Qual é a melhor arquitetura de data warehouse para geração de relatórios?

A maioria das empresas depende de um data warehouse como uma única fonte de verdade — um repositório de dados consolidado que serve como uma camada de relatórios para que as empresas identifiquem tendências e obtenham informações comerciais valiosas. No entanto, para maximizar o desempenho e obter o melhor de um data warehouse, é essencial escolher a arquitetura certa e criar um modelo de dados bem definido.

Saiba mais sobre a arquitetura de data warehouse: tipos, componentes e conceitos

Quando falamos sobre arquiteturas de armazenamento de dados, você tem muitas opções, incluindo 3NF, cofre de dados, modelos dimensionais (esquema estrela e floco de neve) e One Big Table (OBT). No entanto, nem todos são adequados para relatórios.

Um fator importante a ser levado em consideração é o nível de normalização/desnormalização do modelo. Uma arquitetura altamente normalizada costuma ser difícil de consumir, devido ao maior número de tabelas e relacionamentos. As consultas criadas para consumo também são muito complexas devido ao grande número de joins entre as entidades. Vamos dar uma olhada em todas essas arquiteturas de armazenamento de dados para identificar qual é a melhor opção de geração de relatórios.

3NF e cofre de dados

Logo de cara, é evidente que os modelos 3NF e Data Vault não são adequados como camadas de relatórios, pois esses modelos são altamente normalizados. Essas arquiteturas focam na redução da redundância de dados, o que naturalmente resulta em um aumento no número de tabelas. Os modelos 3NF são usados ​​principalmente como uma camada ODS (Operational Data Store), que extrai dados de várias fontes para um repositório centralizado.

Cofre de dados, por outro lado, é otimizado para escalabilidade e adaptabilidade em termos de adição de novas fontes de dados com complexidade reduzida. Os data marts no estilo Kimball geralmente são construídos sobre um cofre de dados, pois usar o cofre diretamente para relatórios é impraticável devido ao fator de normalização. No entanto, pode ser usado para fins de auditoria.

Modelos Dimensionais

Os modelos dimensionais são projetados especificamente para atuar como camadas de relatórios. As estruturas desnormalizadas desses modelos resultam em desempenho de consulta aprimorado e consumo mais fácil. Existem dois tipos de esquemas em modelos dimensionais: esquema em estrela e esquema em floco de neve. A principal diferença entre esses dois é que um esquema em floco de neve contém dimensões normalizadas, enquanto um esquema em estrela contém dimensões desnormalizadas.

Embora o Snowflake ofereça várias vantagens, incluindo redundância de dados reduzida e navegação mais fácil, um esquema em estrela é o vencedor claro quando se fala estritamente sobre consumo para geração de relatórios. É simplesmente porque o último contém dimensões desnormalizadas, o que significa que as consultas são menos complicadas.

Além disso, manter o controle de dados históricos com dimensões de alteração lenta (SCDs) pode ser um aborrecimento devido às dependências pai-filho entre as dimensões no Snowflake Schema. Esse problema é inexistente em um esquema em estrela.

OBT (uma mesa grande)

Até agora, estabelecemos que o nível de normalização/desnormalização é a chave para identificar se uma arquitetura é adequada para geração de relatórios. Por essa lógica, o esquema em estrela permanece firme como a opção preferida. No entanto, OBT vai um passo além, fornecendo o mais alto nível de desnormalização possível. Ele combina todas as tabelas para criar uma grande tabela contendo todos os dados.

Se a desnormalização é realmente o segredo para uma camada sólida de relatórios, a arquitetura OBT deve ser uma escolha óbvia para especialistas em BI. Mas é mesmo assim tão simples?

Bem, na verdade não. Aqui está o que dá vantagem ao esquema em estrela sobre o OBT: os esquemas em estrela são otimizados para acompanhar os dados históricos, que é um requisito indispensável para fins analíticos. Além disso, eles geralmente contêm dimensões conformadas reutilizáveis, que são facilmente mantidas e escaláveis ​​para oferecer suporte a relatórios e análises entre empresas.

Embora o OBT forneça desempenho supremo ao consultar dados, especialmente com um banco de dados colunar, a arquitetura tem alguns problemas próprios. Como tudo é compactado em uma tabela, a redundância de dados é alta, o que dificulta a manutenção da arquitetura. Além disso, preservar dados históricos por meio de SCDs, embora não seja impossível, é uma tarefa muito mais complexa.

Criar relatórios com base em dados atuais é fácil ao usar o OBT, mas quando se trata de relatórios históricos, as coisas podem ficar complicadas, o que pode ser um obstáculo para muitos especialistas em BI.

Conclusão

Com base na análise acima, é seguro concluir que um esquema em estrela é, de fato, a arquitetura mais adequada para geração de relatórios. Enquanto outras arquiteturas têm suas próprias vantagens, um esquema em estrela fornece o equilíbrio perfeito entre o nível de desnormalização necessário para consultas menos complexas.

Um esquema em estrela também oferece benefícios estruturais, como gerenciamento de dados históricos e facilidade de uso, destacando-se entre as demais arquiteturas. Construir um esquema em estrela do zero usando um sistema OLTP como ponto de partida pode ser desafiador e demorado. Agradecidamente, Astera O DWB Builder oferece a solução ideal para esse problema.

Astera O DW Builder possui um designer de modelo de dados integrado, uma interface de clicar e apontar e a capacidade de normalizar ou desnormalizar entidades sem escrever código. Usando o designer intuitivo, você pode adicionar novas tabelas/campos e modificar estruturas existentes com apenas alguns arrastar e soltar.

Além disso, o recurso de automação de modelo dimensional permite criar um esquema em estrela diretamente de uma arquitetura existente com apenas alguns cliques. Criar e usar esquemas em estrela para relatórios nunca foi tão fácil!

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