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Data Warehouse: o que é, importância e aplicação nas empresas

mar. 19, 2021
Como você utiliza o data warehouse hoje? Se essa tem sido uma lacuna na sua empresa, está em tempo de recuperar as oportunidades perdidas.


Com a tecnologia, seu negócio dá tratamento aos dados de modo a favorecer suas ações e decisões.


O termo surgiu na década de 1980, quando o cientista da computação William Inmon, tido como o pai do conceito, desenvolveu os primeiros processos operacionais em sistemas de suporte à decisão (DSSs).


Desde então, muita coisa mudou.


Hoje, eles são um ponto de apoio fundamental na formação de estratégias de negócios. 


É o que você confere a partir de agora, com a leitura deste conteúdo.


DATA WAREHOUSE: O QUE É E PARA QUE SERVE?


Um data warehouse consiste em um banco de dados de diversas fontes, normalmente utilizado como base para análises avançadas.

Na prática, para entender o que é um data warehouse e como ele funciona, é preciso antes enxergá-lo como uma solução voltada para empresas.


Ele pode ser compreendido como um suporte para orientar gestores de negócios de todas as áreas em seus processos decisórios.


Ele pode servir como suporte para empresas que atuam no varejo até instituições financeiras e de ensino que precisem de recursos que garantam segurança e transparência em suas operações.


É o caso das companhias que se valem de sistemas Online Transaction Processing, ou Processamento de Transações em Tempo Real (OLTP).


QUAIS AS PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DE UM DATA WAREHOUSE

 

Um data warehouse se caracteriza por ser um sistema ativo de prospecção e tratamento de dados para atender a finalidades específicas.


É diferente, portanto, dos data lakes, que são repositórios de dados não estruturados de baixo custo e sem uma aplicação em especial.


Entre as suas principais características, destacamos:

  • Em um DW, são compilados dados relacionais de sistemas transacionais, aplicativos voltados a negócios e bancos de dados operacionais
  • Os dados precisam ser de qualidade e organizados
  • Permite consultas mais ágeis, graças à tecnologia de armazenamento local
  • Pode gerar relatórios em lote, conforme o conceito de Business Intelligence (BI) 
  • Os usuários finais geralmente são cientistas de dados, analistas de negócios ou desenvolvedores de dados.


arquitetura elementar de um armazenamento de dados (DW) tem como base as diferentes fontes de dados online ou em rede.


A partir delas, é implementada uma solução chamada “área de datastage”, na qual as informações são coletadas e filtradas – e também onde redundâncias são eliminadas.


Essa área é interligada a um data mart, cuja função é realizar uma nova filtragem de dados para enviá-los às ferramentas utilizadas pelo usuário final.


QUAIS OS TIPOS DE DATA WAREHOUSE

 

Embora a estrutura de um data warehouse varie conforme a empresa, em geral, ele pode ser classificado de quatro maneiras.


Ou seja, dependendo da finalidade a ser atribuída para o uso dos dados, ele poderá se organizar como um DW dos tipos listados a seguir – alguns até mesclam os quatro modelos simultaneamente.


1- INTEGRADO


Data warehouses integrados têm como principal função gerar relações consistentes entre dados de fontes variadas.


Eles são capazes de padronizar informações que vêm de sistemas diferentes, permitindo que, posteriormente, elas sejam tratadas dentro dele.


2- VARIÁVEL AO LONGO DO TEMPO


Já os que se caracterizam por ser variáveis ao longo do tempo usam recursos de data mining, que tomam como referência principal um ou mais períodos de tempo.


Dessa forma, mineração de dados não se aplica em tempo real, como acontece em bancos OLTP.


3- POR ASSUNTO


Por sua vez, os armazenamentos de dados organizados por assunto são aqueles que atendem aos objetivos de negócios em contextos específicos.


Como exemplo, um escritório contábil que precisa listar e cadastrar diferentes clientes e contribuintes, assim como os impostos que eles tenham que apurar e recolher.


4- NÃO VOLÁTIL


Dados em data warehouses são sempre tratados para posterior processamento.


Isso significa que, antes de eles serem utilizados pelo usuário final, devem passar por processos de exclusão e consultas, nos quais são modificados.


Desse modo, eles passam a ser estáticos, ou não voláteis.


QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS BENEFÍCIOS EM USAR DATA WAREHOUSE NAS EMPRESAS?


Agora que você entendeu o que é o data warehouse e os seus tipos, vamos apontar as principais vantagens em contar com um armazenamento de dados nas empresas.


Veja quais são:

  • Agilidade nas consultas: sistemas de data warehouse não são apenas capazes de armazenar dados, mas são uma solução completa para companhias que lidam frequentemente com a informação
  • Maior capacidade de processamento de dados: com a expansão da cloud computing, a capacidade de armazenamento e processamento dos sistemas de data warehouse vem aumentando bastante
  • Acesso a dados históricos: quando é necessário ter uma referência histórica para efetuar uma operação online, os armazenamentos de dados se revelam ainda mais valiosos, já que trabalham com sistemas OLTP
  • Centralização de dados: outra importante vantagem é que eles operam a partir de dados centralizados e compilados em um único repositório.

ENTENDA AS PRINCIPAIS DESVANTAGENS DO DATA WAREHOUSE


Estruturar um data warehouse tem seus pontos de atenção.


Conheça alguns desafios que podem surgir no dia a dia:

  • Dificuldade em integrar com sistemas e softwares legados
  • Problemas no controle de acesso aos dados
  • Complicações ao estruturar dados e para agregar valor a eles
  • Sua estruturação pode ser trabalhosa demais
  • Rápida obsolescência
  • Dificuldade em estabelecer regras para as distintas fases de operação
  • Imprevisibilidade em relação aos problemas.


COMO O DATA WAREHOUSE É USADO EM BUSINESS INTELLIGENCE?


Na prática, um data warehouse serve como a base na qual middlewares em ambientes de Business Intelligence fornecem aos usuários finais diferentes resultados.


Ou seja, é a partir desse sistema que ferramentas de BI são operacionalizáveis.


Logo, em processos de Business Intelligence, os DW funcionam como a espinha dorsal do armazenamento de dados.


Isso porque a inteligência de negócios depende de consultas complexas e da comparação de vários conjuntos de dados para balizar desde decisões diárias a mudanças mais radicais ou que contemplem toda a empresa.


Para facilitar isso, o BI se estrutura em três atividades abrangentes: organização de dados, armazenamento de dados e análise de dados.


A transformação de dados geralmente é viabilizada por tecnologias de extração, transformação e carregamento (ETL), enquanto a análise é feita usando ferramentas de inteligência de negócios.


QUAL É A DIFERENÇA ENTRE DATA WAREHOUSE E DATABASE?


Por tudo que vimos até aqui, podemos dizer que o data warehouse é um sistema de informação que armazena dados históricos e relacionais de fontes únicas ou múltiplas.


Ele é projetado para analisar, relatar e integrar dados de transações de diferentes fontes.


O DW facilita o trabalho de análise e formação de relatórios de uma companhia e é também a fonte principal para orientar no processo de tomada de decisão e previsão.


Já o database é uma coleção de dados relacionados que representam alguns aspectos do mundo real, sendo projetado para a gravação de tais elementos.


Sendo assim, podemos apontar para algumas diferenças entre esses dois recursos:

  • O database é projetado para registrar dados, enquanto o data warehouse é projetado para analisá-los
  • O database é uma coleção de dados orientada para aplicações, enquanto o armazenamento de dados é a coleção de dados orientada para o assunto
  • O primeiro usa o Online Transactional Processing (OLTP), enquanto o DW usa o Online Analytical Processing (OLAP)
  • O database é projetado utilizando técnicas de modelagem Entity Relationship Diagram (ERD), enquanto o armazém de dados usa técnicas de modelagem de dados para projetar.


DATA WAREHOUSE: EXEMPLO DE COMO AJUDAR SUA EMPRESA NA PRÁTICA


Um caso real de empresa que utilizou data warehouse para melhorar o tratamento dos seus dados é o da Universidade Cornell, nos Estados Unidos.


A instituição usava o Cognos Data Manager para transformar e mesclar dados em um DW da Oracle. 


Em um certo momento, a IBM decidiu encerrar o suporte para o produto. O motivo foi assim descrito pelo então gerente de DW da universidade, Jeff Christen:

“Infelizmente, tínhamos milhões de linhas de código escritas no Data Manager, então, tivemos que procurar por uma substituição.”


Ele viu nesse acontecimento uma oportunidade para adicionar novas funcionalidades para que seu data warehouse funcionasse com mais eficiência.


O gestor começou a procurar ferramentas de ETL a fim de adicionar as otimizações desejadas.


Para isso, ele se concentrou em áreas-chave ao avaliar os fornecedores: documentação, custos de licenciamento, melhoria do desempenho e capacidade de trabalhar dentro das limitações de pessoal existentes.


A saída encontrada foi o WhereScape, uma solução em automação de dados que, segundo Christen, “é uma ferramenta robusta, mas também intuitiva o suficiente para ser dominada em poucas semanas”.


O QUE ESPERAR DO DATA WAREHOUSE?


Cada vez mais integrados a soluções e recursos de BI, machine learning e inteligência artificial, a tendência para o futuro dos data warehouses é de se tornarem mais intuitivos.


É o que se espera a partir do novo conceito de data warehouse 2.0, no qual a arquitetura mais avançada trata os dados como em um ciclo de vida.


Outra tendência muito forte é o uso cada vez mais intenso da cloud computing.


Afinal, as empresas estão mudando para tecnologias de armazenamento de dados em nuvem por motivos de desempenho, segurança, agilidade e simplificação operacional.


Para o futuro, os DWs tendem a ser também verdadeiros ecossistemas de análise completos.


Isso porque processos e projetos analíticos dependem de dados de diversos tipos (dados transacionais, dados de eventos e dados de referência) que vêm de sistemas e bancos de dados corporativos, bem como de fontes de big data.


Sendo assim, daqui por diante, os dados existentes nos DWs deverão se integrar ao ecossistema de análise, trabalhando em conjunto com um data lake para fornecer toda a gama de dados necessários para que possam ser analisados.

CONCLUSÃO


Neste conteúdo, apresentamos o data warehouse, suas aplicações, vantagens e desafios.


Animado para colocar esse conhecimento em prática, mas em dúvida sobre como fazer isso? Nós podemos ajudar!


As soluções analíticas da FiveActs são ideais para empresas que estão planejando estruturar um armazenamento de dados que atenda aos seus objetivos.


Independentemente da finalidade, nós podemos apoiar seu negócio do início ao fim em seus processos para incrementar a inteligência de mercado.


Fale com a gente: estamos sempre à sua disposição.

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Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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