O processo ETL é fundamental no funcionamento de um Data Warehouse. Ele consiste em:
- Extração: Identificação de fontes de dados e coleta dos dados relevantes.
- Transformação: Limpeza, validação e padronização dos dados para garantir consistência e qualidade.
- Carregamento: Armazenamento dos dados transformados no repositório central.
2. Armazenamento ou Repositório de Dados
O repositório é onde os dados são efetivamente armazenados. Ele é projetado para otimizar a organização e a recuperação de dados. As informações são estruturadas em tabelas seguindo esquemas lógicos, como:
- Esquema em estrela
- Esquema em floco de neve
Essas estruturas facilitam consultas e análises.
3. Ferramentas de Análise de Dados e Relatórios
Essas ferramentas permitem explorar os dados, criar relatórios personalizados e gerar visualizações significativas. Elas oferecem funcionalidades como:
- Consulta ad hoc
- Visualização de dados
- Geração de relatórios automatizados
Para que serve o DW?
O Data Warehouse serve para facilitar o acesso às consultas no banco de dados, pois o mesmo possibilita a centralização das fontes de dados, bem estruturada e sem informações replicadas, facilitando o acesso. Essas facilidades ocorrem devido a junção de diversas tecnologias que formam o Data Warehouse.
Deste modo, os analistas, engenheiros e cientistas de dados conseguem ter o acesso aos dados estruturados e produzir conteúdo com maior facilidade e melhor desempenho. Trazendo deste modo diversos benefícios, como:
- Maior Consistência e precisão na análise dos dados;
- Possibilita a análise de dados históricos;
- Tomada de decisão mais adequada;
- Possibilita a consolidação de dados de várias fontes;
- Proporciona maior agilidade a análise de dados.
Além disso, atualmente existem quatro tipos de Data Warehouses, os quais muitas vezes são utilizados simultaneamente:
- Integrado;
- Variável ao longo do tempo;
- Não volátil;
- Por assunto.
Quais são os tipos de Data Warehouse?
Integrado
Possui a capacidade de integrar informações de diversos sistemas em um mesmo modelo, permitindo o tratamento desses dados e sua consolidação.
Contudo, traz consigo uma desvantagem, que é a elevada dificuldade em integrar os sistemas, bem como em integrar isso a outros sistemas e softwares.
Não volátil
Passam por constantes processo de exclusão de consultas ao banco de dados, permitindo que os dados permaneçam estáticos e não voláteis, independente da consulta realizada pelo usuário.
Deste modo, esse formato perde a continuidade das informações, uma característica muito importante para manter os dados constantemente atualizados.
Variável ao longo do tempo
As variáveis tomam como referências apenas um ou vários períodos de tempo, dessa forma não ocorre atualizações em tempo real como na maioria dos bancos de dados utilizados em analises.
Trazendo assim um contra ponto, pois devido a isso é muito provável que os dados se tornem rapidamente obsoletos.
Por assunto
Após serem armazenados os dados ficam organizados por assuntos específicos, facilitando sua consulta, produção rápida de relatórios e análises de dados mais complexas, tudo facilitado e ainda mais rápido do que os bancos de dados tradicionais.
Neste caso o maior contra ponto, seria a dificuldade em estabelecer regras para essa estruturação, tornando-a demasiado dispendiosa e cansativa.
Conclusão
Diante de tudo que foi explanado conseguimos entender que o Data Warehouse possui muitos benefícios, mas também traz consigo diversas desvantagens, além de possíveis problemas que podem ser desencadeados em decorrência dele.
Contudo, isso ocorre em qualquer tipo de sistema, software, aplicativo, tecnologias no geral, então também pode ocorrer com o modelo de armazenagem de dados escolhido.
O mais importante antes de fazer qualquer escolha relacionada a dados é compreender muito bem o problema em questão, para então buscar procurar qual a melhor solução. Saber escolher bem e entender sobre o modelo de armazenagem de dados escolhido irá te auxiliar bastante nessa jornada.
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