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O guia definitivo para data warehouse empresarial

Mariam Anwar

Comercializador de produtos

16 de Janeiro de 2024

Os dados permearam todos os aspectos de nossas vidas hoje. Seja a Netflix oferecendo recomendações personalizadas, o Facebook e o Instagram selecionando anúncios direcionados ou o Google Maps fornecendo navegação em tempo real, cada instância é impulsionada pelo uso estratégico de dados.

Mas você já se perguntou como os dados informam o processo de tomada de decisão? A chave para aproveitar os dados está em quão bem eles estão organizados e confiáveis, algo em que um Enterprise Data Warehouse (EDW) pode ajudar.

Um data warehouse empresarial permite que as organizações integrem, armazenem e analisem informações de diversas fontes em um fonte única de verdade (SSOT) para relatórios e análises em toda a empresa.

Vamos nos aprofundar para obter uma compreensão abrangente do EDW, especialmente seus principais componentes, tipos, arquiteturae benefícios.

O que é um data warehouse empresarial (EDW)?

Um Enterprise Data Warehouse é um repositório centralizado que consolida dados de várias fontes dentro de uma organização para inteligência de negócios, relatórios e análises. Ele foi projetado para fornecer uma visão de longo alcance dos dados ao longo do tempo, permitindo que as organizações analisem tendências históricas, façam previsões informadas e respondam prontamente às mudanças nas condições do mercado.

A arquitetura de um EDW garante alta integridade, confiabilidade e acessibilidade dos dados. Ele oferece suporte a uma ampla gama de aplicativos de negócios, incluindo gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), gerenciamento da cadeia de suprimentos e gerenciamento financeiro. Um EDW melhora a eficiência operacional e a tomada de decisões estratégicas, oferecendo uma visão única e abrangente dos dados de negócios, proporcionando assim uma vantagem competitiva no mercado.

Componentes principais de um data warehouse empresarial (EDW)

componentes principais de um data warehouse corporativo

  • Fontes de dados: Existem diversas fontes de dados em um data warehouse empresarial (EDW), incluindo bancos de dados relacionais, feeds de dados externos e arquivos simples. Os dados dessas fontes são extraídos por meio de consultas SQL, processamento em lote e streaming em tempo real.
  • Área de preparação: A área de preparação mantém temporariamente os dados brutos antes do processamento adicional por meio do processo de extração, transformação e carregamento (ETL). ETL normalmente envolve transformação de dados antes de carregar no data warehouse. Por outro lado, o moderno extrai, carrega e transforma (ELT) abordagem primeiro carrega dados brutos e depois executa transformações dentro do data warehouse.
  • Camada de armazenamento: O núcleo do EDW geralmente utiliza um banco de dados relacional ou plataformas especializadas de armazenamento de dados, como Snowflake ou Amazon Redshift. A camada de armazenamento atua como repositório fundamental para os ativos de dados da empresa, permitindo armazenamento, recuperação e análise eficientes de dados.
  • Camada de apresentação: Por fim, a camada de apresentação conecta os usuários ao EDW usando ferramentas de BI e plataformas de relatórios como Tableau, Power BI ou Looker. Os usuários podem criar relatórios, painéis e visualizações para extrair insights significativos.

Data Warehouse vs. Data Warehouse Corporativo

A principal diferença entre um data warehouse e um data warehouse empresarial depende de seu escopo e escala.

Um Data Warehouse normalmente é projetado para servir um específico função de negócios ou departamento dentro de uma organização. Ele coleta, organiza e armazena dados relacionados a essa função ou departamento específico e é usado para relatórios e análise de dados nesse contexto.

Por outro lado, um Enterprise Data Warehouse é projetado para servir o todo organização em vez de um departamento ou função específica. Ele integra dados de diversas fontes em uma visão de negócios unificada que oferece suporte à análise multifuncional, à geração de relatórios e à tomada de decisões estratégicas no nível empresarial.

Benefícios de um EDW

Tendo obtido uma compreensão clara do que constitui um data warehouse empresarial e seus principais componentes, vamos agora discutir seus benefícios:

  • Acesso imediato aos dados: Os EDWs oferecem acesso instantâneo aos dados, para que os usuários possam recuperar informações críticas rapidamente. A agilidade facilita tomadas de decisões e análises mais rápidas. As organizações podem, portanto, responder prontamente à evolução das condições empresariais e obter uma vantagem competitiva. Os EDWs otimizam os mecanismos de armazenamento e recuperação de dados e garantem que os dados estejam prontamente disponíveis para consultas em tempo real.
  • Colaboração eficiente: Ao centralizar os dados, os EDWs promovem a colaboração entre departamentos. As equipes podem acessar, compartilhar e analisar dados em conjunto, facilitando um melhor alinhamento, solução de problemas e inovação em toda a organização. Os EDWs geralmente vêm com recursos e permissões colaborativas que permitem que as equipes interajam com conjuntos de dados compartilhados em tempo real, o que melhora o trabalho em equipe e a produtividade.
  • Visualização holística de dados: Os data warehouses empresariais integram dados de fontes diferentes e criam uma única fonte de verdade para a organização. Eles fornecem uma visão de dados consolidada e abrangente, abrangendo informações de diversas fontes e departamentos. Uma visão completa dos dados organizacionais permite que os usuários reconheçam correlações, tendências e oportunidades ocultas que podem impulsionar a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico.
  • Capacitando usuários não técnicos: Os EDWs oferecem ferramentas fáceis de usar que permitem que pessoal não técnico em departamentos como marketing, finanças e RH acesse e interprete dados. Ao fazê-lo, as empresas fomentam uma cultura baseada em dados, promovem a colaboração e facilitam a tomada de decisões eficaz. Por exemplo, as equipes de marketing podem usar dados de EDWs para analisar o comportamento do cliente e otimizar campanhas, enquanto as finanças podem monitorar o desempenho financeiro e o RH pode acompanhar as métricas da força de trabalho, contribuindo para uma tomada de decisão informada e multifuncional.
  • Governança de Dados e Conformidade: A segurança dos dados e a conformidade com as regulamentações de privacidade de dados, como GDPR ou HIPAA, são fundamentais para as empresas que lidam com informações confidenciais. Para proteger os dados, os data warehouses corporativos oferecem recursos de segurança robustos, que incluem criptografia, controles de acesso e recursos de auditoria. Eles também ajudam as organizações a aplicar práticas de governança de dados, garantindo que os dados sejam tratados de forma consistente e cumpram as leis relevantes. Os EDWs minimizam o risco de violações de dados e ajudam as organizações a evitar penalidades legais e financeiras associadas à não conformidade.

Necessidades de negócios que exigem um data warehouse corporativo

Desde o aumento dos volumes de dados até à procura de informações em tempo real, as empresas estão continuamente a redefinir os seus requisitos. Neste cenário dinâmico, os data warehouses empresariais permitem que as organizações permaneçam ágeis e competitivas. Vamos explorar os principais motivadores que tornam o EDW vital para organizações que enfrentam requisitos de negócios em constante mudança.

  • Melhoria na Tomada de Decisão: Um EDW fornece aos tomadores de decisão uma única fonte de verdade. Ele garante que os dados sejam precisos, atualizados e consistentes, o que é fundamental para a tomada de decisões informadas. Com os dados prontamente disponíveis, os tomadores de decisão podem acessar rapidamente as informações necessárias para responder aos desafios de negócios, aproveitar oportunidades e resolver problemas críticos. Os EDWs também permitem análises e relatórios de dados sofisticados, permitindo que as organizações obtenham insights valiosos que impulsionam o planejamento estratégico e melhorias operacionais.
  • Análise Histórica: A capacidade de um data warehouse corporativo de armazenar dados históricos é vital para análise histórica e identificação de tendências. Ao reter registros históricos, as empresas podem avaliar o desempenho passado, acompanhar as mudanças ao longo do tempo e prever tendências futuras. Em setores como o financeiro, onde os dados históricos podem informar as decisões de investimento, ou o retalho, onde ajudam na gestão de inventário e na previsão da procura, a capacidade de monitorizar registos de dados anteriores é crucial.
  • Acesso a dados em tempo real: Algumas empresas necessitam de acesso a dados em tempo real para responder a eventos à medida que estes se desenrolam, especialmente empresas que operam no domínio do comércio eletrónico, financeiro ou industrial, onde as decisões devem ser tomadas imediatamente. Um EDW pode suportar integração de dados, análises e relatórios, garantindo que os tomadores de decisão possam acessar as informações mais atualizadas. As empresas podem, portanto, responder rapidamente às mudanças do mercado, às preferências dos clientes ou às interrupções na cadeia de abastecimento e permanecer ágeis e competitivas num ambiente de ritmo acelerado.

Tipos de data warehouses empresariais

Os data warehouses corporativos vêm em vários tipos, dependendo da arquitetura e das necessidades específicas da organização. Aqui estão alguns tipos comuns:

Armazéns de dados locais:

Os data warehouses locais estão localizados no data center ou nas instalações da própria organização. Eles oferecem um alto grau de controle sobre hardware, software e segurança de dados, o que os torna ideais para organizações com requisitos rigorosos de privacidade e conformidade de dados. Eles fornecem um ambiente onde as empresas podem manter o controle total sobre seus ativos de dados, garantindo que os dados permaneçam dentro dos seus limites físicos. Essa configuração promove confiança e segurança, especialmente ao lidar com informações confidenciais.

Armazéns de dados baseados em nuvem:

Armazéns de dados baseados em nuvem estão hospedados em plataformas de provedores de serviços em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure. Eles fornecem escalabilidade e economia por meio de preços pré-pagos, reduzindo despesas de capital iniciais e transferindo manutenção para o provedor de nuvem. As plataformas em nuvem permitem o acesso aos dados de qualquer lugar com conexão à Internet e oferecem flexibilidade para uma força de trabalho moderna e dispersa. É particularmente benéfico para organizações que procuram adaptar-se rapidamente às mudanças na dinâmica de trabalho, adotar o trabalho remoto e aproveitar o poder da nuvem para análise de dados e relatórios.

Armazéns de dados híbridos:

Os data warehouses híbridos combinam componentes locais e na nuvem, permitindo que as organizações mantenham o controle de informações confidenciais enquanto terceirizam outras partes para a nuvem. A abordagem híbrida oferece flexibilidade ao usar a nuvem para cargas de trabalho escaláveis ​​e infraestrutura local para requisitos estáveis. Gestão de dados nesses ambientes pode exigir estratégias avançadas, mas as vantagens incluem controle de custos e adaptabilidade às necessidades dinâmicas dos negócios. Muitas organizações optam por soluções híbridas para equilibrar o controle local sobre dados confidenciais e a flexibilidade da nuvem enquanto gerenciam despesas.

Esquemas de data warehouse empresarial

Os esquemas EDW definem como os dados são estruturados e armazenados dentro armazenamento de dados sistemas. Vamos explorar os três tipos principais de esquemas:

1. Esquema em estrela:

A cronograma rígido é uma estrutura simples de organização de dados usada em armazenamento de dados. Consiste em uma tabela de fatos central com dados principais e tabelas de dimensões que fornecem contexto. O design simplifica a recuperação e análise de dados porque permite consultas fáceis e rápidas. É adequado para organizações com estruturas de dados simples, onde a análise de dados deve ser simples e eficiente.

Por exemplo, um data warehouse de varejo usa um esquema em estrela com uma tabela de fatos central para transações de vendas e tabelas de dimensões para produtos, clientes, horários e lojas.

2. Esquema de floco de neve:

O esquema floco de neve estende o esquema em estrela normalizando ainda mais as tabelas de dimensões. A normalização envolve dividir as tabelas de dimensões em subdimensões, reduzindo a redundância de dados. Este esquema é particularmente útil para data warehouses com volumes de dados substanciais. Ele otimiza o armazenamento minimizando a redundância e melhorando qualidade de dados, tornando-o uma excelente escolha para organizações com dados diversos, mas altamente estruturados.

Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico emprega um esquema em floco de neve para pedidos de usuários, com tabelas de dimensões normalizadas para produtos, clientes, endereços e outras tabelas para cidades e estados.

3. Esquema da Galáxia:

O esquema galáctico, também conhecido como esquema de constelação de fatos, é uma arquitetura complexa, porém versátil, ideal para organizações com diversas necessidades de dados. Ele lida com diversas tabelas de fatos que compartilham tabelas de dimensões, simplificando a integração de dados em diferentes domínios. Como aprimora os recursos analíticos e a flexibilidade de relatórios em todos os domínios de dados, esse esquema é inestimável para grandes empresas com requisitos de relatórios complexos.

Por exemplo, o data warehouse de um conglomerado multinacional usa um esquema de galáxia com diversas tabelas de fatos para vendas, produção e solicitações de suporte ao cliente, todas compartilhando tabelas de dimensões comuns para tempo, geografia e dados de clientes.

Arquitetura de data warehouse empresarial

A arquitetura do Enterprise Data Warehouse (EDW) é um aspecto crítico do tratamento e análise eficiente de dados. Aqui, examinaremos três modelos principais de arquitetura EDW, cada um com seus atributos específicos. Esses modelos impactam a forma como os dados são acessados ​​e analisados, fornecendo soluções personalizadas para diversas necessidades de negócios. Vamos explorar essas arquiteturas em detalhes.

  1. Arquitetura de uma camada: Esta arquitetura estabelece uma conexão direta entre a interface do usuário e a fonte de dados. Ele simplifica consultas e análises de dados, eliminando camadas intermediárias. A importância desta arquitetura reside na sua simplicidade e franqueza, tornando o acesso e a análise dos dados simples e eficientes.
  2. Arquitetura de duas camadas: Este modelo introduz uma camada intermediária, conhecida como Data Mart Layer, entre a interface do usuário e o EDW. Os data marts, subconjuntos especializados do data warehouse, atendem a áreas de negócios específicas, como vendas, marketing e RH, aumentando a relevância e a eficiência da recuperação e análise de dados. A importância desta arquitetura é a sua capacidade de fornecer dados relevantes e direcionados a grupos de usuários específicos, melhorando a precisão e a eficiência da análise de dados.
  3. Arquitetura de três camadas: Essa estrutura introduz uma camada de processamento analítico online (OLAP) no modelo de camada dupla. Posicionada entre a camada Data Mart e a interface do usuário, a camada OLAP emprega cubos OLAP para análise de dados multidimensionais. A importância desta arquitetura está na sua capacidade de lidar com consultas complexas e multidimensionais, melhorando a adaptabilidade e escalabilidade do sistema.

Os cubos OLAP suportam diversas operações, cada uma com sua importância única:

  • Rolar: Agrega dados ascendendo em uma hierarquia de conceitos, auxiliando na análise de tendências.
  • Detalhamento: Desce na hierarquia de conceitos, fornecendo dados detalhados para análise de causa raiz.
  • Fatia: Aplica um filtro em uma única dimensão, permitindo análise focada em um ponto de dados específico.
  • ele diz: Aplica filtros em duas ou mais dimensões, facilitando análises comparativas detalhadas.

Como selecionar um armazém para sua organização?

Selecionar um Enterprise Data Warehouse (EDW) para sua organização é uma decisão fundamental que pode impactar significativamente as operações de negócios e os recursos analíticos. Aqui estão alguns fatores-chave a serem considerados:

Requisitos de negócio:

Comece entendendo as metas e objetivos de negócios específicos que sua organização pretende alcançar com o EDW. Definir suas metas de negócios fornece uma base estratégica para a seleção de um EDW que se alinhe às necessidades da sua organização. Isso pode incluir melhorar a tomada de decisões, aprimorar as percepções dos clientes ou simplificar as operações.

Necessidades de dados e compatibilidade:

Identifique os tipos de dados com os quais você trabalha, como estruturados, semiestruturados ou não estruturados, e garanta que o data warehouse corporativo escolhido possa lidar com eles de maneira eficaz. Além disso, avalie até que ponto ele pode se integrar às fontes de dados, processos ETL e ferramentas de inteligência de negócios existentes. A compatibilidade de dados garante que seu EDW possa funcionar de forma eficiente com seus sistemas existentes e fornecer insights precisos e valiosos.

Escalabilidade e desempenho:

Garanta que a solução escolhida possa ser dimensionada à medida que seus volumes de dados e demandas analíticas aumentam. Um data warehouse empresarial escalável pode acomodar mais dados sem comprometer o desempenho, permitindo que sua organização processe, analise e extraia consistentemente insights valiosos dos dados. O desempenho do EDW deve atender ou exceder as expectativas da sua organização em termos de consulta e velocidade de processamento de dados.

Segurança de Dados e Conformidade:

Avalie os recursos de segurança do EDW, incluindo criptografia de dados, controles de acesso e conformidade com regulamentações relevantes. Uma infraestrutura robusta de segurança de dados ajuda a proteger informações confidenciais e garante a conformidade com leis de proteção de dados, como GDPR ou HIPAA, o que pode evitar violações dispendiosas e consequências legais.

Considerações sobre custos e orçamento:

Analise o orçamento disponível para implementação e manutenção do data warehouse empresarial, incluindo despesas iniciais e custos operacionais contínuos. Compreender a estrutura de licenciamento e preços do EDW é fundamental para evitar despesas inesperadas. Um orçamento bem planejado garante que sua organização possa sustentar o EDW ao longo do tempo sem dificuldades financeiras.

Reputação e suporte do fornecedor:

Pesquise o histórico do fornecedor, leia as avaliações e examine estudos de caso e depoimentos de clientes. É mais provável que um fornecedor confiável forneça uma solução confiável e bem suportada, reduzindo o risco de problemas técnicos e garantindo que você receba assistência quando necessário. O suporte do fornecedor pode ser crucial para solução de problemas, atualizações e resolução de quaisquer preocupações ou dúvidas que sua organização possa ter.

Conclusão

Olhando para o futuro, o futuro dos data warehouses empresariais parece promissor. Com os avanços tecnológicos, podemos esperar que os EDWs se tornem mais sofisticados, oferecendo recursos aprimorados, como processamento de dados em tempo real, análises avançadas e integração perfeita com diversas fontes de dados. Além disso, à medida que as empresas adoptam cada vez mais a inteligência artificial e a aprendizagem automática, os EDW fornecerão a infra-estrutura de dados necessária para estas tecnologias avançadas.

A importância dos EDW reside na sua capacidade de transformar dados brutos em insights acionáveis. Com cada informação, eles capacitam as organizações a dinamizar, adaptar-se e prosperar em um mercado em constante mudança.

Portanto, é importante considerar suas necessidades e objetivos específicos antes de escolher um data warehouse corporativo. Certifique-se de que é um sistema que pode oferecer suporte às suas necessidades de gerenciamento e análise de dados agora e crescer com você no futuro.

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