Como é possível gerenciar de forma eficiente a grande quantidade de dados recolhidos todos os dias por diversas fontes e ainda gerar valor com a análise desse material de forma rápida, auxiliando na definição de grandes decisões e ações a serem tomadas?
A resposta tem um nome bonito mas ainda não utilizado da melhor maneira pelas instituições: são os Data Warehouse.
Um Data Warehouse permite tomar decisões certas da maneira certa e no tempo certo.
Vamos entender melhor o que é Data Warehouse?
O que é Data Warehouse
Os Data Warehouse (DW) são uma ferramenta extremamente importante no framework de trabalho de Business Intelligence e são essenciais para atingir uma cultura de ações baseadas em dados e fatos.
Tanto dados internos quanto externos podem apresentar uma diversa gama de formatos, como .csv, ,txt, diversos bancos de dados e flat files, etc. Após identificar os dados essenciais para nossas análises, temos que juntá-los em uma mesma plataforma e transformá-los de modo que sejam compatíveis uns com os outros. Para isso, realizamos o processo ETL e introduzimos os dados no DW – ou, primeiramente, na Staging Area.
A partir daí, o sistema permite a centralização de informações de diversas origens e, consequentemente, um Data Warehouse permite a definição de uma “versão única da verdade” em toda a empresa, uma vez que todos buscam informação no mesmo local.
Por ser um sistema de armazenamento de dados centralizado, o DW permite gerenciar e manipular um número grande de diferentes registros de dados de diversos formatos e atualizar esses registros, seja alterando os existentes ou adicionando novos, na frequencia desejada pelo usuário.
Ao utilizar o Data Warehouse de forma efetiva, conseguimos analisar tendências, uma vez que esse sistema guarda todo o histórico de dados de fontes internas e externas e permite transformar esses dados em informação de valor, permitindo que companhias apoiem suas decisões em fatos e facilitando a criação de relatórios.
O DW é um tipo de base de dados desenhada especificamente para a análise de dados, uma vez que permite manter um histórico de dados ao longo do tempo e resumir as informações de forma rápida, através do uso de pesquisas (queries).
Esse formato é possível devido à existência de um servidor OLAP (Online Analytical Processing), onde os dados são carregados. Esse servidor faz parte da arquitetura básica do DW e seu diferencial é por ter um approach multidimensional para analisar os dados. As pesquisas, então, são feitas de maneira muito mais rápida, mesmo para enormes quantidades de informação, e pode-se criar métricas de análise. Essa abordagem multidimensional significa que temos a presença de tabelas de dimensões (como tempo, localização, produtos, vendedores, etc) e de fatos (onde temos as métricas, que podem ser agrupadas de acordo com as dimensões desejadas).
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