O que é Data Warehousing? Conceitos, recursos e exemplos

By |2022-07-18T09:56:43+00:006 de Novembro de 2020|

No ambiente de negócios atual, uma organização precisa ter relatórios e análises confiáveis ​​de grandes quantidades de dados. As empresas precisam que seus dados sejam consolidados e integrados para diferentes níveis de agregação, desde atendimento ao cliente até integração de parceiros e decisões de negócios executivos de alto nível. É aqui que entra o armazenamento de dados, pois facilita a geração de relatórios e análises. Esse aumento de dados, por sua vez, aumenta o uso de data warehouses para gerenciar dados de negócios.

Para entender a importância do armazenamento de dados, vamos visitar os conceitos importantes de armazenamento de dados.

O que é Data Warehousing?

A data warehouse (DWH) é um repositório onde uma organização armazena dados eletronicamente, extraindo-os de sistemas operacionais e disponibilizando-os para consultas ad-hoc e relatórios programados. Por outro lado, o processo de construção de um data warehouse envolve a criação de um modelo de dados que possa gerar insights rapidamente.

Os dados armazenados no DWH são diferentes dos dados encontrados no ambiente operacional. Ele é organizado para que os dados relevantes sejam agrupados para facilitar as operações, análises e relatórios do dia-a-dia. Isso ajuda a determinar as tendências ao longo do tempo e permite que os usuários criem planos com base nessas informações. Assim, reforçando a importância do uso de data warehouse nas empresas.

O que é data warehouse-arquitetura de data warehouse

Arquitetura de Data Warehouse

Abordagens de combinação de bancos de dados heterogêneos

Para integrar diferentes bancos de dados, existem duas abordagens populares:

  • Orientado a consultas: Uma abordagem orientada a consultas em data warehousing é tradicional para criar integradores e wrappers sobre bancos de dados diferentes ou heterogêneos.
  • Orientado por atualização: Uma abordagem orientada a atualização para integrar bancos de dados é uma alternativa à abordagem orientada a consultas e é usada com mais frequência hoje em dia. Nesta abordagem, os dados de diversas fontes são combinados ou integrados de antemão e armazenados em um data warehouse. Posteriormente, os funcionários podem acessar esses dados para consulta e análise.

Arquitetura de Data Warehouse

A arquitetura de armazém de dados usa modelos dimensionais para identificar a melhor técnica para extrair informações significativas de dados brutos e traduzi-las em uma estrutura fácil de entender. No entanto, você deve ter em mente três tipos principais de arquitetura ao projetar um nível de negócios armazenamento de dados em tempo real.

  1. Arquitetura de camada única
  2. Arquitetura de duas camadas
  3. Arquitetura de três camadas

Alistando os recursos

Os principais recursos de um data warehouse incluem:

  • Orientado para o assunto: Ele fornece informações voltadas para um assunto específico em vez das operações em andamento de toda a organização. Exemplos de assuntos incluem informações sobre produtos, dados de vendas, detalhes de clientes e fornecedores, etc.
  • Integrado: Ele é desenvolvido combinando dados de várias fontes, como arquivos simples e bancos de dados relacionais, o que oferece uma melhor análise de dados.
  • Tempo variável: Os dados em um DWH fornecem informações de um ponto histórico específico no tempo; portanto, os dados são categorizados com um período de tempo específico.
  • Não volátil: Não volátil refere-se a dados históricos que não são omitidos quando dados mais recentes são adicionados. Um DWH é separado de um banco de dados operacional, o que significa que quaisquer alterações regulares no banco de dados operacional não são vistas no data warehouse.

O papel dos pipelines de dados no EDW

Muito esforço é dedicado desbloqueando o verdadeiro poder do seu data warehouse. Usando uma abordagem ETL orientada por metadados, você pode criar pipelines de dados de baixa latência que são confiáveis ​​e flexíveis.

Um data warehouse é preenchido usando pipelines de dados. Eles transportam dados brutos de fontes distintas para um armazém de dados centralizado para relatórios e análises. Ao longo do caminho, os dados são transformados e otimizados.

No entanto, o aumento em volume, velocidade e variedade tornou a abordagem tradicional para construir pipelines de dados —Envolvendo codificação e reconfiguração manuais - ineficaz e obsoleto.

A automação é parte integrante da construção de pipelines de dados eficientes que podem corresponder à agilidade e velocidade de seus processos de negócios.

Automação de pipeline de dados

Você pode transportar dados perfeitamente desde a origem até a visualização por meio de automação de pipeline de dados. É uma abordagem moderna para preencher data warehouses que requer a criação de fluxos de dados funcionais e eficientes.

Como todos sabemos, a pontualidade é um dos elementos cruciais da inteligência de negócios de alta qualidade — e os pipelines de dados automatizados ajudam você a disponibilizar os dados no data warehouse o mais rápido possível.

Aproveitando o poder de pipelines de dados automatizados e escaláveis, você pode eliminar dados obsoletos, triviais ou duplicados, maximizando a acessibilidade e a consistência dos dados para garantir análises de alta qualidade.

Com um processo ETL orientado por metadados, você pode integrar perfeitamente novas fontes em sua arquitetura e oferecer suporte a ciclos iterativos para acelerar seus relatórios e análises de BI.

Além disso, você pode seguir a abordagem ELT, em que os dados são carregados diretamente no warehouse, para que você possa aproveitar a capacidade de computação do sistema de destino para realizar transformações com eficiência.

Otimizando Pipelines de Dados

Uma empresa deve se concentrar na construção de pipelines de dados automatizados que podem se adaptar dinamicamente às circunstâncias em mudança, por exemplo, adicionando e removendo fontes de dados ou transformações em mudança.

Obviamente, mover bancos de dados inteiros quando você precisa de dados para relatórios ou análises pode ser altamente ineficiente.

A prática recomendada é carregar os dados de forma incremental usando alterar captura de dados para preencher seu data warehouse. Ajuda a eliminar a redundância e garante a máxima precisão dos dados.

Outros recursos essenciais necessários para criar pipelines de dados automatizados são carregamento incremental, monitoramento de trabalho e agendamento de trabalho.

  • O carregamento incremental garante que você não precise copiar todos os dados para seu data warehouse sempre que houver uma alteração na tabela de origem para garantir que seu data warehouse esteja sempre preciso e atualizado.
  • O monitoramento do trabalho ajuda você a entender quaisquer problemas com seu sistema atual e permite que você faça as alterações necessárias para otimizar o processo.
  • O agendamento de tarefas permite que você processe seus dados diariamente, semanalmente, mensalmente ou somente quando gatilhos ou condições específicas forem atendidos para agilizar o processo.

Orquestrar e automatizar seus pipelines de dados pode eliminar o trabalho manual, introduzir reprodutibilidade e maximizar a eficiência.

Exemplos de armazenamento de dados em vários setores

Big data tornou-se uma parte vital da realização de armazenamento de dados e inteligência de negócios em vários setores. Vejamos alguns exemplos de data warehousing em diversos setores que o consideram parte essencial do seu dia-a-dia.

  • Setor de investimentos e seguros

Um data warehouse é usado principalmente para analisar tendências de clientes e de mercado e outros padrões de dados no setor de investimentos e seguros. Forex e mercados de ações são dois subsetores importantes onde os data warehouses desempenham um papel crucial, porque uma única diferença de ponto pode levar a grandes perdas em todos os setores. Os DWHs geralmente são compartilhados nesses setores e se concentram no streaming de dados em tempo real.

  • Redes de varejo

Os DWHs são usados ​​principalmente para distribuição e marketing no setor de varejo para rastrear itens, examinar políticas de preços, acompanhar ofertas promocionais e analisar tendências de compra do cliente. As cadeias de varejo geralmente incorporam sistemas EDW para inteligência de negócios e necessidades de previsão.

  • Assistência médica

Um DWH é usado para prever resultados, gerar relatórios de tratamento e compartilhar dados com seguradoras, laboratórios de pesquisa e outras unidades médicas no setor de saúde. Os EDWs são a espinha dorsal dos sistemas de saúde porque as informações de tratamento mais recentes e atualizadas são cruciais para salvar vidas.

Tipos de data warehouse

Existem três tipos principais de data warehouses. Cada um tem seu papel específico nas operações de gerenciamento de dados.

o que é data warehouse e sua implementação

1- Armazém de Dados Corporativos

O armazenamento de dados corporativos (EDW) serve como um banco de dados central ou principal para facilitar a tomada de decisões em toda a empresa. Os principais benefícios de ter um EDW incluem acesso a informações entre organizações, a capacidade de executar consultas complexas e a capacitação de percepções enriquecidas e perspicazes para decisões baseadas em dados e avaliação antecipada de riscos.

2- ODS (Armazenamento de Dados Operacionais)

No ODS, o DWH é atualizado em tempo real. Portanto, as organizações costumam usá-lo para atividades corporativas de rotina, como armazenar registros dos funcionários. Os processos de negócios também usam ODS como fonte para fornecer dados ao EDW.

3- Data Mart

É um subconjunto de um DWH que oferece suporte a um determinado departamento, região ou unidade de negócios. Considere o seguinte: você tem vários departamentos, incluindo vendas, marketing, desenvolvimento de produtos, etc. Cada departamento terá um repositório central onde armazena dados. Este repositório é chamado de data mart.

O EDW armazena os dados do data mart no ODS diariamente/semanal (ou conforme configurado). O ODS atua como uma área de teste para integração de dados. Em seguida, ele envia os dados ao EDW para armazená-los e usá-los para fins de BI.

Por que as empresas precisam de armazenamento de dados e inteligência de negócios?

Muitos usuários de negócios se perguntam por que o armazenamento de dados é essencial. A maneira mais simples de explicar isso é através dos vários benefícios para os usuários finais. Esses incluem:

  • Acesso aprimorado do usuário final a uma ampla variedade de dados corporativos
  • Maior consistência de dados
  • Documentação adicional dos dados
  • Custos de computação potencialmente mais baixos e maior produtividade
  • Fornecer um local para combinar dados relacionados de fontes separadas
  • Criação de uma infraestrutura de computação que pode suportar mudanças em sistemas de computador e estruturas de negócios
  • Capacitar os usuários finais a realizar consultas ad-hoc ou relatórios sem afetar o desempenho dos sistemas operacionais

Ferramentas e técnicas de armazenamento de dados

A infraestrutura de dados da maioria das organizações é uma coleção de sistemas heterogêneos. Por exemplo, uma organização pode ter um sistema que lida com relacionamentos com clientes, recursos humanos, vendas, produção, finanças, parceiros, etc. Esses sistemas costumam ser mal ou não integrados. Isso torna difícil responder a perguntas simples, embora as informações estejam disponíveis "em algum lugar" dentro do sistemas de dados díspares.

O acesso dos usuários finais às ferramentas DWH pode resolver esses problemas criando um banco de dados único de dados homogêneos que são facilmente recuperados e manipulados. As ferramentas de software usadas para extração e transformando os dados em um formato homogêneo para carregamento no DWH também são componentes vitais de um sistema de armazenamento de dados.

Ferramenta de automação de armazenamento de dados corporativos por Astera Software

Astera O Data Warehouse Builder agiliza o desenvolvimento de um data warehouse a partir do zero, ajuda a integrar dados de vários data marts e bancos de dados, automatiza a modelagem da estrutura do esquema e oferece um DWH de alto desempenho por meio de uma plataforma unificada, unificada e intuitiva.

O ADWB também permite a automação para que você possa analisar dados e extrair insights com facilidade. É uma ferramenta de automação de data warehouse orientada por metadados com um modelador de dados rico e inclui todos os principais recursos de um data warehouse mencionados acima. A funcionalidade de engenharia reversa permite criar bancos de dados em poucos cliques sem escrever nenhum código. Da mesma forma, os usuários podem criar esquemas rapidamente do zero com a opção de arrastar e soltar fácil de usar. As imagens abaixo descrevem brevemente como o ADWB funciona.

Ferramenta de armazenamento de dados DWB

Recurso de engenharia reversa em Astera DWB

Preenchendo a tabela de dimensão no ADWB

Dataflow para preencher a tabela de dimensões no ADWB

Engenharia avançada em ADWB

Depois que o esquema é criado e os dados são preenchidos, o modelo de dados pode ser projetado com a mesma rapidez para o banco de dados da empresa.

Saiba mais sobre como construir seu data warehouse do zero com Astera Data Warehouse Builder, uma solução de alto desempenho que facilita todas as suas necessidades de negócios.

Se você quiser discutir seu caso de uso ou ver uma demonstração ao vivo do produto, informe-nos, e nosso especialistas entrarão em contato com você.

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