DataWareHouseDW

Fala pessoal blz? Nesse post vou ensinar para vocês o que é o famoso Data WareHouse o DW. Antes de começar esse post recomendo a leitura Diferença entre dado operacional e analítico pois ela vai te dar o embasamento sobre o tipo de dado utilizado em um DW.

Quer saber mais? Se a respostar for sim, continue comigo nessa leitura!

O que é um Data WareHouse?

Um Data Warehouse é um sistema de gerenciamento de banco de dados analítico projetado para facilitar a análise e o relatório de grandes volumes de dados, agregados de diferentes fontes. Ele organiza e consolida dados para fornecer uma visão consistente e abrangente do desempenho da organização, permitindo a tomada de decisões informadas com base em análises históricas e preditivas.

Características de um Data Warehouse

  • Orientado por Assuntos: Estruturado em torno de principais áreas de interesse (como vendas, finanças, marketing) para facilitar a análise.

  • Integrado: Consolida dados de diversas fontes, como sistemas transacionais, bancos de dados operacionais e outras fontes externas.

  • Variação no Tempo: Mantém histórico de dados para permitir a análise de tendências ao longo do tempo.

  • Não Volátil: Uma vez armazenados, os dados não são modificados ou deletados, garantindo a integridade histórica.

Componentes de um Data Warehouse

  • Fonte de Dados (Data Sources): Origem dos dados que alimentam o data warehouse, podendo incluir bancos de dados operacionais, sistemas ERP, CRM e outras fontes.

  • Processo ETL (Extract, Transform, Load): Conjunto de processos usados para extrair dados das fontes, transformá-los para atender aos requisitos analíticos e carregá-los no data warehouse.
    • Extração: Coleta de dados de diversas fontes.
    • Transformação: Limpeza, formatação e integração dos dados.
    • Carga: Armazenamento dos dados transformados no data warehouse.

  • Armazenamento de Dados: O repositório central onde os dados transformados são armazenados. Pode ser organizado em esquemas como estrela (star schema) ou floco de neve (snowflake schema).

  • Camada de Apresentação: Ferramentas de BI (Business Intelligence) e OLAP (Online Analytical Processing) que permitem a análise, consulta, relatórios e visualização dos dados.

Benefícios de um Data Warehouse

  • Melhoria na Tomada de Decisões: Fornece uma visão consolidada e histórica dos dados, permitindo decisões mais informadas e baseadas em dados.

  • Aumento da Eficiência: Automatiza e centraliza a coleta e a integração de dados, reduzindo o tempo e o esforço necessários para a preparação de relatórios e análises.

  • Qualidade e Consistência dos Dados: Melhora a qualidade dos dados ao integrá-los de diferentes fontes e padronizar formatos e definições.

  • Desempenho Analítico: Otimiza o desempenho de consultas analíticas complexas, que seriam muito lentas ou impraticáveis em sistemas transacionais operacionais.

Exemplos de Uso de um Data Warehouse

  • Análise de Vendas: Empresas podem usar um data warehouse para analisar tendências de vendas, identificar produtos mais vendidos, avaliar a eficácia de campanhas de marketing e prever demanda futura.

  • Relatórios Financeiros: Organizações podem consolidar dados financeiros de diferentes departamentos e filiais para gerar relatórios financeiros precisos e atualizados.

  • Análise de Clientes: Um data warehouse permite a análise detalhada do comportamento do cliente, segmentação de mercado e personalização de ofertas.

Estruturação de um Data Warehouse

Esquema Estrela (Star Schema)

  • Tabela Fato: Centraliza dados transacionais (medidas quantitativas) e contém chaves estrangeiras que se referem às tabelas de dimensão.
  • Tabelas de Dimensão: Contêm atributos descritivos (metadados) que permitem a análise dos dados transacionais.

Esquema Floco de Neve (Snowflake Schema)

  • Uma variação do esquema estrela onde as tabelas de dimensão são normalizadas em múltiplas tabelas relacionadas, reduzindo a redundância de dados.

Para finalizar o post

Podemos concluir que um Data Warehouse é uma ferramenta essencial para qualquer organização que busca aproveitar seus dados para obter insights estratégicos e competitivos. Ao centralizar e integrar dados de múltiplas fontes e ao facilitar a análise e a geração de relatórios, um data warehouse capacita as empresas a tomar decisões mais precisas e informadas, melhorando a eficiência operacional e promovendo o crescimento e a inovação.