Em grande parte das empresas, atualmente, há a necessidade de fazer projeções utilizando Big Data. Para esse tipo de análise, elas necessitam que os dados sejam armazenados em algum local para poderem ser acessados futuramente. Esse local é o data warehouse.
No entanto, o manuseio de um armazém de dados (ou data warehouse) pode ser uma tarefa complicada para as pessoas que trabalham nesta área da TI.
Com o aprendizado desse conceito, você notará que ele também é utilizado na área da saúde, para armazenar resultados de exames dos pacientes e, além disso, trabalhar com uma área que está crescendo atualmente.
Está preparado ou preparada para conhecer a fundo esse conceito? Vamos nessa!
No artigo, abordaremos:
- O que é data warehouse e como funciona?
- Quais os tipos de data warehouses?
- Como funciona a estrutura de um data warehouse?
- Quais os tipos de arquitetura dos data warehouses?
- O que é um data warehouse em nuvem e como funciona?
- O que é o ETL e qual sua relação com data warehouse?
- Quais as vantagens de usar um data warehouse?
- Quais as desvantagens de usar um data warehouse?
- Quais as principais aplicações dos data warehouses?
- Quais as diferenças entre data warehouse, data lake, data mart e bancos de dados tradicionais?
- Quais as diferenças entre data warehouse e sistema de OLTP?
- Quais as diferenças entre data engineering e data warehouse?
- Qual a importância dos algoritmos para o data warehouse?
- Qual a relação entre data warehouse e BI(Business Intelligence)?
- O passo a passo para implementar um data warehouse!
- 5 boas práticas para implementar um data warehouse!
- Quais as 4 principais ferramentas de data warehouse disponíveis no mercado?
- Como trabalhar com data warehouse?
Boa leitura!
O que é data warehouse e como funciona?
Um data warehouse (DW ou DWH) é um sistema complexo que armazena dados históricos e cumulativos usados para previsão, relatórios e análise de dados. Envolve coletar, limpar e transformar dados de diferentes fluxos de dados e carregá-los em tabelas de fatos/dimensionais.
Com foco no assunto e não nas operações, o DWH integra dados de várias fontes, oferecendo para a pessoa usuária uma única fonte de informações em um formato consistente. Como não é volátil, registra todas as alterações de dados como novas entradas sem apagar seu estado anterior.
Esse recurso está intimamente relacionado à variação no tempo, pois mantém um registro de dados históricos, permitindo que você examine as alterações ao longo do tempo.
Todas essas propriedades ajudam as empresas a criar relatórios analíticos necessários para estudar mudanças e tendências. Já pensou se elas não tivessem esse histórico, para analisar possíveis tendências para o futuro? Seria muito difícil fazer um planejamento conciso.
Quais os tipos de data warehouses?
Integrado
Um data warehouse integrado possibilita a integração de dados de várias fontes possíveis.
Por exemplo, a fonte de dados A e a fonte de dados B podem ter maneiras diferentes de identificar um produto, mas em um data warehouse, haverá apenas uma maneira de realizar essa ação.
Variável
Um data warehouse variável mantém os dados por um determinado período. Por exemplo, pode-se recuperar dados de 3 meses, 6 meses, 12 meses ou até mesmo dados mais antigos. Isso contrasta com um sistema de transações, onde muitas vezes apenas os dados mais recentes são mantidos.
Um sistema de transações pode conter o endereço mais recente de um cliente, enquanto um data warehouse pode conter todos os endereços associados a um cliente.
Por assunto
Esse tipo de data warehouse pode ser utilizado para analisar uma área específica, por exemplo, “vendas” ou “saúde”.
Não volátil
Esse tipo de data warehouse armazena dados que não poderão ser alterados. Portanto, os dados históricos em um data warehouse não conseguirão ser atualizados.
Como funciona a estrutura de um data warehouse?
Observe a imagem a seguir:
Vamos verificar o conceito de cada um dos itens a seguir:
Sistema operacional
Um sistema operacional é um método usado em data warehousing para se referir a um sistema usado para processar as transações diárias de uma organização.
Arquivos simples (flat files)
Um sistema de arquivos simples é um sistema em que os dados transacionais são armazenados. Nessa categoria, cada arquivo no sistema deve ter um nome diferente.
Metadados (metadata)
Refere-se a um conjunto de dados que define e fornece informações sobre outros dados. Eles resumem as informações necessárias sobre os dados, o que pode tornar mais acessível a localização e o trabalho com instâncias específicas de dados.
Por exemplo, autor, compilação de dados e tamanho do arquivo são exemplos de metadados de documentos básicos. Ou seja, os metadados são usados para direcionar uma consulta para a fonte de dados mais apropriada.
Dados resumidos (summary data)
A área do data warehouse salva todos os dados pré-definidos de forma leve e altamente resumida (agregada) gerados pelo gerente do warehouse. Nesse caso, o objetivo das informações resumidas é acelerar o desempenho da consulta. O registro resumido é atualizado continuamente à medida que novas informações são carregadas no warehouse.
Dados brutos (raw data)
São os dados reais carregados no repositório que não foram processados. Ter os dados em sua forma bruta os torna acessíveis para processamento e análise adicionais.
Ferramentas de acesso (à direita na imagem)
O principal objetivo de um data warehouse é fornecer informações para as pessoas gerentes de negócios tomarem decisões estratégicas. Esses clientes interagem com o Warehouse usando ferramentas de acesso ao cliente final.
Os exemplos de algumas das ferramentas de acesso do usuário ou usuária final podem ser:
- Ferramentas de relatório e consulta
- Ferramentas de desenvolvimento de aplicativos
- Ferramentas de Sistemas de Informação Executiva
- Ferramentas de processamento analítico online
- Ferramentas de mineração de dados
Quais os tipos de arquitetura dos data warehouses?
Existem três tipos de arquiteturas para um data warehouse. São eles:
Arquitetura Genérica
A arquitetura de camada única não é uma abordagem frequentemente praticada. O principal objetivo de ter essa arquitetura é remover a redundância minimizando a quantidade de dados armazenados.
Nesse caso, sua principal desvantagem é que não possui um componente que separe o processamento analítico e transacional.
Arquitetura de Duas Camadas
Uma arquitetura de duas camadas inclui uma área de preparação para todas as fontes de dados, antes da camada de data warehouse. Ao adicionar uma área de preparação entre as origens e o repositório de armazenamento, você garante que todos os dados carregados no warehouse sejam limpos e estejam no formato apropriado.
Arquitetura de Três Camadas
A abordagem de três camadas é a arquitetura mais utilizada para sistemas de data warehouse. Ela, consiste em três camadas:
- A camada inferior é o banco de dados do warehouse, onde os dados limpos e transformados são carregados.
- A camada intermediária é a camada de aplicativo que fornece uma visão abstrata do banco de dados. Ele organiza os dados para torná-los mais adequados para análise. Isso é feito com um servidor OLAP, implementado usando o modelo ROLAP ou MOLAP.
- A camada superior é onde o usuário ou usuária acessa e interage com os dados. Ele representa a camada do cliente front-end. Você pode usar ferramentas de relatório, consulta, análise ou ferramentas de mineração de dados.
O que é um data warehouse em nuvem e como funciona?
Os data warehouses em nuvem são um tipo mais novo de data warehouse que oferece alguns pontos a mais, comparado aos data warehouses tradicionais, tais como
- desempenho mais rápido;
- maior escalabilidade;
- segurança e privacidade aprimoradas;
- gerenciamento e configuração mais fáceis;
- dados mais precisos e 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.
Desta forma, um data warehouse na nuvem é um banco de dados entregue como um serviço gerenciado na nuvem pública, otimizado para análise, escala e usabilidade. Os data warehouses baseados em nuvem permitem que as empresas se concentrem em administrar seus negócios em vez de gerenciar uma sala de servidores.
O que é o ETL e qual sua relação com data warehouse?
O mecanismo responsável por extrair informações dos sistemas de origem e trazê-las para o data warehouse é comumente chamado de ETL, que significa Extração, Transformação e Carregamento. Esse processo requer contribuições ativas de várias partes interessadas, incluindo pessoas desenvolvedoras, analistas, pessoas testers, executivas e é tecnicamente desafiador.
Mas, o que cada sigla desse conceito ETL representa? Abordaremos isso a seguir.
E – Extract
- Extração é a operação de extração de informações de um sistema de origem para uso posterior em um ambiente de data warehouse. Esta é a primeira etapa do processo ETL;
- O processo de extração costuma ser uma das tarefas mais demoradas no ETL;
- Os sistemas de origem podem ser complicados e mal documentados, dificultando o processo de extração de dados;
- Os dados devem ser extraídos várias vezes de maneira periódica para mantê-los atualizados.
T – Transform
A transformação é o núcleo da fase de reconciliação. Ele converte registros de seu formato de origem operacional em um formato de data warehouse específico. Se implementarmos uma arquitetura de três camadas, essa fase produzirá nossa camada de dados reconciliada.
Os seguintes pontos devem ser retificados nesta fase:
- Textos soltos podem ocultar informações valiosas. Por exemplo, ABC DEF Ltda não mostra explicitamente que esta é uma empresa de parceria limitada.
- Diferentes formatos podem ser usados para dados individuais. Por exemplo, os dados podem ser salvos como uma string ou como três números inteiros.
L – Load
O Load (carregar) é o processo de gravar os dados no banco de dados de destino. Durante a etapa de carregamento, é necessário garantir que o carregamento seja executado corretamente e com o mínimo de recursos possível. Nesse caso, o carregamento pode ser realizado de duas maneiras:
- Atualizar: os dados do Data Warehouse são completamente reescritos. Isso significa que o arquivo mais antigo é substituído.
- Atualização: somente as alterações aplicadas às informações de origem são adicionadas ao Data Warehouse.
Qual a relação do ETL com o data warehouse?
Após ocorrer o processo acima (a extração, transformação e carregamento dos dados) os dados são fornecidos por várias fontes até um data warehouse ou outro repositório de dados unificado. Ou seja, é por meio deste processo de ETL que há o abastecimento de dados no data warehouse.
Quais as vantagens de usar um data warehouse?
Abaixo, observemos algumas das vantagens em utilizar um data warehouse:
- Os data warehouses facilitam o rastreamento e a análise de tendências em grandes quantidades de dados.
- Ao centralizar dados de várias fontes, os data warehouses podem ajudar as empresas a obterem informações valiosas sobre suas operações e a identificarem áreas de melhoria.
- 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.
- Os data warehouses podem ser usados para apoiar a tomada de decisões em todos os níveis de uma organização, desde as pessoas colaboradoras da linha de frente até as pessoas executivas com cargo de senior.
Quais as desvantagens de usar um data warehouse?
As desvantagens em utilizar um data warehouse são as seguintes:
- Data warehouses podem ser caros para construir e manter, principalmente se exigirem atualizações frequentes;
- O armazenamento de dados em um data warehouse pode não ser oportuno o suficiente para apoiar a tomada de decisões em tempo real;
- Os data warehouses podem ser complexos de configurar e gerenciar, exigindo habilidades e conhecimentos especializados.
- Os dados em um data warehouse podem não ser precisos e completos, dependendo da qualidade das fontes de dados.
Quais as principais aplicações dos data warehouses?
Indústria de bens de consumo
Eles são usados para previsão de tendências de consumo, gerenciamento de estoque, pesquisa de mercado e publicidade. Também é realizada uma análise aprofundada das vendas e da produção. Além destes, são trocadas informações de parceiros de negócios e clientes.
Assistência médica
Um dos setores mais importantes que utiliza data warehouses é o setor de Saúde. Todos os seus registros financeiros, clínicos e de pessoas funcionárias são alimentados em armazéns, pois isso ajuda a criar estratégias e prever resultados, rastrear e analisar seu feedback de serviço, gerar relatórios de pacientes, etc.
Hotelaria
Uma grande proporção deste ramo é dominada por serviços de hotelaria e restauração, serviços de aluguel de automóveis e serviços de casas de férias. Eles utilizam serviços de depósito para projetar e avaliar suas campanhas publicitárias e promocionais, visando clientes com base em seus comentários e padrões de viagem.
Indústria bancária
No setor bancário, a concentração é dada à gestão de risco e à reversão de políticas, bem como à análise de dados da pessoa consumidora, tendências de mercado, regulamentos e relatórios governamentais e, mais importante, à tomada de decisões financeiras.
Setor financeiro
Semelhante às aplicações vistas no setor bancário, giram principalmente em torno da avaliação e tendências das despesas de clientes, auxiliando na maximização dos lucros auferidos por clientes.
Quais as diferenças entre data warehouse, data lake, data mart e bancos de dados tradicionais?
Data warehouse vs. Data lakes
| Parâmetro | Data Lake | Data warehouse |
| Estrutura de dados | Dados não estruturados e estruturados de várias fontes de dados da empresa | Dados históricos estruturados para se adequarem a um esquema de banco de dados relacional. |
| Destinado a quem? | Pessoas cientistas de dados. | Pessoas profissionais de negócios. |
| Acessibilidade | Altamente acessível e rápido de atualizar. | Mais complicado e caro para fazer alterações. |
| Tarefas | Armazenamento de dados e análise de big data, como aprendizado profundo e análise em tempo real | Normalmente consultas do tipo somente leitura para agregar e resumir dados. |
| Tamanho | Armazena todos os dados que podem ser utilizados. | Armazena apenas dados relevantes para análise |
| Propósito | Armazenamento de big data econômico. | Análise para decisões de negócios. |
Os data warehouses, em comparação, são projetados para realizar análises em grandes quantidades de dados de muitas fontes diferentes. Em vez de registrar entradas de dados individuais em alta velocidade, os data warehouses são otimizados para consultar rapidamente grandes volumes desses dados depois de gravados.
Um data lake, por outro lado, pode ser usado para analisar todos os diferentes tipos de dados, tanto estruturados (como os dados encontrados em um banco de dados relacional) quanto não estruturados (como os bits e bytes que compõem um vídeo, um texto mensagem ou uma postagem de mídia social).
Data warehouse vs. Data mart
| Parâmetro | Data warehouse | Datamart |
| Objetivo | Centralização dos dados. | Fornecer acesso fácil aos dados de um departamento ou linha de negócios específica. |
| Usos | Análise de todo o negócio. | Análise específica do departamento. |
| Tipos de decisão | Decisões Estratégicas. | Tomada de decisão operacional ou tática. |
| Alcance | Largo; contém dados de todos os departamentos e linhas de negócios. | Específico; data marts individuais para departamentos individuais. |
| Tamanho | Normalmente mais de 100 GB. | Menos de 100 GB. |
| Dados mantidos | Todos os dados organizacionais. | Linha de negócios única. |
| Fontes de dados | Dezenas ou centenas. | Normalmente apenas alguns. |
| Tempo de implementação | Meses a anos (no local); dias a semanas (baseado em nuvem) | Semanas a meses (no local); dias a semanas (baseado em nuvem) |
Como um data mart é um subconjunto de um data warehouse, as empresas podem usar data marts para fornecer acesso de usuário ou usuária àqueles que não podem acessar os dados. Os data marts também podem ser menos caros para armazenamento e mais rápidos para análise, devido a seus projetos menores e especializados.
Além disso, um data mart geralmente tem menos de 100 GB; um data warehouse geralmente tem mais de 100 GB e geralmente um terabyte ou mais. Outra diferença é a de que um data mart inclui dados de apenas algumas fontes; um data warehouse armazena dados de várias fontes.
Data warehouse vs. Bancos de dados
| Parâmetro | Base de dados | Data warehouse |
| Quando utilizar? | Gravação de dados | Análise de dados. |
| Métodos de processamento | OLTP | OLAP |
| Usuários concorrentes | Milhares | Número limitado |
| Casos de uso | Pequenas transações. | Análise complexa. |
| Tempo de inatividade | Sempre disponível. | Algum tempo de inatividade programado. |
| Otimização | Para operações CRUD. | Para análises complexas. |
| Tipo de dados | Dados detalhados em tempo real. | Dados históricos resumidos. |
Os bancos de dados são voltados para criar um registro das transações à medida que elas ocorrem. Eles capturam dados “como estão” de uma única fonte, como um sistema de processamento de cartão de crédito. Eles fazem isso continuamente, em tempo real, à medida que as transações são processadas.
Os data warehouses, em comparação, são projetados para realizar análises em grandes quantidades de dados de muitas fontes diferentes. Em vez de registrar entradas de dados individuais em alta velocidade, os data warehouses são otimizados para consultar rapidamente grandes volumes desses dados depois de gravados.
Quais as diferenças entre data warehouse e sistema de OLTP?
Em um sistema OLTP, as informações são processadas em tempo real, já no data warehouse, os dados são armazenados para visualizações futuras, caso seja necessário.
Ou seja, em um data warehouse, os dados históricos podem ser armazenados para analisá-los. No OLTP, os dados das transações são capturados, armazenados e processados em tempo real pelo processamento de transações online.
Quais as diferenças entre data engineering e data warehouse?
As pessoas responsáveis pela engenharia de dados (data engineering) trabalham ao lado de cientistas de dados para garantir que os modelos sejam escaláveis e possam fornecer insights e previsões sob demanda.
Já as pessoas responsáveis por trabalharem com data warehouse oferecem suporte a aplicativos relacionados a BI, como painéis e relatórios.
Qual a importância dos algoritmos para o data warehouse?
Os algoritmos são importantes na utilização do data warehouse, pois auxiliam na resolução de questões complexas, como percorrer uma estrutura de dados, localizar o caminho mais curto em uma árvore ou grafo, dentre outros.
Ou seja, o bom planejamento de escrita de algoritmos, acompanhado de uma boa lógica de programação, é fundamental para trabalhar com data warehouse, pois um algoritmo pode possibilitar, por exemplo, que seja encontrado um registro muito antigo em meio a uma base de dados grande.
Qual a relação entre data warehouse e BI(Business Intelligence)?
Business intelligence e data warehousing são conceitos semelhantes que operam no mesmo espaço, mas são muito diferentes. Tanto o BI quanto os data warehouses envolvem o armazenamento de dados.
No entanto, inteligência de negócios também é a coleta, metodologia e análise de dados. Enquanto isso, um data warehouse é fundamentalmente o armazenamento e a organização desses dados para fornecê-los aos processos de BI.
Nesse caso, ter os dados corretos em seu data warehouse e a inteligência de negócios certa, aproveitando esses dados, permite muitas práticas que orientam a tomada de decisões estratégicas, tais como análise estatística e a possibilidade de consultar e visualizar os dados.
O passo a passo para implementar um data warehouse!
- Comece com habilidades
Uma das principais razões pelas quais os projetos de data warehouse dão errado é o déficit de talentos. Um projeto de data warehouse requer membros experientes do projeto, portanto, certifique-se de avaliar as habilidades de sua equipe.
- Avalie as habilidades relacionadas a requisitos, arquitetura e design, entrega, teste e gerenciamento de projetos relacionados ao armazenamento de dados.
- Não omita funções críticas do projeto nem extrapole a equipe atual de suas áreas de especialização devido à falta de recursos.
- Identificação de requisitos
Nesta fase, não se trata dos dados; trata-se de identificar as necessidades de negócios para operar com mais eficiência e tomar decisões orientadas por dados. Outra razão pela qual os projetos de data warehouse falham é porque os requisitos não atendem aos objetivos de negócios; em vez disso, eles são criados para demonstrar o progresso e a complexidade do projeto.
- Avaliação dos requisitos
Com os requisitos de análise em mãos, identifique as fontes de dados necessárias para atender a cada requisito. Avalie a qualidade das fontes de dados disponíveis e identifique qualquer correção de dados que possa ser necessária para cada fonte. Faça uma matriz de barramento de data warehouse e um modelo de dados conceitual — ambos se tornaram elementos centrais de seus requisitos de data warehouse.
- Abordagem da arquitetura
Escolha uma tecnologia que atenda às suas necessidades de negócios de longo prazo. Um data warehouse bem-sucedido deve ter uma vida útil de muitos anos. Planeje desenvolver o conjunto de habilidades necessário para executar e operar o data warehouse ou selecione uma pilha de tecnologia que você conheça.
- Gerenciamento até a conclusão
Cada fase do roteiro deve ser entregue até a conclusão como se fosse a última etapa do roteiro. Deixar de fazer isso afetará as fases posteriores e estabelecerá um precedente de que “pronto” não significa “completo”.
- Defina critérios de sucesso nítidos para cada fase e inspecione até a conclusão para garantir que você não esteja relatando velocidade falsa.
- Não altere drasticamente o escopo durante um sprint ou fase. Alguma mudança é normal e esperada, mas muita mudança prejudicará a fase e criará o risco de ultrapassar o orçamento e atrasar o cronograma.
- Medir o sucesso do projeto
Cada fase do projeto de data warehouse deve estar criando valor. Defina, meça e comunique o valor. Um projeto que está entregando valor incremental criará impulso e aumentará o patrocínio executivo.
5 boas práticas para implementar um data warehouse!
Algumas boas práticas deverão ser seguidas para a implementação de um data warehouse. Vamos a elas:
- Entender seu caso de uso
É necessário reservar um tempo para entender como a melhoria na observação de seus dados aumentará as receitas ou elevará as principais métricas. Durante todo o processo de desenvolvimento do data warehouse, é importante ter em mente suas expectativas de como seus negócios serão aprimorados pelo design e implementação do data warehouse.
- Criar um modelo de dados
Se você decidiu que um data warehouse é a ferramenta certa para o seu contexto de negócios, é hora de cultivar uma compreensão robusta do seu espaço de dados. Um modelo de dados é um documento que descreve suas diversas fontes de dados e suas conectividades e dependências.
- Desenhar um diagrama de fluxo
Um método comum para renderizar seu modelo de dados é um formato como um diagrama de fluxo de dados (DFD). Testado e comprovado, o DFD é um fluxograma de alto nível que permite registrar sua própria compreensão do sistema de dados que você está instrumentalizando.
- Defina os detalhes básicos da arquitetura
Depois de ter uma boa visão de seus dados e expectativas concretas de seu sistema de data warehouse, é hora de pensar na implementação real de seu warehouse. Os data warehouses são uma tecnologia estabelecida e madura; como tal, há uma variedade de produtos de armazém diferentes que mexem com os detalhes para oferecer diferentes benefícios e especializações.
- Revisando seu data warehouse
Agora é um bom momento para revisar seu modelo de dados e refletir sobre quem você espera que esteja usando o data warehouse. Antes de olhar para as opções populares, pense na usabilidade e integração com a diversidade de equipes que você espera que busquem valor no data warehouse.
História dos data warehouses: entenda a evolução da análise de dados!
A revolução dos bancos de dados relacionais no início dos anos 80 deu início a uma era de acesso aprimorado às informações valiosas contidas nos dados. No entanto, ainda eram necessárias melhorias. Logo se descobriu que os bancos de dados modelados para serem eficientes no processamento transacional nem sempre eram otimizados para relatórios complexos ou necessidades analíticas.
Na verdade, a necessidade de sistemas que oferecessem funcionalidade de suporte à decisão é anterior ao primeiro modelo relacional e SQL. Magnata da pesquisa de mercado e das classificações de televisão, a ACNielsen forneceu a clientes algo chamado “data mart” no início dos anos 1970 para aprimorar seus esforços de vendas.
Considerado por muitos como o pai do armazenamento de dados, Bill Inmon começou a discutir os princípios em torno do Data Warehouse e até mesmo cunhou o termo na década de 1970, como mencionado anteriormente. Em 2007, Inmon foi nomeado pela Computerworld como uma das “Dez pessoas de TI que importaram nos últimos 40 anos”.
Ao longo da década de 1970 até a década de 1980, Inmon trabalhou extensivamente como profissional de dados, aprimorando sua experiência em todas as formas de modelagem de dados relacional.
O trabalho de Inmon como pioneiro do Data Warehousing decolou no início da década de 1990, quando ele se aventurou por conta própria formando sua primeira empresa, a Prism Solutions. Um dos principais produtos da Prism foi o Prism Warehouse Manager, uma das primeiras ferramentas da indústria para criar e gerenciar um Data Warehouse.
A abordagem da Inmon para o design de Data Warehouse se concentra em um repositório de dados centralizado modelado para a terceira forma normal. Para ele, o uso de modelagem relacional forte leva à consistência em toda a empresa, facilitando o desenvolvimento de data marts individuais para melhor atender às necessidades dos departamentos que usam os dados reais.
Essa abordagem difere em alguns aspectos do “outro” pai do Data Warehousing, Ralph Kimball. Ralph defendia o desenvolvimento de data marts individuais em nível departamental, integrados usando a arquitetura Information Bus. Essa abordagem “de baixo para cima” se encaixa perfeitamente com a preferência de Kimball pela modelagem de esquema estelar.
Ambas as abordagens permanecem fundamentais para a arquitetura de Data Warehousing como está hoje. As empresas menores podem achar a abordagem de data mart de Kimball mais fácil de implementar com um orçamento limitado. A modelagem dimensional em muitos casos é mais fácil para a pessoa usuária entender, outro benefício para pequenas empresas sem uma abundância de profissionais de dados na equipe.
Nesse caso, muitas das mudanças atuais na indústria de dados de hoje também afetam o Data Warehousing. O armazenamento em nuvem e a análise de dados em tempo real em alta velocidade são dois fatores óbvios que desempenham um papel na evolução da prática.
Do lado do cliente final, o acesso móvel e baseado na Web para suporte a decisões ou dados de relatórios é um requisito importante em muitos projetos. Os avanços na prática da ontologia melhoraram os recursos dos sistemas ETL para analisar informações de fontes de dados não estruturadas e estruturadas.
Assim, o termo amplo conhecido como “Big Data” também desempenha seu papel na prática moderna de Data Warehousing de hoje, com Data Warehouses de força industrial crescendo para atender grandes empresas. À medida que a conformidade se torna mais importante na esteira da Lei Sarbanes-Oxley, qualidade de dados e governança têm crescido em relevância no que diz respeito à gestão de Data Warehouses.
Quais as 4 principais ferramentas de data warehouse disponíveis no mercado?
Existem algumas ferramentas disponíveis de data warehouse no mercado. São elas:
- Amazon RedShift
Redshift é uma ferramenta de armazenamento de dados baseada em nuvem para empresas. Ela é adequada para análises de dados de alta velocidade. Ele também suporta dimensionamento de simultaneidade automático. A automação aumenta ou diminui os recursos de processamento de consultas para atender à demanda da carga de trabalho.
Assim, podem ser executadas várias consultas simultâneas sem a sobrecarga operacional.
- Microsoft Azure
O data warehouse SQL do Azure é um banco de dados relacional baseado em nuvem da Microsoft. Você pode otimizá-lo para carregamento/processamento de dados em escala de petabytes e relatórios em tempo real. A arquitetura é adequada para otimizar consultas para processamento simultâneo. Assim, permite extrair e visualizar insights de negócios com muito mais rapidez.
- SAP HANA
O SAP HANA é um recurso baseado em nuvem com recursos de cache na memória. Assim, ele suporta processamento de transações em tempo real de alta velocidade e análise de dados em toda a empresa. Ele também fornece uma interface simples e centralizada para acesso, integração e virtualização de dados. Com a federação de dados, você pode consultar bancos de dados remotos sem mover seus dados.
- PostgreSQL
PostgreSQL é uma solução de gerenciamento de banco de dados de código aberto disponível na nuvem. Você pode usá-lo para conduzir aplicativos de negócios em escala de internet. Para trabalhar com dados geoespaciais, considere integrar o PostgreSQL com a extensão PostGIS. A integração permitirá que você ofereça soluções de negócios baseadas em localização.
Como trabalhar com data warehouse?
A seguir, serão exibidas algumas particularidades de onde essa pessoa profissional trabalha, bem como o salário e as habilidades necessárias.
Onde atua esse profissional?
A pessoa profissional que trabalhará com esse ramo da tecnologia será responsável por realizar operações que envolvam dados, tais como:
- Consolidação de dados
- Limpeza de dados
- Integração de dados
Quais as habilidades necessárias?
As habilidades para trabalhar com data warehouse são as seguintes:
- Excelentes habilidades de pesquisa, análise e resolução de problemas;
- Amplo conhecimento da teoria de banco de dados relacional;
- Três a cinco anos de experiência de trabalho em sistemas de banco de dados;
- Experiência com arquitetura e modelagem de dados;
- Fortes habilidades de comunicação verbal e escrita;
- Fortes habilidades de escuta (importante para se comunicar com membros da equipe técnica e não técnica).
Como está o mercado de trabalho e salário?
O mercado de trabalho está aquecido com essa profissão, com muitas vagas abertas e a média salarial podendo chegar a 11 mil mensais.
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 e 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.
Para aprofundar seus conhecimentos sobre como trabalhar com dados, confira o que faz um profissional que trabalha com big data e inteligência analítica.
