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O que é um Data Warehouse? Definição, exemplo e benefícios (um guia completo)

16 de Janeiro de 2024

Imagine que você tenha dados provenientes de várias fontes e departamentos, como marketing, vendas, bancos de dados financeiros e análises da web. Como você toma suas decisões? Você senta e combina manualmente os dados de cada fonte para entendê-los?

Você poderia fazer isso se tivesse algumas fontes de dados e um pequeno volume de dados, mas hoje, quando há grandes volumes de dados vindo da esquerda e da direita, como combiná-los? É aqui que integração de dados e entra o data warehouse. Ele centraliza todos os seus dados em um só lugar, para que você possa obter facilmente insights baseados em dados precisos e holísticos.

Vamos discutir o que é um data warehouse, entender seus processos, conceitos e benefícios e explorar diferentes tipos de armazenamento de dados.

Neste blog, você aprenderá:

  • O que é um Data Warehouse
  • O que são OLAP e OLTP
  • História dos Data Warehouses
  • Tipos de data warehouse
  • Arquiteturas de Data Warehouse
  • Esquemas em um Data Warehouse
  • Casos de uso de data warehouse
  • Benefícios para Organizações
  • Como funciona o dobrador de carta de canal Astera O Data Warehouse Builder pode ajudar?

 

layout do armazém de dados

O que é um Data Warehouse?

Um data warehouse é um sistema de banco de dados relacional que as empresas usam para armazenar dados para consulta e análise e gerenciamento de registros históricos. Ele atua como um repositório central de dados coletados de bancos de dados transacionais.

É uma tecnologia que combina dados estruturados, não estruturados e semiestruturados de uma ou várias fontes para fornecer uma visão unificada dos dados a analistas e usuários de negócios para melhorar o BI. Portanto, é usado para fins analíticos e de relatórios de negócios, o que ajuda a manter registros anteriores e analisar dados para otimizar as operações de negócios.

Um data warehouse geralmente é confundido com um banco de dados. No entanto, há uma grande diferença entre os dois.

Enquanto um banco de dados é apenas uma técnica convencional para armazenar dados, um data warehouse destina-se especialmente à análise de dados. Ele mantém tudo em um único local de vários bancos de dados externos.

 

Aspectos Armazém de dados banco de dados
Propósito Armazenar dados históricos de forma organizada para facilitar a análise e geração de relatórios de dados. Para lidar com grandes quantidades de consultas para armazenar dados em tempo real.
Método de processamento OLAP OLTP
Objetivo Armazena dados de várias fontes. Geralmente projetado para uma função de negócios específica.
Estrutura da tabela As tabelas são desnormalizadas. As tabelas são normalizadas, ou seja, divididas em várias.
Data Recente Aprofunda-se na frequência de carregamento de dados. Tempo real. Os dados são constantemente atualizados.
Facilidade de análise Mais fácil de realizar análises devido aos dados organizados. A análise é complexa devido a uma estrutura normalizada.

 

O que são OLAP e OLTP?

O processamento analítico online (OLAP) e o processamento de transações online (OLTP) são dois conceitos distintos em armazenamento de dados. Cada um serve a um propósito específico e possui características diferentes.

OLAP é um sistema que suporta análise de dados multidimensionais em altas velocidades em grandes volumes de dados. Esses dados geralmente são de um data warehouse, um data mart ou qualquer outro armazenamento de dados. O OLAP ajuda a analisar e entender os dados históricos e é útil para executar estas funções:

  • Cálculos analíticos complexos
  • Inteligência de negócios (BI) de previsão de vendas
  • Mineração de dados
  • Analise financeira
  • Previsão de vendas
  • Orçamento

O OLTP, por outro lado, é usado para processamento transacional e geralmente envolve consultas simples e atualizações em uma grande quantidade de dados em tempo real por um grande número de usuários. Essas transações geralmente ocorrem pela internet.

Ele oferece suporte ao processamento de alta simultaneidade e é otimizado para operações rápidas de atualização e exclusão. O OLTP é o principal processo por trás das transações em caixas eletrônicos, compras em lojas e reservas de hotéis.

OLAP OLTP
Conduz análise de dados complexos para tomada de decisão inteligente Conduz grandes transações por vários usuários em tempo real
Projetado para uso por cientistas de dados e trabalhadores do conhecimento Projetado para funcionários da linha de frente, como caixas de banco, caixas e funcionários da recepção
A fonte de dados tem vários esquemas para oferecer suporte a consultas complexas de dados atuais e históricos Baseia-se em sistemas de gerenciamento de banco de dados tradicionais para acomodar grandes volumes de dados em transações em tempo real
Requer cargas de trabalho de leitura intensiva e envolve grandes conjuntos de dados As cargas de trabalho são baseadas em operações simples de leitura e gravação via linguagem de consulta estruturada (SQL)

História dos Data Warehouses

O conceito de data warehouse remonta ao início dos anos 1980. Os primeiros data warehouses dependiam de uma grande quantidade de redundância. Eles foram usados ​​principalmente para análise de dados, inteligência de negócios e sistemas de suporte à decisão (DSS).

As empresas costumavam manter vários ambientes DSS que atendiam a vários usuários. Embora esses sistemas DSS usem os mesmos dados, os usuários devem replicar o processo de limpeza, coleta e integração para cada ambiente.

Desde a sua criação, o conceito de data warehouse evoluiu de armazenamentos de informações e se expandiu para amplas infraestruturas analíticas que suportam o gerenciamento de desempenho e a análise operacional. Hoje, os processos de data warehouse progrediram para Data Warehouse Corporativo (EDW).

Tipos de Data Warehouses (DWH)

Normalmente, os sistemas corporativos usam três tipos principais de data warehouses (DWH):

  1. Armazém de Dados Corporativos (EDW): Como um data warehouse centralizado, o EDW oferece uma abordagem holística para organizar e apresentar dados.
  2. Armazenamento de dados operacionais (ODS): Um armazenamento de dados operacionais (ODS) é um tipo de armazenamento de dados adequado quando nem o OLTP nem o DWH podem oferecer suporte aos requisitos de relatórios de uma empresa.
  3. DataMart: Um data mart é projetado para dados departamentais, como vendas, finanças e cadeia de suprimentos.

Arquiteturas de Data Warehouse

Um data warehouse depende de uma arquitetura de três camadas que inclui:

  • Camada inferior (camada de armazenamento): Esta camada compreende a mídia de armazenamento, meta-repositório, data marts e servidor de banco de dados
  • Camada intermediária (camada de computação): A camada intermediária é o sistema de processamento analítico online (OLAP). Ele processa consultas complexas e apresenta os resultados de forma adequada para análise de dados e inteligência de negócios.
  • Nível Superior (Camada de Serviços): Essa camada representa o front-end do usuário com um painel visual para permitir análises e relatórios.

Esquemas em um Data Warehouse

Um esquema em um data warehouse define várias maneiras de organizar o sistema com entidades de banco de dados, como tabela de dimensões, tabelas de fatos e sua associação lógica. Existem três tipos principais de esquemas em um data warehouse.

Esquema Star

A cronograma rígido organiza os dados em uma tabela de fatos central e um conjunto de tabelas de dimensões. É usado para desnormalizar os dados e adicionar colunas redundantes às tabelas de dimensão para consultas de dados mais rápidas.

A tabela de fatos contém as medidas ou métricas dos dados, enquanto as tabelas de dimensão fornecem o contexto dos dados, como hora, local ou detalhes do produto. Um esquema em estrela se adapta bem a modelos OLAP para melhor desempenho de consulta em comparação com dados normalizados.

Floco de neve

Um esquema em floco de neve é ​​uma variação do esquema em estrela, onde a tabela de fatos é conectada a várias tabelas de dimensões normalizadas. Isso significa que eles são divididos em várias tabelas filhas. Comparado ao esquema em estrela, o snowflake se beneficia da redundância limitada de dados, o que ajuda a melhorar integridade de dados mas ao custo da redução do desempenho da consulta.

Constelação de Fatos

A constelação de fatos envolve várias tabelas de fatos que compartilham as mesmas tabelas de dimensões. A dimensão compartilhada neste esquema é chamada de dimensões conformadas. Uma constelação de fato é um híbrido do esquema de estrela e floco de neve. Ele usa tabelas de dimensões normalizadas e desnormalizadas.

O esquema de constelação de fatos também é chamado de esquema de galáxias, pois o arranjo de dimensões e tabelas de fatos se assemelha a um aglomerado de estrelas em uma galáxia.

Casos de uso de data warehouse

Um data warehouse tem inúmeras aplicações no mundo corporativo para facilitar as decisões de negócios. Vejamos alguns exemplos de como eles são usados ​​em vários setores.

No varejo

Para o indústria de varejo, um bom exemplo seria um data mart de varejo que incorpora informações de clientes de caixas registradoras, listas de mala direta, sites e cartões de feedback.

Na saúde

In cuidados de saúde, esses armazenamentos de dados centrais são usados ​​para registrar informações do paciente de diferentes unidades da unidade médica. Isso incluiria informações pessoais do paciente, transações financeiras com o hospital e dados de seguro. Um data warehouse consolida e conecta todos esses dados por meio do esquema do banco de dados.

Em construção

Da mesma forma, as empresas de construção exigem dados sobre todas as compras feitas durante o cronograma de construção. Essa compra precisa ser atribuída a uma fonte para tomar decisões financeiras. O mesmo vale para os salários dos empregados contratados.

Os principais tomadores de decisão podem usar os dados registrados em um armazenamento de dados para inteligência de negócios para estimar os gastos gerais da empresa em um único canteiro de obras.

Nas finanças

Bancos, seguradoras, empresas comerciais e outros relacionados ao setor financeiro precisam de dados precisos o tempo todo. A validação adequada de dados em bancos de dados e a conexão apropriada com outras tabelas no banco de dados permitem a possibilidade de conseguir isso.

Estes são apenas exemplos de como os data warehouses são amplamente utilizados em diferentes setores e para diversos fins. Como eles são apenas um armazenamento organizado de dados brutos, eles podem servir a muitos propósitos para o usuário final.

Benefícios para organizações

Agora que sabemos como os data warehouses funcionam, vamos ver os benefícios dos data warehouses e como eles podem ajudar sua empresa a crescer e escalar. Se você possui uma agência de marketing digital ou uma configuração tradicional de tijolo e argamassa, o armazenamento de dados pode trazer vários benefícios para o seu negócio.

Abaixo estão 7 benefícios principais do armazenamento de dados para sua empresa:

1. Economiza tempo

No mundo moderno e acelerado da competição acirrada, sua capacidade como empresa de tomar decisões refinadas rapidamente é essencial para superar seus oponentes.

Um DWH fornece acesso a todos os dados necessários em minutos, para que você e seus funcionários não precisem temer um prazo que se aproxima. Você só precisa implantar seu modelo de dados para adquirir dados em segundos. A maioria das soluções de armazenamento permite que você faça isso sem usar uma consulta complexa ou aprendizado de máquina.

Com o armazenamento de dados, sua empresa não precisará contar com a disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, de um especialista técnico para solucionar problemas associados à recuperação de informações. Dessa forma, você pode economizar bastante tempo.

2. Melhora a qualidade dos dados

Manter qualidade de dados ajuda a garantir que as políticas da sua empresa sejam baseadas em informações precisas sobre seus esforços corporativos.

Você pode transformar dados de múltiplas fontes em um arranjo compartilhado, compreendendo o armazenamento de dados. Consequentemente, você pode garantir a confiabilidade e a qualidade de seus dados corporativos. Dessa forma, você pode identificar e remover erros replicados, mal registrados e quaisquer outros erros.

Melhore a qualidade dos dados em um data warehouse

Foto tirada de intellipaat.com/blog/tutorial/data-warehouse-tutorial/data-warehouse-quality-management/

Implementando um gerenciamento de qualidade de dados programa e melhorar a integridade dos dados pode ser caro e trabalhoso para sua empresa. Você pode usar facilmente um data warehouse para eliminar muitos desses aborrecimentos, ao mesmo tempo que economiza dinheiro e aumenta a eficiência geral da sua organização.

Afinal, a má qualidade dos dados é um fardo para o seu negócio e pode diminuir a eficiência geral dos seus planos.

3. Melhora Business Intelligence

Você pode usar um data warehouse para coletar, assimilar e derivar dados de qualquer fonte e configurar um processo para aproveitar a análise de negócios. Como resultado, seu BI melhorará aos trancos e barrancos, devido à capacidade de integrar sem esforço dados de fontes distintas.

Vamos enfrentá-lo: a verificação cruzada de vários bancos de dados pode ser desafiadora e às vezes inconveniente. Mas, com um data warehouse instalado, todos em sua equipe podem ter uma compreensão integrada de todas as informações relevantes a tempo.

Diferentes camadas em uma definição de data warehouse de sistema de Business Intelligence

Foto tirada de www.cleveroad.com/blog/bi-developer-roles-and-responsabilidades

Um EDW permite que suas equipes de vendas e marketing rastreiem e identifiquem quais de seus alvos são dinâmicos e têm contas em sites de redes sociais. Portanto, se você estiver executando uma promoção que segmenta mulheres na faixa dos vinte e poucos anos que trabalham no setor de beleza, sua equipe pode buscar perfis de seu público-alvo usando seu data lake em segundos. Eles nem terão que cruzar planilhas e bancos de dados.

4. Leva à consistência dos dados

Outro benefício importante do uso de armazenamentos de dados centrais é a uniformidade do big data. Sua empresa pode se beneficiar do armazenamento de dados ou data mart em um arranjo semelhante. Como o armazenamento de dados armazena grandes quantidades de dados de diversas fontes, como um sistema transacional, de forma consistente, cada fonte gerará resultados sincronizados com outras fontes.

Isso garante melhor qualidade e consistência dos dados. Consequentemente, você e sua equipe podem ter certeza de que seus dados estão corretos, o que resultará em decisões corporativas mais conscientes.

5. Aumenta o retorno do investimento (ROI)

De acordo com um relatório da International Data Corporation (IDC), o uso de um data warehouse gera uma média ROI em 5 anos de 112% com um período médio de retorno de 1.6 anos.

Ele permite que você aumente seu ROI geral, aproveitando o valor e a percepção implantados em vários bancos de dados. À medida que você usa cada vez mais as informações consolidadas e organizadas no armazenamento central, você ganha mais com seu investimento.

Assim, você pode elucidar, enumerar e validar a eficiência de suas iniciativas para a alta administração em termos de ROI aprimorado.

6. Armazena dados históricos

Armazenar grandes volumes de dados históricos de bancos de dados em um data warehouse permite uma fácil investigação de diferentes fases e tendências de tempo, o que pode ser altamente impactante para sua empresa. Assim, você pode tomar decisões corporativas superiores em relação às suas estratégias de negócios com os dados corretos e em tempo real.

Além disso, prever os resultados de seus processos de negócios é um aspecto significativo de ser um empresário engenhoso. Prever o futuro sem uma compreensão tangível de suas conquistas e decepções históricas pode ser um desafio.

Por exemplo, suponha que você possua uma marca de moda. Você planeja lançar uma campanha promocional para sua nova linha de roupas. A configuração de um repositório central permite acessar e analisar dados históricos de suas campanhas anteriores para identificar qual abordagem funcionou melhor e como você pode imitá-la nas próximas promoções.

Você não pode esperar armazenar e analisar dados passados ​​tão abrangentes em qualquer banco de dados convencional. Assim, o uso do EDW lhe dá uma vantagem em seus procedimentos de negócios.

7. Aumenta a segurança dos dados

Você sabia que as complicações relacionadas aos dados custam a um grande número de empresas mais do que uma enorme cinco milhões de dólares todo ano?

Mas, com o data warehousing, você pode se salvar do aborrecimento da segurança adicional dos dados.

Como uma empresa que lida regularmente com informações de clientes, sua primeira e principal prioridade é proteger as informações de seus consumidores atuais e potenciais. Portanto, para evitar todos os incômodos futuros, você toma todas as ações necessárias para escapar de violações de dados. Usando uma solução de armazenamento, você pode manter todas as suas fontes de dados consolidadas e protegidas. Isso diminuirá significativamente a ameaça de violação de dados.

Um data warehouse permite maior segurança ao oferecer características de segurança de ponta instaladas em sua configuração. A informação do consumidor é um recurso valioso para qualquer empresa. Mas uma vez que a segurança se torna um problema, essa informação se torna seu principal fardo.

Essas são apenas algumas vantagens que o data warehouse oferece para o seu negócio. Ele fornece inteligência de negócios aprimorada, suporte de decisão robusto, práticas de negócios superiores e processamento analítico eficaz.

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera O Data Warehouse Builder pode ajudar?

Um EDW pode parecer um grande investimento hoje. No entanto, pode ajudá-lo a obter lucros máximos no futuro.

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