Data Warehouse: quando sua empresa precisa usar

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Sumário

O que é um Data Warehouse e como ele pode transformar seu negócio?

Antes de qualquer coisa, precisamos entender o que é um Data Warehouse. Aqui, vamos abordar mais profundamente o conceito e como ele pode transformar a gestão de dados da sua empresa. De forma breve, o Data Warehouse é um banco de dados especializado em consultas e análises gerenciais. Ele organiza informações de maneira eficiente para oferecer insights valiosos.

Agora, vamos entender por que ele é fundamental para o crescimento sustentável de qualquer negócio.

Cenário inicial: o desafio do crescimento de dados

Imagine que você possui um e-commerce. No início, o volume de vendas e clientes é baixo, e um banco de dados simples atende perfeitamente às suas necessidades. Os dados fluem bem, os sistemas funcionam com agilidade, e tudo parece estar no lugar.

Com o passar do tempo, sua empresa cresce. O volume de vendas aumenta, novos funcionários são contratados para áreas como RH, financeiro e comercial, e a necessidade de relatórios gerenciais se torna mais evidente. Com isso, o banco de dados inicial começa a apresentar limitações, e a lentidão no sistema afeta tanto os clientes quanto os funcionários.

Nesse ponto, você percebe que não é mais suficiente apenas registrar transações e armazenar informações. É necessário otimizar o processamento de dados para atender a diferentes demandas da empresa.

Front-end vs. Back-end: desafios distintos

No front-end, o foco é na inclusão, alteração e exclusão de dados, de forma ágil e eficiente. Já no back-end, o objetivo principal é consultar e organizar essas informações para gerar relatórios de vendas, metas e comissões. Cada setor da empresa depende de relatórios precisos para tomar decisões estratégicas.

Entretanto, com o crescimento do volume de dados, o banco de dados começa a se transformar em um verdadeiro emaranhado de tabelas e relacionamentos. Isso torna as consultas cada vez mais lentas e complexas, impactando negativamente a performance do sistema.

Como solucionar o problema?

data warehouse

Quando a lentidão começa a afetar o desempenho geral, é hora de buscar soluções. O Administrador de Banco de Dados (DBA) desempenha um papel crucial nessa etapa. Ele pode implementar diferentes estratégias para otimizar a gestão de dados.

1. Crescimento Horizontal

Essa estratégia consiste em aumentar o poder de processamento por meio de servidores mais robustos. É uma solução eficiente para empresas de pequeno e médio porte, mas pode se tornar inviável para grandes negócios devido ao alto custo de aquisição e manutenção de servidores.

2. Crescimento Vertical com duplicação de bancos

Aqui, o banco de dados é duplicado:

  • O front-end utiliza o servidor principal para transações.
  • O back-end opera em uma cópia do banco, atualizada periodicamente.

Embora essa abordagem seja mais econômica, ela ainda apresenta desafios, como a necessidade de especialistas para gerenciar a complexidade do banco de dados duplicado e o impacto da sincronização nas operações.

3. Crescimento Vertical com um Data Warehouse

A terceira e mais eficiente solução é a implementação de um Data Warehouse. Neste modelo, o banco de produção relacional continua operando para o front-end, mas o back-end é atendido por um Data Warehouse.

O Data Warehouse organiza os dados em tabelas específicas para cada área da empresa, como folha de pagamento para o RH ou metas comerciais para o setor de vendas. Isso reduz a necessidade de consultas complexas no banco principal, otimizando o desempenho e reduzindo custos operacionais.

Como funciona o ETL no Data Warehouse?

Para alimentar o Data Warehouse, utilizamos a técnica ETL (Extract, Transform and Load):

  • Extrair: Coleta dados do banco de produção.
  • Transformar: Organiza os dados de acordo com as necessidades de cada setor.
  • Carregar: Salva os dados processados nas tabelas específicas do Data Warehouse.

Essa técnica garante que as informações sejam transferidas de forma organizada e eficiente, permitindo consultas rápidas e análises detalhadas.

Vantagens e desafios do Data Warehouse

Principais vantagens:

  1. Performance aprimorada: Cada usuário acessa apenas os dados necessários, otimizando o processamento.
  2. Facilidade de análise: Dados organizados simplificam a criação de relatórios e insights.
  3. Reaproveitamento de processamento: Uma vez processados, os dados podem ser reutilizados por diversos setores.

Principais desafios:

  1. Gerenciamento especializado: É necessário contar com profissionais experientes para manter o sistema e resolver problemas de sincronização.
  2. Custo inicial: A implementação de um Data Warehouse exige investimento em infraestrutura e equipe.

O que fazer quando o volume de dados cresce ainda mais?

À medida que o volume de dados aumenta, novas estratégias podem ser implementadas:

  • Crescimento horizontal: Incremento no poder de processamento dos servidores.
  • Criação de Data Marts: Subdivisões do Data Warehouse focadas em áreas específicas, como vendas ou logística, para atender demandas segmentadas.

Essas medidas garantem que a estrutura continue atendendo as necessidades do negócio, mesmo em cenários de alto crescimento.

Conclusão

O Data Warehouse é uma solução essencial para empresas que lidam com grandes volumes de dados. Ele melhora o desempenho, reduz custos e transforma informações em insights estratégicos, permitindo decisões mais assertivas. Com a adoção de técnicas como o ETL e o uso de Data Marts, o sistema se torna escalável, atendendo às demandas do presente e do futuro.

Se sua empresa busca otimizar a gestão de dados e se preparar para crescer de forma sustentável, o Data Warehouse é o caminho a seguir.

Daniel Luz
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