O que é armazém de dados?

Hoje em dia, as empresas dependem do uso de informações para a tomada de decisões. Uma vez que eu sei coletar, armazenar e integrar dados de forma eficiente, é possível proceder à análise de informações importantes, essenciais para otimizar os benefícios, gerar receitas ou conter os custos de cada organização. Neste post contamos tudo sobre a ferramenta de armazenamento de dados, Data Warehouse, o que é, para que serve e todas as suas principais características. 

Para contextualizar, devemos saber queAs empresas usam dados de múltiplas fontes que podem ser internos, como dados pessoais, status de vendas ou compras, monitoramento de clientes, novas oportunidades, etc., ou dados externos, como informações sobre a concorrência, o mercado, clientes potenciais, etc. Dessa forma, quanto mais se expande o horizonte de informações que será usado para a tomada de decisão Quanto maior for a quantidade de dados que deverão ser armazenados.

Podemos processar todas essas informações com métodos como ETL (Extract, Transform, Load) e depois armazenar o resultado em um Armazém de dados, um armazém eletrônico onde as empresas armazenam uma grande quantidade de informações valiosas. Neste local, os dados disponíveis são armazenados com segurança e são fáceis de recuperar e analisar. 

Os dados armazenados em um Armazém de dados São históricos e atuais, o que também permite uma visão ainda maior. É importante saber que por definição armazena apenas dados que foram modelados ou estruturados, ao contrário de um Data Lake onde podemos encontrar dados que, em última análise, não serão úteis para nós.

Dentro do vantagens do data warehouse Podemos destacar a facilidade de uso, a capacidade de transformar informação em conhecimento, a grande contribuição na tomada de decisões e o aumento da produtividade.

1. Para que é usado o data warehouse?

Para continuar analisando o Data Warehouse termina, continuaremos falando sobre dados. E como já falamos no ponto anterior, a informação é vital para a tomada de decisões. Desta forma, eDentre as funções que comumente podemos observar temos a análise de diversos tipos de dados:

Tendências de mercado para investimentos.

Situação financeira dos clientes para seguros, sejam residenciais, de automóveis, de motos ou de vida, ou para concessão de empréstimos.

Análise de usuários da web para criação de públicos de marketing.

Determine políticas de preços ou descontos com base nas tendências de compra.

Somado a isso, como complemento extra, as informações armazenadas no Armazém de dados permitir que os cientistas de dados realizem Modelos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, potencializando ainda mais resultados como geração de audiências para Marketing ou previsão de oscilações no mercado financeiro.

2. Características do armazém de dados

As principais características baseiam-se nos seguintes pontos:

Pode obter dados de múltiplas fontes, independentemente da origem, desde que cumpram o segundo ponto.

Os dados já passaram por um primeiro tratamento, isto significa que foram limpos e o que está armazenado no Data Warehouse (principalmente pelo menos) é úteis, classificados e consolidados em um sistema organizado.

Ao mesmo tempo, a capacidade de suportar grandes quantidades de dados torna ideal para armazenar quantidade de dados históricos, que crescem dia a dia.

3. Diferentes tipos de data warehouse

Atualmente estão definidos 3 tipos de data warehouse:

desligada

A cada determinado período de tempo os dados são atualizados, podendo ser em intervalos diferentes, como diário, semanal ou mensal.

Em tempo real

Ele é constantemente atualizado para fornecer as informações mais recentes disponíveis. Cada vez que novos dados são gerados, eles são inseridos automaticamente.

Um exemplo poderiam ser os pontos de venda de uma rede local, a cada venda eles serão atualizados.

Integrado

Estes trabalham em colaboração com outros sistemas de informação, permitindo-lhes assim o acesso aos relatórios do processo.

4. Quem utiliza um Data Warehouse?

São Usado principalmente por analistas de dados, que obtêm todas essas informações e as analisam para tomar decisões ou buscar insights. Também Cientistas de dados usam data warehouse para a criação de modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial.

Na sua vez Os sistemas de Business Intelligence usam Data Warehouses como fontes de dados, uma vez que são fiáveis e respeitam um esquema, facilitando a utilização e a disponibilidade dos dados e conduzindo a análises mais precisas.

5. Como funciona um Data Warehouse?

Armazenar os dados úteis é a parte fácil do processo. A questão principal ou onde está a ?complexidade? é durante o trabalho anterior, nos pontos que devem ser levados em conta quando planejar e implementar armazenamento de dados em Data Warehouse. 

É essencial ter clareza sobre vários aspectos importantes ao implementar Data Warehouse. Entre eles, defina o escopo, defina as necessidades de negócio que devem ser satisfeitas, seja claro sobre as fontes de dados com as quais irá trabalhar, sua disponibilidade, o processo de ETL relevante para cada uma das fontes ou a periodicidade com que irá alimentar.

É importante levar tudo isso em consideração desde o início, pois vários desses pontos terão impacto desde o primeiro minuto de desenvolvimento e então pode ser complexo modificá-lo. Isso por causa informações de várias fontes podem ser interligadas, e modificar um pode significar ter que modificar toda a estrutura, desde a ingestão até a transformação.

6. Estruturas de um Data Warehouse

A estrutura básica para um data warehouse consiste primeiro em fontes de dados, que pode ser de qualquer tipo, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado, do qual obtemos os ?dados brutos? ou ?dados sujos?.

Esses dados são armazenados em um Lago de dados, e até este ponto, podemos? utilizar estes dados, mas será difícil obter boas conclusões, uma vez que estão repletos de informações inúteis e descartáveis.

Desta forma, é aqui que É realizado o referido processo ETL, ou “Extrair, Transformar, Carregar”. As informações são limpas e moldadas, descartando o que é considerado inútil e deixando apenas aqueles dados que podem finalmente ser utilizados pelos analistas.

Concluído todo esse processo, a saída é armazenada no Data Warehouse, fazendo com que o volume cresça cada vez mais ao longo do tempo. finalmente obtendo um histórico de todas as informações úteis.

7. Data Warehouse na nuvem Por que migrar para a nuvem?

Existem várias razões pelas quais migrar um Data Warehouse para a nuvem. Entre eles agilidade se destaca, uma vez que a capacidade computacional não estará vinculada a uma máquina física local que poderá ter suas limitações.

Isso nos leva ao segundo ponto, custos, que são mais fáceis de gerenciar já que soluções como as oferecidas Google com BigQuery Eles cobram pelo consumo, isso nos permite não ter que aumentar a capacidade de armazenamento de uma máquina local, mas simplesmente à medida que precisarmos de mais, o uso no BigQuery aumentará automaticamente e Menos uso reduzirá custos.

Por outro lado, A segurança também é um fator chave no gerenciamento de dados, e tendo todos eles em uma nuvem como a do Google podemos confiar que eles estarão seguros, pois desde GCP Este tópico é abordado.

Outro fator diferenciador é a disponibilidade, desde onde o Data Warehouse está armazenado Não seremos afetados por interrupções de eletricidade ou internet. Nos casos em que o servidor possa sofrer algum desses problemas ou até mesmo falhar algum componente, isso pode ser resolvido e até que isso seja feito os dados serão bloqueados. A vantagem é que esse tipo de problema não acontece na nuvem.

Além disso, ter os dados disponíveis na nuvem também dá a possibilidade de utilizar o processamento analítico online, eliminando a barreira de hardware e a latência.

Para obter todos estes benefícios não é necessário iniciar um processo do zero, você pode fazer um migração de um data warehouse local para a nuvem.

7.1 Principais vantagens de migrar o data warehouse para a nuvem

Como mencionamos nos motivos da migração para a nuvem, encontramos vários vantagens do Data Warehouse. Entre os principais destacam-se segurança de dados, alta disponibilidade de informações e baixa latência.

Ao mesmo tempo, o poder computacional para processar rapidamente os dados e obter todas as informações desejadas é extremamente importante, incluindo vinculando diretamente com ferramentas de painel, como Looker Studio ou Looker.

Vemos a mudança na forma de estimar custos como uma vantagem, pois não haverá mais problemas que tenham a ver com falhas ou necessidade de melhorias em hardware.