Atualmente, as empresas dependem do uso da informação para a tomada de decisão. uma vez que eu sei coletar, armazenar e integrar dados de forma eficaz, é possível proceder à análise da informação importante, fundamental 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 que eleAs empresas usam dados de várias fontes que podem ser internos, como dados pessoais, status de vendas ou compras, acompanhamento de clientes, novas oportunidades, etc., ou dados externos, como informações sobre a concorrência, o mercado, clientes em potencial, etc. Assim, quanto mais você expande o horizonte de informação a ser usado para a tomada de decisão maior será a quantidade de dados que precisarão ser armazenados.
Podemos processar todas essas informações com métodos como ETL (Extrair, Transformar, Carregar) e depois armazenar o resultado em um Armazém de dados, um depósito eletrônico onde as empresas guardam 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 um panorama 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 não nos serão úteis no final.
dentro do Vantagens do Data Warehouse Podemos destacar a facilidade de uso, a capacidade de transformar informação em conhecimento, a grande contribuição para a tomada de decisão e o aumento da produtividade.
1. Para que serve o data warehouse?
Para analisar ainda mais Termo Data Warehouse, continuaremos falando sobre dados. E como já discutimos no ponto anterior, a informação é vital para a tomada de decisões. Desta forma, eEntre as funções que comumente podemos ver, temos a análise de diferentes tipos de dados:
Tendências de mercado para investimentos.
Situação financeira dos clientes para seguros, seja casa, carro, moto, até vida, ou concessão de empréstimos.
Análise de usuários da web para a criação de audiências de marketing.
Determine as políticas de preços ou descontos com base nas tendências de compra.
Soma-se a isso, como complemento extra, as informações armazenadas no Armazém de dados permitem que os cientistas de dados executem Modelos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, promovendo ainda mais resultados como a geração de audiências para Marketing ou a previsão de oscilações no mercado financeiro.
2. Características do data warehouse
As principais características são baseadas nos seguintes pontos:
Pode obter dados de várias fontes, independentemente da origem, desde que cumpram o segundo ponto.
Os dados já tiveram um primeiro tratamento, isto significa que foram limpos e o que é armazenado no data warehouse (principalmente pelo menos) é úteis, classificados e consolidados em um sistema organizado.
Por sua vez, a capacidade de suportar grandes quantidades de dados torna ideal para armazenar quantidade de dados históricos, que crescem a cada dia.
3. Diferentes tipos de Data Warehouses
Atualmente estão definidos 3 Tipos de Armazéns de Dados:
desligada
A cada certo 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 um novo dado é gerado, ele é inserido automaticamente.
Um exemplo pode ser os pontos de venda de uma rede local, a cada venda será atualizado.
Integrado
Estes funcionam de forma colaborativa com outros sistemas de informação, permitindo-lhes o acesso a relatórios de processo.
4. Quem usa 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 disponibilização dos dados e dando origem 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 a ?complexidade? É durante o trabalho prévio, nos pontos que devem ser levados em conta no momento da planejar e implementar o armazenamento de dados em Data Warehouse.
É essencial ter clareza sobre vários Aspectos importantes na implementação de Data Warehouse. Entre eles, defina o escopo, defina as necessidades de negócios que devem ser atendidas, tenha clareza sobre as fontes de dados com as quais trabalhará, sua disponibilidade, o processo ETL relevante para cada uma das fontes ou a periodicidade com que será alimentada
Tudo isso é importante levar em consideração desde o início, pois vários desses pontos terão incidência desde o minuto 1 do desenvolvimento e, portanto, pode ser complexo modificá-lo. Isso por causa de 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 podem ser de qualquer tipo, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados, dos quais obtemos os ?dados brutos? ou ?dados sujos?.
Esses dados são armazenados em um Data Lake, e até este ponto podemos? usar esses dados, mas será difícil tirar boas conclusões, pois está cheio de informações inúteis e descartáveis.
Desta forma, é aqui que o processo ETL acima mencionado, ou “Extrair, Transformar, Carregar” é executado. As informações são limpas e modeladas, descartando o que é considerado inútil e deixando apenas os dados que podem ser usados pelos analistas.
Terminado todo este processo, o output é armazenado no Data Warehouse, dando assim origem ao aumento de volume e volume 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, pois a capacidade computacional não estará vinculada a uma máquina física local que pode ter suas limitações.
Isso nos leva ao segundo ponto, custos, que são mais fáceis de gerenciar pois soluções como as oferecidas Google com BigQuery eles cobram pelo consumo, isso permite que não tenhamos que aumentar a capacidade de armazenamento de uma máquina local, mas simplesmente como precisamos de mais, o uso no BigQuery aumentará automaticamente e menos uso reduzirá custos.
Por outro lado, a segurança também é um fator chave no tratamento de dados, e tê-los todos em uma nuvem como a do Google podemos confiar que estarão seguros, pois a partir GCP este tópico é abordado.
Outro fator diferenciador é a disponibilidade, desde onde o Data Warehouse está armazenado Não seremos afetados por quedas de energia 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 possibilita a utilização de processamento analítico online, eliminando a barreira de hardware e a latência.
Para obter todos esses benefícios não é necessário começar um processo do zero, você pode fazer um migração de um data warehouse local para a nuvem.
7.1 Principais vantagens de mover o data warehouse para a nuvem
Conforme mencionamos nos motivos da migração para a nuvem, encontramos diversos Vantagens do Data Warehouse. Entre os principais estão segurança de dados, alta disponibilidade de informações e baixa latência.
Ao mesmo tempo, o poder de computação para processar rapidamente os dados e obter todas as informações desejadas, incluindo vinculando diretamente a ferramentas de painel como Looker Studio ou Looker.
Vemos a mudança na forma de estimar os custos como uma vantagem, pois não haverá mais problemas relacionados a falhas ou necessidade de melhorias de hardware.
