Os dados são a matéria-prima principal dos negócios. Por meio dessas informações, é possível que empresas tomem decisões cada vez mais acertadas, com precisão e amparo em dados importantes.
Para isso, é preciso fazer uma análise desses dados, gerando conhecimento e compreensão sobre os números. Um meio de extrair conhecimento relevante e centralizar as informações é obter um data warehouse.
Neste post, falaremos mais sobre o conceito, como montar um e seus benefícios. Boa leitura!
O que é um data warehouse?
Um data warehouse (também conhecido pelas siglas DW e DWH, ou como “armazém de dados”) é um sistema complexo, capaz de armazenar dados históricos e acumulados. Eles são utilizados para previsão, criação de relatórios e para a produção de conhecimento relevante.
O data warehouse consegue coletar, limpar e transformar dados de diferentes fontes. Ele é, geralmente, utilizado como base para análises avançadas, como é o caso da solução conhecida como advanced analytics.
O data warehouse integra dados de várias fontes, oferecendo para os usuários uma única procedência centralizada de informações em um formato consistente. Como ele não é um sistema volátil, é capaz de registrar todas as alterações realizadas nos dados como novas entradas — isto é, sem apagar o estado anterior.
É uma excelente opção para empresas que desejam trabalhar com essa solução no longo prazo, já que mantém um registro de dados históricos. Assim, gestores conseguirão examinar as alterações no decorrer do tempo.
Todas essas funcionalidades ajudam as empresas a desenvolver relatórios analíticos essenciais para estudar mudanças e tendências. É uma maneira de garantir que informações relevantes das transações feitas pela empresa sejam guardadas e possam ser consultadas posteriormente.
Assim, elas conseguem analisar tendências para o futuro e se preparar para explorá-las comercialmente. Sem esse histórico, fica muito difícil fazer um planejamento embasado na experiência real.
O data warehouse está presente em setores tão diversos quanto a saúde e o mercado financeiro. No primeiro caso, ele ajuda a manter registros financeiros e clínicos. No segundo, avalia as despesas dos clientes, o que auxilia na maximização dos lucros de aplicações financeiras, por exemplo.
Também é importante notar que o data warehouse é imprescindível no gerenciamento de crise. Afinal, um banco de dados é crucial para armazenar grandes volumes de dados, que serão processados para gerar valor para os analistas.
Nem todo armazém de dados é igual — e o tamanho do data warehouse varia conforme as necessidades de cada empresa. Vamos mostrar os passos para o seu desenvolvimento adiante, no texto.
Modelo em nuvem
Como a computação nuvem consegue se integrar de forma bem-sucedida a diversas soluções, já é possível encontrar data warehouses presentes na cloud. Eles oferecem algumas vantagens a mais em relação aos modelos tradicionais, como:
- desempenho mais ágil;
- escalabilidade maior, ideal para empresas que tenham um grande potencial de crescimento;
- altos níveis de segurança e privacidade;
- gerenciamento e configuração facilitados;
- dados mais precisos e completos.
Os data warehouses baseados na nuvem costumam ser um pouco mais caros que os modelos tradicionais, mas esses pontos de melhoria mostram que o investimento deve ser considerado por negócios que trabalham com muitos dados — e queiram explorar esse potencial.
Assim, podemos dizer que um data warehouse na nuvem é um banco de dados entregue como um serviço gerido na nuvem pública, com a otimização para análise, escala e usabilidade acessível. Os data warehouses baseados na nuvem possibilitam que as empresas se concentrem nas atividades-fim e na administração do negócio, em vez de precisar deslocar profissionais para cuidar dos servidores próprios.
O que é ETL e qual é a sua relação com o data warehouse?
O data warehouse trabalha com um mecanismo dedicado a extrair informações das fontes e trazê-las para ele. Essa solução que apoia o banco de dados é chamada de ETL — Extração, Transformação e Carregamento.
Esse processo exige contribuições de diversas pessoas, como desenvolvedores, analistas, profissionais de data science e outros. Esse trabalho que garante que os dados sejam fornecidos por várias fontes até um data warehouse ou outro repositório unificado. Nesse sentido, podemos dizer que é por meio do processo de ETL que há o abastecimento de informações.
Quais são as diferenças entre data warehouse e data lake?
Os dois termos costumam ser confundidos, então, vale a pena falar de cada um deles. É importante notar que a escolha entre um ou outro se relaciona aos dados que a empresa quer extrair e aos procedimentos que ela deseja conduzir em seguida.
Data lake
Os data lakes são capazes de armazenar uma grande quantidade de dados diversos, não filtrados, que serão utilizados para uma finalidade específica. Alguns exemplos são dados oriundos de aplicativos de linha de negócios, assim como de aplicativos móveis, redes sociais, dispositivos IoT, entre outros.
Eles são coletados brutos em um data lake. A estrutura, a seleção, a integridade e o formato dos vários agrupamentos de dados são derivados, no momento da análise, pelos profissionais.
Assim, quando as empresas precisam de um armazenamento de custo mais baixo para dados não formatados e não estruturados de diversas fontes, que pretendem utilizar para algum propósito posterior, um data lake é uma boa escolha.
Data warehouses
Já os data warehouses são utilizados especificamente para a análise de dados. Nesse sentido, o processamento analítico em uma solução desse tipo é feito em dados que já foram preparados para a análise.
Assim, eles são contextualizados e transformados com o objetivo de gerar conhecimento estratégico com base em uma análise detalhada. Outra diferença é que os data warehouses também são capazes de lidar com grandes quantidades de dados oriundas de várias fontes.
Nesse sentido, quando as empresas precisam de análises avançadas de dados que se baseiem em dados históricos retirados de várias fontes da empresa, um data warehouse, provavelmente, é a escolha correta.
O que é importante entender é que o data lake tem uma proporção bem maior de várias fontes para encontrar os dados. Já o data warehouse só aceita dados que já tenham sido estruturados e é usado como um local centralizado para reuni-los.
Quais são os passos para construir um data warehouse?
Agora, conheceremos as principais etapas para construir uma solução para o seu negócio e aproveitar melhor os dados.
Descubra os requisitos
Nessa etapa, você ainda não precisa trabalhar com a tecnologia no primeiro momento, já que deve identificar as necessidades do negócio para que consiga operar com mais eficiência e tomar decisões orientadas pelos dados.
Uma razão comum pela qual projetos de data warehouse falham é porque os requisitos acabam não atendendo aos objetivos do negócio.
Identifique as fontes de dados
Como vimos até aqui, um data warehouse, geralmente, extrai informações de diversas fontes. Por isso, é necessário identificar todas as fontes que contribuirão para fornecer os dados necessários para atingir os seus objetivos e escolher os elementos fundamentais, isto é, o que deseja extrair.
As fontes podem ser de diversos tipos, como outros bancos de dados, aplicativos, redes sociais, sensores IoT e pesquisas na internet.
Crie o modelo de dados
Como você definiu todas as fontes de dados e os elementos, chegou o momento de criar um banco de dados centrais para todos os itens, para formar o seu data warehouse. Um modelo de banco de dados é capaz de ilustrar todos os elementos que vão para o data warehouse, assim como as suas propriedades. Outra dica é utilizar uma ferramenta de modelagem de dados para ajudar a projetar o modelo em um esquema adequado.
Construa uma staging area
Depois que os dados são carregados no warehouse, é utilizada uma área de armazenamento temporário, também conhecida como staging area. Ela é usada para combinar dados de várias fontes, validações e limpeza.
É importante destacar que os dados, geralmente, são transformados em um esquema de estrela antes de que o data warehouse seja carregado.
Crie seus documentos de dados internos
Desenvolver documentos de dados internos é muito importante se você quiser que eles sejam acessíveis a diversas pessoas da empresa, além dos profissionais mais técnicos de TI. Assim, sempre que um relatório for gerado ou atualizado, é importante atualizar esse documento para que o novo entendimento dos dados seja refletido.
Quais são as vantagens de um data warehouse?
Agora que você entendeu o que é o data warehouse e as etapas para criar o seu, podemos mencionar alguns dos benefícios dessa solução. Um deles é ajudar as empresas a criar relatórios para empresas analíticas estudarem mudanças e tendências. Outros benefícios são:
- agilidade nas consultas, já que os data warehouses não são apenas capazes de armazenar dados, mas também, são uma excelente solução para empresas que lidam frequentemente com informações e queiram transformá-las em conhecimento estratégico;
- maior capacidade de processamento de dados, já que a expansão da computação em nuvem tem aumentado o armazenamento e a execução dos sistemas de data warehouse;
- acesso a dados históricos, já que os data warehouses trabalham com sistemas OLTP, que favorecem as opções operacionais no dia a dia;
- centralização de dados, uma vez que os dados ficam concentrados e compilados em um único repositório;
- facilitação do rastreamento e análise de tendências em grandes quantidades de dados.
Como vimos, o data warehouse é uma excelente opção para apoiar a tomada de decisões em todos os níveis da empresa. Isso envolve desde colaboradores, profissionais de data science até gestores, uma vez que todos se beneficiam de um repositório centralizado de dados. Em uma era de transformação digital, ele se torna ainda mais importante.
Gostou do artigo e quer entender como é possível utilizar a análise de informações em outros setores? Então, conheça o marketing por dados!
