Tarefa Técnica Arquitetura de Data Warehouse

Curso: MBA em Data Warehouse e Business Intelligence

Disciplina: Arquitetura de Data Warehouse

TAREFA 4

1. Preencha a tabela abaixo com a descrição das principais características das duas gerações de Data Warehouse proposta por Bill Inmon.

DW	DW 2.0
Não Volátil	Setores (Ciclo de Vida)
Histórico	Dados não Estruturado
Orientado a assunto	Metadado
Integrado

2 – Descreva as semelhanças e diferenças da arquitetura de DW proposta por Bill Inmon em comparação à Arquitetura Técnica proposta por Ralph Kimball.

Bill Inmon:

Ao analisar a arquitetura proposta por Bill Inmon, nota-se que seu estilo de arquitetura está concentrado no modelo padrão para desenvolvimento e construção de banco de dados. Tendo como objetivo, uma integração entre os dados empresariais em suas diversas áreas funcionais, sendo representado em modelo único e integrado.

A arquitetura proposta por ele, tem como ênfase, um armazém central de informações empresariais, que passaram por um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) nos quais estão tratadas, limpas e integradas.

Esse conjunto de informações armazenadas nesse grande depósitos de dados, é utilizada posteriormente para construção de pequenos depósitos, também conhecidos como Data Marts (mercado de dados).

Inmon, na sua essência, apresenta hoje uma nova visão de arquitetura, conhecida como DW 2.0, na qual é introduzido conceitos para BI2, como atenção a metadados, dados não estruturados e armazenamento no Data Warehouse conforme o tempo de vida dos dados, classifica o ciclo de vida dos dados em interativos, integrados, quase in-line (near line) e separados (archival), de acordo com o seu tempo de vida.

Algumas características da Arquitetura de Inmon:

• Camada de Transformação e Integração;
• Data Warehouse Corporativo;
• ODS corrente;
• Data Mart;
• Exploração do Data Warehouse;
• Metadado.

Ralph Kimball:

Pode ser visto na abordagem proposta por Ralph Kimball, um estilo mais simples e incremental para desenvolvimento e construção de Data Warehouse. Sua visão, é diferentemente da proposta por Inmon, usando metodologia Star Schema aponta para projetos de Data Marts separados, que deverão ser integrados na medida da sua evolução.

Kimball chama esse conceito de Data Marts maiores, como Super Marts. Os projetos são menores e independentes, tendo como objetivo principal áreas ou assuntos específicos no qual terão conexão com o passar do tempo, desde que mantida a compatibilidade dimensional entre chaves das tabelas.

 Diferente de Inmon, tem como desvantagem a possibilidade de produzir diversos DM, sem uma perfeita coesão entre eles, além de uma provável duplicação de esforços na fase de ETL (Extração, Transformação e Carga dos dados).

Pode ser visto como ponto principal na visão de Kimball, a etapa de projeto dos Data Marts. Centralizado na modelagem dimensional, com o conceito de esquema estrela (star schema), essa abordagem transforma os dados em tabelas fatos (nas quais se concentram os dados de interesse, passíveis de manipulação numérica e estatística) e em tabelas de dimensões.