Sabemos que os dados têm assumido um papel cada vez mais importante dentro das empresas e que estes podem ter os mais variados formatos e fontes. Ter esses dados armazenados e organizados de forma centralizada traz maior rapidez na hora de consultá-los, gerando maior eficiência ao processo.
Quem tem o poder de centralizar as informações, ajudando no gerenciamento de dados e dando suporte às atividades de business intelligence (BI), principalmente para análises avançadas, é o data warehouse. Com ele você consegue estruturar os dados empresariais de forma mais profissional e performática.
Acompanhe nosso artigo e descubra mais sobre o conceito de data warehouse, seu funcionamento e arquitetura de implementação.
Conceito de Data warehouse
O data warehouse se caracteriza por ser um centralizador de informações, um tipo de sistema gerenciador de dados que tem o objetivo de trazer suporte às atividades de tomada de decisão estratégicas do negócio. É utilizado para a realização de consultas, análise avançadas e criação de relatórios com grande quantidade de dados, os quais se originam dos mais variados tipos de fontes como APIs de sistemas online, arquivos de log, web scraping, sistemas transacionais, bancos de dados relacionais, variando conforme o assunto específico de análise.
Ao realizar diversos processos, o sistema de data warehouse integra os dados de diferentes fontes e os organiza, a partir da mineração de dados. Tudo é organizado e separado por camadas, sendo uma destinada a consultas, outra à relatórios e outra para análises.
Como elementos que compõem um data warehouse, podemos citar um banco de dados relacional que armazena e gerencia dados, uma solução que realiza a extração, o carregamento e a transformação (ETL), preparando os dados para futura análise. Ferramentas que fazem a análise estática, relatórios e mineração dos dados. E, por fim, softwares para visualização e apresentação de dados aos usuários de negócio.
Existem algumas características que fazem esse tipo de sistema agregar tanto valor para as empresas como:
- A utilização de metadados para organizar os dados por assuntos;
- Modelo relacional para estruturar e representar dados em tabelas;
- Sistemas de integração de ambientes operacionais para aplicação do data warehouse, que por meio da codificação trazem consistência e padronização;
- Armazenamento de informações de 5 a 10 anos atrás, para que seja possível a realização de análise de tendências com bases em dados históricos;
- Filtragem de dados antes de seu carregamento, não tendo nenhum tipo de atualização ou alteração, sendo disponíveis para leitura ou exclusão.
Tipos de arquitetura de Data warehouse
A arquitetura de data warehouse varia conforme as necessidades da empresa. Seu papel é definir como será a organização dos dados em bancos de dados variados, identificando a técnica que será a mais eficaz para a extração de informações dos dados brutos. Diferente de um armazém de dados na nuvem, o data warehouse tradicional necessita de servidores locais para que seus componentes funcionem e sejam acessados rapidamente.
Existem três modelos de data warehouse corporativos:
Camada única
A camada única gera um conjunto denso de dados e diminui o volume dos mesmos depositados. Por mais que a redução de redundância traga benefícios, esse tipo não é o mais indicado para empresas que têm requisitos de dados complexos e com muitos fluxos.
Duas camadas
O design de duas camadas conta com um servidor e aplicações de front-end. Essas aplicações são ferramentas que realizam operações com os dados, consultando-os e os transformando em informações úteis para seus usuários. Os componentes de back-end cuidam da parte de extração, limpeza e carregamento de dados (ETL).
Três camadas
É o tipo mais comum de design, pois gera um fluxo de dados de forma organizada, trazendo insights bem estruturados. Na camada superior, do cliente front-end, os resultados são apresentados por meio de ferramentas de relatórios, análises e mineração de dados. Já na camada intermediária é realizado as análises, que têm o papel de acessar e analisar estes dados. Já na camada inferior, é onde os dados são carregados de várias fontes e armazenados.
Planejando de um Data warehouse
O ponto inicial para um projeto de data warehouse é a definição de seus requisitos de negócio e quais são as necessidades dos usuários finais para serem criadas, a partir daí, o design lógico e o físico. O design lógico deve conter as relações entre objetos e no físico, a melhor maneira de armazená-los e recuperá-los, bem como os processos de transporte, recuperação e backup.
Todo design deve contar com conteúdos de dados específicos, relacionamentos de entre e dentro dos grupos de dados, ambiente de sistemas que irão fornecer suporte ao data warehouse, tipos de transformações de dados que são cruciais e a frequência de atualização dos mesmos.
Data warehouse x Data lake
As empresas costumam usar data lake e data warehouse para grandes volumes de dados e de várias fontes, tudo depende do que se deseja fazer com esses dados. Os data lakes são indicados para armazenar uma vasta quantidade de dados diferentes, que não são filtrados e que se tem interesse de utilizá-los posteriormente com uma finalidade específica. Aqui entram dados de aplicativos móveis, mídias sociais, dispositivos IoT e etc, coletados de forma bruta em data lakes. O data lake é mais utilizado quando as empresas querem um armazenamento de baixo custo para dados que não estão estruturados e nem formatados ainda, para serem utilizados futuramente.
Já os data warehouse tem o foco em análise de dados, processando dados de forma analítica para gerar informações relevantes. Também podem lidar com grande quantidade de dados e de variadas fontes. É a melhor escolha quando as organizações precisam realizar análises complexas com base em dados históricos de várias fontes.
Implementando na sua empresa
Para a implementação de uma arquitetura de data warehouse, deve-se centralizar os dados vindos de diferentes fontes e tratá-los antes de serem consumidos por outros sistemas, como o Power BI, Planilhas Excel, Google Data Studio, entre outras ferramentas de análise de dados. É importante estruturar um pipeline de dados que esteja de acordo com as necessidades da sua empresa.
Este trabalho pode ser desenvolvido por um engenheiro de dados, um especialista em bancos de dados ou um analista de business intelligence com vasta experiência em estrutura de dados. Caso precise de ajuda para implementar um data warehouse na sua empresa, entre em contato com nossos especialistas.
