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Tópicos técnicos

O que é um data warehouse?

Ilustração de itens de TI com foco em um ponto de interrogação

Visão geral

Um data warehouse é um repositório central projetado para armazenar, organizar e analisar grandes volumes de dados de várias fontes.

Ele foi projetado para oferecer suporte a business intelligence, relatórios e análises avançadas, permitindo que as organizações tomem decisões mais rápidas e bem informadas. Quer esteja analisando o comportamento do cliente, prevendo o estoque ou acompanhando o desempenho financeiro, um data warehouse fornece uma base confiável.

Armazém de dados

Por que os data warehouses são importantes em uma empresa moderna

As empresas modernas dependem de data warehouses para unificar dados em silos e fornecer insights precisos e oportunos.

Diferentemente dos bancos de dados tradicionais criados para operações cotidianas, os data warehouses são otimizados para consultas complexas, análise de tendências de longo prazo e geração de relatórios em alta velocidade entre departamentos e sistemas.

As organizações geram grandes quantidades de dados - de sistemas ERP, CRMs, dispositivos IoT, plataformas de comércio eletrônico e fontes externas, como feeds de mercado e mídias sociais. Sem uma abordagem centralizada para coletar e organizar esses dados, eles permanecem fragmentados, inconsistentes e subutilizados.

Um data warehouse moderno e bem projetado não apenas reduz a geração de relatórios de dias para segundos, mas também ajuda:

  • Eliminar os silos de dados entre as unidades de negócios
  • Acelere os insights a partir de dados históricos e em tempo real
  • Permitir o acesso seguro e controlado a dados confiáveis
  • Apoiar a conformidade com as regulamentações regionais e do setor

Principais benefícios de um data warehouse

As empresas que centralizam suas análises em um data warehouse observam melhorias mensuráveis: consultas mais rápidas em terabytes de dados, menos reconciliações manuais e maior confiança nos KPIs obtidos em várias unidades de negócios.

  • Acesso centralizado: Consolide dados de sistemas e aplicativos diferentes.
  • Desempenho mais rápido: Otimize a velocidade de consulta para análises complexas e em grande escala.
  • Relatórios precisos: Use dados históricos para métricas e KPIs confiáveis.
  • Melhoria da qualidade dos dados: Aplique regras de validação, limpeza e transformação.
  • Tomada de decisões escalonável: Capacite usuários e analistas de negócios com ferramentas de autoatendimento.

Explicação da arquitetura do data warehouse

Todo processo de análise passa por cinco camadas principais: ingestão, preparação, armazenamento, consulta e governança. A compreensão de cada camada ajuda a identificar lentidões, controlar custos e melhorar a precisão das consultas.

  • Ingestão de dados: Extrair, transformar e carregar (ETL/ELT), ou carregar e transformar, dados de sistemas de origem.
  • Camada de armazenamento: Organizar os dados em esquemas otimizados para análise.
  • Gerenciamento de metadados: Rastrear a linhagem, o contexto e a estrutura dos dados.
  • Camada de consulta: Interface com ferramentas de BI, APIs ou mecanismos SQL.
  • Governança & segurança: Controle de acesso, conformidade e capacidade de auditoria.

Tipos de data warehouses

O tipo certo de data warehouse depende da rapidez com que você precisa acessar os dados, de quem os está usando e das decisões que estão sendo tomadas. De análises centralizadas e de longo prazo a relatórios operacionais rápidos ou visualizações em nível de departamento, cada modelo suporta um conjunto diferente de prioridades.

  • Armazém de dados corporativos (EDW): Um repositório centralizado e integrado que abrange toda a empresa.
  • Armazenamento de dados operacionais (ODS): um repositório mais ágil para necessidades de curto prazo ou quase em tempo real.
  • Data marts: Subconjuntos de um data warehouse adaptados a departamentos ou casos de uso individuais.

Esquemas em data warehouses

Os esquemas definem como os dados são estruturados para consulta. A escolha certa afeta a velocidade, a eficiência do armazenamento e a facilidade de geração de relatórios.

  • Esquema em estrela: Uma tabela central de fatos vinculada a tabelas de dimensões para simplificar e acelerar.
  • Esquema Snowflake: As tabelas de dimensão normalizadas reduzem a redundância, mas podem aumentar a complexidade da consulta.
  • Esquema de galáxia: Um esquema com várias tabelas de fatos que compartilham tabelas de dimensões, geralmente usado ao lidar com processos comerciais interconectados.

Você pode obter melhor desempenho de consulta, análise de dados aprimorada, gerenciamento de dados simplificado e flexibilidade com base em suas necessidades comerciais.

Data warehouse vs. banco de dados: Qual é a diferença?

Enquanto os bancos de dados tradicionais lidam com transações em tempo real e dados operacionais, os data warehouses são criados especificamente para analisar grandes volumes de dados históricos. Entender a distinção ajuda as equipes a escolher a plataforma certa para desempenho, escala e insight.

Recurso Banco de dados tradicional Armazém de dados
Finalidade Transações diárias (OLTP) Análise histórica (OLAP)
Volume de dados Inferior Mais alto
Complexidade da consulta Simples Complexo, com várias fontes
Frequência de atualização Constante Periódico
Usuários Equipes de operações Analistas, tomadores de decisão

Data warehouse, data lake ou lakehouse?

A decisão se resume a estrutura versus flexibilidade. Os armazéns são excelentes em análises controladas e repetíveis; os lagos oferecem liberdade de dados brutos; os lagos buscam equilibrar ambos.

  • Armazém de dados: Dados estruturados e com curadoria para análise.
  • Lago de dados: Dados brutos, não estruturados ou semiestruturados para maior flexibilidade.
  • Lakehouse: Uma abordagem híbrida que combina os dois modelos.

Principais casos de uso do armazenamento de dados

Desde a análise do valor do tempo de vida do cliente até a previsão de atrasos na cadeia de suprimentos, os data warehouses potencializam as análises que geram resultados comerciais mensuráveis.

  • Análise de clientes: Acompanhe o comportamento, a retenção e a rotatividade em todos os canais
  • Vendas & marketing: Alinhar o desempenho do pipeline com a atribuição de marketing
  • Finanças: Analisar o P&L, os orçamentos, as previsões e a conformidade
  • Cadeia de suprimentos: Prever interrupções e otimizar a aquisição
  • Operações: Aumente a eficiência por meio de insights sobre ativos e processos

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Tendências de implantação em nuvem, híbrida e moderna

Os armazéns nativos da nuvem são dimensionados sob demanda, as configurações híbridas equilibram segurança e flexibilidade e as estratégias de várias nuvens otimizam a conformidade e a resiliência.

  • As plataformas nativas da nuvem são facilmente dimensionadas e suportam ingestão em tempo real.
  • As implementações híbridas combinam sistemas no local com análises na nuvem.
  • As arquiteturas de várias nuvens permitem a conformidade regional e o balanceamento da carga de trabalho.

Como escolher o data warehouse correto

Mapeie suas fontes de dados atuais, projeções de crescimento e necessidades de consulta. A melhor opção será dimensionada para lidar com 10 a 100 vezes mais dados e usuários sem perda de desempenho.

  • Modelo de implantação: No local, na nuvem ou híbrido.
  • Requisitos de desempenho: Usuários simultâneos, velocidade de consulta, tempo de atividade.
  • Volume de dados: Escalabilidade e formato de armazenamento (colunar vs. linha).
  • Segurança e conformidade: Criptografia, funções de usuário, soberania de dados.
  • Integração: Compatibilidade com ferramentas de BI, APIs e fontes de dados.

Como a OpenText pode ajudá-lo a aproveitar os benefícios do data warehouse?

Um data warehouse é tão valioso quanto os insights que ele fornece - e isso depende da velocidade, da acessibilidade e da confiança nos dados. O OpenText Analytics Database ajuda você a maximizar esses benefícios, combinando desempenho de nível empresarial com governança integrada e recursos avançados de análise.

Com o OpenText, você pode:

  • Reduza o tempo para obter insights - A execução de consultas de alto desempenho significa que os analistas podem executar relatórios complexos sobre bilhões de registros em segundos, e não em horas.
  • Elimine silos mais rapidamente - A integração perfeita com várias fontes de dados, incluindo sistemas legados, APIs e plataformas de nuvem, garante que seu depósito reflita uma visão completa e atualizada dos negócios.
  • Mantenha dados confiáveis - Fluxos de trabalho incorporados de qualidade de dados, rastreamento de linhagem e validação ajudam a garantir que cada decisão seja baseada em informações precisas e verificadas.
  • Dimensione sem perda de desempenho - o dimensionamento elástico suporta cargas de trabalho crescentes, maior simultaneidade de usuários e conjuntos de dados maiores sem reduzir a velocidade das consultas.
  • Habilite a análise avançada - IA integrada, aprendizado de máquina e modelagem preditiva permitem que as equipes passem de insights descritivos para prescritivos.
  • Mantenha-se em conformidade e seguro - A criptografia de nível empresarial, os controles de acesso e o registro de auditoria protegem os dados confidenciais e atendem aos requisitos regulamentares.
  • Implante com flexibilidade - Com base em suas necessidades ou arquitetura, você pode escolher entre nuvem privada, híbrida ou no local.

Ao combinar seu data warehouse com as ferramentas de análise e governança da OpenText, você obtém uma plataforma que não apenas armazena e organiza os dados, mas também os transforma em um ativo estratégico - pronto para gerar resultados comerciais mensuráveis.

A mudança de repatriação da nuvem: O que os dados nos dizem

Mais de 200 líderes de TI estão repensando as estratégias somente de nuvem para seus data warehouses, optando por implementações no local, em nuvem privada ou híbridas para recuperar o desempenho, a eficiência de custos e o controle.

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