O que é Data Warehouse?

O que é Data Warehouse?

Um data warehouse é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização de forma consolidada. Possibilita a análise de grandes volumes de dados, que são coletados a partir de sistemas transacionais (OLTP – Online Transaction Processing). É um Banco de dados organizado para dar suporte à tomada de decisões estratégicas da empresa. Enquanto o Data Warehouse usa dados de toda a corporação, os chamados data marts têm objetivo idêntico, mas em geral tratam apenas um assunto ou processo de negócio.

O conceito de Data Warehouse surgiu da necessidade de integrar dados corporativos espalhados em diferentes máquinas e sistemas operacionais, para que fosse possível tornar os dados acessíveis a todos os usuários dos níveis decisórios.

Missão do Data Warehouse

Para que possamos entender sobre a Missão do Data Warehouse, vamos analisar as seguintes questões:

“Nós possuímos montanhas de dados, no entanto, não conseguímos acessá-los.”

“Nós precisamos visualizar os dados de todas as maneiras possíveis.”

Ou seja, quebrar um conjunto de informações em partes menores, ou analisá-lo a partir de diferentes pontos de vista para que você possa entender melhor. Para isso, normalmente utilizamos o termo Slice ou dice, que trata-se justamente em decompor uma informação em partes menores para que possamos melhor entender o dado que está sendo analisado.

“É necessário facilitar o acesso às informações para os usuários de negócio.”

“Apenas mostre-me o que é importante.”

Uma das missões do data Warehouse é justamente consolidar os dados que são importantes para a tomada de decisão.

“Nós precisamos que as pessoas usem a informação para suportar uma tomada de decisão baseada em fatos.”

Quantas vezes por falta de dados as decisões são tomadas no que chamamos de “achômetro”?
No mercado corporativo atual não é mais possível levar semanas para o levantamento de indicadores que apoiem em determinadas decisões. Um mercado mais dinâmico exige uma resposta mais dinâmica: não basta apenas ser ágil no reconhecimento da necessidade de mudança ou na identificação da oportunidade, é preciso ser capaz de colocar as respostas em prática rapidamente.

E uma das missões do Data Warehouse é justamente essa… disponibilizar os dados corretos, de forma consolidade e íntegra para nos permitir uma tomada de decisão baseada em fatos, em dados reais.

“Duas pessoas apresentam a mesma métrica em uma reunião com diferentes números.”

Uma das missões do Data Warehouse é eliminar esse tipo de cenário.

Requisitos de um Data Warehouse

Analisadas as questões, vamos listar quais são os requisitos de um Data Warehouse bem elaborado. Ele deve:

  • Tornar a informação facilmente acessível. O Conteúdo do Data Warehouse deve ser intuítivo e de fácil entendimento para o usuário (não apenas para o desenvolvedor).
  • Apresentar informações consistentes. Informação consistente significa informação de alta-qualidade. Significa que todos os dados são relevantes, precisos e completos. Os dados apresentados pelo DW devem ser confiáveis e íntegros.
  • Adaptável e flexível à mudanças. As necessidades dos usuários, os dados e as condições do negócio vão mudar com o passar do tempo, e isso é fato. O DW deve estar apto a endereçar novas questões, novas necessidades sem que se perca todo o trabalho realizado.
  • Proteger e tornar a informação segura. Informações críticas para a empresa e que necessitam de um alto grau de segurança estarão dentro do DW. O DW deve ter um controle de segurança efetivo para os dados confidenciais.
  • Auxiliar no processo de tomada de decisão e Ser aceito pela comunidade de negócios. De nada adianta um Data Warehouse com milhões de dados mas que não tragam os indicadores necessários para a tomada de decisão na minha empresa.

Estrutura do Data Warehouse

A Estrutura do Data Warehouse, segundo Kimball Group:

O Kimball Group ficou conhecido pelas centenas de Data Warehouses bem sucedidos. O estudo cuidadoso destes sucessos revelou um conjunto de melhores práticas a serem seguidas.

Agora que nós já entendemos os objetivos do Data Warehouse, vamos analisar os componentes que fazem parte do DW.

Data Sources:
É de onde estaremos buscando, extraindo os dados que serão utilizados para análise dentro do sistema de BI.
Uma solução de BI consiste em promover a integração de dados a partir de diversas fontes, tais como, Excel, Access, SQL Server e assim por diante.

Data Staging area
Parte do Data Warehouse responsável pelo armazenamento e a execução de um conjunto de processos normalmente denominados como extração, transformação e Carga (ETL – extract, transformation, load) dos dados. A área de Staging encontra-se entre os sistemas operacionais e a camada de apresentação. É considerada a “Cozinha do restaurante” que está fora do acesso dos usuários.
Ela pode ser composta por flat files (arquivos textos) ou tabelas de banco de dados em 3ª Forma Normal (Normalizadas).

Data Presentation Area
É onde os dados estão organizados, armazenados e disponíveis para responder às consultas dos usuários em um formato dimensional. A modelagem dimensional, é uma técnica de modelagem de dados voltada especialmente para a implementação de um modelo de dados que permita a visualização de dados de forma intuitiva e com altos índices de performance na extração de dados.

Nós normalmente nos referenciamos à camada de apresentação como uma série de data marts integrados orientados à processos de negócio.

Sobre Viviane Ribeiro

Data Lover. Seasoned sales/technical professional, author, community champion, technical trainer and public speaker with more than 15 years of experience in IT positions where last 11 years were related to Business Intelligence, BIG Data, Cloud and Database technologies (Oracle, PostgreSQL and SQL Server). She has been responsible for successfully creating roadmaps, designing, implementing and managing complex technology solutions for high profile customers.

  1. ótimo artigo Viviane! muito claro e direto..
    tomei a liberdade de indicar esse post no meu blog: http://bit.ly/h9YVbQ

    att.

    Felipe Ferreira

  2. Flavio Jacinto

    Boa tarde!

    Acabei de conhecer o seu blog. E, como diz o ditado, a primeria imprenssão é a que fica.Parabéns pelo artigo.
    Para mim que estou começando a conhecer o assunto foi muito interessante.

    Um abraço.

    Flávio Jacinto

  3. Rones Sobreiro

    Boa tarde!

    Depois dessa leitura posso responder algumas perguntas da nossa Diretoria, parabéns pelo post.

    sds,

    Rones Sobreiro

  4. Pingback: Mergulhando no mundo do B.I (Business Intelligence) « Alex Souza

  5. Luis da Cruz

    Olá Viviane precisava de uma explicação clara e explicita acerca desta materia, obrigado por proporcioná-la ta.

    Att:

    Luis da Cruz

  6. André Silva

    Eu estou estudando isso hoje e não estava entendendo nada, agora ficou claro!
    Valeu!

  7. José da Cunha Borges

    Ótimo texto, sou analista de sistemas e estou iniciando em BI, me forneceu informações muito boas.
    Parabéns.
    José da Cunha

  8. Parabéns pelo artigo Viviane… Muito bom!

  9. Danilo Teodoro

    Muito ótimo, valeu!

  10. Carlos Oliveira

    Viviane, parabéns e obrigado pelo artigo, muito esclarecedor!

  11. Edilson P. de Oliveira

    Muito bom, na faculdade esta difícil entender, com a sua explicação ficou muito fácil o entendimento.

    Obrigado e Parabéns

  12. Super amei o post, inclusive irá me ajudar e muito tenho um trabalho sobre este tema.
    Beijinhos http://blogdajenny2014.blogspot.com.br/

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