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No mundo atual, a quantidade de dados gerados pelas empresas é cada vez maior e mais diversificada. Diante desse cenário, torna-se fundamental para as organizações encontrar maneiras eficazes de armazenar, organizar e acessar essas informações de forma estruturada e inteligente.
É nesse contexto que surge o Data Warehouse, uma peça fundamental na estratégia de gestão de dados das empresas modernas.
Neste artigo da TIVIT, entenda o que é um Data Warehouse, como funciona e qual a sua importância para as organizações.
Um Data Warehouse, traduzido do inglês como “armazém de dados”, é um sistema de gerenciamento de informações projetado para armazenar grandes volumes de dados de várias fontes em um único local centralizado.
Ele é especialmente projetado para facilitar a análise e a geração de relatórios, fornecendo aos usuários acesso rápido e eficiente a dados consolidados e históricos.
O mercado está sendo impulsionado pelo crescente interesse das empresas em compreender e aproveitar as informações disponíveis sobre processos de negócios, produtos, clientes e serviços para identificar novas oportunidades.
Segundo a Mordor Intelligence, prevê-se que o tamanho do mercado de data warehouse como serviço aumente significativamente, passando de US$ 4,05 bilhões em 2023 para US$ 11,23 bilhões até 2028. Esse crescimento é atribuído a um CAGR de 22,60% durante o período de previsão de 2023 a 2028.
Um Data Warehouse serve principalmente para facilitar a análise e a geração de relatórios a partir de grandes volumes de dados armazenados em várias fontes, atuando como um repositório centralizado e organizado de informações, e permitindo que as organizações realizem consultas complexas e análises de dados para obter insights valiosos.
As principais funções e usos de um Data Warehouse incluem:
A arquitetura de um Data Warehouse é fundamental para seu funcionamento eficiente e eficaz. Aqui está uma visão geral de como funciona:
O processo de extração envolve a coleta de dados brutos de diversas fontes, como sistemas transacionais, bancos de dados, arquivos de texto e planilhas. Esses dados são extraídos e movidos para o Data Warehouse para posterior processamento e análise.
Após a extração, os dados brutos passam por um processo de transformação, onde são limpos, padronizados e organizados de acordo com o modelo dimensional do Data Warehouse, o que pode envolver a eliminação de dados duplicados, a correção de erros e a agregação de dados para facilitar análises futuras.
Uma vez transformados, os dados são carregados no Data Warehouse para armazenamento e análise posteriores.
Existem diferentes abordagens de carregamento de dados, como o carregamento completo (full load), em que todos os dados são carregados novamente a cada atualização, e o carregamento incremental (incremental load), onde apenas os dados novos ou modificados são carregados.
Os dados carregados são armazenados no Data Warehouse de acordo com o modelo dimensional, que geralmente inclui tabelas de fatos e dimensões. As tabelas de fatos contêm métricas e medidas de negócios, enquanto as tabelas de dimensões contêm informações contextuais e descritivas sobre os dados.
Uma vez armazenados, os dados no Data Warehouse estão disponíveis para acesso e análise por meio de ferramentas de Business Intelligence (BI) e aplicativos de análise de dados.
Os usuários podem executar consultas, criar relatórios e visualizações, e realizar análises avançadas para obter insights acionáveis sobre os dados da empresa.
O Data Warehouse requer manutenção regular para garantir a integridade e a precisão dos dados.
Essa manutenção abarca a atualização de dados, a otimização de consultas, o monitoramento de desempenho e a aplicação de patches de segurança. Além disso, o modelo dimensional pode precisar ser ajustado ou expandido à medida que as necessidades de análise da empresa evoluem.
Os benefícios de um Data Warehouse são diversos e podem impactar positivamente diferentes aspectos de uma organização:
Um Data Warehouse permite a consolidação de dados de diversas fontes em um único local centralizado, simplificando o acesso e a análise dos dados, e eliminando a necessidade de lidar com múltiplos sistemas e fontes de dados dispersos.
Durante o processo de extração e transformação de dados, os dados são limpos, padronizados e validados.
Assim, torna-se possível melhorar a qualidade dos dados, reduzindo erros e inconsistências e garantindo a precisão das análises realizadas no Data Warehouse.
O Data Warehouse oferece uma plataforma robusta para o desenvolvimento de relatórios e análises avançadas. Os usuários podem criar relatórios personalizados, dashboards interativos e análises preditivas para obter insights mais profundos sobre os dados da organização.
Os sistemas de Data Warehouse são projetados para oferecer desempenho otimizado e escalabilidade conforme as necessidades da organização crescem. Isso garante que o Data Warehouse possa lidar com grandes volumes de dados e consultas complexas sem comprometer o desempenho.
Um Data Warehouse oferece recursos avançados de segurança para proteger os dados sensíveis da organização, incluindo controle de acesso granular, criptografia de dados, auditoria de acesso e monitoramento contínuo para detectar e mitigar ameaças à segurança dos dados.
O Data Warehouse pode ajudar as organizações a cumprir requisitos regulatórios e de conformidade, garantindo a integridade, confidencialidade e disponibilidade dos dados.
Tal benefício é especialmente importante em setores altamente regulamentados, como saúde, financeiro e governamental.
O Data Warehouse se diferencia de outros sistemas de gerenciamento de dados, como os bancos de dados operacionais, pela sua estrutura, finalidade e capacidade de análise. Aqui estão algumas das principais diferenças entre o Data Warehouse e seus semelhantes:
O Data Warehouse é projetado especificamente para análise e relatórios de negócios, enquanto os bancos de dados operacionais são otimizados para transações em tempo real e operações do dia-a-dia.
Enquanto os bancos de dados operacionais são normalmente estruturados para facilitar a inserção, atualização e exclusão de dados, os Data Warehouses são otimizados para consultas complexas e análises.
Geralmente envolve a modelagem de dados dimensionais ou em estrela, que organiza os dados em torno de fatos (eventos de negócios) e dimensões (contexto).
Os bancos de dados operacionais são projetados para fornecer respostas rápidas a consultas simples e operações de transação, enquanto os Data Warehouses podem ter tempos de resposta mais longos devido à complexidade das consultas analíticas e ao grande volume de dados.
Os bancos de dados operacionais usam índices e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho de consultas transacionais, enquanto os Data Warehouses podem usar estratégias como agregação de dados, particionamento e indexação especializada para consultas analíticas.
Enquanto os bancos de dados operacionais são usados principalmente para suportar operações do dia-a-dia, como processamento de transações e gerenciamento de inventário, os Data Warehouses são voltados para análises de negócios, como análise de tendências, previsão e tomada de decisões estratégicas.
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