DataWarehouse – Por onde começar?

As empresas necessitam trabalhar com um fluxo de dados cada vez maior para terem uma visão mais ampla das tendências do mercado e de ações que precisam ser efetivas para promover a melhoria contínua. Esse cenário colabora para aumentar o uso do DataWarehouse no mundo corporativo.

Esse recurso consiste em uma organização de bancos de dados para serem feitas análises de informações e atividades com foco em Business Intelligence. O DataWarehouse é considerado um banco de dados que armazena e organiza um grande volume de informações e possibilita criar relatórios por meio de históricos.

Neste artigo, apresentaremos diversos detalhes sobre o funcionamento desse recurso, que é cada vez mais adotado pelas corporações. Confira!

Veja como funciona

O DataWarehouse centraliza os dados obtidos de várias fontes para facilitar o acesso e consulta. As informações são extraídas em diversos formatos (SQL, CSV, TXT, XLS etc.) por meio de vários recursos, como:

  • CRMs;
  • ERPs;
  • Planilhas.

Depois de extraídos, os dados são normalmente direcionados para a Staging Area, local destinado aos processos de qualidade e padronização dos dados. Em seguida, são encaminhados para o Enterprise Data Warehouse (EDW) ou para os Data Marts diretamente.

Dessa forma, é viável pesquisar as informações mais relevantes e atualizadas em um único lugar de maneira organizada, com foco na facilidade de consulta. O DataWharehouse apresenta vantagens significativas para os usuários, por exemplo:

  • Acesso rápido;
  • Baixo custo de operação;
  • Facilidade de uso;
  • Qualidade de informações;
  • Separação de operações de acordo com a modalidade;
  • Segurança;
  • Simplicidade.

Esses fatores mostram como essa ferramenta pode ser útil para uma organização administrar os dados de maneira mais estratégica, o que é muito importante para a tomada de decisão ser feita dentro das melhores práticas do mercado. 

Fique atento às características

Um DataWarehouse se destaca por conter vários recursos que permitem uma análise de dados com alto nível de precisão. Pensando nisso, vamos mencionar alguns aspectos marcantes dessa ferramenta. Acompanhe!

Orientação por tema

Essa característica abrange os sistemas transacionais adotados em uma aplicação corporativa. Por isso, ela  é muito relevante e norteia toda a modelagem da ferramenta para priorizar os principais temas de uma organização.

No caso de uma loja de sapatos, podem ser trabalhados os produtos mais vendidos e o ticket médio por clientes.

Integração

É uma das características mais importantes desse recurso, porque possibilita integrar o ambiente operacional para o DataWarehouse funcionar de maneira plena. Dessa forma, é viável padronizar as informações de vários sistemas em uma única representação. Isso permite que os dados sejam inseridos em uma base única.

Ausência de volatilidade

É comum os sistemas transacionais passarem por diversas modificações, como alteração, inclusão e retirada de dados. Na plataforma do DataWarehouse, os dados passam por filtragem e limpeza para gerar informação, antes do carregamento.

Depois disso, passam apenas por operações de consulta e exclusão, sem possibilidade de haver modificações. Isso contribui para esse mecanismo se caracterizar pela a não-volatilidade.

Variação com o tempo

Esse item contempla a manutenção de um histórico de informações por um período maior se compararmos com outros sistemas. Isso é possível pelo fato de as técnicas de mineração de dados não serem adotadas em tempo real.

Assim, não há um comprometimento da performance dos bancos transacionais OLTP. Um dado na plataforma sempre estará ligado a um determinado período, porque engloba uma chave de tempo que aponta o momento em que os dados foram extraídos. 

Em virtude do ambiente projetado, o DataWarehouse é capaz de reunir diversos dados em uma única fonte. Essa ação contribui bastante para o trabalho do analista, que também não precisa ficar preocupado com a redundância de informações, fator que facilita a tomada de decisão.

  • Conheça a estrutura

Um DataWarehouse é composto em diversas partes. Para você entender melhor isso, vamos apontar os principais segmentos dessa plataforma. Veja!

  • Fontes de dados

Consistem nos sistemas transacionais de uma corporação, podendo ser compostos por várias formas de dados.

  • Data Stage

Engloba um local de armazenagem e contempla um conjunto de processos. É responsável por extrair dados dos sistemas operacionais e fazer a limpeza. Além disso, promove a transformação, combinação, duplicação e preparação de dados para o funcionamento do DataWarehouse.

  • Servidor de apresentação

É o local em que os dados são armazenados e organizados para consulta pelos usuários finais. Em geral, essas informações estão acessíveis em bancos de dados relacionais, mas também podem ser armazenadas pela tecnologia OLAP (OnLine Analytical Processing), pois muitos data marts atuam somente com dados no modelo dimensional.

  • Data Mart

Trata-se de um subconjunto lógico do DataWarehouse. Tem como característica marcante ser dividido por departamentos ou segmentações necessárias para o público-alvo.

Data Mining

Tem como principal atribuição a mineração de dados. Trabalha com grandes massas de dados que apresentam várias correlações entre si que não são percebidas com facilidade.

Esse mecanismo permite uma varredura automática para fazer com que sejam identificados tendências e padrões por meio de regras pré-definidas. Isso permite localizar dados que provavelmente não seriam encontrados em uma pesquisa normal.

Ferramentas de acesso aos dados

É preciso ter uma atenção ao formato em que os dados são extraídos e integrados nos processos de um DataWarehouse. Por isso, é importante conhecer as atividades envolvidas na transformação de dados, que são:

  • Extração: envolve a retirada de dados de sistemas transacionais e o armazenamento no data stage;
  • Carga de dimensões processadas: consiste na realimentação do processo com o objetivo de garantir que os dados estejam representados corretamente em um novo formato;
  • Carga, Replicação e Recuperação: depois de estar devidamente formatado, o dado passa por um carregamento no data mart correspondente. Depois disso, são  criados ou atualizados índices para elevar o rendimento das consultas;
  • Alimentação: expõe as visões do data mart, tendo como base as prioridades dos dos usuários;
  • Carga dos resultados dos modelos: permite que sejam realimentadas possível alterações no no data mart, caso ele não esteja devidamente preparado para a aplicações escolhida no momento.

A DataWarehouse apresenta modelos de arquiteturas que variam, de acordo com o assunto abordado. Isso é feito para contemplar, de maneira impecável, as necessidades de cada companhia.

A opção pelas arquiteturas (genérica, duas camadas ou três camadas) deve levar em consideração o nível de segurança e a complexidade dos processos adotados em um empresa com relação ao uso de dados.

O DataWharehouse é uma plataforma que apresenta um tratamento diferenciado no uso dos dados. Por isso, as companhias estão investindo nesse recurso para acessarem informações relevantes com mais facilidade e precisão, o que ajuda a melhorar a tomada de decisão.

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