{"id":476729,"date":"2023-08-09T07:35:16","date_gmt":"2023-08-09T07:35:16","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:13:19","modified_gmt":"2023-09-05T11:13:19","slug":"data-warehouse","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wiki\/data-warehouse\/","title":{"rendered":"Armaz\u00e9m de dados"},"content":{"rendered":"

Data warehousing refere-se ao processo de constru\u00e7\u00e3o e uso de um data warehouse. Um data warehouse \u00e9 um sistema usado para relat\u00f3rios e an\u00e1lise de dados, frequentemente usado para consolidar dados de diferentes fontes para apoiar a tomada de decis\u00f5es em uma organiza\u00e7\u00e3o. Desempenha um papel crucial na intelig\u00eancia empresarial, permitindo \u00e0s empresas examinar e analisar os seus dados para obter insights, otimizar opera\u00e7\u00f5es e tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas informadas.<\/p>\n

A g\u00eanese do armazenamento de dados<\/h2>\n

O conceito de data warehouse foi proposto pela primeira vez por Bill Inmon na d\u00e9cada de 1970. Inmon \u00e9 amplamente reconhecido como o \u201cpai do data warehousing\u201d e definiu um data warehouse como uma cole\u00e7\u00e3o de dados orientada ao assunto, integrada, vari\u00e1vel no tempo e n\u00e3o vol\u00e1til, que d\u00e1 suporte ao processo de tomada de decis\u00e3o da administra\u00e7\u00e3o. A primeira men\u00e7\u00e3o a um \u201cdata warehouse\u201d foi num artigo de 1988 de Barry Devlin e Paul Murphy, onde delinearam a arquitetura de um data warehouse no cora\u00e7\u00e3o dos sistemas de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Explorando o armazenamento de dados em detalhes<\/h2>\n

Um data warehouse \u00e9 usado principalmente para armazenar dados de diferentes fontes em um formato prop\u00edcio para consulta e an\u00e1lise. Os dados que entram em um sistema de data warehouse v\u00eam de v\u00e1rios sistemas operacionais, como ERP, CRM ou outros aplicativos de transa\u00e7\u00f5es comerciais. Esses dados s\u00e3o ent\u00e3o processados, transformados e carregados no data warehouse, onde podem ser analisados e usados para fins de business intelligence.<\/p>\n

O armazenamento de dados inclui o processo de limpeza de dados, integra\u00e7\u00e3o de dados e consolida\u00e7\u00f5es de dados. Esses processos s\u00e3o usados para transformar os dados brutos em um formato que pode ser utilizado para consultas anal\u00edticas e relat\u00f3rios. O armaz\u00e9m tamb\u00e9m armazena dados hist\u00f3ricos para que as empresas possam analisar diferentes per\u00edodos e tend\u00eancias para fazer previs\u00f5es futuras.<\/p>\n

A Estrutura Interna e Funcionamento de um Data Warehouse<\/h2>\n

A estrutura de um data warehouse consiste em v\u00e1rios componentes principais:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Sistemas Fonte<\/strong>: s\u00e3o os bancos de dados dos quais os dados s\u00e3o extra\u00eddos para uso no data warehouse.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u00c1rea de prepara\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>: \u00e9 aqui que os dados extra\u00eddos s\u00e3o limpos e transformados em um formato que pode ser carregado no data warehouse.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Armazenamento de dados<\/strong>: \u00e9 aqui que os dados s\u00e3o armazenados depois de terem sido limpos, transformados e integrados.<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Datamart<\/strong>: um subconjunto do data warehouse que lida com uma \u00e1rea espec\u00edfica de neg\u00f3cios, como vendas, finan\u00e7as ou marketing.<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    Ferramentas do usu\u00e1rio final<\/strong>: aplicativos de software usados para consultar os dados e gerar relat\u00f3rios, como ferramentas de business intelligence.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    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.<\/p>\n

    Principais recursos de armazenamento de dados<\/h2>\n

    Os principais recursos do armazenamento de dados incluem:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      Orientado para o assunto<\/strong>: Um data warehouse \u00e9 organizado em torno de assuntos espec\u00edficos, como clientes, produtos, vendas, etc.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Integrado<\/strong>: um data warehouse integra dados de diferentes fontes em uma estrutura unificada.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      N\u00e3o vol\u00e1til<\/strong>: depois que os dados estiverem no data warehouse, eles n\u00e3o estar\u00e3o sujeitos a altera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Tempo vari\u00e1vel<\/strong>: um data warehouse mant\u00e9m dados hist\u00f3ricos, permitindo aos usu\u00e1rios analisar diferentes per\u00edodos de tempo.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Tipos de data warehouses<\/h2>\n

      Existem basicamente tr\u00eas tipos de data warehouses:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        Armaz\u00e9ns de dados empresariais (EDW)<\/strong>: fornecem um reposit\u00f3rio centralizado para os dados de toda a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        Armazenamentos de dados operacionais (ODS)<\/strong>: fornecem um reposit\u00f3rio para an\u00e1lise de dados operacionais.<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        Datamarts<\/strong>: s\u00e3o data warehouses menores e mais focados que geralmente lidam com uma \u00e1rea espec\u00edfica do neg\u00f3cio.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n\n\n\n\n
        Tipo<\/th>\nCaracter\u00edsticas<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Armaz\u00e9ns de dados empresariais<\/td>\nCentralizado, lida com todos os tipos de dados, utilizados por grandes organiza\u00e7\u00f5es<\/td>\n<\/tr>\n
        Armazenamentos de dados operacionais<\/td>\nDados operacionais em tempo real, usados para atividades rotineiras<\/td>\n<\/tr>\n
        Datamarts<\/td>\nFocado em \u00e1reas de neg\u00f3cios espec\u00edficas, mais r\u00e1pido e menos dispendioso<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        Aplicativos, problemas e solu\u00e7\u00f5es em armazenamento de dados<\/h2>\n

        Os data warehouses s\u00e3o usados em v\u00e1rios setores, como bancos, varejo, com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, sa\u00fade, etc., para relat\u00f3rios, detec\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias e suporte a decis\u00f5es de neg\u00f3cios.<\/p>\n

        No entanto, o armazenamento de dados apresenta seu pr\u00f3prio conjunto de desafios:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          Integra\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>: O processo de integra\u00e7\u00e3o de dados de diferentes fontes pode ser complicado e demorado.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          Qualidade de dados<\/strong>: A m\u00e1 qualidade dos dados pode levar a relat\u00f3rios e an\u00e1lises imprecisos.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          Escalabilidade e desempenho<\/strong>: \u00c0 medida que os volumes de dados aumentam, manter o desempenho pode ser um desafio.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          As solu\u00e7\u00f5es incluem o uso de ferramentas de integra\u00e7\u00e3o de dados, ferramentas de limpeza de dados e investimento em hardware de alto desempenho.<\/p>\n

          Caracter\u00edsticas do data warehouse e compara\u00e7\u00e3o com termos semelhantes<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
          Prazo<\/th>\nDefini\u00e7\u00e3o<\/th>\nCaracteristicas principais<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
          Armaz\u00e9m de dados<\/td>\nSistema usado para relat\u00f3rios e an\u00e1lise de dados<\/td>\nIntegrado, n\u00e3o vol\u00e1til, variante no tempo, orientado ao assunto<\/td>\n<\/tr>\n
          Base de dados<\/td>\nUma cole\u00e7\u00e3o organizada de dados<\/td>\nSuporta opera\u00e7\u00f5es CRUD, usadas para opera\u00e7\u00f5es di\u00e1rias<\/td>\n<\/tr>\n
          Lago de dados<\/td>\nUm sistema ou reposit\u00f3rio que armazena dados brutos e n\u00e3o processados<\/td>\nSem esquema, armazena dados brutos, adequados para an\u00e1lise de big data<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

          Perspectivas e tecnologias futuras em armazenamento de dados<\/h2>\n

          O futuro do armazenamento de dados \u00e9 influenciado pela evolu\u00e7\u00e3o da tecnologia e das necessidades de neg\u00f3cios. Isto inclui o crescimento do armazenamento de dados em tempo real, o aumento da utiliza\u00e7\u00e3o de IA e aprendizagem autom\u00e1tica para gest\u00e3o de dados e a mudan\u00e7a para armaz\u00e9ns de dados baseados na nuvem, que oferecem escalabilidade, custos reduzidos e melhor desempenho.<\/p>\n

          A interse\u00e7\u00e3o de servidores proxy e armazenamento de dados<\/h2>\n

          Os servidores proxy podem desempenhar um papel no armazenamento de dados, agindo como intermedi\u00e1rios para solicita\u00e7\u00f5es de clientes que buscam recursos de outros servidores. Eles podem aumentar a seguran\u00e7a mascarando o endere\u00e7o IP do cliente e ajudar a equilibrar cargas para gerenciar alto tr\u00e1fego em data warehouses. Al\u00e9m disso, os servidores proxy podem ser \u00fateis em atividades de coleta de dados para coletar dados de v\u00e1rias fontes para um data warehouse.<\/p>\n

          Links Relacionados<\/h2>\n
            \n
          1. Conceitos de armazenamento de dados \u2013 Oracle<\/a><\/li>\n
          2. O que \u00e9 um data warehouse e como test\u00e1-lo? - Inform\u00e1tica<\/a><\/li>\n
          3. Bill Inmon x Ralph Kimball \u2013 Diffen<\/a><\/li>\n
          4. Guia de armazenamento de dados \u2013 Microsoft Azure<\/a><\/li>\n
          5. Armaz\u00e9m de Dados \u2013 IBM<\/a><\/li>\n
          6. Um estudo comparativo de data warehouse e banco de dados \u2013 International Journal of Engineering and Advanced Technology<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":468158,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476729","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Data Warehouse: A Detailed Overview<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is a data warehouse?","answer":"

            A data warehouse is a system used for reporting and data analysis, often consolidating data from various sources to support decision-making within an organization. It plays a crucial role in business intelligence.<\/p>"},{"question":"Who first proposed the concept of a data warehouse?","answer":"

            The concept of a data warehouse was first proposed by Bill Inmon in the 1970s. He defined a data warehouse as a subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile collection of data that supports management's decision-making process.<\/p>"},{"question":"What are the main components of a data warehouse?","answer":"

            The main components of a data warehouse are source systems, data staging area, data storage, data marts, and end-user tools.<\/p>"},{"question":"What are the key features of a data warehouse?","answer":"

            The key features of a data warehouse include being subject-oriented, integrated, non-volatile, and time-variant.<\/p>"},{"question":"What are the types of data warehouses?","answer":"

            The primary types of data warehouses are Enterprise Data Warehouses (EDW), Operational Data Stores (ODS), and Data Marts.<\/p>"},{"question":"What are some applications of data warehousing?","answer":"

            Data warehouses are used in various industries like banking, retail, e-commerce, healthcare, etc., for reporting, trend detection, and business decision support.<\/p>"},{"question":"What challenges are associated with data warehousing and how can they be resolved?","answer":"

            Some challenges associated with data warehousing include data integration, data quality, and scalability and performance. Solutions include the use of data integration tools, data cleaning tools, and investing in high-performance hardware.<\/p>"},{"question":"How do data warehouses compare with databases and data lakes?","answer":"

            While all three are used for storing data, data warehouses are used for reporting and data analysis, databases support CRUD operations for day-to-day operations, and data lakes store raw, unprocessed data ideal for big data analytics.<\/p>"},{"question":"What are some future trends in data warehousing?","answer":"

            The future of data warehousing includes the growth of real-time data warehousing, increased use of AI and machine learning for data management, and the shift towards cloud-based data warehouses.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be associated with data warehousing?","answer":"

            Proxy servers can enhance security and manage high traffic to data warehouses by acting as intermediaries for requests from clients. They can also be useful in data scraping activities to gather data from various sources for a data warehouse.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476729","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476729\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468158"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476729"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}