Data Warehouse: o que é e como funciona?
O Data Warehouse é um grande aliado das organizações que trabalham com dados, afinal, é ele quem organiza e armazena as informações, permitindo que todos consigam visualizá-las de maneira clara e contribuindo ativamente para uma tomada de decisão assertiva.
Na prática, a ferramenta funciona como um armazém de dados, capaz de oferecer inúmeras alternativas para que os líderes e gestores possam otimizar o seu tempo e aproveitar melhor os ativos internacionais.
Graças a essa arquitetura, é possível gerar valor a partir do que é produzido em sistemas transacionais para viabilizar um panorama amplo do negócio.
Quer saber mais sobre o Data Warehouse e descobrir como ele funciona no contexto corporativo? Então, siga com a leitura e confira o artigo que a equipe do CodeBlog preparou para você.
Data Warehouse: a definição
A realidade atual é marcada, basicamente, por dados. Eles estão por todas as partes e são gerados a partir das mais diversas fontes como sistemas, CRM, softwares de automação e muito mais. Muitas vezes, essas informações são apresentadas de maneira totalmente desestruturada e não podem ser analisadas rapidamente.
Nesse contexto, surge o Data Warehouse. Uma solução que coordena os dados, facilitando a sua utilização na tomada de decisões e permitindo respostas exatas sobre questões importantes de um negócio como: a quantidade de vendas do mês, quantos clientes selecionaram um produto no carrinho, mas desistiram da compra e muito mais.
Em resumo, essa é uma estrutura de armazenamento que guarda os dados em um formato estruturado para facilitar as consultas e análises como um conjunto totalmente disposto para simplificar o uso por ferramentas analíticas. Por isso, pode ser uma alternativa para a coleta e tratamento do Big Data, além de uma excelente ferramenta para projetos de Data Science.
Data Warehouse: a arquitetura
A arquitetura de Data Warehouse é composta por camadas.
A camada superior é o cliente de front-end, que apresenta os resultados a partir de relatórios, análises e mineração de dados.
Em seguida, surge a camada intermediária, que envolve os mecanismos de análises que são utilizados para acessar e analisar as informações.
E, por último, a camada inferior, que é composta pelo servidor de banco de dados - ambiente onde as informações são carregadas e armazenadas.
Os dados são armazenados de dois modos diferentes:
1. Armazenamento muito rápido:
Os dados que são acessados frequentemente são guardados em armazenamento muito rápido (como unidades SSD).
2. Armazenamento de objetos baratos
Os dados que são acessados ocasionalmente são mantidos em armazenamento de objetos baratos, como o Amazon S3.
Data Warehouse: principais características
Gestão de dados:
O Data Warehouse facilita a gestão dos dados porque oferece uma visão profunda e histórica sobre todas as informações, não se limitando apenas às mais recentes.
Integração dos dados:
O Data Warehouse integra dados de fontes e formatos distintos como informações estratégicas, transnacionais, de negócio, entre outros. Essa integração é essencial para fazer o melhor uso dos dados por conseguir simplificar uma estrutura complexa, facilitando a gestão e o acesso às informações.
Não volatilidade dos dados:
No Data Warehouse os dados permanecem inalterados, persistentes e estáveis. Isso ocorre porque o DW é uma ferramenta essencialmente relacional. Ou seja, a solução opera por meio de linhas e colunas e tabelas simplificadas e de fácil compreensão.
Benefícios do Data Warehouse
Agilidade nas consultas
Com a integração e organização dos dados, promovida pelos warehouses, fica mais fácil realizar consultas e análises de forma rápida. Na prática, a solução garante melhor desempenho e mais produtividade às equipes, assegurando que colaboradores de diferentes áreas respondam às perguntas emergentes sobre os processos do negócio.
Qualidade dos dados
É obrigação das empresas prezar pela qualidade e segurança dos dados dos usuários. O DW é uma ótima alternativa para isso. Afinal, a própria estrutura Warehouse concentra ferramentas de limpeza de dados, atuando na disponibilização de informações claras, limpas e em perfeito estado. Alcançar o padrão desejável de qualidade dos dados é extremamente importante para que uma organização possa seguir as regras internas de gestão e governança e estabelecer compliance com leis e normas externas de proteção e segurança.
Segurança
O Data Warehouse também atua na otimização da segurança dos processos corporativos, ajudando a aprimorar a administração dos dados e a reforçar a proteção dos usuários. Para isso, a ferramenta integra regras de acesso, oferece total controle sobre o ciclo de vida dos ativos, além de inúmeros protocolos de segurança.
Visão histórica
O Data Warehouse não apenas registra os dados atuais, como também gerencia as alterações que as informações são submetidas com o passar do tempo, permitindo que os usuários visualizem as tendências temporais e analisem como os dados mudam de tempos em tempos.
Essa é uma solução fundamental para análises preditivas que também pode ser usada como base para o treinamento de modelo de machine learning (aprendizado de máquina) e, até mesmo, gerar dashboards e painéis completos de visualização de relatórios, indicadores e gráficos.
Escalabilidade
A estrutura de Data Warehouses é capaz de lidar com conjuntos crescentes de dados gerados em tempo real, dos mais diversos formatos, independentemente do volume das informações.
Autonomia
O Data Warehouses gera dados simplificados, por isso, qualquer usuário autorizado consegue realizar as análises e gerar relatórios. Assim, os colaboradores ganham mais autonomia, a equipe de TI fica menos sobrecarregada, as informações fluem com mais eficiência, o trabalho manual é reduzido, bem como os processos burocráticos.
Como implantar o Data Warehouse na nuvem?
Na Nuvem AWS, tida como a mais confiável do mundo - desenvolvida pela Amazon e disponibilizada pela CodeBit -, o seu negócio pode dispor de todos os benefícios da computação sob demanda, como o acesso à capacidade ilimitada de armazenamento e dimensionamento do sistema de acordo com o volume de dados coletados.
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No mais, continue de olho no CodeBlog. Em breve, teremos novidades por aqui.
Um grande abraço e até o próximo post.
