O Business Intelligence avançou de forma notável nos últimos anos, e muitas empresas estão tirando vantagem disso. Para ser o mais bem-sucedido e eficiente com esse novo poder da BI é essencial poder analisar e aproveitar todos os seus dados. A aplicação adequada da BI e a implementação de um data warehouse permitem que você faça uma pesquisa detalhada dos dados da organização para obter uma vantagem competitiva no mercado.

Para tanto, a empresa precisa primeiro de um data warehouse bem projetado. Neste artigo, damos passos básicos de como construir o data warehouse na sua empresa. Também ajudaremos você a não cometer erros importantes relacionados a esse processo. Confira!

O que é um data warehouse

Um data warehouse — ou armazém de dados — é um grande repositório de dados coletados de várias fontes diferentes dentro de uma empresa. Com uma quantidade significativa de dados mantidos em um só lugar, agora é mais fácil para as empresas analisarem e tomarem decisões mais bem informadas.

Como construir seu data warehouse

Primeiro, você precisa planejar seu sistema de armazém de dados. Você deve entender quais perguntas os usuários farão (por exemplo, quantos registros a empresa recebeu em cada trimestre ou quais setores estão comprando desenvolvimento de software personalizado), porque o objetivo de um sistema de data warehouse é fornecer aos tomadores de decisão as informações necessárias, precisas e oportunas de que precisam para fazer as escolhas certas. Mas, vamos a um passo a passo básico!

Identifique as fontes de dados

Um data warehouse normalmente extrai dados de várias fontes. Você deve identificar todas as fontes que contribuirão para fornecer os dados necessários para atingir seus objetivos e escolher os pontos/elementos fundamentais. As fontes de dados podem ser de qualquer tipo — outros bancos de dados, aplicativos, mídias sociais, pesquisas, sensores IoT, etc.

Crie o modelo de dados

Como agora todas as fontes de dados e elementos estão definidos, é hora de criar um banco de dados central para todos os elementos, para formar o armazém. Um modelo de banco de dados ilustra todas as entidades e/ou objetos que irão para o data warehouse e suas propriedades. Uma boa ferramenta de modelagem de dados também ajudará a projetar o modelo em um esquema de banco de dados no gerenciador de sua escolha.

Construa uma staging area

Depois que os dados são carregados, a staging area — ou área de armazenamento temporário — é usada para combinar dados de várias fontes, transformações, validações e limpeza. Os dados geralmente são transformados em um esquema em estrela antes do carregamento de um data warehouse.

Crie seus documentos de dados internos

Isso é importante, especialmente se você não deseja que seu armazém de dados seja uma caixa-preta, onde apenas alguns engenheiros sabem como usá-lo. Se seus usuários não entenderem, não terão certeza de consultá-lo. Sempre que um relatório for criado (ou atualizado), atualize este documento para refletir qualquer novo nível de entendimento comercial de seus dados.

Quais desafios você pode enfrentar

Embora o conceito de data warehouse seja simples, pode ser muito desafiador implementá-lo. Confira alguns desafios que você pode enfrentar.

Falta de integridade dos dados

Tendo várias fontes de dados mal integradas, as empresas podem ter problemas para definir dados confiáveis, rastrear dados incompatíveis e duplicados, registrar omissões e conflitos semânticos nas fontes de dados originais. O desafio pode ser superado definindo processos obrigatórios para diminuir os problemas de qualidade dos dados e configurando processos de teste de integridade de dados no estágio de design do data warehouse.

Complexidade tecnológica

Requisitos de negócios mal definidos ou em mudança complicam o processo de escolha de tecnologias para data warehouse apropriadas. Portanto, qualquer que seja o hardware e o software que você escolher, ele deve ser escalável e flexível.

Em resumo, construir o data warehouse é uma ótima solução para centralizar e analisar facilmente os dados da sua empresa. Aumenta a disponibilidade dos dados, a eficiência das atividades analíticas, melhora a qualidade das informações necessárias para os relatórios e torna o trabalho com dados seguro.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

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.