Data Warehouse Macro

    O Data Warehouse (DW) serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa e criar e organizar relatórios através de históricos que permitirão suportar a tomada de decisão.

    Além disso, o DW permite controlar melhor um determinado processo, disponibilizando uma maior flexibilidade nas pesquisas e nas informações que necessitam. Ao mesmo tempo, apresenta outros impactos positivos:

    • Contribui para a criação de padrões
    • Permite a correção de erros
    • Possibilita a reestruturação de dados de forma a manter um modelo organizado para a análise.

    DATA WAREHOUSE E DATA MART

    O Data Warehouse é composto por vários data marts. Um data mart pode ser visto como uma subdivisão ou subconjunto de um data warehouse que armazena uma “pequena fatia” de dados. Normalmente, o data mart está direcionado para apenas uma linha de negócios ou equipa, sendo que a informação é totalmente segmentada para um único departamento.

    CARACTERÍSTICAS

    Algumas características do data warehouse:

    • Organização (utilização de metadados);
    • Consistência;
    • Variedade de tempo (dados são armazenados de 5 a 10 anos em média);
    • Não-volatibilidade (os dados usados para leitura, não recebem actualizações);
    • Estrutura relacional;
    • Arquitectura cliente/servidor (maior facilidade de acesso);

    Referir que as inconsistências ao nível do tratamento de dados são identificadas e solucionadas antes dos dados serem carregados. Isto facilita a execução de análises, de relatórios de tendências e de exceção, assim como relatórios que revelam os objetivos versus desempenho real.

    Ao nível de ferramentas de tratamento de Data Warehouse, destacamos o OLAP (Online Analytical Processing – Processo Analítico em Tempo Real). Esta é uma das ferramentas mais usadas para a exploração de um data warehouse. Resumidamente, esta permite alterar e analisar grandes quantidades de dados em diferentes situações.

    Esta ferramenta pode ser usada pelos gestores de qualquer área e nível operacional. A principal vantagem passa por disponibilizar informações, apoiando na tomada de decisão. O uso da OLAP pode ser aplicado em diversas áreas. São exemplos as Finanças (Ex: análises, fluxos de caixa, contas, orçamentos, etc.), Marketing (análise de preço, volume de mercado), Vendas (previsões, lucro, clientes), entre muitas outras.

    Em resumo, o business intelligence utiliza informação recolhida de um Data Warehouse. Contudo, isto não é uma obrigatoriedade ou regra. Nem todos os DW são usados no contexto de business intelligence, nem todas as aplicações de BI exigem um data warehouse.

    Veja aqui o que é o Business Intelligence.