A tradução ao pé da letra de data warehouse, “depósito de dados”, ajuda bastante a começar a entender o que é e para que serve esse recurso, essencial para quem pretende desenvolver estratégias de Business Intelligence, mais conhecida como BI.
É nesse armazém de dados digitais que empresas e outras organizações acumulam informações detalhadas e sistematizadas, que dão origem a relatórios capazes de apoiar a tomada de decisões. O bom uso do data warehouse pode ajudar no controle de processos, por meio da disponibilização de informações estratégicas.
A estrutura do data warehouse permite a unificação dos sistemas para ter uma base única para a montagem dos relatórios, o que, inclusive, possibilita a aplicação data mining (mineração de dados) nesse depósito de informações.
Como se monta um data warehouse?
Um sistema de data warehouse precisa de algumas estruturas para poder funcionar e cumprir a sua função de manter, organizar e qualificar os dados de uma empresa. O primeiro deles é a fonte de dados, isto é, os sistemas que originam as informações, também conhecidos como sistemas transacionais.
Informações de vendas, de almoxarifado, pagamentos, ponto dos funcionários — tudo o que gera dados passíveis de análise e que podem ser usados nas definições estratégicas e na melhoria do desempenhodeve ser incluído no data warehouse.
Essas informações, depois de imputadas, passam pela fase do data stage, que é responsável por extrair os dados a partir dos sistemas transacionais, cuidar da sua limpeza e prepará-los para serem usados no data warehouse. Esses dados não são apresentados ao usuário final.
O próximo passo se dá no servidor de apresentação, fase em que os dados são tratados e armazenados para estarem disponíveis à consulta pelo usuário final. Para isso, costumam ser utilizadas ferramentas, como bancos de dados relacionais ou de tecnologia OLAP (OnLine Analytical Processing).
Além das etapas descritas acima, os data warehouses contam com sistemas de apoio, como os usados para a organização das informações e relatórios (data mart) e de buscas em grandes massas de dados(data mining).
Quais as vantagens de se ter um data warehouse?
1. Dados centralizados
Ter seus dados centralizados é a primeira grande vantagem proporcionada pelos data warehouses. Isso significa muito mais agilidade na hora de buscar e usar dados. A isso, soma-se a eliminação de inconsistências nas informações, que são solucionadas antes mesmo do carregamento dos dados.
2. Tomadas de decisão
A qualidade da informação, obtida nos processos anteriores, resulta em uma melhor tomada de decisão, pois, por meio dela, é possível gerar relatórios de naturezas variadas (tendências, de exceção, metas versus desempenho) que vão embasar as decisões.
3. Visão ampla
Outro atrativo dos data warehouses é possibilitar uma visão mais ampla do conjunto de informações, eliminando imprecisões e complexidades desnecessárias. Ao analisar dados obtidos em um intervalo maior de tempo, é possível obter leituras históricas, que apontam tendências e colaboram para o planejamento de médio e longo prazo, assim como as decisões mais imediatas.
Neste texto, explicamos o que são data warehouses, como funcionam e quais as suas vantagens para as empresas. Se você se interessou e quer se aprofundar um pouco mais no assunto, que tal dar uma olhada em outro texto sobre o tema que também está no nosso blog? Vamos lá!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.