Diariamente, empresas lidam com um alto volume de dados provenientes de diversas fontes. Essa crescente quantidade de informações geradas a cada segundo é de extrema valia, ao mesmo tempo que pode ser um desafio. É nesse viés que o data warehouse se torna um recurso importante para a organização de dados das empresas.
O data warehouse é um repositório de dados útil na consolidação, catalogação e análise inteligente de dados. Ele traz a oportunidade de as corporações entenderem de forma abrangente e analítica seus processos e suas atividades, possibilitando uma melhor inteligência empresarial.
Esse sistema é a ferramenta ideal para empresas que querem potencializar a maneira como elas tratam e aplicam dados valiosos na estratégia do negócio. Neste texto, será possível entender o assunto com detalhes, por meio dos seguintes tópicos:
- O que é um data warehouse?
- Quais são os componentes de um data warehouse?
- Benefícios de um data warehouse para a empresa
- Data warehouses, bancos de dados e data lakes: qual a diferença entre cada um?
- Tipos de arquiteturas de data warehouse
- Como um data warehouse pode ser usado dentro do RH?
Boa leitura!
O que é um data warehouse?
Um data warehouse é um sistema de gestão de dados criado especificamente para facilitar e reforçar operações de business intelligence, especialmente aquelas que envolvem análises complexas. Seu objetivo é permitir a execução de consultas complexas e análises estatísticas em meio a abundância de dados.
De forma simplificada, pode-se comparar a ferramenta com um grande depósito de informações. Ele armazena dados de várias fontes diferentes da empresa em um único lugar, organizando tudo de um jeito que seja fácil de acessar e analisar.
Importância do data warehouse para business intelligence (BI)
O data warehouse é um componente importante em um projeto de business intelligence (BI). As informações presentes no depósito de dados do data warehouse (DW) possibilitam a criação e organização de relatórios por meio de históricos, podendo auxiliar na leitura de dados e no surgimento de ideias.
Um sistema de BI departamentalizado, focado apenas em uma área de negócio, pode funcionar sem um DW. Contudo, o seu potencial máximo só é alcançado quando um data warehouse e um sistema de BI são estruturados para trabalhar em conjunto.
Um data warehouse permite consultas amplas e completas, ajudando organizações a acessarem todas as suas informações em um só lugar.
Importância do data warehouse para as empresas
Uma empresa que não tem domínio sobre os dados valiosos que passam por ela pode estar fadada ao fracasso. Isso acontece porque empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% ao ano e têm 6 vezes mais chances de reter clientes, segundo pesquisas da Forrester e da McKinsey.
Logo, as corporações que utilizam o data warehouse encontram-se em uma posição estratégica vantajosa. Ao centralizarem e consolidarem seus dados por meio desses sistemas, elas adquirem uma compreensão mais profunda de seus processos internos e de mercado.
Quais são os componentes de um data warehouse?
Um data warehouse é composto por quatro elementos essenciais: um núcleo de banco de dados central, ferramentas ETL (extração, transformação, carregamento), metadados e ferramentas de acesso.
Esses componentes podem sofrer variação conforme a complexidade do projeto e as necessidades de cada sistema. Por isso, também é possível encontrar áreas de staging para pré-processamento de dados, ferramentas de limpeza e de qualidade de dados e mais.
Cada um desses componentes presentes no data warehouse opera em altíssima velocidade, permitindo resultados imediatos e análise ágil dos dados.
Benefícios de um data warehouse para a empresa
Um data warehouse, quando bem implementado e utilizado, é uma ferramenta poderosa para as empresas. Esse recurso pode capacitar a empresa a tomar decisões embasadas e a aprimorar a análise e utilização de dados em várias áreas. Entenda a seguir com mais detalhes!
Melhoria na tomada de decisões
Decisões estratégicas dependem de dados precisos da empresa e do mercado, e o data warehouse possibilitará essa análise aprofundada das informações. Isso é necessário para se destacar, pois, segundo uma pesquisa da BI-Survey, cerca de 60% das empresas de alto desempenho baseiam suas decisões em dados.
Facilita a consolidação de dados de diferentes fontes
Ao criar um repositório central, unificar formatos e integrar informações de diversas fontes, o data warehouse simplifica a consolidação de dados. Essas ações viabilizam uma comparação mais eficiente de informações diversas e heterogêneas, ao mesmo tempo que aceleram o processo de análise e oferecem uma visão unificada.
Permite análise de dados históricos
O data warehouse consegue armazenar altos volumes de dados por um longo tempo, além de organizá-los em ordem cronológica. Essa tecnologia viabiliza a análise de informações antigas e a projeção de tendências futuras, permitindo previsões fundamentadas.
Garante qualidade e consistência dos dados
Os dados inseridos no data warehouse passam por processos de limpeza, padronização e integração, inclusive com regras de validação. Essa automatização inteligente de processamento e registro de dados garante mais qualidade e consistência das informações armazenadas.
Separa o processamento analítico do transacional
O data warehouse faz a separação do processamento analítico dos bancos de dados transacionais por meio de uma estrutura otimizada para consultas complexas e análises longas. Tal divisão permite que cada sistema seja projetado especificamente para sua função, melhorando o desempenho de ambas as operações.
Data warehouses, bancos de dados e data lakes: qual a diferença entre cada um?
Resumidamente, um banco de dados é um conjunto de informações organizadas que podem ser acessadas, gerenciadas e atualizadas. Um data warehouse é um repositório de dados que armazena informações de várias fontes em um só lugar. E, por fim, um data lake é um repositório de dados que armazena informações em seu formato original.
A diferença entre um data warehouse e um data lake é que o primeiro armazena apenas dados estruturados, enquanto o segundo armazena dados brutos e sem formatos definidos.
Um data warehouse é útil para análise de negócios, enquanto um data lake é ideal para análise de big data porque permite acessar e analisar muitos dados de maneira simples.
Tipos de arquiteturas de data warehouse
O data warehouse possui diferentes arquiteturas, que funcionam conforme as necessidades e a complexidade das informações. São 4 tipologias diferentes que abrangem desde abordagens centralizadas a distribuídas, adaptando-se para melhor atender às necessidades específicas de cada empresa. Entenda a seguir!
Arquitetura simples
Na arquitetura padrão de um data warehouse, os dados brutos, os dados de resumo e os metadados são registrados no repositório central. Esse repositório é abastecido por fontes de dados e, em outra ponta, é acessado por usuários finais para análise, exploração e produção de relatórios.
Arquitetura com área de preparo
A arquitetura com área de preparo, também nomeada como arquitetura de staging, é um tipo de data warehouse com uma etapa intermediária para limpar, transformar e unificar dados antes de serem enviados ao repositório principal. O modelo foi criado com o intuito de aumentar consistência, qualidade e integridade dos dados.
Arquitetura hub e spoke
No modelo de arquitetura hub and spoke, há incorporação de data marts entre o repositório central e os usuários finais, possibilitando a personalização do data warehouse para diferentes áreas da empresa. Após a preparação, os dados são direcionados para o data smart específico antes de serem utilizados.
Áreas restritas
Áreas restritas no data warehouse são segmentos designados para restringir o acesso a dados sensíveis ou confidenciais. Essa parte do sistema conta com medidas de segurança de dados mais robustas, como controle de acesso, criptografia de ponta a ponta e auditoria, proporcionando mais segurança para as informações privadas.
Como um data warehouse pode ser usado dentro do RH?
O data warehouse pode ser uma tecnologia útil para o setor de RH consolidar e analisar diversos dados. Ele pode integrar informações de recrutamento, treinamento, desempenho, folha de pagamento, feedback dos funcionários e mais.
Além disso, ao oferecer acesso a dados importantes de forma estruturada, o data warehouse contribui na criação de políticas mais eficazes, na identificação de áreas para melhoria e na gestão proativa do capital humano da empresa.
A reunião desses dados poderá criar um RH mais estratégico e inteligente, aumentando a quantidade de decisões tomadas a partir de dados reais e qualificados.
Conclusão
Portanto, as informações levantadas neste artigo possibilitaram notar como o cuidado com os dados é uma atividade primordial na contemporaneidade.
Uma ferramenta como o data warehouse pode ser a chave para o amadurecimento de uma empresa na maneira como ela lida e utiliza as informações que passam por ela.
É importante lembrar, também, sobre a importância de contar com profissionais com boa capacidade analítica, pois a ferramenta é um suporte e deve ser utilizada junto à criatividade e ao estudo dos profissionais responsáveis.
Com base no que foi exposto neste artigo, sua empresa estará preparada para adotar a tecnologia do data warehouse e começar a aproveitar os benefícios proporcionados por essa ferramenta.
Entendeu como o data warehouse é importante para o sucesso empresarial? Então, compartilhe este artigo em suas redes para ampliar o conhecimento sobre o impacto do DW na rotina organizacional e continue acompanhando o blog Pontotel.
