Um Data Warehouse (DW) é uma tecnologia fundamental para empresas e instituições que precisam lidar com grandes volumes de dados e informações.
O Data Warehouse é um repositório que armazena, organiza e integra dados de diferentes fontes, dando suporte às necessidades de relatórios e análises das empresas, fornecendo uma única fonte centralizada dos
dados em diferentes departamentos e sistemas.
No entanto, muitas pessoas ainda não sabem exatamente o que é um Data Warehouse e como ele funciona. Ao longo desse artigo você vai entender como essa tecnologia pode ajudar sua empresa a tomar decisões mais informadas e a se destacar em um mercado cada vez mais competitivo.
O que é um Data Warehouse?
Traduzindo literalmente para o português, Data Warehouse significa Armazém ou Depósito de Dados. E se encararmos essa pergunta de ao pé da letra, o Data Warehouse é isso mesmo.
Empresas e instituições utilizam essa tecnologia para armazenar um grande volume de dados e informações. No entanto, o Data Warehouse tem um diferencial: ele foi projetado para facilitar a tomada de decisão, ou seja, é utilizado para um objetivo específico.
O DW fornece uma visão consolidada dos dados de fontes distintas, como bancos de dados operacionais, fontes externas e outros repositórios de dados. Serve como um hub central onde os dados podem ser armazenados, transformados e preparados para análise. Ao reunir todos os dados em um único local, as empresas podem eliminar silos de dados e garantir a consistência dos mesmos.
O Data Warehouse foi originalmente desenvolvido no meio acadêmico e cresceu com a demanda do setor de Business Intelligence. Devido à organização e integração dos dados armazenados, o Data Warehouse fornece atributos importantes para a geração de projetos e/ou relatórios pontuais, tornando a produção desses mais fácil.
Como funciona um Data Warehouse?
Um Data Warehouse consiste em vários componentes principais que trabalham juntos para garantir o armazenamento e a recuperação eficientes de dados.
Um DW geralmente é construído a partir de vários bancos de dados menores que são integrados em um único sistema.
Os dados são extraídos de várias fontes, como bancos de dados operacionais, arquivos de log e aplicativos de terceiros. Esses dados são então organizados e transformados em um formato padronizado e armazenados em um único repositório central.
Entenda os componentes de um DW:
Processos de extração, transformação e carregamento de dados (ETL)
O processo ETL é um componente crucial de um data warehouse. Envolve extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato comum e carregá-los no Data Warehouse.
A fase de extração envolve a identificação de fontes de dados relevantes e a extração dos dados necessários. A fase de transformação envolve limpeza, validação e padronização dos dados para garantir consistência e qualidade. Finalmente, a fase de carregamento envolve o armazenamento dos dados transformados no Data Warehouse.
Armazenamento ou repositório de dados
O armazenamento de dados ou repositório é onde os dados reais são armazenados em um Data Warehouse.
Geralmente o DW é projetado para otimizar o desempenho de armazenamento e recuperação de dados. Os dados são organizados em tabelas, colunas e linhas, seguindo um esquema específico conhecido como esquema em estrela ou esquema em floco de neve. Esses esquemas fornecem uma estrutura lógica para organizar os dados e facilitam consultas e análises eficientes.
Ferramentas de análise de dados e relatórios
As ferramentas de análise de dados e relatórios são essenciais para extrair insights dos dados armazenados no Data Warehouse.
Essas ferramentas fornecem funcionalidades como consulta ad hoc, visualização de dados e geração de relatórios. Eles permitem que os usuários explorem os dados, criem relatórios personalizados e gerem visualizações significativas para apoiar os processos de tomada de decisão.
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.
Leia também:
• O que é um Data Lake?
• Data Lake vs Data Warehouse
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.
Leia também
• Data Warehouse: quando sua empresa precisa usar
• Por que sua empresa precisa de um Data Lake?
