A tradução ao pé da letra, “depósito de dados”, ajuda bastante a começar a entender o que é Data Warehouse e para que serve esse recurso, essencial para quem pretende desenvolver estratégias de Business Intelligence, mais conhecido 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. Confira o artigo e entenda melhor!
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. A primeira delas 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 que podem ser usados nas definições estratégicas e na melhoria do desempenho deve 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. Tais 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.
Os dados são cruciais para qualquer negócio, já que eles são gerados pelo mero ato de navegar na internet. Ao dispensar as funcionalidades do Data Warehouse, a empresa corre o risco de não explorar essa mina de ouro de informações sendo gerada a cada instante.
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.
4. Acesso simplificado aos dados históricos
É fundamental que o acesso aos dados da empresa seja feito de uma forma simplificada, até mesmo para que diferentes colaboradores possam fazer esse trabalho caso seja necessário. Para conseguir isso, a visualização deve ser de fácil acesso para quem quer que demande deles.
É preciso estabelecer, desde o começo da operação, a finalidade dos dados que serão coletados e utilizados. Isso porque não adianta muito capturar uma quantidade elevada de informações sem definir usos específicos.
Caso a sua empresa não conte com tantos colaboradores qualificados para transformar dados mais brutos em conhecimento útil para o negócio, é importante procurar parceiros que ofereçam consultorias em ferramentas de Big Data e Business Intelligence.
Eles vão ajudá-lo a estruturar todo o sistema de forma correta, de maneira a mesclar as soluções digitais à sua própria infraestrutura, oferecendo um serviço customizável e de acordo com as necessidades do seu negócio.
5. Produção de relatórios sem intervenção
Os relatórios produzidos por bancos de dados tradicionais requerem, de modo geral, programadores especializados para conduzir todo o processo. Além disso, os procedimentos podem levar semanas, atrasando suas atividades.
Porém, a produção de relatórios por meio de Data Warehouses pode ser conduzida pelos próprios usuários, sem a necessidade de intervenção por meio de profissionais especializados de TI. Assim, você agiliza suas rotinas.
Além disso, as próprias ferramentas fornecidas pelo Data Warehouse ajudam os usuários mais leigos a apresentar e manipular dados para produzir relatórios cada vez mais consistentes. Será possível identificar padrões e tendências de negócios de forma simplificada.
6. Facilidade nas consultas
É importante notar que uma solução de Data Warehouse oferece uma visualização completa do que está efetivamente ocorrendo dentro do negócio. Para isso, a ferramenta se concentra na consistência e confiabilidade dos dados gerados. E o principal: é inteiramente estruturada para permitir a consulta rápida e simplificada.
Dessa forma, será mais fácil trabalhar os dados para extrair conhecimento útil tanto para gestores como colaboradores. Mencionamos os relatórios, mas a ferramenta oferece diversas outras funcionalidades relevantes, como estatísticas e indicadores de desempenho.
Ao converter dados brutos em informação, os gestores passam, também, a controlar melhor o nível de acesso. Isso traz mais segurança à empresa, uma vez que é possível liberar determinados arquivos e documentos somente para pessoas autorizadas.
7. Unificação de dados desconexos
Um problema recorrente em empresas de diferentes negócios é a inconsistência de dados encontrados em diferentes setores. Desse modo, podemos ter colaboradores da área de marketing que trabalham com números distintos daqueles produzidos pelos trabalhadores do financeiro — em uma mesma companhia!
Isso se explica pelos diversos canais que fornecem dados a uma organização, em fontes internas e externas. Com o Data Warehouse, será mais fácil unificar as fontes e garantir melhoria significativa no processo de comunicação dentro do negócio.
Neste texto, explicamos o que é Data Warehouse, como funciona e quais as suas vantagens para as empresas. Se você se interessou e quer se aprofundar um pouco mais no assunto, que tal nos seguir nas redes sociais para visualizar conteúdos em primeira mão? Estamos no Facebook e no LinkedIn!
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!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] 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.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.