Data Warehouse é um sistema de banco de dados centralizado usado para armazenar, gerenciar, recuperar e analisar grandes quantidades de dados estruturados. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais de processamento de transações, os data warehouses são projetados para suportar aplicações de Sistemas de Apoio à Decisão (DSS) e Business Intelligence (BI).
Conceitos básicos de data warehouse
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Tabelas de fatos e tabelas de dimensões : as tabelas de fatos contêm medidas (como vendas, custos, etc.) e as tabelas de dimensões contêm dados descritivos (como horário, local, clientes, etc.).
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OLAP (On-Line Analytical Processing) : utilizado para análise multidimensional de dados.
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Cubo de Dados : É um modelo multidimensional em análise OLAP que pode ser facilmente fatiado e cortado em cubos (Slicing & Dicing).
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ETL (Extrair, Transformar, Carregar) : É o processo de transferência de dados do sistema de origem para o data warehouse. Primeiro, os dados são extraídos (Extract), depois transformados (Transformed) para atender aos requisitos do modelo de dados do warehouse e, finalmente, carregados (Loaded) no data warehouse.
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Data Lake : Uma solução de armazenamento de dados mais flexível que um data warehouse, capaz de armazenar dados não estruturados e semiestruturados.
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Modelo e arquitetura de dados : como Star Schema, Snowflake Schema, etc.
Vantagens do armazém de dados
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Fornece armazenamento de dados históricos : Os data warehouses geralmente armazenam dados por muitos anos, o que facilita a análise histórica e a previsão de tendências.
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Consulta de alto desempenho : o data warehouse usa tecnologias como armazenamento de colunas, índices de bitmap e visualizações materializadas para melhorar o desempenho da análise de dados.
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Consistência e qualidade dos dados : por meio do processo ETL, o data warehouse fornece dados consistentes e limpos.
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Suporta análises complexas : incluindo análise de séries temporais, reconhecimento de padrões, mineração de dados, etc.
Desvantagens do armazém de dados
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Alto custo : inclui custos de hardware, software e manutenção.
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Complexidade de implementação : Requer extenso trabalho de integração e transformação de dados.
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Latência de dados : o processo ETL pode resultar em dados que não são em tempo real.
Soluções convencionais de data warehouse
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Soluções comerciais : como Teradata, Oracle Exadata, IBM Netezza, etc.
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Soluções em nuvem : como Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure SQL Data Warehouse, etc.
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Soluções de código aberto : como Apache Hive, Presto, etc.
Os data warehouses são parte integrante da moderna arquitetura de dados empresariais, suportando uma variedade de aplicações, desde relatórios de rotina até análise avançada de dados e mineração de dados. Projetar e manter adequadamente um data warehouse é fundamental para maximizar seu valor e apoiar a tomada de decisões de negócios.
Aplicação de data warehouse em diferentes cenários de negócios
A lógica de negócios de um data warehouse é muito diversificada e flexível, dependendo das necessidades comerciais específicas atendidas. A seguir são usados alguns exemplos para ilustrar a aplicação de data warehouses em diferentes cenários de negócios:
indústria de varejo
Logíca de negócios:
- Análise de vendas : analise quais produtos têm melhor ou pior desempenho em um horário, local ou segmento de cliente específico.
- Otimização de estoque : planejamento avançado de estoque com base nas tendências de vendas e mudanças sazonais.
- Segmentação de clientes : Segmente os clientes com base no histórico de consumo e padrões de comportamento.
Função do armazém de dados:
- A tabela de fatos armazena todas as vendas, devoluções, níveis de estoque, etc.
- As tabelas de dimensões incluem hora, localização, produto, cliente, etc.
- Execute análises multidimensionais usando OLAP e cubos de dados.
indústria financeira
Logíca de negócios:
- Avaliação de risco : analise dados históricos de transações para identificar possíveis fraudes.
- Gestão de portfólio : analise o desempenho dos ativos e realize a alocação de ativos.
- Previsão de rotatividade de clientes : analise quais clientes têm maior probabilidade de abandonar e tome medidas com antecedência.
Função do armazém de dados:
- A tabela de fatos pode incluir detalhes de transações, preços de ações, etc.
- As tabelas de dimensões podem incluir tempo, tipo de transação, cliente, produto financeiro, etc.
- Aproveite a análise de dados avançada, como análise de série temporal e aprendizado de máquina para avaliações de risco e investimento.
Indústria médica
Logíca de negócios:
- Diagnóstico de doenças : analise dados históricos de casos para auxiliar os médicos no diagnóstico.
- Otimização de custos de saúde : analise quais opções de tratamento são mais econômicas.
- Rastreamento de pacientes : Análise unificada de dados de pacientes de múltiplas visitas.
Função do armazém de dados:
- As tabelas de fatos incluem diagnósticos, resultados de testes, opções de tratamento e muito mais para cada visita.
- As tabelas de dimensões podem incluir tempo, médico, paciente, departamento hospitalar, etc.
- Use tecnologia de mineração de dados para previsão de doenças e recomendação de tratamento.
Indústria educacional
Logíca de negócios:
- Análise de desempenho dos alunos : Analise quais cursos ou métodos de ensino têm impacto positivo ou negativo no desempenho dos alunos.
- Alocação de Recursos : Aloque recursos de ensino com base nas necessidades dos alunos e no desempenho do curso.
Função do armazém de dados:
- As tabelas de fatos incluem notas dos alunos, taxas de frequência, atividades de aprendizagem on-line e muito mais.
- As tabelas de dimensões podem incluir tempo, curso, professor, aluno, etc.
- Use a análise de dados para melhorar o currículo e personalizar o ensino.
Estes são apenas alguns exemplos simples. Em aplicações práticas, os data warehouses geralmente precisam lidar com lógica de negócios e requisitos de análise de dados mais complexos e refinados. Mas estes devem ser suficientes para demonstrar como um data warehouse pode se adaptar a diferentes lógicas de negócios e gerar insights valiosos.