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Data Warehouse

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Por:   •  18/9/2014  •  2.492 Palavras (10 Páginas)  •  552 Visualizações

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1. INTRODUÇÃO

Todos nós sabemos que os bancos de dados são de vital importância para as empresas e também estamos cientes de que sempre foi difícil analisar os dados neles existentes. Hoje em dia, as grandes empresas detêm um volume enorme de dados e esses estão em diversos sistemas diferentes espalhados por ela. Assim, não conseguíamos buscar informações que permitissem tomarmos decisões embasadas num histórico dos dados. Por um outro lado, em cima desse histórico podemos identificar tendências e posicionar a empresa estrategicamente para ser mais competitiva e consequentemente maximizar os lucros diminuindo o índice de erros na tomada de decisão.

Por fim, introduziu-se um novo conceito no mercado, o Data Warehouse (DW). Este consiste em organizar os dados corporativos de maneira integrada, com uma única versão da verdade, histórico, variável com o tempo e gerando uma única fonte de dados, que será usada para abastecer os Data Marts (DM). Isso permite aos gerentes e diretores das empresas tomarem decisões embasadas em fatos concretos e não em intuições, cruzando informações de diversas fontes. Isso agiliza a tomada de decisão e diminui os erros. Tudo isso num banco de dados paralelo aos sistemas operacionais da empresa.

Segundo a (Aspect International Consulting, 1997), cerca de 88% dos diretores admitem que dedicam quase 75% do tempo às tomadas de decisão apoiadas em análises subjetivas, menosprezando o fato de que por volta de 100% deles tem acesso a computadores. Atualmente esse número deve ter diminuído, porque existem muitos Data Warehouses sendo utilizados.

2. O QUE É DATA WAREHOUSE?

Um Data Warehouse (ou armazém de dados) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada.

O Data Warehouse é: Orientado a Assunto: A primeira característica de um Data Warehouse é que ele está orientado ao redor do principal assunto da organização. O percurso do dado orientado ao assunto está em contraste com a mais clássica das aplicações orientadas por processos/funções ao redor dos quais os sistemas operacionais mais antigos estão organizados.

Integrado: Facilmente o mais importante aspecto do ambiente de Data Warehouse é que dados criados dentro de um ambiente de Data Warehouse são integrados. SEMPRE. COM NENHUMA EXCEÇÃO. Aintegração mostra-se em muitas diferentes maneiras: na convenção consistente de nomes, na forma consistente das variáveis, na estrutura consistente de códigos, nos atributos físicos consistente dos dados, e assimpor diante.

Não Volátil: sempre inserido, nunca excluído.Variante no Tempo: posições históricas das atividades no tempo.O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados coletados dossistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitamuma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas dedecisões presentes e a previsão de eventos futuros. Por definição, os dados em um data warehouse não são voláteis, ou seja, eles não mudam, salvo quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados estão

disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados.

A ferramenta mais popular para exploração de um data warehouse é a OnlineAnalytical Processing OLAP ou Processo Analítico em Tempo Real, mas muitasoutras podem ser usadas. Os data warehouse surgiram como conceito acadêmico na década de 80. Com oamadurecimento dos sistemas de informação empresariais, as necessidades de análise dos dados cresceram paralelamente. Os sistemas OLTP não conseguiam cumprir a tarefa de análise com a simples geração de relatórios. Nesse contexto, a implementação do data warehouse passou a se tornar realidade nas grandes corporações. O mercado de ferramentas de data warehouse, que faz parte do mercado de Business Intelligence, cresceu então, e ferramentas melhores e mais sofisticadas foram desenvolvidas para apoiar a estrutura do data warehouse e sua utilização. Atualmente, por sua capacidade de sumarizar e analisar grandes volumes de dados,o data warehouse é o núcleo dos sistemas de informações gerenciais e apoio à decisão das principais soluções de business intelligence do mercado.

Segundo Inmon, Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos,integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.

Kimball define assim: é um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá que planejem e construam um data warehouse.

3. O QUE DATA WAREHOUSE NÃO É

Produto: O Data Warehouse não é um produto e não pode ser comprado como um software de banco de dados. O sistema de Data Warehouse é similar ao desenvolvimento de um ERP, ou seja, ele exige análise do negócio, exige o entendimento do que se quer retirar das informações. Apesar de existirem produtos que fornecem uma gama de ferramentas para efetuar o Cleansing dos dados, a modelagem do banco e da apresentação dos dados, nada disso pode ser feito sem um elevado grau de análise e desenvolvimento.

A linguagem: O sistema de Data Warehouse não pode ser aprendido ou codificado como uma linguagem. Devido ao grande número de componentes e de etapas, um sistema de Data Warehouse suporta diversas linguagens e programações desde a extração dos dados até a apresentação dos mesmos.

Projeto: O sistema de Data Warehouse pode ser pensado mais como um processo. Ele também pode ser pensado como uma série de projetos menores que convergem para a criação de um único sistema de corporativo de Data Warehouse. Devido a natureza evolutiva do DW, é mais fácil aceitá-lo como um processo que está sempre em crescimento do que em um projeto com início-meio-fim, o que definitivamente ele parece mas não é.

Modelagem: O sistema de Data Warehouse não é somente um modelo de banco de dados e não é constituído por mais de um modelo. Existe o processo todo do sistema de BI/DW que compreende todos os procedimentos de ETL, Cleansing e apresentação das informações ao usuário final.

Cópia do sistema OLTP: Alguns acreditam que o sistema de Data Warehouse

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