Data warehouse

Definições de data warehouse e data warehousing

Como vimos até aqui, as ferramentas de BI têm por objetivo prover a informação certa à pessoa certa na forma certa no tempo certo .

A hierarquia das informações em uma organização empresarial começa pela coleta de dados, que são transformados em informação, mas essas informações precisam ser organizadas de tal forma que ganhem componentes “inteligentes” para que possam ser usadas em favor das melhores decisões. As ferramentas de BI reúnem os processos que tornam as informações “inteligentes”.

Mas, para que isso aconteça, é necessário que os dados sejam armazenados em repositórios diferentes dos tradicionais bancos de dados transacionais: é necessária a construção de um DW ( data warehouse) .

Os bancos de dados tradicionais são transacionais, ou seja, foram projetados para inclusões, alterações, exclusões e consultas simples aos dados. Estes bancos são conhecidos como OLTP ( O n Line Transaction Processing ), ou bancos que realizam processamento online de transações. Já os DW têm a característica distinta de que são direcionados principalmente para aplicações de apoio às decisões. Eles são otimizados para a recuperação de dados, não para o processamento rotineiro de transações.

Data warehouse .

Fonte: Aa Amie/ Shutterstock.

O DW funciona como um repositório de dados, integrando e consolidando as informações de fontes internas, que em sua maioria provêm de fontes heterogêneas e fontes externas. Além disso, os dados do DW são filtrados e limpos, permitindo que análises gerenciais e estratégicas dos principais processos de negócio sejam realizadas de forma a oferecer suporte à tomada de decisão.

“O Data Warehouse (DW) representa uma grande base de dados capaz de integrar, de forma concisa e confiável, as informações de interesse para a empresa, que se encontram espalhadas pelos sistemas operacionais e em fontes externas, para posterior utilização nos sistemas de apoio à decisão. Um DW tem, normalmente, informações sobre assuntos de negócio da empresa por um período histórico de no mínimo três anos, podendo, em alguns casos, chegar até os primeiros anos de informação, pois seu objetivo é determinar padrões de comportamento, indicadores de crescimento por tempo etc.”

(Fonte: MACHADO, 2012, p. 44.)

O DW possibilita a análise de grandes volumes de dados que são coletados de sistemas transacionais. Os dados em um DW não são voláteis, ou seja, eles têm registros permanentes e não podem ser alterados. Quando é necessário fazer correções ou atualizações, os dados obsoletos são descartados e as alterações são inseridas como novos dados (TURBAN et al., 2009).

Pela sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados e de possibilitar importantes análises sobre estes dados, os DWs são elementos fundamentais, formando o “núcleo” dos sistemas de informações gerenciais e de apoio à decisão no ambiente de BI.

Existe um termo correlato à utilização de DWs, conhecido como data warehousing . O termo data warehousing não se refere a um produto, mas a uma estratégia que reconhece a necessidade de armazenar os dados provenientes de diferentes sistemas de informação e consolidá-los, de forma a fornecer informações aos diversos profissionais de uma empresa para que possam tomar as decisões do negócio de modo rápido e eficaz.

Geralmente o DW armazena informações sobre os processos de várias atividades do negócio, de forma que possam ser realizados cruzamentos e consolidações das diferentes unidades de negócios da empresa.

Muitas empresas necessitam criar DWs, que, como vimos, são enormes repositórios de dados, para que possam melhorar o processo de tomada de decisões. Os dados são importados de várias fontes diferentes, são “limpos” e organizados de forma adequada às necessidades da empresa. A integração dos dados permite ao executivo ter uma visão corporativa dos dados. No entanto, essa integração, ou seja, a migração dos dados mantidos pelos sistemas transacionais para o DW, não é um processo fácil, nem barato e exige muito planejamento. A figura ilustra os principais componentes necessários à criação de um DW.

Criação de um data warehouse.

Fonte: < gooddata.com.br >.

Os motivos que justificam um alto investimento para a implantação de um DW em uma organização reúnem a existência, na empresa, de:

• Várias plataformas de hardware e de software não integradas;
• Constantes alterações nos sistemas transacionais corporativos;
• Dificuldade acentuada na recuperação de dados históricos em períodos superiores ao ano em que as operações são realizadas;
• Existência de sistemas e “pacotes” de fornecedores diferentes;
• Falta de uma padronização e integração dos dados existentes nos diversos sistemas;
• Carência de documentação e segurança no armazenamento dos dados.

O resultado de um projeto de DW traz grandes benefícios à organização, dos quais se destacam:

• Informações ficam disponíveis para os gestores;
• Permite uma visão das curvas de comportamento do negócio;
• Confere agilidade às ferramentas para apoio à decisão;
• Fornece segurança e confiabilidade das informações para a decisão;
• Permite uma maior abrangência da visão dos indicadores de desempenho;
• Fornece recursos mais abrangentes para a análise de negócios;
• Necessidades e expectativas executivas são atendidas por TI.