O que é Data Warehousing? Conceitos, recursos e exemplos

No ambiente de negócios atual, uma organização precisa ter relatórios e análises confiáveis ​​de grandes volumes de dados. As empresas coletam e integram seus dados para diferentes níveis de agregação, desde o atendimento ao cliente até a integração de parceiros e decisões executivas de alto nível. É aqui que o data warehousing entra em cena para facilitar a geração de relatórios e análises.

Para entender a importância do armazenamento de dados, vamos primeiro discutir os conceitos importantes de data warehousing.

O que é Data Warehousing?

Data Warehousing é o processo de coleta, organização e gerenciamento de dados de fontes de dados distintas para fornecer previsões e insights de negócios significativos para os respectivos usuários.

Os dados armazenados no DWH diferem dos dados encontrados no ambiente operacional. Eles são organizados de forma que os dados relevantes sejam agrupados para facilitar as operações diárias, a análise de dados e a geração de relatórios. Isso ajuda a determinar tendências ao longo do tempo e permite que os usuários criem planos com base nessas informações. Isso reforça a importância do uso do data warehouse para os tomadores de decisões de negócios.

Arquitetura de Data Warehouse

Descubra a abordagem centrada no modelo de dados para armazenamento de dados

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Como combinar bancos de dados heterogêneos

Existem duas abordagens populares para combinar bancos de dados heterogêneos:

• Orientado a consultas: Uma abordagem orientada por consulta em armazenamento de dados é tradicional para criar integradores e wrappers em diferentes bancos de dados.
• Orientado por atualização: Uma abordagem orientada por atualização para integrar dados é uma alternativa à abordagem orientada por consulta e é usada com mais frequência atualmente. Nesta abordagem, os dados de diversas fontes são previamente combinados ou integrados e armazenados em um data warehouse. Posteriormente, os funcionários podem acessar esses dados para consulta e análise de dados.

Arquitetura de Data Warehouse

Arquitetura de armazenamento de dados é o design estruturado que define como os dados são coletados, armazenados, gerenciados e acessados ​​em um data warehouse. Normalmente inclui:

• As fontes de dados → sistemas operacionais, dados externos, etc.
• Processos ETL/ELT → extrair, transformar e carregar dados no warehouse.
• Armazenamento de dados → warehouse centralizado ou data marts para dados históricos organizados.
• Camada de metadados e gerenciamento → governa a qualidade, a segurança e a linhagem dos dados.
• Camada de apresentação → relatórios, painéis e ferramentas de análise.

Ele utiliza modelos dimensionais para identificar a melhor técnica de extração e tradução de informações de dados brutos. No entanto, existem três tipos principais de arquitetura a serem considerados ao projetar um data warehouse em tempo real de nível empresarial.

1. Arquitetura de camada única
2. Arquitetura de duas camadas
3. Arquitetura de três camadas

Recursos do Data Warehouse em resumo

Os principais recursos de um data warehouse incluem o seguinte:

• Orientado para o assunto: Ele fornece informações voltadas para um assunto específico, em vez das operações em andamento da organização. Exemplos de assuntos incluem informações sobre produtos, dados de vendas, detalhes de clientes e fornecedores, etc.
• Integrado: Ele é desenvolvido combinando dados de várias fontes, como arquivos simples e bancos de dados relacionais.
• Tempo variável: Os dados em um DWH fornecem informações de um ponto histórico específico no tempo. Portanto, os dados são categorizados dentro de um determinado período de tempo.
• Não volátil: Não volátil refere-se a dados históricos que não são omitidos quando novos dados são adicionados. Um DWH é separado de um banco de dados operacional. Isso significa que quaisquer alterações regulares no banco de dados operacional não são vistas no data warehouse.

O papel dos pipelines de dados no EDW

É preciso muito esforço para garantir que seu data warehouse continue funcionando perfeitamente. Uma estratégia envolve a construção de um data warehouse confiável, flexível e de baixa latência. Tubulações ETL usando um sistema baseado em metadados ETL abordagem.

Um data warehouse é preenchido usando pipelines de dados. Eles transportam dados brutos de fontes distintas para um data warehouse centralizado para geração de relatórios e análises. Ao longo do caminho, os dados são transformados e otimizados.

No entanto, o aumento de volume, velocidade e variedade tornou a abordagem tradicional para construir pipelines de dados —Envolvendo codificação e reconfiguração manuais - ineficaz e obsoleto.

Automação é essencial para a construção de pipelines de dados eficientes que correspondam à agilidade e velocidade dos seus processos de negócios.

Automação de pipeline de dados

Você pode transportar dados perfeitamente da origem até a visualização por meio da automação do pipeline de dados. É uma abordagem moderna para preencher data warehouses e requer o projeto de fluxos de dados funcionais e eficientes.

Como todos sabemos, a pontualidade é um dos elementos cruciais da inteligência de negócios de alta qualidade. Os pipelines de dados automatizados ajudam você a disponibilizar os dados no data warehouse rapidamente.

Você pode eliminar dados obsoletos, triviais ou duplicados aproveitando o poder de pipelines de dados escalonáveis ​​e automatizados. Isso maximiza a acessibilidade e a consistência dos dados para garantir análises de alta qualidade.

Com um processo ETL orientado por metadados, você pode integrar perfeitamente novas fontes em sua arquitetura e oferecer suporte a ciclos iterativos para acelerar seus relatórios e análises de BI.

Além disso, você pode seguir o ELT abordagem. No ELT, você pode carregar os dados diretamente no warehouse para aproveitar a capacidade computacional do sistema de destino para realizar transformações de dados eficientemente.

Otimizando Pipelines de Dados

Uma empresa deve se concentrar na criação de pipelines de dados automatizados que possam se adaptar dinamicamente às mudanças nas circunstâncias, por exemplo, adicionando e removendo fontes de dados ou alterando as transformações.

Obviamente, mover bancos de dados inteiros quando você precisa de dados para relatórios ou análises pode ser altamente ineficiente.

A prática recomendada é carregar os dados de forma incremental usando alterar captura de dados para preencher seu data warehouse. Ajuda a eliminar a redundância e garante a máxima precisão dos dados.

Outros recursos essenciais necessários para criar pipelines de dados automatizados são carregamento incremental, monitoramento de trabalho e agendamento de trabalho.

• O carregamento incremental garante que você não precise copiar todos os dados para seu data warehouse toda vez que a tabela de origem for alterada. Isso garante que seu data warehouse esteja sempre preciso e atualizado.
• O monitoramento de trabalhos ajuda você a entender quaisquer problemas com seu sistema atual e permite que você otimize o processo.
• O agendamento de tarefas permite que os usuários processem dados diariamente, semanalmente, mensalmente ou apenas quando os dados atendem a condições ou acionadores específicos.

Orquestrar e automatizar seus pipelines de dados pode eliminar o trabalho manual, introduzir reprodutibilidade e maximizar a eficiência.

Exemplos de armazenamento de dados em vários setores

Big data tornou-se vital para armazenamento de dados e inteligência de negócios em várias indústrias. Vamos revisar alguns exemplos de armazenamento de dados em vários setores.

Setor de investimentos e seguros

As empresas usam principalmente um data warehouse para analisar tendências de clientes e mercados e outros padrões de dados nesses setores. Forex e mercados de ações são dois grandes subsetores. Aqui, os data warehouses desempenham um papel crucial porque uma diferença de um único ponto pode levar a perdas massivas em toda a linha. Os DWHs geralmente são compartilhados nesses setores e se concentram no streaming de dados em tempo real.

Redes de varejo

Cadeias de varejo usam DWHs para distribuição e marketing. Usos comuns são rastreamento de itens, exame de políticas de preços, rastreamento de ofertas promocionais e análise de tendências de compra de clientes. As cadeias de varejo geralmente incorporam sistemas EDW para inteligência de negócios e necessidades de previsão.

Assistência médica

As empresas de saúde usam um DWH para prever os resultados dos pacientes. Eles também o usam para gerar relatórios de tratamento e compartilhar dados com seguradoras, laboratórios de pesquisa e outras unidades médicas. Os EDWs são a espinha dorsal dos sistemas de saúde porque as informações de tratamento mais recentes e atualizadas são cruciais para salvar vidas.

Tipos de data warehouse

Existem três tipos principais de data warehouses. Cada um tem seu papel específico gestão de dados operações.

1- Armazém de Dados Corporativos

Um data warehouse empresarial (EDW) é um banco de dados central ou principal para facilitar as decisões em toda a empresa. Os principais benefícios de ter um EDW incluem o seguinte:

• Acesso a informações interorganizacionais.
• A capacidade de executar consultas complexas.
• A habilitação de insights enriquecidos e perspicazes para decisões baseadas em dados e avaliação precoce de riscos.

2- ODS (Armazenamento de Dados Operacionais)

No ODS, o DWH é atualizado em tempo real. Portanto, as organizações costumam usá-lo para atividades corporativas de rotina, como armazenar registros de funcionários. Os processos de negócios também usam ODS para fornecer dados ao EDW.

3- Datamart

É um subconjunto de um DWH que oferece suporte a um determinado departamento, região ou unidade de negócios. Considere o seguinte: você tem vários departamentos, incluindo vendas, marketing, desenvolvimento de produto, etc. Cada departamento terá um repositório central onde armazena os dados. Este repositório é um data mart.

O EDW armazena os dados do data mart no ODS diariamente/semanalmente (ou conforme configurado). O ODS funciona como uma área de preparação para integração de dados. Em seguida, ele envia os dados ao EDW para armazenamento para fins de BI.

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Por que as empresas precisam de armazenamento de dados e inteligência de negócios?

Muitos usuários de negócios se perguntam por que o armazenamento de dados é essencial. A maneira mais simples de explicar isso é através dos vários benefícios para os usuários finais. Esses incluem:

• Acesso aprimorado do usuário final a uma ampla variedade de dados corporativos
• Maior consistência de dados
• Documentação adicional dos dados
• Custos de computação potencialmente mais baixos e maior produtividade
• Fornecer um local para combinar dados relacionados de fontes separadas
• Criação de uma infraestrutura de computação que pode suportar mudanças em sistemas de computador e estruturas de negócios
• Capacitar os usuários finais a realizar consultas ad-hoc ou relatórios sem afetar o desempenho dos sistemas operacionais

Ferramentas e técnicas de armazenamento de dados

A infraestrutura de dados da maioria das organizações é uma coleção de sistemas diferentes. Por exemplo, uma organização pode ter um sistema que lida com relacionamentos com clientes, recursos humanos, vendas, produção, finanças, parceiros, etc. Esses sistemas geralmente são mal integrados ou não estão integrados. Isso torna difícil responder a perguntas simples, mesmo que a informação esteja disponível “em algum lugar” dentro do sistemas de dados díspares.

As empresas podem usar ferramentas DWH para resolver esses problemas criando um único banco de dados de dados homogêneos. As ferramentas de software para extração e transformar os dados em um formato homogêneo para carregamento no DWH também são componentes vitais de um sistema de armazenamento de dados.

Ferramenta de automação de armazenamento de dados corporativos por Astera

Astera Construtor de Data Warehouse agiliza o armazenamento de dados unificando fontes, transformações e destinos em uma plataforma intuitiva. Ele oferece modelagem e design de pipeline por arrastar e soltar, ou você pode simplesmente solicitar à sua IA baseada em chat que gere modelos e pipelines usando prompts em linguagem natural.

O ADWB também conta com limpeza e validação de dados integradas, além de uma interface de mapeamento que oferece controle total sobre mapeamentos exatos ou semânticos da origem ao destino. Seja você um desenvolvedor ou um usuário corporativo, você pode pular a codificação SQL pesada, reduzir erros manuais e passar do design e teste para a implantação muito mais rapidamente.

O ADWB é um sistema orientado a metadados ferramenta de automação de armazenamento de dados com um rico modelador de dados e inclui todos os principais recursos de um data warehouse mencionados acima. A funcionalidade de engenharia reversa permite que os usuários criem bancos de dados com alguns cliques sem escrever códigos. Da mesma forma, os usuários podem desenvolver rapidamente esquemas do zero com a opção fácil de arrastar e soltar. As imagens abaixo descrevem brevemente como o ADWB funciona.

Recurso de engenharia reversa em Astera DWB

Dataflow para preencher a tabela de dimensões no ADWB

Depois que o esquema é criado e os dados são preenchidos, o modelo de dados pode ser projetado com a mesma rapidez para o banco de dados da empresa.

Saiba mais sobre o como construir seu data warehouse do zero com Astera Construtor de Data Warehouse, uma solução de alto desempenho que atende a todas as necessidades do seu negócio. Para uma experiência personalizada, entre em contato conosco para discutir seu caso de uso específico e descobrir como Astera pode ajudar!

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