Um Data Warehouse é um repositório central de fatos e informações que originam e mantém dados históricos e cumulativos de vários sistemas internos e externos. O Data Warehousing compreende uma mistura de tecnologias que permitem aos usuários transformar dados dispersos e brutos em inteligência acionável, obter uma única versão da verdade e melhorar o processo geral de tomada de decisão.
O objetivo principal de um Data Warehouse é armazenar grandes quantidades de dados para consultas e análises. Ele facilita processos analíticos e de relatórios que ajudam os usuários a tomar decisões de negócios estratégicas e de rotina.
A Arquitetura do Data Warehouse
Um data warehouse é composto por vários componentes. Os dados de diferentes sistemas operacionais são extraídos, transformados e carregados na área de preparação, onde os dados passam por padronização e criação de perfis. Na camada de integração, os dados ‘limpos’ são integrados em um formulário unificado e enviados para o data warehouse para armazenamento. Através do processamento analítico, os dados são segmentados em subconjuntos e transferidos para vários data marts com base na informação requerida por usuários específicos para fins de relatório.
Diferença entre um banco de dados e um Data Warehouse
Um data warehouse é muitas vezes confundido com um banco de dados. Essencialmente um sistema transacional, uma base de dados supervisiona e atualiza os dados em tempo real, fornecendo aos usuários a versão mais recente dos dados. Em contraste, um data warehouse consiste em dados estruturados agregados extraídos através do processo de extração, transformação e carga (ETL). Ao contrário de uma base de dados, os dados não têm origem num armazém de dados; em vez disso, são provenientes de diferentes sistemas de informação e gestão.
Um ambiente de armazém de dados é composto por uma base de dados relacional, uma solução ETL, um motor OLAP e uma ferramenta de análise de dados, juntamente com outras aplicações utilizadas para recolher dados e fornecer conhecimentos úteis aos utilizadores empresariais.
A importância de um Data Warehouse
Em organizações, os dados são dispersos em uma variedade de sistemas internos e externos que contêm informações em vários formatos, orientações e tipos de arquivo. Além disso, alguns desses sistemas carregam conteúdo de dados similares, causando duplicação que pode causar inconsistências nos processos de análise e relatórios.
Os decisores requerem uma versão precisa e única de informações sem redundâncias para avaliar fatores de negócios, condições de mercado, comportamentos de consumo e outros aspectos. Desde uma lista completa de clientes corporativos até o maior número de vendas em um mês com detalhes das transações, os usuários podem adquirir informações em todos os níveis.
O armazenamento de dados é orientado para produzir relatórios completos e bem definidos que garantem um alto nível de precisão. Isto permite que os líderes e analistas de negócios pesquisem detalhes específicos que eles podem não compreender através de bits e pedaços de informação armazenados em bancos de dados individuais. Além disso, ajuda a realizar mineração de dados sobre tendências atuais e históricas para identificar padrões importantes e extrair insights inteligíveis para análises preditivas.
Armazéns de dados aumentam o desempenho dos sistemas operacionais e bancos de dados, que são projetados para lidar com quantidades relativamente menores de dados, retirando a carga de armazenamento e acessibilidade deles. Geralmente, as organizações têm milhões de registros acumulados ao longo do tempo, que podem ser de terabytes ou petabytes em tamanho. Com a ajuda de um data warehouse, todos os dados podem ser facilmente armazenados sem sobrecarregar qualquer sistema individual.
Finalmente, ter um data warehouse é essencial para aproveitar o poder do business intelligence (BI). Os dados, que foram perfilados, limpos e verificados para garantia de qualidade, são alimentados em ferramentas de BI para fornecer análises e representação visual de fatos e números para a tomada de decisões bem fundamentadas. Além disso, os usuários podem comparar dados em prazos específicos para realizar análises de tendências do mercado consumidor e da indústria.
