Blog da Five Acts

19 de Março de 2021

data warehouse o que e como funciona vantagens

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

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.

A 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

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.

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.

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

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.

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.

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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