Conceitos-chave de armazenamento de dados: uma visão geral

As últimas décadas viram uma revolução em termos de tecnologias baseadas em nuvem. Essas tecnologias permitem que as organizações armazenem e recuperem facilmente dados sobre seus clientes, produtos e funcionários. Esses dados podem então ser usados ​​para coletar insights acionáveis ​​e levar a organização a subir a escada.
Enquanto Big Data e Analytics lidam com as ações realizadas nos dados APÓS sua recuperação, o conceito de Data Warehousing se concentra em como esses dados são armazenados na nuvem. Muitas organizações globais adotaram o conceito de Data Warehousing para organizar seus dados provenientes de centros operacionais e filiais corporativas em todo o mundo.
O conceito de data warehousing estava ausente até o boom do Big Data acontecer. Antes disso, todas as organizações usavam OLTP (bancos de dados operacionais), que são adequados para gerenciar, rastrear e analisar atividades do dia a dia, mas falham miseravelmente quando se trata de lidar com conjuntos de dados históricos que podem ter terabytes de tamanho. Um sistema OLTP é meramente um modelo de banco de dados relacional que funciona em Entidade-Relacionamento. Embora ainda sejam usados, os OLTPs estão desaparecendo lentamente devido à colossal quantidade de dados nas organizações hoje.
Digite: Data Warehouse!

O que é um Data Warehouse?

O conceito de Data Warehousing permite que as organizações coletem, armazenem e forneçam dados de suporte à decisão. O conceito de data warehousing é amplo, e um data warehouse é um dos artefatos criados durante o processo de warehousing.
O termo "Data Warehouse" foi cunhado por William (Bill) H. Inmon em 1990. De acordo com Inmon, um data warehouse é meramente uma coleção de dados orientada por assunto, integrada, variante no tempo e não volátil de apoio à decisão da administração -Fazendo processo.
Quem é um Cientista de Dados, um Analista de Dados e um Engenheiro de Dados?

O OLTP de que falamos anteriormente sofre mudanças frequentes (quase diariamente). Tanto que é impossível para um executivo de negócios analisar feedbacks ou reclamações anteriores de produtos devido à falta de dados históricos.
Um data warehouse, por outro lado, fornece dados consolidados em uma visão multidimensional. Ele também fornece ferramentas OLAP (Online Analytical Processing) – que são de grande ajuda quando você analisa os dados armazenados. Um Data Warehouse, ao contrário de um OLTP, também oferece suporte a operações como mineração de dados, classificação, clustering e análise preditiva. Por todas estas razões e muito mais, o conceito de Data Warehousing tornou-se parte integrante de qualquer organização.

O que não é um data warehouse?

Pessoas relativamente novas no conceito de Data Warehousing muitas vezes confundem um “data warehouse” com um “banco de dados”. No entanto, vamos esclarecer este ponto antes de prosseguirmos – um data warehouse não é apenas um banco de dados, mas mais do que isso. Ele inclui uma cópia dos dados operacionais que são coletados de várias fontes de dados e são úteis durante a tomada de decisões estratégicas.
Alguns também acreditam que um data warehouse contém APENAS dados históricos. No entanto, está longe da verdade. Um data warehouse pode ser feito para incluir dados históricos e também dados analíticos e de relatórios. Os dados transacionais que são gerenciados em armazenamentos de dados, no entanto, não são armazenados em um warehouse. O objetivo de usar o Data Warehouse é analisar dados históricos e obter insights acionáveis ​​de forma transparente.
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Importância do armazenamento de dados

Até agora estamos na mesma página em relação ao conceito de Data Warehousing, a necessidade dele, e vimos as diferenças significativas entre um Data Warehouse e um OLTP. Agora, vejamos a importância do conceito de Data Warehousing:

Garante a consistência dos dados

Os data warehouses armazenam dados de várias fontes e esses dados estão em vários formatos. Portanto, eles são programados para aplicar métodos ETL para garantir que os dados sejam consistentes em geral. A consistência é o que torna o armazenamento de dados uma ferramenta perfeita para os tomadores de decisão corporativos analisarem e compartilharem insights de dados com seus colegas em todo o mundo. Padronizar e formatar os dados também reduz o risco de erros durante a análise dos dados; proporcionando assim uma melhor precisão geral.

Facilitar melhores decisões

“Primeiro vêm os dados, depois as teorias.” Um data warehouse permite que as organizações armazenem e recuperem dados com facilidade, garantindo melhores teorias e estratégias em torno desses dados. O armazenamento de dados também é muito mais rápido em relação ao acesso a diferentes conjuntos de dados e facilita a obtenção de insights acionáveis.

Melhore seus resultados

Um data warehouse ajuda na melhoria das operações gerais de qualquer organização, permitindo que as partes interessadas mergulhem em seus dados históricos. Isso, eventualmente, permite que os líderes de negócios rastreiem rapidamente as atividades anteriores de sua organização e avaliem estratégias bem-sucedidas (ou malsucedidas). Isso permite que os executivos vejam onde podem ajustar sua abordagem para diminuir custos, maximizar a eficiência e aumentar as vendas para melhorar seus resultados.

Algumas terminologias cruciais dentro e ao redor do conceito de Data Warehousing:

Metadados

Metadados são essencialmente apenas dados sobre dados. Por exemplo, se falamos de um livro, seu índice pode servir como metadados para o conteúdo do livro. Em outras palavras, metadados podem ser entendidos como o resumo dos dados completos.
Em termos de data warehouse, podemos definir metadados como −

• • Um roteiro para o data warehouse.

• Um diretório que ajuda o sistema de suporte à decisão a localizar o conteúdo de um data warehouse.

Cubo de dados

Um cubo de dados é definido por dimensões e fatos e nos ajuda a representar dados em mais de uma dimensão. As dimensões nada mais são do que entidades sobre as quais uma organização preserva os registros. É usado principalmente para armazenar dados para fins de relatório. Cada dimensão do cubo representa uma determinada característica do banco de dados, por exemplo, vendas diárias, mensais ou anuais. Os dados incluídos em um cubo de dados permitem analisar quase todos os números de praticamente qualquer um dos clientes, agentes de vendas, produtos e muito mais. Assim, um cubo de dados pode ajudar idealmente a estabelecer tendências e analisar o desempenho.

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Data Mart

Um data mart pode ser entendido como um repositório de dados construído para atender uma seção específica da organização. Um data mart contém um subconjunto de todos os dados da organização que são valiosos para um grupo específico de pessoas. Por exemplo, um data mart projetado especificamente para a equipe de marketing pode conter apenas dados relacionados a itens, clientes e vendas. Os data marts estão confinados aos assuntos em questão.
de armazenamento de dados, juntamente com os termos e tecnologias importantes. Se você achar interessante, recomendamos que você aprofunde este tópico, mexendo nos conceitos de mineração de dados, análise de dados e muito mais. A jornada é longa e o data warehouse é apenas o ponto de partida.

Se você tiver alguma dúvida ou pergunta, deixe-nos saber nos comentários abaixo!