Você já pensou como o seu trabalho seria mais fácil se existisse um jeito de armazenar diversos dados da sua empresa de uma maneira organizada, sistematizada e totalmente automática? Pois bem, esse recurso já existe e se chama Data Warehouse (DW).
Com o avanço da tecnologia, se tornou praticamente impossível conseguir acompanhar a quantidade de dados produzidos e demandados diariamente. Por isso, o Data Warehouse é uma solução muito indicada para as empresas administrarem os seus dados.
Para se ter uma ideia, segundo o Social Good Brasil, nos últimos anos a quantidade de dados produzidos dobrou a cada 2 anos. Apenas em 2021 a estimativa é que tenham sido criados aproximadamente 35 trilhões de gigabytes.
Se você nunca ouviu falar em Data Warehouse, mas ficou interessado no assunto, continue a leitura desse artigo. Nele, vamos falar sobre o conceito, como funciona, os tipos, as vantagens e desvantagens de utilizar esse sistema.
Boa leitura!
O que é Data Warehouse?
Basicamente, o Data Warehouse, que em português significa armazém de dados, é um sistema de armazenamento de dados. O DW fornece suporte às empresas no levantamento de dados, na criação de relatórios, nas análises avançadas do negócio e outras questões que envolvem o uso de dados.
Dessa forma, o DW é um grande aliado das empresas no momento das tomadas de decisões sobre o futuro do negócio.
Por conta disso, o DW é considerado a base do Business Intelligence (BI), que é uma técnica que utiliza a análise empresarial e a visualização de dados para tomar decisões estratégicas do negócio.
Para que serve um Data Warehouse?
Independente do tipo da análise, já dá para perceber que a análise de dados é importante porque ela, junto com outras estratégias de negócio, faz com que uma empresa se posicione competitivamente no mercado, certo?
Um dos recursos aliados da análise de dados é o Data Warehouse. Ele serve como um suporte para empresas de diversos ramos, desde varejo até educação, em momentos cruciais para a instituição.
Isso porque o Data Warehouse armazena uma grande quantidade de dados, de diferentes fontes de informação, que podem ser facilmente acessados devido ao próprio sistema de organização do DW.
Diferença entre Data Warehouse e Database
É comum as pessoas confundirem DW com Database. O Database é um banco de dados relacional, onde os dados são pré-definidos e organizados por meio de tabelas, colunas e linhas, e as informações podem ser acessadas de diversas maneiras.
Para que você não se confunda mais entre Data Warehouse e Database, abaixo estão as principais diferenças entre os dois sistemas de armazenamento de dados:
| Data Warehouse | Database |
| Analisa todos os dados | Registra todos os dados |
| Dados orientados para o assunto | Dados orientados para para as aplicações |
| Usa Online Analytical Processing (OLAP) | Usa Online Transactional Processing (OLTP) |
Data Lake vs Data Warehouse
Para conseguir processar o grande volume de dados as empresas utilizam um ou mais serviços de armazenamento e análise de dados. Normalmente, quando existe essa combinação de sistemas, existem dois sistemas que são muito utilizados de maneira conjunta: o Data Warehouse e o Data Lake.
O Data Lake é um repositório onde são armazenados diversos tipos de dados, até mesmo os dados não filtrados ou não estruturados. Ao contrário do Data Lake, o DW é um repositório de dados onde eles são filtrados e passam por análises.
Abaixo, estão listadas outras características que diferencia cada um deles:
| Data Warehouse | Data Lake |
| Dados extremamente organizados | Qualquer dado, seja ele organizado ou não |
| Utilizado para análises de BI e relatórios | Utilizado para análise exploratória ou operacional e Big Data |
| Armazenamento com custo mais elevado | Armazenamento de baixo custo |
Apesar das diferenças, é importante salientar que ambos os sistemas são importantes e podem ser utilizados também de forma individual. Mas, quando utilizados juntos, se complementam e fornecem uma análise de dados mais completa.
Como funciona um Data Warehouse?
De maneira resumida, o DW funciona como um grande depósito de dados das mais variadas fontes de informação. Nesse depósito as informações se movimentam por meio de um sistema transacional onde são processadas, armazenadas e organizadas em planilhas e tabelas.
Dessa forma, você consegue consultar os dados analisados a qualquer momento.
Esse processo de consulta costuma acontecer em 3 etapas: extração, transformação e carregamento.
1. Extração
Primeiramente, existe o processo de extração que consiste no recolhimento dos dados de diversas fontes para depois processar e transformá-los em informações.
Aqui, existem dois tipos de extração:
- Completa: os sistemas não identificam os dados que foram alterados e todos são armazenados diretamente na fonte sem passar por nenhum monitoramento prévio;
- Incremental: os sistemas são capazes de identificar quais dados foram alterados. Assim você pode criar uma nova tabela apenas com os dados que foram modificados e extraídos nessa etapa do processo.
2. Transformação
Logo em seguida, tem o processo de transformar os dados coletados de acordo com as necessidades do negócio. Aqui, é possível adicionar, eliminar e até mesmo mesclar dados de duas ou mais fontes diferentes.
3. Carregamento
Por fim, a última etapa que é a mais simples de todas. O carregamento é o download dos dados extraídos e transformados nas etapas anteriores para análises e consultas posteriores.
Tipos de Data Warehouse
Apesar de ter sempre a mesma finalidade, existem diversos tipos de Data Warehouse. Para que você consiga identificar o tipo que mais se encaixa no seu modelo de negócio, é preciso conhecer cada um deles.
Por isso, trouxemos abaixo os 4 modelos de DW e para quê cada um deles é indicado:
1. Orientada por assunto
Em primeiro lugar temos o DW orientado por assunto que se refere a organização das informações de acordo com os assuntos de maior interesse da empresa em contextos específicos. Dessa forma, as informações são categorizadas por assuntos e são consultadas conforme a necessidade do negócio.
2. Não Volátil
O modelo não volátil do DW é o modelo onde os dados não podem ser alterados depois que passam pelo processo de filtragem e tratamento das informações.
Ou seja, antes de serem apresentados ao usuário final os dados passam pelo processo de inclusão ou de exclusão de informações. Mas, quando finalizado esse processo, eles se tornam não voláteis porque estão disponíveis apenas para consulta.
3. Integrada
A principal característica desse DW é a integração entre informações de fontes diversas. Com isso há uma padronização dos dados na base do Data Warehouse, o que faz com que eles sejam tratados da maneira correta.
4. Variável com o tempo
A variável do tempo tem como principal característica a manutenção dos dados por um período de tempo maior do que a maioria dos outros sistemas. Ou seja, ao contrário dos bancos transacionais OLTP, a mineração de dados aqui não é feita em tempo real e não compromete nenhum outro sistema.
Arquitetura de um Data Warehouse
A arquitetura do Data Warehouse costuma variar um pouco dependendo do objetivo e do assunto abordado com ela.
Porém, existe um padrão chamado de arquitetura geral, o mais utilizado em todas as empresas, que é composto por 3 camadas.
Na primeira camada estão os resultados e os dados operacionais que são de livre acesso para todos.
Já na segunda camada, também chamada camada intermediária, estão os mecanismos responsáveis pela análise e distribuição dos dados.
Por fim, a última camada onde acontece o carregamento e o armazenamento dos dados que são extraídos nas duas primeiras camadas.
Vantagens e desvantagens de usar um Data Warehouse
Assim como qualquer sistema, o Data Warehouse tem pontos positivos e pontos negativos que precisam ser considerados antes da decisão de implementação do sistema dentro da empresa.
Confira abaixo quais são as vantagens e as desvantagens do DW:
Vantagens
- Análise completa de dados, com precisão e histórico de dados anteriores;
- Centralização de dados das mais diversas fontes de informação;
- Aumento nas chances de assertividade no momento da tomada de decisões;
- Maior eficiência na consulta aos dados.
Desvantagens
- Alto índice de problemas e imprevistos de grande complexidade.
- Obsolescência;
- Dificuldade na hora da integração do Data Warehouse com outros sistemas.
Aplicabilidades de um Data Warehouse
O Data Warehouse é uma ferramenta que traz distintas possibilidades de aplicação para um negócio. Algumas possibilidades são as seguintes:
- Atividades de Data Mining e mineração de dados;
- Criação de relatórios precisos;
- Unificação das bases de dados.
Como aprender a usar um Data Warehouse?
Para conseguir utilizar o Data Warehouse você precisa de uma graduação em cursos como Ciência de Dados, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou outros cursos da área de Tecnologia da Informação, ou que envolvem coleta e análise de dados.
Isso porque cursos dessas áreas facilitam o aprendizado e o manuseio do Data Warehouse, visto que você já tem noções avançadas de questões relevantes para o sistema. Por exemplo, noções em armazenamento e análise de dados ou noções de uso de softwares tecnológicos avançados.
Investir e se dedicar para aprender Data Warehouse é uma grande oportunidade de crescimento, visto que nesse momento a Data Science é vista como uma das áreas mais promissoras para os próximos anos no mercado de trabalho. Ter esse conhecimento é um diferencial de destaque para a sua carreira profissional.
