SQL Server para Data Warehouse: otimizando o gerenciamento e a análise de dados

Vivemos numa era em que as organizações gastam uma fortuna para ter acesso ao conjunto de dados mais abrangente e atualizado para superar os seus concorrentes. Nessa busca, investem nas tecnologias mais avançadas que capturam e transformar dados brutos em inteligência acionável, proporcionando-lhes, em última análise, uma vantagem competitiva sustentável. Entre os principais intervenientes neste domínio está a Microsoft, com a sua extensa linha de produtos e serviços, incluindo o data warehouse SQL Server.

Neste artigo, falaremos detalhadamente sobre o data warehouse baseado no SQL Server da Microsoft, mas primeiro, vamos tirar rapidamente o básico do caminho.

O que é um Data Warehouse?

A data warehouse é um componente-chave da pilha de dados de uma organização que permite consolidar e gerenciar diversos dados de várias fontes. Tecnicamente falando, os data warehouses são um tipo especializado de banco de dados que é otimizado para lidar e analisar grandes volumes de dados para dar suporte a business intelligence (BI), análises e relatórios. Da mesma forma, o data warehouse do SQL Server é construído com base no infame banco de dados SQL Server, que é um sistema abrangente de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) desenvolvido pela Microsoft.

Um componente essencial da arquitetura de data warehouse é ETL (extrair, transformar, carregar). Como parte do Pipeline ETL, o primeiro passo envolve extração de dados para coletar conjuntos de dados de diferentes fontes, como bancos de dados transacionais, logs ou feeds de dados externos. Depois de extraídos, os dados passam pela fase de transformação em uma staging area, onde são limpos, padronizados e organizados em um formato consistente. A fase de carregamento transfere os dados transformados para o destino, por exemplo, um data warehouse do SQL Server, geralmente organizado em um modelo dimensional para desempenho ideal de consulta.

O formato estruturado, geralmente usando esquemas em estrela ou floco de neve, permite navegar e analisar os dados com facilidade. Embora o processo ETL seja uma parte crítica do armazenamento de dados, um abrangente arquitetura de armazém de dados também inclui infraestrutura de armazenamento, modelagem de dados, gerenciamento de metadados, medidas de segurança e ferramentas relevantes. O objetivo geral desta arquitetura é fornecer uma base robusta para o processamento analítico.

Técnicas de modelagem de data warehouse do SQL Server

No contexto de um data warehouse, modelagem de dados, ou simplesmente modelagem, refere-se ao processo de estruturação e organização de dados para facilitar o armazenamento, recuperação e análise. Vejamos duas das técnicas de modelagem de dados mais comuns que você pode usar para construir um data warehouse do SQL Server:

Modelagem Dimensional

Modelagem dimensional simplifica a análise de dados para profissionais de dados e de negócios, pois fornece uma estrutura que se alinha bem com a maneira como os usuários pensam e analisam os dados em contextos de negócios. Fatos e dimensões são os principais componentes de um modelo de dados dimensional, sendo as chaves primárias e estrangeiras essenciais para estabelecer relacionamentos entre eles.

Os dados são organizados em dois tipos de tabelas em um modelo dimensional: tabelas de fatos e tabelas de dimensões.

Tabelas de fatos

• Essas tabelas contêm os dados quantitativos, ou “fatos”, que você deseja analisar.
• Exemplos comuns incluem valores de vendas, quantidades vendidas ou outras métricas mensuráveis.
• As tabelas de fatos geralmente possuem relacionamentos de chave estrangeira com tabelas de dimensões.

Medidas

• São valores ou métricas quantitativas, como receita de vendas, quantidade vendida, lucro, etc., que fornecem a base para análise em um data warehouse.
• As medidas podem ser agregadas usando diferentes funções como SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX, etc. para analisar dados em diferentes níveis de granularidade.
• As medidas são normalmente armazenadas em tabelas de fatos e frequentemente analisadas no contexto de hierarquias de dimensão.

Tabelas Dimensionais

• Essas tabelas armazenam informações descritivas ou dimensões relacionadas aos fatos nas tabelas de fatos. Dimensões são as características pelas quais você deseja analisar seu negócio.
• Exemplos de dimensões podem incluir tempo, geografia, categorias de produtos ou detalhes do cliente.
• As tabelas de dimensões normalmente possuem uma chave primária que serve como chave estrangeira na tabela de fatos.

Você pode usar a modelagem dimensional para projetar e implementar um data warehouse do SQL Server quando facilitar processos de BI eficientes for o requisito geral do negócio.

Modelagem de cofre de dados

Se a sua organização opera em grande escala e envolve ambientes complexos de armazenamento de dados, a modelagem de cofres de dados pode oferecer ganhos significativos. Ainda mais se a rastreabilidade, escalabilidade e flexibilidade dos dados forem de primordial importância. A modelagem de cofre de dados combina elementos das abordagens do Terceiro Formulário Normal (3NF) e do esquema em estrela para criar uma arquitetura de data warehouse flexível e escalável.

Os principais elementos na modelagem de cofre de dados são:

Hubs

Os hubs servem como repositórios centrais para chaves de negócios, ou identificadores, que armazenam dados de negócios exclusivos e imutáveis ​​e fornecem um ponto de referência sólido para cada entidade de negócios. Pense nos Hubs como tabelas, como no 3NF, mas muito mais simples, com apenas uma única coluna-chave e, muitas vezes, algumas informações extras para documentação. Ao criar um data warehouse do SQL Server usando modelagem de cofre de dados, você implementa Hubs como tabelas no ambiente do SQL Server.

Ligações Úteis

Links são entidades que estabelecem relacionamentos entre Hubs. Você precisa de links para conectar diferentes entidades comerciais e formar associações dentro do data warehouse. Em um cenário de vendas, por exemplo, um Link pode unir um Hub de cliente com um Hub de produto, mostrando quem comprou o quê. No contexto da construção de um data warehouse do SQL Server por meio da modelagem de cofre de dados, você implementaria Links como tabelas, que então se tornariam os agentes ativos que tratam dos relacionamentos entre seus Hubs.

Satélites

Os satélites capturam alterações nos dados ao longo do tempo – eles armazenam informações históricas sobre seus Hubs ou Links. Por exemplo, se o endereço de um cliente mudar, a tabela Satellite associada ao Hub do cliente armazenará os endereços históricos. Assim como acontece com os Links, os Satélites também contribuem para a escalabilidade. À medida que sua empresa cresce e os dados mudam, você pode estender essas tabelas Satellite sem interromper suas estruturas principais de Hub ou Link. Novamente, se você estiver construindo um data warehouse do SQL Server por meio de modelagem de cofre de dados, você implementaria satélites como tabelas para capturar continuamente alterações em seus dados.

Esquemas de data warehouse

Os esquemas de data warehouse definem como os dados são organizados e estruturados em um data warehouse. Eles desempenham um papel crucial na facilitação de consultas e relatórios eficientes. Existem principalmente três tipos de esquemas de data warehouse: esquema em estrela, esquema em floco de neve e esquema de galáxia (também conhecido como constelação de fatos).

Cada esquema tem suas próprias vantagens e compensações. A escolha do esquema depende de fatores como a natureza dos seus dados, padrões de consulta e considerações de desempenho. Os esquemas em estrela são comumente usados ​​por sua simplicidade e desempenho de consulta, enquanto os esquemas em floco de neve e os esquemas em galáxia fornecem mais normalização, suportando estruturas e relacionamentos de dados complexos.

Esquema Star

Em um artigo do cronograma rígido, você terá uma tabela de fatos central cercada por tabelas de dimensões. A tabela de fatos contém as principais métricas de negócios, como receita de vendas. As dimensões fornecem contexto, como produto, horário e local. Parece uma estrela quando você a desenha, com a tabela de fatos no centro e as dimensões se ramificando. É fácil de entender e, por ser desnormalizado, a consulta é eficiente.

Esquema de Floco de Neve

Agora, imagine estender o esquema em estrela. Em um esquema de floco de neve, suas dimensões serão divididas em subdimensões ou tabelas relacionadas. É como uma versão mais detalhada da estrela, reduzindo a redundância nos seus dados. No entanto, a desvantagem é que as consultas podem ser um pouco mais complexas e lentas devido a junções adicionais. O nome “floco de neve” vem do formato do diagrama de esquema, com todas essas estruturas ramificadas.

Esquema da Galáxia

Em um esquema de galáxia, você está lidando com diversas tabelas de fatos que compartilham tabelas de dimensões. Isso é útil em configurações complexas de data warehouse com diferentes processos de negócios gerando diversas métricas. As tabelas de factos ligam-se através de dimensões partilhadas, permitindo uma análise flexível e abrangente de dados em diferentes processos. É como ter vários centros (tabelas de fatos) conectados por links comuns (tabelas de dimensões).

Por que usar o SQL Server para armazenamento de dados?

A força do SQL Server no tratamento de bancos de dados relacionais o torna uma excelente escolha, especialmente quando a maioria dos sistemas e aplicativos que geram e gerenciam transações de dados em sua organização estão estruturados em um formato de banco de dados relacional. A transição perfeita de dados relacionais para um data warehouse do SQL Server simplifica o processo de integração e garante compatibilidade em todo o ecossistema de dados. Isto é particularmente eficaz em cenários onde a manutenção da consistência e dos relacionamentos dos dados é crucial, por exemplo, extraindo insights precisos para otimizar os processos de negócios.

Além disso, você pode combinar modelagem dimensional e OLAP cubos no SQL Server Analysis Services (SSAS) para criar data warehouses de alto desempenho. Isso reduz a necessidade de junções e cálculos extensos durante a execução da consulta, o que leva a tempos de resposta mais rápidos.

Ambientes centrados na Microsoft

• Quando sua organização usa predominantemente tecnologias Microsoft, como Power BI, Excel e serviços Azure, aproveitar o SQL Server para armazenamento de dados garante um ecossistema analítico coeso e integrado.

Desempenho de consulta analítica

• Em cenários onde o desempenho da consulta analítica é crucial, a tecnologia de índice columnstore do SQL Server prova ser significativamente benéfica. Ele se destaca no tratamento de dados em grande escala e na execução de consultas analíticas complexas, tornando-o adequado para armazenamento de dados onde a análise rápida e detalhada é o objetivo principal.

Cargas de trabalho mistas

• O SQL Server pode ser uma excelente opção se sua organização lida com cargas de trabalho mistas que envolvem processamento transacional e analítico. Sua capacidade de lidar com os dois tipos de cargas de trabalho em uma plataforma unificada pode simplificar o processo geral de gerenciamento de dados da sua empresa.

Integração de fontes de dados externas

• Quando você precisa integrar dados de diversos externo fontes, o recurso PolyBase do SQL Server pode facilitar o processo. Esse recurso é particularmente valioso em cenários de armazenamento de dados onde a consolidação de dados de diversas plataformas é um requisito comum.

Requisitos de escalabilidade

• Se sua organização estiver enfrentando volumes de dados crescentes, ela poderá se beneficiar dos recursos do SQL Server, como particionamento e processamento paralelo, para atender às demandas de escalabilidade.

Armazenamento de dados baseado em nuvem

• O SQL Server integra-se perfeitamente aos serviços do Azure, oferecendo flexibilidade e escalabilidade na nuvem. Pode ser uma vantagem adicional em cenários onde você deseja aproveitar os benefícios de uma arquitetura de data warehousing baseada em nuvem.

Como construir um data warehouse do SQL Server?

Construindo um data warehouse é uma tarefa multifacetada que envolve várias etapas. No entanto, um ferramenta de armazenamento de dados, como Astera O Data Warehouse Builder elimina a maioria dessas etapas, especialmente nas áreas de design de esquema e ETL SQL processos – tanto que todo o processo é o mesmo, independentemente do tipo de data warehouse.

Aqui estão as etapas para construir um data warehouse do SQL Server:

Etapa 1: criar um modelo de dados de origem

Primeiro você precisa identificar e modelar os dados de origem. Com Astera, isso é tão simples quanto fazer engenharia reversa do modelo de dados de origem. Depois de ter o modelo de dados de origem, você poderá verificá-lo e verificar se há erros e avisos. Mais uma vez, isso pode ser feito facilmente com o clique de um botão.

Depois de ter certeza de que modelou os dados de origem corretamente, tudo o que você precisa fazer é implantá-los no servidor e disponibilizá-los para uso em ETL ou ELT pipelines ou para análise de dados. Com Astera, isso é tão simples quanto clicar em “Implantar modelo de dados”, conforme mostrado abaixo:

 

Etapa 2: construir e implantar um modelo dimensional

A próxima etapa é construir um modelo dimensional que sirva como esquema de destino para o data warehouse. Você pode projetar um modelo do zero perfeitamente usando o objeto “Entidade” em Astera.

Porém, se você já possui um esquema de banco de dados projetado, você pode criar automaticamente um modelo dimensional usando a opção “Construir Modelo Dimensional”. Permite decidir quais tabelas serão fatos e quais serão dimensões. Esta é a aparência de um modelo dimensional em Asterainterface do usuário:

Em seguida, você pode atribuir funções específicas aos campos de cada entidade (ou tabela) para armazenamento e recuperação aprimorados de dados. Por exemplo, você pode selecionar uma das seguintes opções para dimensões:

• Chave substituta e chave comercial.
• Tipos de dimensão de mudança lenta (SCD1, SCD2, SCD3 e SCD6).
• Identificadores de registro (datas de vigência e expiração, designador de registro atual e número de versão) para acompanhar dados históricos.
• Dimensão de espaço reservado para acompanhar os fatos que chegam mais cedo e as dimensões que chegam mais tarde.

Depois que seu modelo dimensional for criado e verificado, você poderá encaminhá-lo para o destino onde deseja manter seu data warehouse, neste caso, o SQL Server, e implantá-lo.

Etapa 3: preencher o data warehouse

Agora que seu data warehouse está configurado, você precisa criar pipelines de dados para preenchê-lo. Mais uma vez, isso é algo que você pode alcançar facilmente dentro AsteraUI do , e sem escrever nenhum código.

Para fazer isso, você precisa criar um fluxo de dados e começar a construir seus pipelines de ETL. Digamos que você queira mover dados de clientes para seu novo data warehouse do SQL Server. Veja como seria o fluxo de dados em Asterainterface do usuário:

 

Aqui temos a tabela de origem à esquerda e o objeto “Dimensional Loader” à direita. Você terá que usar este objeto para mover dados para uma tabela no modelo dimensional de destino.

Você também precisará criar um fluxo de dados para mover os dados para as tabelas de fatos. Como a tabela de fatos contém campos de diversas tabelas de origem, o fluxo de dados provavelmente será um pouco diferente. Além disso, podemos usar “Fonte de consulta do modelo de dados”já que precisamos extrair dados de várias tabelas no modelo de origem. Aqui está o fluxo de dados da tabela de fatos:

 

Por fim, execute os fluxos de dados e comece a preencher o data warehouse do SQL Server.

Etapa 4: orquestrar e automatizar

Para orquestrar o processo, você pode criar um fluxo de trabalho e eliminar a necessidade de executar os fluxos de dados um por um.

 

Além disso, você pode automatizar o processo para que os dados sejam carregados automaticamente no data warehouse.

Limitações da configuração de um data warehouse do SQL Server

A configuração de um data warehouse do SQL Server apresenta seu próprio conjunto de desafios e limitações. Compreender essas limitações é crucial para tomar decisões informadas ao configurar um data warehouse do SQL Server. Ajuda a avaliar se a solução escolhida está alinhada com as necessidades e requisitos específicos da sua organização.

Vamos detalhar o que isso significa:

Curva de aprendizado

Configurar e gerenciar um data warehouse do SQL Server requer um alto nível de conhecimento. Sua equipe pode precisar de treinamento para projetar, implementar e manter efetivamente o data warehouse. Isso inclui adquirir conhecimento sobre estratégias de indexação, particionamento e manutenção de estatísticas. Além disso, a familiaridade com as ferramentas de monitoramento e solução de problemas também é crucial para garantir a integridade do sistema e resolver quaisquer problemas que possam surgir.

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Quando se trata de lidar com conjuntos de dados extremamente grandes, um data warehouse baseado no SQL Server pode enfrentar problemas de escalabilidade. Embora a plataforma seja projetada para cargas de trabalho analíticas e permita escalonamento horizontal adicionando mais nós de computação, pode haver desafios no tratamento de dados verdadeiramente massivos. Nesses casos, pode valer a pena explorar soluções alternativas especializadas em computação distribuída para garantir escalabilidade perfeita para suas necessidades de armazenamento e processamento de dados.

Performance

O desempenho se torna uma preocupação crítica à medida que os dados aumentam em um data warehouse do SQL Server, exigindo que você desvie atenção extra para a otimização e indexação de consultas. A otimização estratégica de consultas e a implementação de mecanismos de indexação eficazes são vitais para mitigar o impacto dos crescentes volumes de dados. O resultado é um processamento de consultas eficiente e responsivo no ambiente de data warehouse do SQL Server.

Complexidade

Construir um data warehouse do SQL Server apresenta um conjunto específico de desafios, com a complexidade se destacando como uma limitação notável. As reviravoltas surgem durante a fase de design, onde um plano completo prova seu valor para ajudá-lo a criar o esquema e implementar processos ETL eficazes. Garantir a qualidade dos dados aumenta ainda mais a complexidade, pois exige atenção e validação contínuas, tornando o processo geral ainda mais desafiador.

Integração com Outros Sistemas

A integração com outros sistemas é um aspecto crucial quando se considera a implementação de um data warehouse SQL Server. Em um ambiente de negócios, os dados geralmente residem em diversas fontes e formatos, incluindo diferentes bancos de dados, aplicativos e feeds de dados externos. O desafio está em harmonizar e consolidar esses dados diversos no data warehouse do SQL Server, pois podem surgir problemas de compatibilidade devido a diferenças nos formatos de dados, estruturas ou protocolos de comunicação entre sistemas. Portanto, suas equipes de dados podem precisar recorrer a esforços de integração personalizados para preencher essas lacunas e estabelecer um fluxo contínuo de dados no data warehouse.

Práticas recomendadas de data warehouse para SQL Server

• Defina claramente seus requisitos e metas de negócios para o data warehouse. Você também deve ter um entendimento completo das necessidades de relatórios e análises dos usuários finais.
• Escolha a abordagem de modelagem de dados apropriada para o data warehouse do SQL Server. Isso será orientado e baseado nos requisitos do seu negócio. Além disso, normalize ou desnormalize as estruturas de dados conforme necessário.
• Incorporar Replicação do SQL Server para garantir a distribuição de dados ideal e oportuna em toda a arquitetura.
• Ao antecipar o crescimento, decida se o seu data warehouse deve ser projetado para escalar horizontalmente ou verticalmente. Considere particionar tabelas grandes para melhorar ainda mais a escalabilidade.
• Usar moderno ferramentas de integração de dados para construir, automatizar e manter seus pipelines de ETL. Priorize soluções que possam ajudá-lo a implementar o processamento paralelo para tarefas de ETL para otimizar o desempenho. Sempre implemente verificações de qualidade de dados durante o processo de ETL para eliminar problemas relacionados à integridade dos dados.
• Antes de entrar em operação, realize testes completos do data warehouse, incluindo processos ETL, integridade de dadose desempenho da consulta. Da mesma forma, valide a precisão dos relatórios e análises em relação aos requisitos de negócios para garantir que os insights derivados do data warehouse estejam alinhados com as metas de negócios pretendidas.

Principal Takeaway

Construir um data warehouse pode ser uma jornada longa e que consome muitos recursos, e o data warehouse do SQL Server não é exceção. No entanto, grande parte do processo pode ser encurtado se você planejá-lo minuciosamente desde o início do projeto e incorporar soluções de construção de data warehouse altamente capazes, como Astera Construtor de Data Warehouse.

Se você deseja construir um data warehouse SQL Server e o tempo é essencial, entre em contato conosco em +1 888-77-ASTERA e entre em contato com um de nossos especialistas em soluções de dados para aconselhamento profissional.

Alternativamente, você pode inscreva-se para uma demonstração ou faça o download de um 14-day free trial para testá-lo você mesmo e ver se ele atende às suas necessidades.