O que é um data warehouse? Entenda o conceito e a função
Entenda como o Data Warehouse é fundamental no processamento de Big Data. A partir disso, entenderemos as suas aplicações no negócio.
Processar o big data é um grande desafio para empresas que buscam se tornar data driven e profissionais que querem dominar o assunto. Afinal, são muitos dados e eles podem estar desestruturados, prejudicando, portanto, as análises e tornando o processo mais lento e complicado.
Para gerenciar essa questão, o data warehouse é uma das tecnologias-chave que permitem controlar o armazenamento em uma estrutura bem definida.
Mas o que é data warehouse exatamente? Trata-se de um conceito importante para os nossos tempos, relacionado com outros termos como Data Analytics, Data Science e até mesmo inteligência artificial.
Vamos responder a essa pergunta e aprofundar essa expressão com a contextualização dela neste artigo. Confira!
O que é um data warehouse?
O conceito de data warehouse (DW) é o de uma estrutura de armazenamento para big data que submete os dados a um esquema bem definido para facilitar análises posteriores. A função do data warehouse consiste, então, em ser e operar como um conjunto de bancos de dados relacionais que preparam os dados para que virem informação.
O termo já existia antes como uma forma de organizar dados para apoiar decisões corporativas. Funcionava como um intermediário entre sistemas transacionais e aplicações analíticas. Contudo, com a explosão dos dados no nosso século, o termo ganhou ainda maior importância.
O DW moderno se alimenta de grandes quantidades de dados, geralmente produzidos em aplicações corporativas como um ERP ou CRM. Integra esses dados e os processa, com limpeza deles, eliminação de duplicações, normalização e padronização para definir esquemas de fato-e-dimensão.
A partir disso, os dados podem ser consultados ou servir de entrada para outros softwares analíticos. Esses usos partem do princípio de que os dados no warehouse não podem ser modificados e só devem ser utilizados como estão, de forma não volátil, portanto. Veremos melhor as aplicações mais adiante neste texto.
O DW funciona de acordo com a estratégia de ETL, que significa extrair, transformar e carregar dados, nessa sequência. Ou seja, os dados precisam ser transformados e limpos antes do carregamento nas bases, o que indica que muitos ruídos e dados sujos são deixados de lado (evitando, portanto, o problema de perda de tempo com dados desnecessários).
Essa seleção é possível realizar no DW porque os dados que entram nas bases cumprem uma finalidade específica e já determinada. As empresas buscam dados para um fim bem claro e armazenam-os de uma forma padronizada no warehouse para obter esse resultado esperado. Além disso, como o foco é a consulta, é preciso lidar com dados limpos.
Nisso, percebemos uma clara distinção entre o o warehouse e o data lake — que explicamos em outro artigo. Enquanto o warehouse envolve transformação dos dados para seu esquema de armazenamento, o data lake só preconiza a transformação no momento de análise, invertendo a lógica para o ELT (extrair, carregar e transformar).
Outra diferença muito importante é o fato de que o lake é geralmente constituído de dados brutos e basicamente dados que surgem das fontes sem nenhum tipo de filtro. É como um repositório rápido e desorganizado que serve apenas para guardar os dados sem muitos processamentos.
O warehouse, por outro lado, requer uma filtragem e uma esquematização dos dados, de acordo com os objetivos muito bem estipulados, como já comentamos.
Em quais situações se indica a utilização de um Data Warehouse?
Agora que você já sabe o que é um warehouse e como ele se diferencia de um data lake, vamos entender melhor as aplicações do DW.
Sem dúvidas, uma das principais aplicações modernas é em aplicações de Data Analytics. As ferramentas analíticas atuais adotam o warehouse como uma estrutura de armazenamento para Big Data que já facilita a consulta e a geração de relatórios.
Também pode-se mencionar o uso de warehouses como fontes para dashboards e sistemas de visualização de dados, que exibem os dados em formas gráficas, organizadas visualmente.
A partir do DW, as soluções de analytics realizam suas análises, que verificam tanto o histórico dos dados em um esquema temporal, como também estabelecem investigações preditivas.
Em outras situações, o warehouse é utilizado apenas para consultas de pessoas, de acordo com objetivos específicos. O sistema, como vimos, permite um acesso rápido, já que os dados estão devidamente organizados nos bancos de dados e estão prontos para serem buscados.
Aplicações de ciência de dados também podem usar um data warehouse como uma origem organizada dos dados. Uma solução de data science que visa realizar previsões de vendas, por exemplo, parte do DW para treinar os algoritmos de machine learning e gerar insights probabilísticos interessantes que suportem a tomada de decisão.
No Marketing, um warehouse pode ser usado como uma fonte integrada de dados diversos, inclusive do CRM. Assim, a equipe consegue analisar histórico de compras, dados sobre os clientes no tempo, bem como os resultados de indicadores de atendimento. O time dispõe de dados ativos para entender como otimizar a relação com seus clientes.
O setor de vendas consegue consultar o DW para também entender seus resultados ao longo do tempo, bem como aplicar métodos preditivos que identificam oportunidades futuras de negócios e estimam a demanda. Pode-se verificar quais foram os produtos mais vendidos, quais lojas venderam melhor, com a aplicação, inclusive, de métodos de estatística descritiva para entender o que ocorreu.
É importante mencionar que muitas aplicações de Data Warehouse já surgem equipadas com algumas possibilidades de análise avançada, como relatórios e gráficos. Ou até mesmo soluções preditivas mais complexas, que incluem inteligência artificial robusta.
Resumindo, a empresa utiliza um DW quando precisa de análises complexas e respostas completas sobre alguma questão importante. Diferentemente de um data lake, em que a companhia simplesmente armazena para descobrir posteriormente o objetivo da análise ou como quer explorar aqueles dados.
Por isso, é importante que o warehouse esteja integrado em um ecossistema completo de dados que ofereça valor real para cientistas de dados e pessoas que gerenciam o negócio. Assim, é possível otimizar os resultados, sob uma lógica data driven, como o mercado espera e demanda.
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O Data Warehouse é uma estrutura fundamental para gerenciar grandes quantidades de dados gerados em sistemas corporativos. É uma aplicação voltada para análises específicas, nas quais a empresa sabe bem o que deseja entender e quais perguntas fará aos dados.
Gostou do conteúdo? Então continue mergulhando nesses aprendizados. Leia mais sobre ETL e entenda melhor sobre como os dados são carregados no Warehouse.
