20 práticas recomendadas de data warehouse

52% dos especialistas em TI considere análises mais rápidas essenciais para data warehouse sucesso. No entanto, dimensionar seu data warehouse e otimizar o desempenho torna-se mais difícil à medida que o volume de dados aumenta. Aproveitar as práticas recomendadas de data warehouse pode ajudá-lo a projetar, construir e gerenciar data warehouses de maneira mais eficaz.

Vamos explorar como essas práticas recomendadas permitem processar maior volume, variedade e velocidade de dados, otimizar a funcionalidade e o desempenho do data warehouse e aproveitar o poder dos insights orientados por dados.

O que é um Data Warehouse?

Um data warehouse é um ambiente centralizado repositório que armazena e integra dados de múltiplas fontes, como sistemas operacionais, externos bases de dadose serviços da web. Um data warehouse fornece uma visão consistente e consolidada dos dados, independentemente de sua origem ou de como estão estruturados.

Em outras palavras, um data warehouse é organizado em torno de tópicos ou domínios específicos, como clientes, produtos ou vendas; ele integra dados de diferentes fontes e formatos e rastreia alterações nos dados ao longo do tempo. A melhor parte de um data warehouse é que ele não sobrescreve nem exclui dados históricos, simplificando gestão de dados significativamente.

Os principais componentes de arquitetura de armazém de dados são:

• Sistemas de origem: Os sistemas de origem são responsáveis ​​por gerar e armazenar os dados brutos. Estamos falando de bancos de dados transacionais, aplicativos empresariais e serviços web. Esses sistemas podem fazer parte do funcionamento interno da empresa ou de atores externos, cada um com seus modelos e formatos de dados exclusivos.
• Processo de extração, transformação e carregamento (ETL): ETL extrai dados de sistemas de origem para transformá-los em um formato padronizado e consistente e depois os entrega ao data warehouse. Esse processo garante que os dados sejam limpos, precisos e em harmonia com o esquema do data warehouse.
• Armazém de dados: O data warehouse é onde os dados transformados e integrados são armazenados. O esquema do data warehouse define as regras, definindo a estrutura com tabelas, colunas, chaves e relacionamentos. Ele não armazena apenas dados, mas também metadados como definições de dados, fontes, linhagem e insights de qualidade.
• data marts: data marts (também chamado mercados de informação) são subconjuntos personalizados do data warehouse projetados para unidades de negócios, funções ou aplicativos específicos. Eles oferecem uma visão mais focada e personalizada dos dados, aumentando o desempenho da análise e dos relatórios de dados.
• Ferramentas de acesso a dados: as ferramentas de acesso a dados permitem que você mergulhe no data warehouse e nos data marts. Estamos falando de ferramentas de consulta e geração de relatórios, ferramentas de processamento analítico online (OLAP), ferramentas de mineração de dados e painéis. As ferramentas de acesso a dados permitem que os usuários analisem e visualizem os dados de uma maneira única.

Dada a natureza geralmente complexa da arquitetura de data warehouse, existem certas práticas recomendadas de data warehouse que se concentram na otimização do desempenho, governança de dados e segurança, escalabilidade e preparação para o futuro, além de monitoramento e melhoria contínuos.

Melhores práticas para data warehouses

Adotar as melhores práticas de armazenamento de dados adaptadas às suas necessidades específicas de negócios deve ser um componente-chave da sua estratégia geral. estratégia de armazenamento de dados. Essas estratégias permitem otimizar o desempenho das consultas, fortalecer a segurança dos dados, estabelecer práticas robustas de governança de dados e garantir a escalabilidade.

Otimização de Desempenho

Aumentar a velocidade e a eficiência das operações de data warehouse é a chave para liberar todo o seu potencial. Técnicas como indexação, particionamento, cache, compactação e processamento paralelo desempenham papéis essenciais. Considere as seguintes práticas recomendadas de data warehouse para melhorar o desempenho:

1. Encontre o equilíbrio certo com a indexação para otimizar o desempenho da consulta

Índices são estruturas de dados que armazenam os valores de uma coluna específica ou de uma combinação de colunas, juntamente com ponteiros para as linhas que os contêm. Essa prática recomendada de data warehouse permite acelerar a recuperação de dados do data warehouse, reduzindo o número de operações de E/S de disco.

Com a indexação, seu data warehouse não precisa mais varrer a tabela inteira, melhorando assim o desempenho da consulta. Por exemplo, se você tiver uma tabela com informações de clientes, um índice na coluna de ID do cliente permitirá que você encontre rapidamente os registros de um cliente específico.

2. Ao particionar, selecione a coluna certa, alinhe com os padrões de consulta e evite particionamento excessivo

O particionamento é o processo de dividir uma tabela ou índice grande em unidades menores e mais gerenciáveis, chamadas partições. O particionamento melhora o desempenho, reduzindo a quantidade de dados que precisam ser verificados, carregados ou atualizados por vez.

O particionamento também pode permitir outras práticas recomendadas de data warehouse, como o processamento paralelo. Por exemplo, se você tiver uma tabela com dados de vendas, poderá particioná-la por data, região ou categoria de produto para otimizar as consultas que filtram por esses critérios.

3. Use o cache para aumentar a velocidade de acesso aos dados

O cache é uma prática recomendada crucial de data warehouse, pois permite armazenar dados acessados ​​com frequência ou resultados de consultas em um local de memória temporário, como RAM ou SSD. O cache pode melhorar o desempenho reduzindo a latência e aumentando o rendimento das operações de data warehouse. Por exemplo, se você tiver uma consulta que calcula a receita total de cada mês, poderá armazenar o resultado em cache e reutilizá-lo para consultas subsequentes que precisem das mesmas informações.

4. Use compactação de dados para aumentar a eficiência do armazenamento

A compactação permite reduzir o tamanho dos dados aplicando alguma codificação ou algoritmo, como codificação de dicionário, codificação de comprimento de execução ou codificação delta. A compactação melhora o desempenho economizando espaço em disco, reduzindo a largura de banda da rede e aumentando a quantidade de dados que podem ser processados ​​na memória.

Por exemplo, se você tiver uma tabela com informações do produto, poderá compactar a coluna de descrição do produto usando um algoritmo baseado em dicionário que substitui palavras ou frases repetidas por códigos mais curtos.

5. Acelere a execução de consultas com processamento paralelo

O processamento paralelo ajuda a executar várias tarefas ou consultas simultaneamente usando vários processadores, núcleos, threads ou máquinas. O processamento paralelo melhora o desempenho do data warehouse, distribuindo a carga de trabalho e utilizando os recursos disponíveis de forma mais eficaz.

Por exemplo, se você tiver uma consulta que une duas tabelas grandes, poderá usar o processamento paralelo para dividir as tabelas em partes menores e juntá-las em paralelo.

Governança e Documentação de Dados

Estabelecer e aplicar regras, políticas e padrões para o seu data warehouse é a espinha dorsal de uma governança e documentação de dados eficazes. Técnicas como gerenciamento de metadados, catalogação de dados, rastreamento de linhagem de dados e gerenciamento de qualidade de dados são algumas das melhores práticas de data warehouse que você pode incorporar.

6. Mantenha um repositório de metadados para facilitar a descoberta de dados

O Gerenciamento de Metadados permite definir, coletar, armazenar e manter metadados, que são dados sobre dados. Os metadados descrevem a estrutura, o significado, a origem e o uso dos dados. É uma ferramenta valiosa para gerenciar e acompanhar mudanças e impactos.

Manter o controle dos metadados pode ajudá-lo a compreender os dados, facilitar integração de dados, habilite o rastreamento de linhagem de dados e aprimore qualidade de dados. Isso não apenas ajuda a compreensão dos dados pelo usuário, mas também facilita a descoberta, o acesso e a análise de dados.

7. Use a catalogação de dados para melhorar a acessibilidade dos dados

A catalogação de dados é um inventário pesquisável e navegável dos ativos de dados no data warehouse. Ele cria e mantém um repositório de metadados que descreve as fontes de dados, tabelas, colunas, relacionamentos e regras de negócios no data warehouse.

A catalogação ajuda os usuários a acessar uma fonte de verdade centralizada e pesquisável para descoberta, exploração e compreensão de dados. Se você possui um data warehouse com vários esquemas, tabelas e visualizações, um catálogo de dados é essencial para manter uma interface unificada e amigável para explorar e consultar os dados.

8. Use o perfil de dados para garantir que seus dados estejam íntegros

Criação de perfil de dados é o processo de análise dos dados no data warehouse para descobrir suas características, como tipo de dados, formato, intervalo, distribuição, frequência, exclusividade, integridade, precisão e relacionamentos. Ajuda a avaliar sua estrutura, conteúdo, qualidade e distribuição, identificar anomalias e erros de dados e determinar limpeza de dados e requisitos de transformação. A criação de perfil de dados fornece uma visão geral da integridade dos dados de um ativo de dados específico.

9. Aumente a transparência dos dados com rastreamento de linhagem

A linhagem de dados é o processo de rastreamento da origem, transformação e destino dos seus dados no data warehouse. Isso fornece um registro claro e auditável da movimentação, fluxo e impacto dos dados.

O rastreamento da linhagem de dados ajuda a compreender o histórico e o contexto dos dados, verificar a precisão e a confiabilidade dos dados e solucionar problemas de dados. Por exemplo, se você tiver uma tabela com dados de vendas, poderá usar o rastreamento de linhagem de dados para mostrar os sistemas de origem, processos ETL e tabelas intermediárias que contribuíram para os dados na tabela.

10. Use métricas relevantes para monitorar continuamente a qualidade dos dados

O monitoramento da qualidade dos dados é o processo de medir, relatar e melhorar a qualidade dos dados no data warehouse. Ajuda a medir e relatar a integridade dos dados com base em métricas de qualidade de dados, como precisão, integridade, atualidade, validade ou exclusividade ao longo do tempo. Com o monitoramento da qualidade dos dados, sua equipe pode ser alertada sobre erros de anomalias de dados ou alterações após a implantação do data warehouse.

Medidas de Segurança

Proteger seu data warehouse contra acesso, modificação ou divulgação não autorizada requer medidas de segurança robustas. Criptografia, mascaramento de dados, autenticação, autorização e auditoria são o seu arsenal. Aqui estão algumas práticas recomendadas de data warehouse para garantir a segurança dos dados:

11. Autorize, controle e monitore o acesso a dados com controle de acesso baseado em função

O controle de acesso baseado em funções (RBAC) alinha o acesso às funções do usuário, garantindo que os indivíduos acessem apenas os dados e funções de que precisam. O gerenciamento de autorizações controla o nível de acesso definindo quais dados ou operações os usuários ou aplicativos podem visualizar, modificar ou executar.

Como resultado, o RBAC simplifica o gerenciamento da segurança de dados e minimiza os riscos de violações e vazamentos de dados. Por exemplo, se você tiver um data warehouse com vários usuários, poderá usar o RBAC para atribuir diferentes funções e privilégios aos usuários, como administrador, analista ou visualizador, e restringir seu acesso a esquemas, tabelas, colunas ou consultas específicas. .

12. Proteja informações confidenciais com criptografia de dados

A criptografia ajuda você transformar os dados ou arquivos em um formato ilegível usando uma chave secreta ou algoritmo. A criptografia ajuda a prevenir violações de dados, roubo ou adulteração de dados, tornando os dados inacessíveis ou sem sentido para partes não autorizadas.

Por exemplo, se você tiver uma tabela com dados confidenciais, como SSN de clientes, endereços ou números de cartão de crédito, poderá criptografar os dados antes de armazená-los no data warehouse ou transferi-los pela rede.

13. Use máscara dinâmica para ocultar dados seletivamente

O mascaramento de dados é o processo de substituição dos dados originais por dados fictícios ou modificados que preservam o formato e a funcionalidade dos dados. Pode proteger a privacidade e a confidencialidade dos dados, ocultando ou ocultando informações confidenciais ou de identificação.

Por exemplo, se você tiver uma tabela com informações de clientes, poderá mascarar os dados substituindo os nomes dos clientes por nomes aleatórios, os endereços por endereços aleatórios ou os números de cartão de crédito por asteriscos.

14. Gerencie o acesso aos dados com autenticação de usuário

Autenticação é o processo de verificação da identidade dos usuários ou aplicativos que acessam o data warehouse. A autenticação pode impedir o acesso não autorizado, garantindo que apenas partes legítimas e autorizadas possam acessar o data warehouse. Por exemplo, se você tiver um data warehouse com vários usuários, poderá usar a autenticação para exigir que os usuários forneçam seus nomes de usuário e senhas ou outras credenciais, como biometria ou tokens, antes de acessar o data warehouse.

15. Mantenha a responsabilidade com auditorias regulares

A auditoria ajuda a registrar e revisar as atividades e eventos que ocorrem no data warehouse. Ele ajuda a monitorar o desempenho, o uso e a segurança do data warehouse, fornecendo logs, relatórios e alertas sobre os dados ou operações que são acessados, modificados ou executados. Por exemplo, se você tiver um data warehouse com vários usuários, poderá usar a auditoria para rastrear quem, quando, o quê e como os usuários acessaram ou alteraram os dados no data warehouse.

Escalabilidade e proteção para o futuro

É essencial garantir que seu data warehouse possa evoluir com o crescimento futuro de dados, usuários e requisitos de negócios. Técnicas como planejamento de capacidade, design modular e adoção da computação em nuvem são suas estratégias essenciais. Incorpore as seguintes práticas recomendadas de design de data warehouse:

16. Aproveite a computação em nuvem para lidar com grandes conjuntos de dados

A computação em nuvem aproveita servidores e serviços remotos para armazenar, processar e analisar dados. Oferece escalabilidade, flexibilidade e economia ao permitir que o data warehouse ajuste os recursos e serviços de acordo com a demanda de forma dinâmica e pague apenas pelo que for utilizado.

Por exemplo, se você tiver um data warehouse que precisa lidar com volumes grandes e variáveis ​​de dados, poderá usar a computação em nuvem para armazenar os dados em sistemas de armazenamento escaláveis ​​e distribuídos, como Amazon S3 ou Google Cloud Storage, e processar os dados em plataformas de computação escaláveis ​​e elásticas, como Amazon Redshift ou Google BigQuery.

17. Otimize a alocação de recursos com base na carga de trabalho

O planejamento de capacidade permite aos usuários estimar e provisionar os recursos e serviços necessários para atender às demandas atuais e futuras do data warehouse. O planejamento da capacidade ajuda a evitar a degradação do desempenho, o desperdício de recursos ou a interrupção do serviço, garantindo que o data warehouse tenha recursos e serviços suficientes e ideais em todos os momentos.

Por exemplo, se você tiver um data warehouse que precisa dar suporte a um número crescente de usuários e consultas, poderá usar o planejamento de capacidade para monitorar e prever a utilização de recursos e serviços, como CPU, memória, disco, rede e simultaneidade, e planeje a alocação, atualização ou migração de recursos e serviços adequadamente. Isso evita escassez de recursos, gargalos ou provisionamento excessivo e garante a disponibilidade e o desempenho dos dados.

18. Selecione a técnica correta de modelagem de data warehouse

A modelagem de data warehouse é o processo de projetar a estrutura lógica e física do data warehouse, com base nos requisitos de negócios e nas fontes de dados. Aproveitar o esquema apropriado, como esquema em estrela ou floco de neve, pode ajudar a otimizar seu data warehouse para relatórios.

Fá-lo organizando os dados em factos e dimensões. A modelagem do data warehouse também envolve a aplicação de diversas técnicas, como normalização, desnormalização, agregação e particionamento, para otimizar o desempenho, o armazenamento e a usabilidade do data warehouse.

Por exemplo, a modelagem de data warehouse como esquema em estrela cria uma tabela de fatos central que armazena as medidas dos processos de negócios e várias tabelas de dimensões que armazenam os atributos descritivos dos fatos. Esse esquema é simples, fácil de entender e rápido de consultar, pois reduz o número de junções e tabelas envolvidas.

Contudo, o ideal modelagem de dados técnica para seu data warehouse pode diferir com base em seus requisitos. Por exemplo, um esquema em estrela otimiza os relatórios do data warehouse, mas também pode resultar em redundância de dados, inconsistência e anomalias de atualização, pois os mesmos atributos de dimensão podem ser repetidos em várias tabelas.

19. Considere a abordagem de design modular para escalabilidade e desempenho

O design modular é um princípio de design de data warehouse que defende a divisão do data warehouse em módulos menores, independentes e reutilizáveis. Esta abordagem pode melhorar a escalabilidade, a capacidade de manutenção e o desempenho do data warehouse, bem como reduzir a complexidade e o custo de desenvolvimento e testes.

Um exemplo de design modular é usar uma arquitetura de cofre de dados que consiste em três tipos de tabelas: hubs, links e satélites. Os hubs armazenam as chaves de negócios das entidades, os links armazenam as associações entre as entidades e os satélites armazenam os atributos e o histórico das entidades.

Cada tabela é um módulo que pode ser carregado, atualizado e consultado de forma independente, sem afetar o restante do data warehouse. Como modelagem dimensional, seguir o design do cofre de dados é ideal apenas em determinadas situações.

Saiba mais sobre se você precisa de um cofre de dados.

Monitoramento e Manutenção

A última em nossa lista de práticas recomendadas de data warehouse é o monitoramento de desempenho e a manutenção periódica. A chave para manter seu data warehouse funcionando perfeitamente é monitorar seu desempenho de perto e corrigir quaisquer problemas. Inclui tratamento de erros, backup e recuperação, além de teste e depuração de quaisquer alterações feitas.

20. Garanta operações tranquilas com monitoramento contínuo de desempenho

O monitoramento de desempenho oferece insights cruciais sobre gargalos, erros e ineficiências das operações.

Suponha que você tenha um data warehouse que armazena dados de mídia social para uma agência de marketing digital. Você deseja garantir que seu sistema funcione de maneira suave e confiável, entregando resultados precisos e oportunos aos seus usuários e clientes. Uma maneira de fazer isso é implementar o monitoramento de desempenho em seu data warehouse. Envolve as seguintes etapas:

• Definir métricas de desempenho: você precisa definir e medir os principais indicadores de desempenho (KPIs) para seu data warehouse, como tempo de carregamento de dados, tempo de resposta de consulta, qualidade de dados, satisfação do usuário, etc. e limites para definir e comparar os padrões e metas de desempenho.
• Colete dados de desempenho: Você precisa coletar e armazenar os dados de desempenho do seu data warehouse, como volume de dados, velocidade de dados, latência de dados, erros de dados, uso de dados, etc. Você também pode usar ferramentas e técnicas como logs, alertas e notificações para capturar e relatar eventos e incidentes de desempenho.
• Analise os dados de desempenho: Você precisa analisar e interpretar os dados de desempenho do seu data warehouse, como identificar e diagnosticar as causas raízes, os impactos e as tendências de problemas e anomalias de desempenho.

 

Astera: Capacitando as Melhores Práticas de Data Warehouse

Os data warehouses são ativos poderosos e valiosos para as empresas modernas. A incorporação das melhores práticas de data warehouse em seu gerenciamento de data warehouse garante um ambiente completo, de alto desempenho e seguro, pronto para atender às crescentes demandas de seus negócios.

No entanto, projetar e construindo um armazém de dados requer planejamento, implementação e manutenção cuidadosos e deve seguir algumas práticas recomendadas para garantir sua funcionalidade e desempenho.

Uma ferramenta como Astera é indispensável para implementar as melhores práticas de data warehouse, pois aborda as complexidades do gerenciamento de dados, automatiza processos, garante a qualidade dos dados e fornece a flexibilidade necessária para se adaptar aos requisitos de negócios em evolução.

Por que escolher Astera?

1. ETL/ELT de código zero:
   • Benefício: Automatize a criação de fluxo de dados sem esforço para um preenchimento contínuo de tabelas de banco de dados.
   • Impacto: Simplifique seus processos, economizando tempo e recursos e garantindo precisão nas transições de dados.
2. Solução unificada baseada em metadados:
   • Benefício: Projete, desenvolva e implante data warehouses operacionais de alto volume sem esforço.
   • Impacto: Experimente uma abordagem unificada para soluções orientadas por metadados, promovendo consistência e simplificando o ciclo de vida de desenvolvimento.
3. Validações e verificações integradas:
   • Benefício: Garantir a integridade dos seus dados e modelo de dados com validações e verificações integradas.
   • Impacto: Fortaleça a qualidade dos seus dados, reduzindo erros e discrepâncias e promovendo uma base de confiança nos seus dados.
4. Suporte para diferentes esquemas:
   • Benefício: Abrace a flexibilidade com suporte para modelagem dimensional, cofre de dados 2.0e esquema 3NF.
   • Impacto: Personalize seu data warehouse de acordo com suas necessidades exclusivas, acomodando diversos esquemas perfeitamente.
5. Modelador de dados:
   • Benefício: Crie um modelo de dados do zero ou gere um para um banco de dados existente sem esforço.
   • Impacto: Acelere seu processo de modelagem de dados, promovendo agilidade na adaptação aos requisitos de negócios em evolução.
6. Pipelines de dados automatizados:
   • Benefício: Facilitar a automatização pipelines de dados com uma paleta rica de mais de 200 transformações e agendamento robusto.
   • Impacto: Transforme seu cenário de gerenciamento de dados, garantindo um fluxo contínuo e eficiente da origem ao destino.
7. Precisão e confiabilidade dos dados:
   • Benefício: Garanta a precisão e a confiabilidade dos dados por meio de ferramentas de validação abrangentes.
   • Impacto: Fortaleça sua tomada de decisão com dados confiáveis, reduzindo o risco de erros e aumentando a confiabilidade geral.

Aproveite o Astera vantagem e implementar as melhores práticas de data warehouse com a facilidade da ausência de código. Comece sua jornada de armazenamento de dados com um pacote gratuito 14 dias de período experimental.