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Business Intelligence e Data Warehousing: um guia abrangente

2 de fevereiro de 2024

As empresas modernas agora contam com insights precisos e tomadas de decisão baseadas em dados para seu planejamento estratégico e crescimento. A crescente importância do armazenamento de dados e inteligência de negócios e análise de dados mostra apropriadamente como as empresas usam ferramentas robustas de gerenciamento de dados e plataformas de análise para apoiar sua tomada de decisão.

Além disso, o BI depende de tecnologias como armazenamento de dados para fornecer inteligência oportuna, confiável e precisa. Para compreender como uma arquitetura de BI agrega valor, primeiro é pertinente entender a relação complementar entre um data warehouse e a inteligência de negócios.

O que é BI?

Business Intelligence (BI) refere-se aos processos e tecnologias que ajudam a obter insights significativos e inteligência acionável dos dados. As ferramentas de Business Intelligence acessam os dados de uma organização para apresentar análises e insights na forma de relatórios, painéis, gráficos, resumos e tabelas.

Além disso, essas ferramentas capacitam uma vasta gama de tomadores de decisão dentro de uma organização. Por exemplo, os profissionais de marketing rastreiam as métricas da campanha ou o comportamento do cliente em painéis em tempo real. As equipes de finanças coletam dados de todos os departamentos para ver quais fatores afetam os lucros e as perdas. O pessoal de vendas usa painéis de inteligência de negócios para rastrear KPIs, enquanto os departamentos de operações utilizam BI para otimizar as operações de negócios.

Uma arquitetura fundamental de BI consiste nos seguintes componentes:

  • Sistemas ou bancos de dados de origem diferentes, que coletam os dados em seu formato original e bruto.
  • Uma camada de integração no DWH extrai dados dos bancos de dados, os limpa e os carrega em um DWH.
  • Um data warehouse que prepara e armazena dados para análise.
  • Ferramentas de Business Intelligence para desenhar e apresentar insights baseados em dados na forma de visualizações, relatórios, painéis, resumos e gráficos.

Qual é o papel de um Data Warehouse (DWH) em Business Intelligence?

Por trás de todo sistema de BI bem-sucedido, há um poderoso DWH. Agora, o que é um data warehouse? UMA Armazém de dados (DWH) é uma plataforma central para consolidar e armazenar dados de diferentes fontes e preparar esses dados para análise e inteligência de negócios downstream. Pense nisso como um único repositório que organiza e armazena todos os dados para análise de BI.

Papel de um Data Warehouse em Business Intelligence

Um data warehouse de análise de dados armazena dados históricos e atuais em um formato estruturado otimizado para consultas complexas. Em seguida, ele é conectado a ferramentas de Business Intelligence para gerar relatórios, incluindo previsões, tendências e outras visualizações que alimentam insights acionáveis.

Os componentes do data warehouse na análise de negócios consistem em ferramentas ETL (extrair, transformar e carregar), um banco de dados DWH, ferramentas de acesso DWH e camadas de relatórios. Essas ferramentas existem para simplificar o processo de ciência de dados e reduzir ou eliminar a necessidade de escrever código para manipular pipelines de dados.

As ferramentas ETL ajudam a extrair dados dos sistemas de origem, convertê-los no formato desejado e carregar os dados transformados no DWH. O componente de banco de dados armazena e gerencia dados estruturados para geração de relatórios. As ferramentas de acesso permitem que os usuários de inteligência de negócios e análise de dados interajam com os dados contidos no DWH. A camada de relatórios fornece uma interface de BI para analisar e visualizar os dados armazenados no data warehouse.

Qual é a diferença entre Data Warehousing e Business Intelligence?

Existem diferenças importantes específicas entre data warehousing e business intelligence. No entanto, antes de mergulharmos nas diferenças, é essencial observar que eles operam no mesmo espaço e são igualmente importantes para uma estratégia abrangente de business intelligence.

Abaixo estão algumas das diferenças inerentes entre os dois.

  • Propósito

O objetivo principal do BI é analisar dados e apresentar insights acionáveis ​​aos tomadores de decisão. Aqui, um data warehouse é um repositório centralizado para coletar, processar e armazenar dados de várias fontes diferentes.

  • Objetivo

O objetivo do BI é facilitar os usuários de negócios na tomada de decisões de negócios inteligentes e baseadas em dados por meio de previsão e análise preditiva. Por outro lado, o objetivo de um data warehouse é armazenar dados estruturados em um local central para que os usuários de BI possam ter acesso a uma visão holística dos dados da organização.

  • saída

A saída de BI consiste em painéis, relatórios, visuais de dados, tabelas e gráficos contendo insights e tendências. Esses resultados permitem que os usuários de negócios compreendam dados complexos. A saída para um DWH consiste em registros de dados mantidos em tabelas de fatos e dimensões de modelos de dados.

  • Utilizadores

Os usuários de BI geralmente são executivos, gerentes ou analistas de dados de nível C que procuram realizar análises de dados oportunas para uma melhor tomada de decisão. Por outro lado, os DWHs geralmente são manuseados e mantidos por arquitetos e engenheiros de dados que fornecem aos usuários de negócios dados prontos para análise.

  • Plataformas

Algumas ferramentas de BI comumente usadas são SAP, Power BI, Tableau e Qlik. Por outro lado, os provedores de data warehouse populares incluem Amazon RedShift, Google BigQuery e Azure Synapse.

Como os dados são analisados ​​usando um data warehouse?

DWHs usam Online Analytical Processing (OLAP) para processar grandes faixas de dados. Consolida todos os dados em uma plataforma centralizada. É uma abordagem de processamento de dados empregada por DWHs para simplificar consultas complexas. Em termos mais simples, é um método de computação que ajuda os usuários a extrair e consultar os dados necessários para análise.

Por exemplo, se alguém perguntar sobre o relacionamento entre dois conjuntos de dados diferentes em um DWH, o processamento OLAP seria usado para percorrer os dados armazenados para encontrar, identificar e resumir as informações desejadas rapidamente. Usando OLAP, um data warehouse fornece ao BI os dados que ele precisa analisar.

Armazenamento de dados e inteligência de negócios

Inteligência de negócios x armazenamento de dados

Data Warehousing e Business Intelligence: Soluções para Empresas

A arquitetura de inteligência de negócios sem um data warehouse é como um carro sem motor. Não se pode simplesmente conduzir um BI preciso sem um data warehouse robusto que o ative. Portanto, apesar de suas diferenças, data warehouse e inteligência de negócios se complementam para fornecer uma arquitetura de BI confiável para as empresas.

Seguindo as melhores práticas em business intelligence e data warehousing, as organizações geralmente integram data warehouses corporativos na arquitetura de análise de negócios para implantar business intelligence e data warehousing (BIDW). BIDW refere-se a toda a arquitetura de BI, onde dados precisos e confiáveis ​​são extraídos perfeitamente de data warehouses para gerar insights acionáveis ​​para uma tomada de decisão rápida e inteligente.

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