Em um passado não tão distante – em meados da década de 80 – os americanos Bill Inmon e Ralph Kimball já rabiscavam ideias que viriam a revolucionar a maneira como lidamos com os dados nos dias de hoje.
Considerado o “pai do armazenamento de dados”, Inmon foi o pioneiro no desenvolvimento do conceito de data warehouse. Em seu livro de 1992, “Building the Data Warehouse“, ele definiu e demonstrou a primeira estruturação de um repositório de dados centralizado capaz de integrar e manter informações de toda a organização, de forma consistente e unificada.
Sumário
Anos mais tarde, Kimball trouxe uma abordagem inovadora em “The Data Warehouse Toolkit“. Sua estratégia ‘de baixo para cima’ defendia a criação inicial de data marts, para posterior integração em um amplo armazém de dados.
Mas a história não termina por aí! O mundo dos dados evoluiu com o tempo, se moldando às tecnologias modernas como a nuvem e análises em tempo real. Dessa evolução nasceu o data lake – uma espécie de primo do data warehouse – impulsionado por tecnologias ainda mais disruptivas.
Neste artigo, você vai aprender tudo que precisa saber sobre um data warehouse. Confira os tópicos que serão abordados durante a leitura:
- Conceito de data warehouse;
- Data warehouses vs data marts vs data lakes;
- Quais os principais recursos de um data warehouse;
- Como funciona um data warehouse;
- Quais são os tipos de data warehouses;
- Como integrar diferentes fontes de dados em um data warehouse;
- Melhores práticas para implementar um data warehouse.
Conceito de data warehouse
O data warehouse pode ser compreendido como um repositório especializado em armazenar dados já processados e organizados para que possam ser facilmente acessados e analisados. Diferente de um data lake, que armazena dados brutos, um DW contém dados que já foram limpos, transformados e estruturados especificamente para fins de análise.
Esse tipo de tecnologia geralmente é usada por empresas que buscam reunir dados de diferentes fontes em um único lugar para oferecer uma visão unificada, consistente e confiável de dados para extração de insights valiosos e aprimoramento da inteligência empresarial.
Data warehouses vs data marts vs data lakes
Embora os termos Data Warehouse, Data Lake e Data Mart sejam semelhantes em sua taxonomia e estejam relacionados, eles possuem papeis e estruturas distintas que podem causar confusão para quem está começando a entendê-los. Veja:
Data warehouse
Em termos gerais, o data warehouse funciona como um grande armazém, com prateleiras organizadas e etiquetadas, onde todos os produtos são armazenados de forma estruturada e padronizada no mesmo local.
No DW, o armazenamento dos dados é executado por meio do processo ETL (Extração, Transformação e Carga), responsável por coletar, limpar, transformar e carregar os dados de diversas fontes. Esse procedimento facilita a integração dos dados e garante que estejam formatados corretamente para consultas e tomadas de decisões.
Data Lake
O data lake pode ser comparado a um enorme reservatório de água onde os dados são acumulados em seu estado original, sem passar por formatações prévias. Como um lago expansivo, ele é amplo e flexível, permitindo a coleta de uma ampla gama de dados em diversos formatos, desde textos simples até arquivos multimídia.
No Data Lake, o armazenamento dos dados ocorre através do processo ELT (Extração, Carga e Transformação). Neste método, os dados brutos são primeiramente extraídos de várias fontes e então carregados no ambiente do Data Lake em sua forma original ou nativa. A etapa de transformação e organização dos dados é realizada mais tarde, geralmente quando os usuários acessam o Data Lake para análises ou processos específicos.
Essa abordagem oferece maior flexibilidade para explorar e manipular os dados conforme necessário, sem a necessidade imediata de organização prévia como acontece com o processamento dos dados no DW.
Data Mart
O armazenamento de dados de um DW pode ser organizado em conjuntos específicos chamados data marts, que são partes menores do armazém principal que atende às necessidades de uma equipe ou unidade de negócios específica, como finanças, marketing ou vendas.
Em outras palavras, o data mart pode ser comparado a uma seção especializada dentro de um grande armazém (data warehouse), dedicado a armazenar e organizar produtos específicos, destinados a um grupo particular de consumidores ou requisitos exclusivos.
Nesse caso, os dados são extraídos e refinados do data warehouse, sendo adaptados e organizados para serem altamente pertinentes a uma área de negócios específica. Dessa forma, são organizados, selecionados e moldados de acordo com as necessidades do departamento ou equipe, assegurando um acesso rápido e focado para análises detalhadas e decisões específicas.
Quais os principais recursos de um data warehouse?
Um Data Warehouse tradicional é composto por quatro elementos essenciais: um banco de dados central, ferramentas de ETL (Extração, Transformação, Carregamento), metadados e ferramentas de acesso.
Banco de dados central: é o coração do Data Warehouse, onde os dados são armazenados de forma estruturada para facilitar consultas e análises. Ele é projetado para comportar grandes volumes de informações históricas e atuais, provenientes de diferentes fontes da organização.
Ferramentas ETL (Extração, Transformação, Carregamento): são responsáveis por três etapas cruciais. Elas extraem os dados de diversas fontes, como bancos de dados operacionais, os transformam para o formato adequado e, por fim, os carregam no Data Warehouse. Essas ferramentas garantem que os dados estejam limpos, consistentes e prontos para análise.
Metadados:descrevem e catalogam os dados armazenados no Data Warehouse. Eles fornecem informações sobre o significado, origem, estrutura e relacionamentos dos dados. Essa camada de metadados é fundamental para ajudar os usuários a compreenderem e utilizarem os dados de maneira eficaz.
Ferramentas de acesso: permitem que os usuários consultem, analisem e visualizem os dados armazenados no Data Warehouse. Essas ferramentas podem incluir interfaces de consulta, relatórios personalizados, painéis de controle e outras aplicações que oferecem diferentes maneiras de interagir com os dados.
Como funciona um data warehouse?
Para entender como um data warehouse funciona, imagine um ambiente virtual como se fosse uma biblioteca gigante, onde cada livro (dados) de diferentes lugares se encontra, todo arrumadinho e pronto para contar suas histórias.
Dentro desse lugar, chamado data warehouse, todos esses dados se unem para criar relatórios e dashboards que irão apoiar as estratégias da organização.Como uma espécie de fonte da sabedoria empresarial, onde dados aparentemente simples se transformam em insights valiosos para guiar as decisões mais importantes!
Na prática um data warehouse opera como um imã, atraindo dados de diversas origens, geralmente de bancos de dados relacionais, que são frequentemente transferidos para ele. Esses dados chegam de maneira regular, como um fluxo constante de informações.
Posteriormente, profissionais como analistas de negócios, engenheiros e cientistas de dados, bem como tomadores de decisões, têm acesso a esses dados. Eles utilizam ferramentas de Business Intelligence (BI), clientes SQL e outros softwares de análise para explorar, analisar e extrair informações valiosas para impulsionar estratégias e decisões empresariais.
É como se o data warehouse fosse uma fonte central onde todos vão buscar informações para entender melhor o que está acontecendo em diferentes áreas da empresa para se planejarem sobre qual vai ser o próximo passo.
Quais são os tipos de data warehouses?
Existem 3 tipos diferentes de data warehouses disponíveis: cloud, on-premise ou uma combinação desses dois ambientes. A escolha do DW mais apropriado para cada tipo de negócio geralmente é determinada por variáveis como escalabilidade, custo, recursos, controle e segurança. Entenda as diferenças:
Data warehouse cloud (em nuvem)
O data warehouse cloud é uma solução SaaS desenvolvida para operar especificamente na nuvem, dispensando a necessidade de um hardware físico. Os clientes que optam por este modelo não necessitam investir em hardware ou software, nem se preocupar com a manutenção do data warehouse, uma vez que a infraestrutura é mantida e gerenciada pelos provedores de serviços em nuvem.
Neste modelo, a escalabilidade não representa um desafio, pois a empresa paga pelo espaço de armazenamento e capacidade computacional conforme a demanda. Isso significa que é possível aumentar os recursos na nuvem sem precisar contratar profissionais especializados para implementação ou manutenção, uma vez que tais responsabilidades são gerenciadas pelo próprio provedor.
A popularidade do DW em nuvem aumentou consideravelmente nos últimos anos, com mais empresas adotando serviços em nuvem para diminuir a dependência de data centers locais. Entre os provedores em nuvem mais conhecidos no mercado estão Snowflake, Redshift da Amazon, BigQuery do Google e Azure da Microsoft .
Data warehouse on-premise (local)
Outra alternativa viável é a aquisição de licenças de software de Data Warehouse on-premise, ou seja, uma infraestrutura física. Os sistemas de armazenamento de dados locais, de natureza mais tradicional, costumam seguir uma estrutura de três camadas: a camada inferior, intermediária e superior, referidas nesse contexto.
- Camada inferior
Na camada inferior, ou camada de aquisição e processamento, está o back-end do usuário onde encontramos o próprio data warehouse, composto pelo servidor de banco de dados, dispositivos de armazenamento, um meta-repositório e data marts, que são conjuntos específicos de dados.
- Camada intermediária
A camada intermediária, ou camada de apresentação, corresponde ao servidor de OLAP (Processamento Analítico Online), responsável pelo processamento de consultas complexas para apresentar os resultados em um formato adequado para análises, mineração de dados e inteligência de negócios.
- Camada superior
Por fim, na camada superior, ou camada de consumo, está o front-end do usuário, que engloba as ferramentas utilizadas para mineração de dados, análises e Business Intelligence (BI), permitindo a interação e obtenção de insights por parte dos usuários finais.
Embora o modelo on-premise possa ter um custo superior comparado ao cloud, é altamente recomendado para entidades governamentais, instituições financeiras e empresas que buscam maior controle sobre os dados ou precisam aderir a regulamentações rígidas de segurança e privacidade. Entre os provedores on-premise mais conhecidos no mercado estão Oracle Database, Microsoft SQL Server, IBM Db2, Teradata e SAP HANA.
Data warehouse híbrido
Já DW híbrido combina elementos de armazenamento de dados on-premise (local) e armazenamento em cloud (nuvem). Essa união tem como objetivo tirar proveito das vantagens de ambos os ambientes, visando otimizar não apenas o armazenamento, mas também o processamento e a análise dos dados.
Veja na tabela a seguir as principais vantagens e desafios do modelo híbrido:
| Vantagens | Desvantagens |
| – Flexibilidade na escolha dos dados a serem processados. | – Complexidade na integração dos dois ambientes. |
| – Maior segurança e controle sobre dados sensíveis. | – Gerenciamento de dados pode ser mais desafiador em ambientes híbridos. |
| – Redução de custos de armazenamento e manutenção. | – Possíveis restrições na compatibilidade e interoperabilidade entre sistemas. |
| – Otimização de desempenho e recursos conforme a necessidade. | – Necessidade de políticas robustas para governança de dados. |
Como integrar diferentes fontes de dados em um data warehouse?
Integrar diferentes fontes de dados em um data warehouse é essencial para garantir que ele possa fornecer uma visão holística e abrangente dos dados da organização. Embora possa ser desafiador, é essencial que o procedimento seja contínuo para que o DW se mantenha como uma fonte de dados confiável e precisa para embasar as decisões estratégicas.
A seguir listamos alguns passos para nortear o processo de integração:
| Passo | Objetivo | Ação |
| 1 | Identificar as fontes de dados | Identificar e listar todas as fontes de dados a serem integradas, como bancos de dados, arquivos, APIs, etc. |
| 2 | Compreender os requisitos de dados | Analisar a estrutura, o formato e a qualidade dos dados para entender suas características e necessidades. |
| 3 | Padronizar os dados | Padronizar os dados para garantir consistência e normalizar os esquemas para um formato comum, quando possível. |
| 4 | Desenvolver processos de ETL ou ELT | Criar processos de Extração, Transformação e Carga (ETL) ou Extração, Carga e Transformação (ELT) dos dados. |
| 5 | Utilizar ferramentas de Integração de dados | Empregar ferramentas ETL/ELT para facilitar a integração, permitindo a criação de fluxos de dados automatizados. |
| 6 | Implementar técnicas de mapeamento de dados | Definir e estabelecer mapeamentos claros entre os diferentes esquemas de dados. |
| 7 | Realizar testes e validações dos dados | Executar testes para garantir precisão, consistência e conformidade dos dados integrados. |
| 8 | Documentar o Processo de Integração de Dados | Criar documentação detalhada do processo para futuras referências, atualizações e manutenções. |
Melhores práticas para implementar um data warehouse
Então aqui vai uma lista com as 10 melhores práticas devem ser consideradas ao implementar um data warehouse na sua empresa:
1. Defina suas necessidades de dados
Primeiramente, identifique e defina claramente as informações necessárias para seus processos de análise. Consulte grupos comerciais, clientes e fornecedores para obter sugestões valiosas sobre as fontes de dados disponíveis.
2. Documente e avalie os dados existentes
Documente minuciosamente a localização, a estrutura e a qualidade dos dados atuais. Identifique as lacunas nos dados e estabeleça regras de negócios para transformá-los de acordo com os requisitos do DW.
3. Forme uma equipe multidisciplinar
Monte uma equipe composta por patrocinadores executivos, gerentes e membros que utilizarão e fornecerão informações. Identifique os relatórios e os KPIs necessários para apoiar suas funções dentro da organização.
4. Priorize projetos-piloto
Priorize um ou dois projetos-piloto com requisitos realistas e valor comercial significativo para testar a viabilidade do DW e garantir sua eficácia.
5. Escolha um parceiro de tecnologia confiável
Busque um parceiro experiente em tecnologia de DW, que ofereça serviços de implementação adequados às suas necessidades, incluindo opções de serviços em nuvem e locais.
6. Desenvolva um plano de projeto detalhado
Trabalhe com sua equipe para criar um plano e cronograma realistas que incluam comunicações eficazes e relatórios de status regulares.
7. Monitore desempenho e segurança
Acompanhe de perto o uso do sistema, garantindo alto desempenho e segurança das informações armazenadas.
8. Mantenha padrões de qualidade e governança
Siga procedimentos rigorosos para manter a qualidade dos dados, metadados, estrutura e governança, mesmo com a inclusão de novas fontes de dados.
9. Forneça uma arquitetura flexível
Opte por uma plataforma de DW flexível que possa atender às diversas necessidades corporativas, oferecendo suporte a data marts e DWs de maneira ágil.
10. Automatize processos e utilize a nuvem estrategicamente
Explore o potencial do Machine Learning para automatizar funções de gestão técnica do DW, reduzindo custos operacionais. Adote soluções em nuvem para escalabilidade e redução de custos, mantendo a acessibilidade via dispositivos móveis.
Conclusão
Em resumo, o data warehouse é uma ferramenta essencial para organizações que buscam insights de dados para melhorar suas operações. O conceito evoluiu ao longo do tempo para atender às demandas tecnológicas em constante mudança.
Enquanto o data warehouse fornece uma visão estruturada dos dados, o data lake lida com grandes volumes de dados brutos. Implementar um data warehouse de forma eficaz requer uma abordagem cuidadosa, incluindo a integração de várias fontes de dados e práticas sólidas de governança. Ao seguir esses princípios, as organizações podem utilizar seus dados de forma mais eficaz para impulsionar o crescimento e a tomada de decisões informadas.
