Learn: Data Warehouse, como isso pode ajudar a sua empresa a ir para o próximo nível

Conforme as organizações migram para a nuvem, a arquitetura de um Modern Data Warehouse (MDW) permite um novo nível de desempenho e escalabilidade. Um modern data warehouse permite reunir dados em qualquer escala com facilidade e obter insights por meio de painéis analíticos, relatórios operacionais ou análises avançadas.

Começando pelo início, o que significa Data Warehouse?

Data warehouse, traduzindo ao pé da letra: é um banco de dados de suporte à decisão, que normalmente é mantido separadamente do banco de dados operacional da organização. Data warehouse não é um produto, mas um ambiente. É uma construção de um sistema de informações que fornece aos usuários informações atuais e históricas de suporte à decisão, difíceis de acessar ou apresentar em armazenamento de dados operacionais tradicionais.

Data warehouse é o núcleo do sistema de BI que é construído para análise de dados e relatórios.

Data warehouse também é conhecido pelos seguintes nomes:

·         Sistema de apoio à decisão (DSS)
·         Sistema de informação executiva
·         Sistema de informação gerencial
·         Solução de business intelligence
·         Aplicação analítica
·         Armazém de dados


Como começou o Data warehouse

O Data warehouse nasceu da necessidade de armazenar e apresentar dados à medida que os sistemas de computadores se tornaram mais complexos e necessários para lidar com quantidades crescentes de informações.

Fatos curiosos sobre Data Warehouse ao longo da história:

· O Data Warehousing começou no final dos anos 80, quando o funcionário da IBM Paul Murphy e Barry Devlin desenvolveu o Business Data Warehouse.

· No entanto, o conceito real foi dado por Inmon Bill. Ele foi considerado o pai do data warehouse. Ele havia escrito sobre uma variedade de tópicos para construção, uso e manutenção do armazém e da Fábrica de Informações Corporativas.

· Em 1960 – Dartmouth e General Mills em um projeto de pesquisa conjunta, desenvolvem os termos “dimensões e fatos”.

·  Em 1970 – a Nielsen e a IRI introduzem data marts dimensionais para vendas no varejo.

· Em 1983 – A Tera Data Corporation apresenta um sistema de gerenciamento de banco de dados especificamente projetado para suporte a decisões.

Como funciona um Data warehouse?

Um Data Warehouse funciona como um repositório central onde as informações chegam de uma ou mais fontes de dados. Os dados fluem para um data warehouse a partir do sistema transacional e de outros bancos de dados relacionais.

Os dados podem ser:

  1. Estruturados
  2. Semi-estruturados
  3. Dados não estruturados

Os dados são processados e transformados para que os usuários possam acessar os dados processados no Data Warehouse por meio de ferramentas de Business Intelligence, clientes SQL e planilhas. Um data warehouse mescla informações provenientes de diferentes fontes em um banco de dados.

Ao mesclar todas essas informações em um único local, os tomadores de decisão conseguem analisar seus clientes de maneira mais holística. O armazenamento de dados torna possível a mineração de dados. 

Os 03 tipos de Data Warehouse

1. Enterprise Data warehouse: O Enterprise Data Warehouse fornece informações baseadas em dados que dão suporte à tomada decisão para toda a empresa. Ele oferece uma abordagem unificada para organizar e representar dados. Ele também fornece a capacidade de classificar dados de acordo com o assunto e dar acesso de acordo com essas divisões.

2.  Armazenamento de Dados Operacionais: O Operational Data Store, que também é chamado de ODS, é um armazenamento de dados necessário, quando nem o Data warehouse nem os sistemas OLTP oferecem suporte às necessidades de relatórios das organizações. No ODS, o data warehouse é atualizado em tempo real. Por isso, é preferido para atividades de rotina como armazenamento de registros dos funcionários.

3.    Data Mart: Um datamart é um subconjunto do armazagem de dados. É projetado para uma determinada linha de negócios, como vendas ou finanças. Em um datamart independente, os dados podem ser extraídos diretamente das fontes.

As 04 etapas gerais do Data Warehouse

No passado, as organizações iniciaram o uso relativamente simples de data warehousing. No entanto, com o tempo, o uso mais sofisticado de data warehousing começou.

A seguir estão as 04 etapas gerais de uso do data warehouse:

1. Banco de dados operacional offline: Nesse estágio, os dados são copiados de um sistema operacional para outro servidor. Dessa forma, o carregamento, o processamento e o relatório dos dados copiados não afetam o desempenho do sistema operacional.

2. Armazenamento de dados Offline: Os dados do Data warehouse são atualizados regularmente a partir do Banco de Dados Operacional. Os dados no Data warehouse são mapeados e transformados para tender aos objetivos do Data warehouse.

3. Data Warehouse em tempo real:  Nesse estágio, os data warehouses são atualizados sempre que qualquer transação ocorre no banco de dados operacional. Por exemplo, sistemas de reservas de linhas aéreas ou ferroviárias.

4. Data Warehouse integrado: Nesse estágio, os Data Warehouses são atualizados continuamente quando o sistema operacional executa uma transação. O data warehouse gera transações que são repassadas ao sistema operacional.

Componentes do data warehouse:

Os 4 componentes dos Data Warehouses são:

1. Load Manager: também é chamado de componente frontal. Ele executa todas as operações associadas à extração e carga de dados no warehouse. Essas operações incluem transformações para preparar os dados para entrar no Data Warehouse.

2. Warehouse Manager: realiza operações associadas ao gerenciamento de dados. Ele executa operações como análise de dados para garantir consistência, criação de índices e visualizações.

3. Query Manager: o gerenciador de consultas também é conhecido como componente de backend. Realiza todas as operações operacionais relacionadas ao gerenciamento de consultas de usuários. As operações desses componentes do Data Warehouse são consultas diretas às tabelas apropriadas para agendar a execução de consultas.

4. Ferramentas de acesso do usuário final: é categorizado em seis grupos diferentes, como:

a.     Relatório de dados
b.       Ferramentas de consulta
c.       Ferramentas de desenvolvimento de aplicativos
d.       Ferramentas EIS
e.       Ferramentas OLAP
f.       Ferramentas de mineração de dados

Data warehouse apoiando os tomadores de decisão

Gestores usam data warehouse como apoiador para a tomada de decisão baseada em uma grande massa de dados. 

·      Usuários que usam processos personalizados e complexos para obter informações de várias fontes de dados;

·     Também é usado por pessoas que precisam de tecnologia simples para acessar os dados;

·   Também é essencial para as pessoas que querem uma abordagem sistemática para tomar decisões;

·   Usuários que precisam de  desempenho rápido em uma grande quantidade de dados, o que é uma necessidade para relatórios, grades ou gráficos, o data warehouse é útil.

Quais são os segmentos em que o Data Warehouse é utilizado?
O Data warehouse é utilizado em diversos setores importantes:

CIAs aéreas: No sistema de companhias aéreas, é usado para fins de operação, como atribuição de tripulação, análises de rentabilidade, promoções de programas de passageiros frequentes, etc.

Bancos: É amplamente utilizado no setor bancário para gerenciar os recursos disponíveis de forma eficaz. Alguns bancos também usam para a pesquisa de mercado, análise de desempenho do produto e operações.

Cuidados de saúde: O setor de serviços de saúde também usou o Data warehouse para criar estratégias e prever resultados, gerar relatórios de tratamento do paciente, compartilhar dados com companhias de seguros, serviços de assistência médica, etc.

Setor público: No setor público, o data warehouse é usado para coleta de informações. Ele ajuda as agências governamentais a manter e analisar registros fiscais e registros de políticas de saúde.

Setor de Investimento e Seguros: Nesse setor, o data warehouse é usado principalmente para analisar padrões de dados, tendências de clientes e acompanhar os movimentos do mercado.

Varejo: Nas redes de varejo, o data warehouse é amplamente utilizado para distribuição e marketing. Também ajuda a rastrear itens, entender padrões de compra de clientes, promoções e também é usado para determinar a política de preços.

Telecomunicação: Um data warehouse é usado para obter insights na criação de promoções de produtos, decisões de vendas e decisões de distribuição.

Os principais passos da implementação do Datawarehouse:

Melhores práticas para implementar um Data Warehouse

·    É importante montar um plano para testar a consistência, precisão e integridade dos dados.

·      O data warehouse deve estar bem integrado, bem definido e com registro de data e hora.

·    Ao projetar o data warehouse, certifique-se de usar a ferramenta certa, manter o ciclo de vida cuidar dos conflitos de dados e estar pronto para aprender seus erros.

·         Garantir a participação de todas as partes interessadas, incluindo as pessoas de negócios, no processo de implementação do data warehouse. Estabeleça que data warehousing é um projeto conjunto/equipe. 

·         Prepare um plano de treinamento para os usuários finais.

Resultado de imagem para data warehouse

Ferramentas de Data Warehouse

Existem muitas ferramentas de Data Warehouse disponíveis no mercado. Aqui estão algumas mais proeminentes:

1.       MarkLogic: O MarkLogic é uma solução que facilita e agiliza a integração de dados usando uma variedade de recursos corporativos. Ela ajuda a realizar operações de pesquisa muito complexas. Ele pode consultar diferentes tipos de dados, como documentos, relacionamentos e metadados.

2.       SQL Data Warehouse:  O SQL Data Warehouse é um EDW (Enterprise Data Warehouse) que aproveita o MPP (Massively Parallel Processing) para executar rapidamente consultas complexas em petabytes de dados. Ajuda a otimizar as experiencias dos clientes, aumentando a eficiência operacional.

3.       Oracle: Oracle é um banco de dados que oferece uma ampla gama de opções de soluções de data warehouse, tanto no local quanto na nuvem. 

4.       Amazon RedShift: O Amazon Redshift é uma ferramenta de data warehouse. É uma ferramenta simples para analisar todos os tipos de dados usando SQL padrão e ferramentas de BI existentes. Ele também permite executar consultas complexas contra petabytes de dados usando SQL padrão e ferramentas de BI existentes.

 

 
Acompanhe a Kumulus nas redes sociais: