Em um mundo onde as informações são o principal ativo das empresas, o data warehouse se destaca. Ele facilita a análise de dados frequente e favorece as tomadas de decisão estratégicas.

Por isso, é um aliado do big data e de como ele pode ajudar sua empresa. Afinal, todos os dados ficam organizados e armazenados em um sistema de fácil compreensão. Dessa forma, fica muito mais fácil estabelecer uma gestão data driven, transformando dados em informações e, depois, em insights.

Nesse sentido, percebe-se que o data warehouse consegue trazer vantagem competitiva ao seu negócio. Quer atingir esse patamar? Então, continue lendo este post e entenda como isso pode acontecer.

O que é data warehouse?

O data warehouse é uma espécie de repositório, que cria um ambiente relacional útil para a análise de dados, especialmente os históricos. Portanto, é uma estrutura de armazenamento bem estabelecida e que facilita esse processo de consulta. Isso porque agrega dados de diferentes fontes e traz uma visão mais holística para os gestores tomarem decisões estratégicas.

Na prática, esse é um recurso que centraliza os dados provenientes de bancos de dados relacionais, sistemas transacionais e outras fontes. A cadência tende a ser regular e o ambiente permite que o acesso seja feito por meio de ferramentas de big data ou de business intelligence (BI), por exemplo.

De toda forma, esse repositório central de informações é fundamental para manter a competitividade do negócio. Isso porque são gerados relatórios e a performance é monitorada, apoiando as tomadas de decisão. Ainda pode oferecer o suporte necessário para que as exigências regulatórias sejam cumpridas.

Características do data warehouse

As características do data warehouse são:

• orientado por assunto: a modelagem do repositório segue os principais assuntos da empresa;
• integrado: é executada a partir do ambiente operacional, a fim de padronizar os dados em uma representação única. Assim, eles podem ser transferidos para o data warehouse;
• não volátil: os dados são carregados, limpos e filtrados antes de serem incluídos no repositório. Depois, podem ser apenas consultados e excluídos, não modificados;
• variável com o tempo: é mantido um histórico de dados de um período maior do que dos sistemas comuns. Assim, a mineração de dados não é aplicada em tempo real para não prejudicar o desempenho dos bancos transacionais.

Elementos básicos do data warehouse

Os elementos básicos do data warehouse são:

• fonte de dados: são os sistemas transacionais, sendo compostos por diferentes formas;
• data stage: é formada por um conjunto de processos e uma área de armazenagem. Extrai os dados dos sistemas transacionais, limpa-os, transforma-os, combina-os, duplica-os e prepara-os para a inclusão no repositório;
• servidor de apresentação: é um ambiente de organização e armazenamento para consulta dos usuários finais;
• data mart: é um subconjunto lógico, que costuma ser dividido por visões necessárias ou departamento;
• data mining: é a mineração, que trabalha em um grande volume de dados com correlações pouco perceptíveis. Assim, é possível se aprofundar na pesquisa.

Além disso, as ferramentas de acesso aos dados indicam como eles são extraídos e integrados ao repositório. Assim, eles são transformados a partir de diferentes funções:

• extração: é a retirada dos dados dos sistemas transacionais e sua inserção no data stage;
• carga de dimensões processadas: o processo é realimentado para a representação adequada dos dados em um formato diferente;
• carga, replicação e recuperação: o dado é carregado no data mart e são gerados ou atualizados índices para facilitar e trazer precisão às consultas;
• alimentação: as visões do data mart são apresentadas de acordo com a necessidade dos usuários finais;
• carga dos resultados dos modelos: realimenta modificações no data mart, em caso de não adequação à aplicação.

Para que serve o data warehouse?

O data warehouse serve para conectar e harmonizar um grande volume de dados derivado de várias fontes em um sistema único e de fácil acesso. Por isso, ele permite analisar e gerar relatórios relacionados a diferentes aspectos do negócio, como gestão do relacionamento com o cliente, transações de ponto de venda e mais.

Na prática, ele se torna uma alternativa para coleta e tratamento no big data, auxilia os projetos de data science e é uma base estrutural para os treinamentos de algoritmos. Assim, as informações obtidas a partir desse repositório permitem saber qual é a situação da empresa, onde estão os seus gargalos e o que precisa ser melhorado.

Diante do surgimento e das vantagens da computação em nuvem, esse armazenamento de dados estruturado se tornou ainda mais relevante. Isso porque os locais de hospedagem migraram da infraestrutura on premise para diferentes locais.

Ao reunir os dados de ERPs, CRMs, bancos de dados, fontes externas etc., você tem uma visão mais completa e adequada do cenário organizacional. Ou seja, é possível se aprofundar nessa análise para gerar a inteligência de negócios.

Qual a diferença de data warehouse para outros conceitos semelhantes?

A diferença de data warehouse para outros conceitos semelhantes é a sua função. Nesse sentido, existem vários termos que precisam ser conhecidos. Veja quais são os principais:

Banco de dados

Apesar de data warehouses e bancos de dados serem sistemas de armazenamento, a finalidade de cada um deles é diferente. O primeiro é mais complexo e traz dados atuais e históricos de toda a empresa. Por isso, é uma alternativa de coleta e tratamento do big data, e alimenta as funções analíticas e o BI.

Enquanto isso, o banco de dados operacional apenas armazena as informações de uma área de negócio. É bem mais simples e nem sempre traz a atuação estratégica necessária para a tomada de decisão.

Data lake

O data lake armazena todos os tipos de dados, independentemente da sua estrutura ou formato. Enquanto isso, o data warehouse é focado naqueles que são padronizados e estruturados.

Ou seja, o data lake também é um repositório centralizado, mas ele inclui os dados não estruturados e semiestruturados. Já o warehouse exige a organização em formato tabular.

Data mart

O data mart é um repositório centralizado que atende a uma unidade de negócios predeterminada, isto é, um setor específico. Por exemplo, finanças, marketing, vendas etc. Portanto, ele é muito menos e mais simples do que o data warehouse, que atende a toda a empresa.

Como funciona a arquitetura do data warehouse?

A arquitetura do data warehouse funciona por meio de camadas, na qual a superior é o cliente de front-end e a intermediária é o mecanismo de análise. Assim, a que fica acima apresenta os resultados via análises, relatórios e mineração de dados. A do meio é utilizada para acesso e avaliação. Porém, essa estrutura varia conforme o tipo de assunto e as necessidades organizacionais.

Confira, a seguir, os detalhes da arquitetura desse modelo de armazenamento.

Arquitetura genérica

Abrange a camada dos dados operacionais, que serão verificados pela camada de acesso. Ainda existem as camadas de gerenciamento de processos, transporte e data warehouse, que estão na área central e distribuem os dados. Na camada de acesso à informação, os dados são extraídos do data warehouse a partir de um conjunto de ferramentas.

Arquitetura de duas camadas

Esse é um modelo em que um servidor atua junto a aplicações front end. Essas ferramentas operam sobre os dados consultados e os transformam em informações relevantes. Ainda tem os componentes back end, que têm a função de extrair, limpar e fazer as cargas dos dados.

Arquitetura de três camadas

É uma arquitetura mais complexa, com capacidade de suportar vários usuários e serviços. Isso porque tem ampla flexibilidade e as informações são armazenadas em diferentes camadas.

A primeira tem as interfaces, geralmente gráficas, que trabalham com o usuário. A segunda contém os servidores de bancos de dados e aplicações. Por isso, exigem um acesso eficiente e rápido. A última camada armazena as fontes de dados. Por isso, esse modelo de arquitetura é o mais usado.

Além desses 3 modelos de arquitetura, ainda existem componentes que a integram. Eles são:

• bancos de dados: reúnem as informações para acesso rápido. Favorecem a leitura, a escrita e a recuperação, quando necessário. Normalmente, usam um formato relacional;
• ETL: a sigla de extrair, transformar e carregar indica uma solução que cuida dos dados antes de seu carregamento no data warehouse. Durante esse processo, também faz a limpeza, a formatação, a padronização, a eliminação de itens faltantes, a gestão de nomes etc.;
• metadados: descrevem os dados armazenados e permitem entender o que contém no data warehouse;
• data mart: é um conjunto de dados específico para fazer uma análise departamental e segmentada. Assim, é possível fazer a visualização separada;
• ferramentas de acesso: são sistemas que acessarão os dados do repositório para fazer as análises. Inclusive, é possível fazer a relação entre business intelligence e análise de dados.

Quais os benefícios do data warehouse?

Os benefícios do data warehouse são:

• obtenção de dados consolidados de várias fontes;
• análise de dados históricos;
• tomada de decisão estratégica;
• consistência, qualidade e precisão dos dados;
• separação do processamento analítico dos bancos de dados transacionais, o que traz eficiência aos sistemas;
• agilidade nas consultas devido à padronização e organização;
• segurança, devido à aplicação de regras e políticas de proteção dos dados, inclusive com adequação à LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais);
• escalabilidade, porque a estrutura permite lidar com conjuntos crescentes de dados, sendo flexível para gerenciar o big data;
• autonomia aos colaboradores, porque qualquer pessoa consegue fazer análises;
• implementação rápida, devido ao plano de migração para cloud;
• baixo custo total de propriedade (TCO), porque é possível usar o data warehouse como serviço (DWaaS) e pagar apenas pelo que precisar;
• facilidade na recuperação de desastres em TI;
• tecnologias em tempo real com velocidade de processamento elevado;
• empoderamento dos usuários por fornecer uma visão única dos dados de diferentes fontes;
• gerenciamento voltado à economia operacional, devido à terceirização;
• melhoria do tempo de atividade;
• iniciativas de machine learning e inteligência artificial (IA).

Como implementar o data warehouse na sua empresa?

Para implementar o data warehouse na sua empresa, os dados de diferentes fontes devem estar centralizados e precisam passar por um tratamento especializado. Por isso, é importante utilizar uma ferramenta de análise de dados, sendo que o Google BigQuery é a melhor.

Essa solução é um data warehouse do tipo Platform as a Service (PaaS) multinuvem, totalmente gerenciado e sem servidor. É fornecida pelo Google Cloud Platform e consiste em um repositório central que coleta dados de diferentes fontes.

Assim, é possível acessar os dados e analisá-los sem precisar importá-los. Além disso, tem capacidade de machine learning built-in. Na prática, a ferramenta permite desenvolver um repositório para armazenamento de dados de alta escalabilidade.

O BigQuery ainda traz outros benefícios. Por exemplo:

• análise prescritiva e descritiva;
• armazenamento de dados;
• gestão de dados centralizada;
• suporte total às transações ACID (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade);
• machine learning com análise geoespacial, business intelligence, capacidade de análise preditiva, análise ad hoc etc.
• segurança do gerenciamento de identidade e acesso (IAM);
• alta flexibilidade com o desenho de um data warehouse de larga escala.

Ou seja, a solução do Google tem uma arquitetura escalável, flexível e sem servidor para garantir o máximo de eficiência e produtividade. Nesse processo de implementação, é fundamental contar com um parceiro estratégico, como a SantoDigital.

Com mais de 10 anos de experiência e mais de 200 projetos de Google Cloud Platform entregues para 2 mil empresas, a SantoDigital é Google Cloud Partner. Durante o processo de migração, realiza um planejamento estratégico, oferece treinamento e ainda assegura suporte continuado 24×7 para atender a todas as dúvidas e questionamentos.

Assim, você vai além de saber o que é data warehouse e consegue implementar essa solução na sua empresa da forma mais eficiente possível. O resultado é uma empresa mais adaptada às novas demandas dos clientes e capaz de analisar dados com precisão para tomar decisões estratégicas.

E você, quer chegar a esse patamar? Conheça as soluções de big data Google Cloud Platform entenda por que o BigQuery é a melhor opção para o seu negócio.