Armazém de dados

Data warehousing refere-se ao processo de construção e uso de um data warehouse. Um data warehouse é um sistema usado para relatórios e análise de dados, frequentemente usado para consolidar dados de diferentes fontes para apoiar a tomada de decisões em uma organização. Desempenha um papel crucial na inteligência empresarial, permitindo às empresas examinar e analisar os seus dados para obter insights, otimizar operações e tomar decisões estratégicas informadas.

A gênese do armazenamento de dados

O conceito de data warehouse foi proposto pela primeira vez por Bill Inmon na década de 1970. Inmon é amplamente reconhecido como o “pai do data warehousing” e definiu um data warehouse como uma coleção de dados orientada ao assunto, integrada, variável no tempo e não volátil, que dá suporte ao processo de tomada de decisão da administração. A primeira menção a um “data warehouse” foi num artigo de 1988 de Barry Devlin e Paul Murphy, onde delinearam a arquitetura de um data warehouse no coração dos sistemas de informação.

Explorando o armazenamento de dados em detalhes

Um data warehouse é usado principalmente para armazenar dados de diferentes fontes em um formato propício para consulta e análise. Os dados que entram em um sistema de data warehouse vêm de vários sistemas operacionais, como ERP, CRM ou outros aplicativos de transações comerciais. Esses dados são então processados, transformados e carregados no data warehouse, onde podem ser analisados e usados para fins de business intelligence.

O armazenamento de dados inclui o processo de limpeza de dados, integração de dados e consolidações de dados. Esses processos são usados para transformar os dados brutos em um formato que pode ser utilizado para consultas analíticas e relatórios. O armazém também armazena dados históricos para que as empresas possam analisar diferentes períodos e tendências para fazer previsões futuras.

A Estrutura Interna e Funcionamento de um Data Warehouse

A estrutura de um data warehouse consiste em vários componentes principais:

1. Sistemas Fonte: são os bancos de dados dos quais os dados são extraídos para uso no data warehouse.

2. Área de preparação de dados: é aqui que os dados extraídos são limpos e transformados em um formato que pode ser carregado no data warehouse.

3. Armazenamento de dados: é aqui que os dados são armazenados depois de terem sido limpos, transformados e integrados.

4. Datamart: um subconjunto do data warehouse que lida com uma área específica de negócios, como vendas, finanças ou marketing.

5. Ferramentas do usuário final: aplicativos de software usados para consultar os dados e gerar relatórios, como ferramentas de business intelligence.

Um data warehouse funciona extraindo dados de diferentes sistemas de origem, limpando-os e transformando-os e, em seguida, carregando-os no warehouse onde podem ser consultados e analisados.

Principais recursos de armazenamento de dados

Os principais recursos do armazenamento de dados incluem:

1. Orientado para o assunto: Um data warehouse é organizado em torno de assuntos específicos, como clientes, produtos, vendas, etc.

2. Integrado: um data warehouse integra dados de diferentes fontes em uma estrutura unificada.

3. Não volátil: depois que os dados estiverem no data warehouse, eles não estarão sujeitos a alterações.

4. Tempo variável: um data warehouse mantém dados históricos, permitindo aos usuários analisar diferentes períodos de tempo.

Tipos de data warehouses

Existem basicamente três tipos de data warehouses:

1. Armazéns de dados empresariais (EDW): fornecem um repositório centralizado para os dados de toda a organização.

2. Armazenamentos de dados operacionais (ODS): fornecem um repositório para análise de dados operacionais.

3. Datamarts: são data warehouses menores e mais focados que geralmente lidam com uma área específica do negócio.

Aplicativos, problemas e soluções em armazenamento de dados

Os data warehouses são usados em vários setores, como bancos, varejo, comércio eletrônico, saúde, etc., para relatórios, detecção de tendências e suporte a decisões de negócios.

No entanto, o armazenamento de dados apresenta seu próprio conjunto de desafios:

1. Integração de dados: O processo de integração de dados de diferentes fontes pode ser complicado e demorado.

2. Qualidade de dados: A má qualidade dos dados pode levar a relatórios e análises imprecisos.

3. Escalabilidade e desempenho: À medida que os volumes de dados aumentam, manter o desempenho pode ser um desafio.

As soluções incluem o uso de ferramentas de integração de dados, ferramentas de limpeza de dados e investimento em hardware de alto desempenho.

Características do data warehouse e comparação com termos semelhantes

Perspectivas e tecnologias futuras em armazenamento de dados

O futuro do armazenamento de dados é influenciado pela evolução da tecnologia e das necessidades de negócios. Isto inclui o crescimento do armazenamento de dados em tempo real, o aumento da utilização de IA e aprendizagem automática para gestão de dados e a mudança para armazéns de dados baseados na nuvem, que oferecem escalabilidade, custos reduzidos e melhor desempenho.

A interseção de servidores proxy e armazenamento de dados

Os servidores proxy podem desempenhar um papel no armazenamento de dados, agindo como intermediários para solicitações de clientes que buscam recursos de outros servidores. Eles podem aumentar a segurança mascarando o endereço IP do cliente e ajudar a equilibrar cargas para gerenciar alto tráfego em data warehouses. Além disso, os servidores proxy podem ser úteis em atividades de coleta de dados para coletar dados de várias fontes para um data warehouse.

Links Relacionados

1. Conceitos de armazenamento de dados – Oracle
2. O que é um data warehouse e como testá-lo? - Informática
3. Bill Inmon x Ralph Kimball – Diffen
4. Guia de armazenamento de dados – Microsoft Azure
5. Armazém de Dados – IBM
6. Um estudo comparativo de data warehouse e banco de dados – International Journal of Engineering and Advanced Technology