Data warehouse (DW), conhecido como armazém de dados em português, é um sistema na computação usado para o armazenamento, consulta e análise de dados. Um DW é um repositório central para a integração de dados de uma ou várias fontes, como sistemas transacionais, bancos de dados, arquivos e planilhas. Ele armazena dados históricos e atuais em um único local, permitindo que os usuários realizem análises complexas e obtenham insights valiosos sobre o negócio.
Origens do Data Warehouse
Para contar a história do Data Warehouse, precisamos entender o cenário anterior ao seu desenvolvimento. Atualmente, contamos com dois tipos de bancos de dados: os transacionais e os analíticos. O banco de dados transacional é responsável por armazenar toda a estrutura tecnológica e dados da empresa, incluindo os dados brutos e de suporte, enquanto o banco de dados analítico oferece a estrutura tecnológica e de dados necessária para a realização de atividades de análise de dados.
Na década de 70 e 80, o único tipo de banco de dados disponível era o transacional. Ele era usado simultaneamente para suporte aos serviços e para análise e relatórios, o que causava atrasos e problemas em ambas as áreas, afetando a efetividade dos serviços e análises.
O conceito de DW se originou no final dos anos 80, quando os pesquisadores da IBM Barry Devlin e Paul Murphy desenvolveram o que chamaram de business data warehouse, traduzido livremente como armazém de dados de negócios. O objetivo era criar um sistema em que os dados fluíssem do sistema operacional até os setores dos tomadores de decisão de forma fluida e integrada.
O DW é, então, focado principalmente em consultas e análises complexas, enquanto o banco de dados transacional é responsável pela inserção, atualização e deleção de dados. Essa divisão é essencial para garantir a efetividade das análises do banco de dados analítico e o bom funcionamento e segurança do banco de dados transacional.
Como funciona um Data Warehouse?
Entramos, então, na área de arquitetura de dados, que é responsável por implementar e gerenciar o DW. O arquiteto de dados possui conhecimentos sobre negócios e entende as necessidades da empresa e será responsável por estudar os dados já existentes e decidir quais regras de negócio e informações devem fazer parte do DW.
A estrutura de um DW é desenvolvida para possibilitar a consulta e análise eficiente dos dados armazenados. Assim, no momento da construção de um DW, é necessário saber para que os dados serão utilizados.
No DW, utiliza-se a modelagem dimensional, na qual os dados são organizados em torno de tópicos ou assuntos. Existem dois modelos principais de modelagem dimensional: o Modelo Estrela (Star Schema) e o Modelo Floco de Neve (Snowflake Schema).
Os dados passarão por um processo chamado ETL ou ELT, que é a sigla em inglês para o processo de Extrair, Transformar e Carregar dados.
Na extração de dados, há a coleta de dados das fontes fornecidas, isso pode ser feito de forma manual ou automatizada, com a ajuda de ferramentas como a Kondado. Os dados são então transformados para atender as condições do Data Warehouse. Essas necessidades podem incluir a limpeza de dados, a aplicação de regras de negócios, a conversão de dados e a agregação de dados. Essas transformações podem ocorrer antes (ETL) ou depois (ELT) do carregamento dos dados no banco de dados.
Qual a importância do Data Warehouse dentro de um negócio?
O DW é focado principalmente em consultas e análises complexas, o que traz diversas vantagens para as empresas. Com a implementação do DW, a empresa pode armazenar seus dados provenientes de diferentes fontes em um único local, facilitando a compreensão dos dados e permitindo maior precisão nas análises.
A empresa pode reduzir custos financeiros e de tempo associados à extração e transformação de dados. A área de análise de dados pode se dedicar mais às análises em si e menos tempo procurando, preparando e limpando os dados a serem analisados.
O DW pode ser acessado por vários usuários simultaneamente, auxiliando o processo de interação entre setores. Além disso, com sua base de dados históricos, o DW serve a outras áreas de dados, como a ciência de dados, permitindo à empresa prever tendências e comportamentos futuros.
Como um todo, o Data Warehouse ajuda a empresa na tomada de decisões, seja pela análise de padrões ou pelas projeções.
Data Warehouse vs Data Lake
Um termo Também muito falado no neste universo de dados é o Data Lake, e é uma dúvida muito comum saber qual a diferença entre esse e o Data Warehouse.
O Data Lake, que na tradução livre significa lago de dados, é um repositório centralizado de dados brutos, armazenados em sua forma original. Ou seja, no Data Lake, os dados não são tratados ou estruturados. Os dados podem vir nas mais diversas formas e de várias fontes, sem seguir uma regra definida. Neste momento, do recebimento dos dados, ainda não se sabe para que serão utilizados os dados.
Como no Data Lake os dados não são tratados, eles podem ser acessados pelos analistas ou cientistas de dados em sua forma original. Assim, o Data Lake também serve a um propósito, pois os analistas e cientistas podem necessitar destas informações sem a limpeza e especificações feitas pelo engenheiro de dados.
Os dados em um Data Lake podem ser usados imediatamente, em alguns meses, anos ou talvez nunca, tudo dependerá da necessidade dos profissionais da área. Por isso, os Data Lakes são geralmente construídos com tecnologias de Big Data, como Hadoop, Spark, entre outras. Por essa razão, o Data Lake é particularmente interessante para os cientistas de dados, que podem trabalhar com os dados em seu formato nativo e realizar análises em tempo real ou próximas ao tempo real.
O Data Lake exige governança de dados e manutenção contínua, para que não se torne, como diz o termo em inglês, um “Data Swamp” (pântano de dados).
Data Mart
Para encerrar nosso artigo, é interessante mencionar o Data Mart. O Data Mart é um repositório com o objetivo de atender equipes específicas, como marketing, vendas, RH, entre outros, fornecendo apenas as informações que essas áreas precisam. O Data Mart é um subconjunto do Data Warehouse e contém apenas os dados relevantes para um determinado departamento, sendo criado a partir do Data Warehouse por meio da seleção e agrupamento de dados.
ETL ou ELT para um Data Warehouse, Data Lake ou Data Mart
O processo de ETL (ou ELT) para centralizar dados em um Data Warehouse, Data Lake ou Data Mart pode ser bastante complexo, demandando horas de desenvolvimento, estudo de API, definição de estratégia de replicação, entre outros aspectos importantes.
Porém, esse processo pode ser facilitado com plataformas de integração de dados, como a Kondado, onde é possível utilizar conectores pré construídos de mais de 80 ferramentas, e configurar integrações de dados com apenas alguns cliques.
Centralize seus dados em um Data Warehouse com poucos cliques
Publicado em 2023-03-08