O que é um Data Warehouse e quais são as suas principais características?

No mundo de hoje, é imprescindível saber usar os dados como apoio à tomada de decisão. Nesse sentido, o conhecimento dos gestores deve incluir a extração, a organização desses dados e também o tratamento deles para gerar valor. Contudo, para lidar melhor com esses ativos, é preciso saber onde armazená-los. Nesse intuito, o Data Warehouse se destaca como uma ótima tecnologia.

É um armazém de dados que oferece diversas opções para que gestores e líderes consigam aproveitar melhor os ativos informacionais, em tempo otimizado. Com a arquitetura de um DW, é possível gerar valor a partir do que é produzido em sistemas transacionais, de modo a viabilizar uma visão ampla da empresa.

Warehouses de dados são muito mais do que banco de dados. Eles expandem o conceito para especializar as ações no tratamento e nas análises. Para saber mais, confira!

Neste artigo, falaremos sobre os seguintes tópicos:

Boa leitura!

Entenda o que é um Data Warehouse

Uma das características dos nossos tempos, com o uso massivo de sistemas de informação em todas as frentes, é a geração de muitos dados. Contudo, as fontes são diversas: planilhas, sistemas transacionais, sistema CRM, sistemas de automação de marketing, dados da internet etc. Como consequência disso, esses dados surgem desestruturados e desorganizados. Isso quer dizer que não estão prontos para uma análise rápida.

Por isso, surgiu a noção de Data Warehouse, como uma forma de coordenar esses dados e facilitar o uso deles para auxiliar nas decisões.

Conceito de Data Warehouse

O Data Warehouse é um armazém de dados ou repositório de dados. Trata-se de uma estrutura de armazenamento que guarda dados em um formato estruturado para facilitar consultas e análises. Não é somente um conjunto de dados, mas um conjunto disposto para facilitar o uso por ferramentas analíticas.

Nesse sentido, um warehouse se destaca como uma opção para coleta e tratamento do Big Data. Além disso, é uma importante ferramenta para projetos de Data Science, servindo como uma base estrutural com dados para treinamento de algoritmos.

Em suma, o DW registra os dados e os históricos associados para possibilitar a melhor tomada de decisão de gestores. Dessa forma, permite responder a perguntas importantes do negócio, como quantas vendas foram feitas no mês X, quantos clientes desistiram do serviço no mês passado e outras questões relacionadas.

O time de marketing, por exemplo, pode olhar para dados de acesso do site e do blog para pensar em abordagens de SEO ou melhorias consideráveis na personalização do conteúdo. O marketing de conteúdo e o email marketing também são favorecidos com o uso do warehouse como um repositório central de dados, uma vez que é possível o ajuste das estratégias constantemente.

Diferença do DW para outros conceitos similares

É importante destacar as diferenças de um DW para outros conceitos similares. Um deles é o de banco de dados. Geralmente, um warehouse é mais complexo que um banco de dados, já que representa dados prontos para uma análise completa e também tem dados históricos.

O Data Warehouse também se diferencia de um Data Lake por armazenar apenas dados estruturados e esquematizados. Um Lake serve para guardar todos os tipos, independentemente do formato, do tratamento e da finalidade de uso.

Um Lake serve para todo tipo de estratégia envolvendo os dados, geralmente com dados que não são usados com muita frequência. Já um Data Warehouse é perfeito para dados acessados com alta frequência e que serão usados para análises e consultas.

Por sua vez, um DW se diferencia de um Data Mart por ser maior, mais complexo e por relacionar dados de vários setores de forma coordenada e centralizada.

Conheça a arquitetura de um Data Warehouse

Vamos aprofundar no conceito de um DW. Agora, falaremos sobre a arquitetura que compõe essa estrutura.

Inicialmente, vale destacar que a arquitetura varia muito a depender da robustez e complexidade do DW. Os elementos que citaremos a seguir são organizados em camadas que realizam algum tipo de função, sendo que quanto mais camadas existem, mais complexo é o warehouse.

Em uma organização em três camadas, por exemplo, temos uma camada inicial para a extração dos dados, uma segunda para limpeza e outra para consultas e análises. Assim como podemos ter um Data Warehouse simples, com apenas uma camada.

Vamos então destrinchar componentes que fazem parte de uma arquitetura de DW de tês camadas.

Bancos de dados

Bancos de dados são coleções organizadas de dados que permitem leitura e escrita, com acesso e recuperação rápidos. Geralmente, surgem em um formato relacional, o que significa que organizam os dados em tabelas (linhas e colunas) que se relacionam logicamente entre si.

Eles fazem parte do conceito de warehouse, sendo um fundamento para esse conceito. Em suma, um DW é um conjunto de bancos de dados com algumas funcionalidades a mais.

ETL

Em seguida, na arquitetura de um armazém de dados, temos ferramentas ETL. O termo significa “extrair, transformar e carregar”. Trata-se de uma solução que cuida dos dados antes que eles sejam carregados no warehouse.

Primeiro, se extrai os dados de fontes transacionais ou não, como CRM e ERP. Depois, temos a limpeza e a formatação dos dados, com padronização, eliminação de itens faltantes, gestão dos nomes dos arquivos etc. Em seguida, os dados são carregados para o repositório.

Uma solução ETL é essencial para a noção de warehouse, pois é ela que garante a qualidade e o esquema dos dados que entram. Desse modo, é possível utilizar os dados para seus fins analíticos na outra ponta.

Metadados

Quando falamos em estruturas de armazenamento de dados, precisamos citar a importância dos metadados. Eles descrevem os dados armazenados e auxiliam no trabalho técnico dos desenvolvedores e gestores que dominam essas informações. Os metadados permitem compreender melhor o que está no DW, de modo que esses dados sejam úteis para os fins estabelecidos.

Data Marts

Outro elemento importante nessas estruturas é o Data Mart. É um conjunto de dados específico para uma análise segmentada e departamental, sendo, portanto, o resultado da divisão dos dados do warehouse em uma camada posterior. Os DMs são pequenos subgrupos de dados que dizem respeito apenas a um determinado setor, de forma a responder perguntas específicas.

Faz pleno sentido a divisão de um repositório centralizado em pequenos subgrupos posteriormente se o objetivo é a análise de dados. Uma vez que esses ativos já estão limpos e formatados, é possível então facilitar as consultas ao oferecer a cada setor os dados necessários rapidamente. Também é fundamental para controle de acesso a dados confidenciais.

Ferramentas de acesso

Por fim, na arquitetura de um Data Warehouse, temos as ferramentas de acesso. São os sistemas que acessarão os dados dispostos no DW, de modo a efetuar as análises. Pode ser uma solução de Business Intelligence, por exemplo, com o intuito de gerar relatórios completos acerca dos dados, das métricas/indicadores e do histórico de dados. Pode ser também um projeto de Data Science.

As ferramentas de acesso correspondem à visão do usuário final, que busca os dados para visualização, criação de relatórios, mineração dos dados ou treinamento de modelos de machine learning.

Veja as principais características de um Data Warehouse

Abaixo, apresentamos algumas das principais características de um DW. Acompanhe!

Gestão dos dados

Uma das principais características do DW é a gestão dos dados e da mudança deles. O warehouse viabiliza uma visão histórica dos dados, em vez de somente uma visão do estado atual. Desse modo, a compreensão sobre os dados se torna ainda mais profunda, com assimilação de mais nuances.

Integração dos dados

Outro fator é a integração dos dados. No DW, temos uma concentração de dados de diferentes fontes, que surgem em formatos distintos. Dados transacionais, dados estratégicos, de negócio etc.

Essa integração é de certa forma fundamental para fazer o melhor uso dos dados, mas também facilita a gestão deles. A centralização torna a estrutura de um DW mais complexa ao mesmo tempo em que simplifica os próximos passos a partir dele.

Não volatilidade dos dados

Vale mencionar também a não volatilidade dos dados. Isso quer dizer que quando os dados estão no warehouse, eles permanecem persistentes e estáveis, sem mudar o seu estado. Mesmo que o DW consiga visualizar os dados em relação a outros mais antigos ou mais recentes (o histórico), os dados em si (cada unidade) permanecem inalterados.

Assim como os bancos de dados que compõem sua estrutura, um DW é fundamentalmente relacional. Isso quer dizer que lida com linhas e colunas em tabelas simples de compreender. Geralmente, os dados não relacionais precisam passar por uma esquematização antes de serem carregados no warehouse, com o apoio de ferramentas ETL.

Saiba os benefícios em usar um Data Warehouse

Vamos aos benefícios de uma solução de DW!

Agilidade nas consultas

Justamente por organizar os dados em um formato fácil e padronizado, os warehouses favorecem consultas e análises rápidas, com um melhor desempenho do que outras estruturas. Cada membro dos diferentes departamentos consegue rapidamente responder perguntas emergentes sobre os processos e o negócio, de modo a agir de forma eficaz em tempo real.

Dados de qualidade

Se a sua empresa precisa cuidar da qualidade dos dados e assegurar a integridade deles, um DW é uma boa opção para armazenamento. Como já falamos, a arquitetura do DW pressupõe a existência de ferramentas de limpeza dos dados, o que garante que apenas dados claros, limpos e em perfeito estado estarão disponíveis para acesso.

Essa gestão da qualidade dos dados é fundamental para estabelecer compliance com leis e normas externas de proteção e segurança, bem como regras internas de gestão e governança.

Segurança

Atualmente, diante das estritas normas de segurança que são impostas às empresas, um DW é muito importante para ajudar a melhorar a administração dos dados e reforçar a proteção. É possível definir regras de acesso, cuidar da qualidade dos dados e manter um controle ativo do ciclo de vida dos ativos enquanto eles estão armazenados no warehouse.

Ademais, os dados concentrados facilitam as ações de segurança. Protocolos podem ser aplicados a todos de uma vez só, como uma configuração-padrão no DW.

Visão histórica

Outro ponto de extrema relevância é a visão de dados históricos. Ou seja, como já falamos, o DW não somente registra os dados em um certo momento no tempo, como também gerencia a mudança com o tempo. Ou seja, é possível olhar para tendências temporais e analisar como os dados mudaram e como costumam mudar.

Isso é crucial para análises preditivas, por exemplo. Ao verificar tendências históricas, a empresa consegue prever comportamentos de determinadas variáveis para saber o que esperar. Da mesma forma, os dados históricos servem como base para o treinamento de modelos de machine learning.

Por outro lado, essa visão histórica também é interessante para dashboards e painéis completos de visualização. Caso o usuário final decida criar painéis para visualizar relatórios, indicadores e gráficos, ele pode explorar diferentes ângulos e obter os insights que precisa. Pode ser o time de marketing com um histórico de conversões ou o time de vendas com um histórico de vendas em determinada loja, por exemplo.

Escalabilidade

Outra característica vantajosa de Data Warehouses é sua escalabilidade. Essa estrutura é perfeita para lidar com conjuntos crescentes de dados, gerados em tempo real, de diferentes maneiras. Com sua solução de tratamento, o DW consegue se preparar para filtrar e organizar esses dados, independentemente do tamanho deles ou do tamanho dos conjuntos em geral.

Por isso, o DW é flexível o suficiente para gerenciar o Big Data. A sua arquitetura possibilita limpar os dados, armazená-los e prepará-los para a análise rápida, de acordo com o esperado.

Autonomia para os funcionários

Outra vantagem de um bom DW é desenvolver autonomia para todos os colaboradores. Diferentemente de outras soluções, que requerem participação ativa e exclusiva de desenvolvedores e pessoas técnicas de TI, um warehouse gera dados para que qualquer um consiga fazer análises.

Ou seja, reforça a noção de análise self-service, em que as pessoas conseguem responder suas perguntas-chave sem um grande embasamento técnico. A própria estrutura já organiza e separa os dados para facilitar relatórios e consultas, de modo que se perca menos tempo com elas, como mencionamos anteriormente.

Assim, há menos peso sobre os ombros do time de TI e as informações fluem mais rápido dentro da companhia.

Outros benefícios que podemos mencionar:

• separação do processamento analítico dos bancos de dados transacionais;
• diminuição do trabalho manual;
• redução de burocracia e custos;
• vantagem competitiva.

O Data Warehouse é uma das mais importantes tecnologias quando falamos em armazenamento de dados para análise. Trata-se de uma solução imprescindível para gestores que desejam gerar valor e obter insights para decisões em tempo real. Assim, é possível transformar mais dados em informação útil e poderosa para o dia a dia, de modo a otimizar os processos e garantir a continuidade do negócio.

Gostou do conteúdo? Então aproveite para ler o nosso artigo sobre como converter dados em informação. Até a próxima!