Data Warehousing – Definição, Tipos, Vantagens e Desvantagens

Data warehousing é um processo de coleta e gerenciamento de dados de várias fontes para permitir uma tomada de decisão mais eficaz. Os data warehouses fornecem um local central para todos os dados relevantes, que podem ser acessados ​​e analisados ​​por usuários com diferentes níveis de especialização.

Os data warehouses normalmente usam uma variedade de técnicas para ETL (extrair, transformar e carregar) dados de fontes diferentes em um único repositório. Os data warehouses também costumam incluir recursos como limpeza de dados, eliminação de duplicação e integração de dados em tempo real.

O que é armazenamento de dados?

Definição: Data warehousing é definido como o processo de coleta e manipulação de dados de uma variedade de fontes para permitir uma melhor tomada de decisão. Os data warehouses oferecem um local central para todos os dados relevantes, onde usuários com vários níveis de habilidade podem acessá-los e analisá-los. As operações de ETL (extrair, transformar e carregar) são comuns entre os data warehouses porque extraem, transformam e carregam dados de muitas fontes diferentes em um único repositório. Limpeza de dados, eliminação de duplicação e integração de dados em tempo real são outros recursos frequentemente incluídos em data warehouses.

Por causa de seus poderosos recursos, os data warehouses tornaram-se ferramentas essenciais para organizações que buscam obter melhores insights sobre suas operações e tomar decisões mais eficazes. Seja você proprietário de uma empresa, gerente ou analista, um data warehouse pode ajudá-lo a obter informações valiosas sobre sua organização e tomar decisões mais informadas.

Entendendo o armazenamento de dados

Um data warehouse é um sistema usado para relatórios e análise de dados e é considerado um componente central da inteligência de negócios.

Os data warehouses são repositórios centrais de dados integrados de uma ou mais fontes diferentes. Eles armazenam dados atuais e históricos em um único local que pode ser facilmente acessado, gerenciado e analisado pelos usuários. Os dados são então transformados em informações que podem ser usadas para apoiar a tomada de decisões.

Os data warehouses são projetados para facilitar a geração de relatórios e análises, fornecendo aos usuários uma visão única dos dados da organização. Isso permite que todos os usuários acessem os mesmos dados, o que facilita identificar tendências, identificar oportunidades e tomar melhores decisões.

Usando informações do data warehouse

Os data warehouses são usados ​​para dar suporte a uma variedade de atividades de inteligência de negócios, como relatórios, análise de dados, suporte a decisões e análise preditiva.

Relatórios: os data warehouses possibilitam a geração de relatórios de uma única fonte de verdade. Isso é importante porque garante que todos os usuários trabalhem com os mesmos dados, o que facilita a identificação de tendências e oportunidades.

Análise de dados: os data warehouses fornecem aos usuários a capacidade de analisar dados para tomar melhores decisões. Ao ter todos os dados relevantes em um só lugar, os usuários podem identificar padrões e relacionamentos de forma rápida e fácil.

Suporte à decisão: data warehouses podem ser usados ​​para gerar hipóteses sobre resultados potenciais e testá-los em relação a dados reais. Isso permite que as organizações tomem decisões mais informadas e reajam rapidamente às mudanças nas condições.

Análise preditiva: os data warehouses também podem ser usados ​​para análises preditivas, que permitem que as organizações identifiquem padrões que podem ser usados ​​para prever eventos ou tendências futuras. Isso ajuda as empresas a lidar proativamente com possíveis desafios e aproveitar novas oportunidades.

No geral, os data warehouses são ferramentas poderosas que podem ajudar as organizações a obter informações valiosas sobre suas operações e tomar decisões de negócios mais informadas. Seja você proprietário de uma empresa, gerente ou analista, um data warehouse pode ajudá-lo a tomar melhores decisões para sua organização e obter maior sucesso.

Tipos de Data Warehouse (DWH)

Existem quatro tipos principais de data warehouses

1. Datamart

Um data mart é um subconjunto de um data warehouse que contém apenas os dados relevantes para um grupo específico de usuários. Os data marts normalmente são usados ​​para dar suporte a funções de negócios específicas, como marketing ou vendas.

2. Armazenamento de dados operacionais (ODS)

Um armazenamento de dados operacionais é um banco de dados que armazena dados atuais em tempo real de sistemas operacionais. Os armazenamentos de dados operacionais são usados ​​para apoiar a tomada de decisões e o gerenciamento de operações.

3. Dispositivo de armazenamento de dados

Um dispositivo de armazenamento de dados é um sistema pré-configurado que inclui hardware, software e armazenamento projetado especificamente para armazenamento de dados. Os dispositivos de data warehouse costumam ser usados ​​por organizações que não têm os recursos de TI para criar e gerenciar um data warehouse por conta própria.

4. Lago de dados

Um data lake é um repositório de armazenamento centralizado que contém grandes quantidades de dados brutos e não estruturados de várias fontes. Os data lakes podem ser usados ​​para fins operacionais e analíticos e geralmente são combinados com outras tecnologias de análise, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.

Esteja você procurando obter informações valiosas sobre suas operações de negócios ou tomar decisões mais informadas, um data warehouse pode ser uma ferramenta inestimável. Ao fornecer aos usuários um local central para todos os dados relevantes, os data warehouses permitem que os usuários analisem e extraiam insights de grandes volumes de informações para tomar melhores decisões sobre o futuro de sua organização. Se você

Estágios Gerais do Ciclo de Vida do Data Warehousing

O Ciclo de Vida do Data Warehouse é o processo de projetar, construir e manter um Data Warehouse.

1. Coleta de requisitos de dados

A primeira etapa no Ciclo de Vida do Data Warehouse é reunir os requisitos de dados das partes interessadas. Isso ajuda a garantir que o Data Warehouse atenda às necessidades do negócio.

2. Modelagem de dados

A próxima etapa é criar um modelo de dados que descreva o relacionamento entre diferentes partes de dados. Esta etapa é importante para garantir que o Data Warehouse possa armazenar e recuperar dados com eficiência.

3. Desenvolvimento ETL

A terceira etapa é desenvolver processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar) que preencherão o Data Warehouse com dados de sistemas operacionais.

4. Teste de armazenamento de dados

Uma vez que o Data Warehouse é construído, é importante testá-lo para garantir que esteja funcionando corretamente.

5. Implantação de data warehouse

A etapa final é implantar o Data Warehouse e disponibilizá-lo aos usuários.

O Ciclo de Vida do Data Warehouse é um processo iterativo, o que significa que não é um evento único. À medida que as necessidades de negócios mudam, o Data Warehouse precisará ser atualizado de acordo. É importante revisar regularmente o Data Warehouse e fazer as alterações necessárias para mantê-lo atualizado e relevante.

O Ciclo de Vida do Data Warehouse é uma parte crítica de qualquer iniciativa de Data Warehousing. Seguindo esse processo, as organizações podem garantir que seu Data Warehouse atenda.

Componentes do armazém de dados

Os principais componentes de um data warehouse incluem os próprios dados, bem como ferramentas e tecnologias que são usadas para gerenciar e analisar esses dados. Alguns componentes-chave incluem o seguinte

1. Fontes de dados

Os data warehouses normalmente extraem informações de várias fontes diferentes, incluindo sistemas de negócios, plataformas online e feeds de dados externos.

2. Armazenamento de dados

Os data warehouses armazenam grandes volumes de dados estruturados e não estruturados de forma organizada para que possam ser acessados ​​e analisados ​​de forma rápida e eficiente.

3. Ferramentas de gerenciamento de dados

Os data warehouses geralmente usam ferramentas especializadas para gerenciar e manipular dados, como software ETL (extrair, transformar, carregar) ou ferramentas de visualização de dados.

4. Ferramentas de análise de dados

Os data warehouses também normalmente incorporam tecnologias para analisar e visualizar dados, como algoritmos de aprendizado de máquina ou software de inteligência de negócios.

Um data warehouse pode fornecer uma riqueza de informações e insights sobre as operações de sua empresa e ajudá-lo a fazer melhores julgamentos. Um data warehouse, como qualquer outra ferramenta de negócios, pode ser usado para diversos objetivos.

Pode ajudá-lo a obter informações úteis sobre suas operações de negócios ou tomar decisões mais informadas. Ao combinar dados de várias fontes e usar software especializado para analisar e apresentar esses dados de maneira atraente, um data warehouse pode ajudar as empresas a obter insights importantes sobre suas atividades e tomar decisões mais inteligentes no futuro.

Arquitetura de Data Warehouse

Um Data Warehouse é um banco de dados projetado para apoiar a tomada de decisões. É um repositório centralizado de informações que pode ser usado por usuários de negócios para responder a perguntas e tomar decisões. Os data warehouses geralmente são construídos usando um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), como Oracle, Microsoft SQL Server ou IBM DB2.

Um Data Warehouse normalmente tem um esquema em estrela, que é um tipo de modelo de dados que organiza os dados em tabelas de fatos e tabelas de dimensões. As tabelas de fatos contêm os próprios dados, enquanto as tabelas de dimensão fornecem contexto adicional sobre os dados. Por exemplo, uma tabela de fatos pode conter dados de vendas, enquanto uma tabela de dimensões pode conter dados de clientes.

Os data warehouses podem ser implantados usando uma das três arquiteturas: camada única, multicamada ou baseada em nuvem. Data Warehouses de camada única residem em um único servidor e podem exigir recursos de hardware extensivos para lidar com grandes volumes de dados.

Os Data Warehouses de várias camadas são mais escaláveis, mas normalmente exigem o uso de ferramentas especializadas de gerenciamento de banco de dados. Os Cloud Data Warehouses oferecem maior flexibilidade e escalabilidade devido à sua arquitetura hospedada, mas podem ser mais caros do que outras abordagens.

Independentemente de qual arquitetura você escolher para seu Data Warehouse, é importante planejar cuidadosamente sua implementação para garantir que seu Data Warehouse atenda às necessidades de seu negócio. Com um planejamento cuidadoso e manutenção regular, você pode construir um Data Warehouse eficiente e eficaz que o ajudará a tomar melhores decisões nos próximos anos.

Como funciona o armazenamento de dados

O armazenamento de dados funciona puxando dados de várias fontes para um local central. Esses dados são então limpos, transformados e carregados no Data Warehouse. Os data warehouses usam uma variedade de tecnologias diferentes para gerenciar e analisar dados, incluindo software ETL (extrair, transformar, carregar), ferramentas de visualização de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.

Uma vez que os dados são armazenados no Data Warehouse, os usuários de negócios podem acessá-los e analisá-los usando um software de inteligência de negócios. Este software permite que os usuários criem relatórios, painéis e visualizações que os ajudam a obter insights sobre suas operações de negócios. Os data warehouses também podem ser usados ​​para dar suporte à análise preditiva e à previsão usando dados históricos para identificar tendências e padrões.

Evolução dos Data Warehouses - Da Análise de Dados à IA e Aprendizado de Máquina

A evolução do armazenamento de dados foi impulsionada pelos avanços na tecnologia e pelas crescentes necessidades de negócios. Os data warehouses começaram como ferramentas simples para analisar e visualizar dados, mas desde então evoluíram para oferecer suporte a análises preditivas mais sofisticadas, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina.

Uma das primeiras formas de armazenamento de dados era conhecida como esquema em estrela, que organizava os dados em tabelas claramente definidas que podiam ser facilmente acessadas e analisadas usando um software de banco de dados padrão. Com o advento de ferramentas analíticas poderosas, como software ETL e ferramentas de visualização de dados, as empresas puderam obter insights mais profundos de seus data warehouses.

À medida que o big data se tornou mais prevalente, os Data Warehouses também evoluíram para incorporar novas tecnologias, como algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos permitem que as empresas identifiquem automaticamente padrões e tendências em seus dados, facilitando a previsão de resultados futuros. Os data warehouses também se tornaram mais flexíveis, com a introdução de arquiteturas baseadas em nuvem que permitem que as empresas dimensionem suas implantações conforme necessário.

O futuro do armazenamento de dados provavelmente será impulsionado pelo crescimento contínuo de big data e pela crescente adoção de IA e aprendizado de máquina. Os data warehouses precisarão continuar a evoluir para acompanhar essas mudanças, incorporando novas tecnologias e recursos à medida que surgem.

Mineração de dados

Os algoritmos de mineração de dados são normalmente usados ​​para analisar data warehouses. Esses algoritmos procuram padrões nos dados que podem ser usados ​​para fazer previsões ou recomendações. Por exemplo, um algoritmo de mineração de dados pode ser usado para identificar clientes que provavelmente abandonarão ou recomendarão produtos a clientes com base em seu histórico de compras.

A mineração de dados é um processo de extração de informações valiosas de grandes conjuntos de dados. Os data warehouses são frequentemente usados ​​para mineração de dados porque contêm grandes quantidades de dados que podem ser extraídos para obter insights. A mineração de dados pode ser usada para encontrar padrões e tendências nos dados, que podem ser usados ​​para fazer previsões sobre eventos futuros.

Data Warehousing vs. Bancos de Dados

Existem muitas semelhanças entre data warehousing e sistemas de gerenciamento de banco de dados, mas também existem algumas diferenças importantes. Os data warehouses normalmente armazenam quantidades muito maiores de dados do que os bancos de dados tradicionais, tornando-os mais adequados para fins de análise e relatórios. Os data warehouses também tendem a ser projetados para armazenamento de longo prazo, enquanto os bancos de dados geralmente são otimizados para desempenho e tempos de acesso rápidos.

Outra diferença entre data warehousing e sistemas de gerenciamento de banco de dados é que os bancos de dados normalmente suportam um único aplicativo ou caso de uso, enquanto os data warehouses podem conter dados de várias fontes. Os data warehouses também podem oferecer suporte a vários tipos diferentes de análise, incluindo processos ETL, ferramentas de visualização, algoritmos de análise preditiva e modelos de aprendizado de máquina.

Vantagens e Desvantagens dos Data Warehouses

Vantagens

1. Os data warehouses facilitam o rastreamento e a análise de tendências em grandes quantidades de dados.
2. Ao centralizar dados de várias fontes, os data warehouses podem ajudar as empresas a obter informações valiosas sobre suas operações e identificar áreas de melhoria.
3. Com as ferramentas certas e os controles de acesso implementados, os data warehouses podem fornecer um nível de segurança e privacidade para os dados das empresas.
4. Os data warehouses podem ser usados ​​para apoiar a tomada de decisões em todos os níveis de uma organização, desde os funcionários da linha de frente até os executivos seniores.

Desvantagens

1. Os data warehouses podem ser caros para construir e manter, principalmente se exigirem atualizações frequentes.
2. Os dados em um data warehouse podem não ser oportunos o suficiente para apoiar a tomada de decisões em tempo real.
3. Os data warehouses podem ser complexos de configurar e gerenciar, exigindo habilidades e conhecimentos especializados.
4. Os dados em um data warehouse podem não ser precisos ou completos, dependendo da qualidade das fontes de dados.

O que é um Cloud Data Warehouse?

Os data warehouses em nuvem são um tipo mais novo de data warehouse que oferece muitos dos mesmos benefícios dos data warehouses tradicionais, além de abordar alguns dos principais desafios. Essas vantagens e desvantagens podem incluir coisas como desempenho mais rápido, maior escalabilidade, segurança e privacidade aprimoradas, gerenciamento e configuração mais fáceis e dados mais precisos ou completos. No entanto, os data warehouses na nuvem também podem ser mais caros do que os data warehouses tradicionais e podem não ser adequados para todas as empresas.

Ao decidir se um data warehouse na nuvem é adequado para sua empresa, é importante considerar suas necessidades e objetivos específicos. Se você está procurando uma solução de data warehouse rápida, escalável e fácil de usar, um data warehouse na nuvem pode ser uma boa opção. No entanto, se você estiver preocupado com custos ou qualidade de dados, um data warehouse tradicional pode ser mais adequado.

O que é um Data Warehouse Moderno?

Um data warehouse moderno é uma ferramenta poderosa para empresas que precisam analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficaz. Ele oferece muitas das mesmas vantagens dos data warehouses tradicionais, incluindo desempenho mais rápido, maior escalabilidade, segurança e privacidade aprimoradas, gerenciamento e configuração mais fáceis e dados mais precisos ou completos. No entanto, também incorpora novas tecnologias inovadoras, como big data e computação em nuvem, para fornecer insights ainda mais poderosos.

Projeto de Data Warehouse de Negócios

Um data warehouse de negócios é um tipo de data warehouse projetado para dar suporte às necessidades de tomada de decisão das empresas. Inclui todos os dados dos sistemas operacionais e transacionais de uma organização, bem como fontes de dados externas. Esses dados são então organizados e estruturados de forma a facilitar o rastreamento e a análise de tendências.

Sistema de armazenamento de dados corporativo

Um data warehouse corporativo é um repositório centralizado de dados que dá suporte às necessidades de tomada de decisão de uma organização inteira. Normalmente inclui dados de todas as unidades de negócios, bem como outras fontes de dados importantes, como sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes e sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Ao fornecer acesso a essas informações valiosas em um único local, os data warehouses corporativos ajudam as organizações a tomar decisões melhores e mais informadas.

Conclusão!

Os data warehouses são uma ferramenta valiosa para empresas que precisam rastrear e analisar grandes quantidades de dados. Eles oferecem muitas vantagens, incluindo segurança e privacidade aprimoradas, gerenciamento e configuração mais fáceis e dados mais precisos ou completos.

No entanto, eles também podem ser caros para construir e manter, e podem não ser adequados para todas as empresas. Ao decidir se um data warehouse é adequado para sua empresa, é importante considerar suas necessidades e objetivos específicos.