O que são as Data Warehouses?

Atualmente, qualquer empresa, negócio ou instituição de qualquer tipo encarregada da execução de qualquer processo, deve armazenar as informações sobre seu desenvolvimento.

Milhões de dados relativos a processos operacionais ou transacionais são armazenados diariamente, essenciais para manter um histórico do que é feito, mas, às vezes, você deseja saber informações mais aprofundadas que sejam úteis para a tomada de decisões. Vem aí um novo conceito: Data Warehouse.

O que é uma Data Warehouses?

É um sistema que extrai constantemente um conjunto de dados históricos, conhecido como dataset, que é produto de uma ou mais fontes que armazenam informações transacionais sobre uma entidade. Esses dados são então estruturados para análise e consulta.

Basicamente, seu principal objetivo é reunir todos os dados que serão analisados ​​em um warehouse comumente conhecido como Data Lake, no qual essas informações são limpas, processadas e transformadas, para que fiquem prontas para análise e até possam ser conectadas a aplicativos. inteligência de negócios e, assim, criar relatórios para os usuários finais.

Uma vez definidos os objetivos da análise de dados, os campos e registros necessários para tomar a decisão sobre como as informações processadas em sua última etapa serão salvas, seja em .csv, .txt, .sql ou outros arquivos, são identificados.

Pode ainda requerer um modelo de Data Warehouse conhecido como modelo dimensional, cuja estrutura será definida pelas regras de negócio, sendo as mais conhecidas o modelo Snowflake e o Star Schema.

A fase de estruturação ou transformação dos dados consiste em levar as informações extraídas ao modelo final que conterá apenas o necessário. Por exemplo: em uma tabela de produtos pode ser necessário apenas o nome e a descrição do que se deseja observar, enquanto os demais campos do banco de dados transacional serão ignorados.

Como eles são diferentes de um banco de dados transacional?

Os bancos de dados contêm todas as informações de negócios em nível histórico e são atualizados cada vez que um processo de negócios é realizado. Por outro lado, um Data Warehouse tem como objetivo final um conjunto de dados específico, pronto e estruturado para realizar consultas, estudos analíticos e relatórios finais que interessam ao usuário e são carregados de tempos em tempos, período definido de acordo com a necessidade e capacidade do negócio.

Quais são as suas principais vantagens?

• Permite estruturar as informações da empresa de forma ordenada, seja por departamentos, áreas ou processos, conforme demanda da instituição.
• Armazena apenas a informação de valor para o que se pretende medir.
• Mantém os dados de forma unificada que podem vir de diferentes filiais e em diferentes formatos.
• Um Data Warehouse permite a acessibilidade dos dados imediatamente.
• Ele filtra e adapta as informações que contém e isso as torna verdadeiras e precisas.
• Desempenho aprimorado dos resultados da consulta.
• Ele transforma os dados para que possam ser usados ​​para análises, cálculos e diferentes técnicas de estudo.
• Ele pode ser conectado a aplicativos de inteligência de negócios para processar resultados e gerar relatórios.
• Os resultados obtidos são pilares para a tomada de decisões nos negócios.

Principais fases de construção

A conversão de dados de processos operacionais e transacionais em informações que fornecem análises e resultados finais envolve a realização de uma série de fases:

• Análise: avaliar as fontes de dados e identificar aquelas úteis para os resultados a serem medidos, a fim de projetar a estrutura do modelo que as conterá.
• Extração: pegar os dados de entrada, independentemente de seu formato, e hospedá-los em um repositório Data Lake.
• Transformação: limpar os dados selecionados para garantir resultados mais precisos. Isso inclui atividades como evitar dados duplicados e nulos, alterar formatos, etc.
• Carga: levar os dados para a estrutura do modelo desenhado do Data Warehouse da fase um e fazer o respetivo preenchimento.

Desenvolvimento de um Data Warehouse

A implementação de um Data Warehouse envolve uma série de ferramentas, tecnologias e processos, como se pode verificar na imagem:

Passos para a elaboração de um Data Warehouse

1) Todas as fontes de dados são identificadas, podem ser em gerenciadores como PostgresSQL, MySql, SQL Server, arquivos na nuvem ou em dispositivos locais.

2) A informação transacional é analisada e identificados os dados que serão utilizados para a análise que se pretende realizar.

3) Cria-se a estrutura que conterá os dados finais, pode ser uma seção de pastas de arquivo ou um modelo dimensional, que é decidido pela empresa.

Essas informações podem estar contidas em qualquer dispositivo de armazenamento que a suporte, em gerenciadores de banco de dados como se fosse um banco de dados relacional, mas como são informações em sua maioria volumosas, recomenda-se o uso de serviços em nuvem, um deles é o AWS Redshift, baseado em SQL que processa dados estruturados e semi-estruturados e grandes proporções.

4) Uma vez definida a estrutura do Data Warehouse, as informações do dataset devem ser levadas para o referido molde, fazendo uso dos processos ETL (extração, transformação e carga).

Começa com o processo de extração, que é feito conectando as fontes de dados e um programa feito com uma linguagem de programação como Python ou Scala com Spark, já que possuem recursos para lidar com grandes quantidades de dados, ou também podem ser gerenciados com ferramentas de gerenciamento de dados como o Talend Open Studio.

5) As informações coletadas devem ser salvas em seu estado inicial, para isso dispositivos de armazenamento local podem ser utilizados, mas serviços em nuvem como Amazon S3, Google Cloud ou Microsoft Azure são recomendados para melhor desempenho e disponibilidade das informações.

6) O próximo processo é a transformação da informação.Para esta etapa, as ferramentas de extração da etapa quatro devem ser conectadas ao repositório onde o data lake está localizado e as tarefas de limpeza e conversão devem ser executadas. Em seguida, ele deve ser armazenado em outro segmento do Data Lake que corresponda aos dados transformados.

7) Quando a informação está pronta, ela é carregada da loja que a contém para onde o modelo de Data Warehouse está localizado, usando as ferramentas do passo quatro ou com funções do contêiner do modelo de Data Warehouse.

8) Com os dados finais carregados, podem ser geradas as consultas, relatórios e resultados esperados.

Riscos ao criar um Data Warehouse

• Cometer erros nas tarefas de transformação de dados e alterar as informações extraídas.
• Extraia dados que não são necessários para análise.
• Mau planejamento na execução de processos de ETL que podem levar à perda de informações ou desperdício de recursos.
• Vulnerabilidade da informação se estiver hospedada em containers sem nenhum tipo de segurança.

Recomendações ao criar um Data Warehouse

• Analisar minuciosamente as informações disponíveis antes de tomar decisões de implementação e, se aplicável.
• Ter clareza sobre o nível de granularidade com que as informações são armazenadas na base de dados transacional e informar ao usuário se é compatível com a análise que se pretende realizar.
• Conheça o volume de dados que é tratado e a frequência com que deseja realizar cálculos e consultas. Se não forem concorrentes, um Data Warehouse pode não ser necessário e um procedimento de banco de dados que manipule essa tarefa será suficiente.
  

Por outro lado, é necessário conhecer o acima mencionado para escolher as ferramentas de extração, processamento e carregamento e também o local de armazenamento para o Data Warehouse, isso para evitar recursos insuficientes ou ferramentas superqualificadas para a atividade.

Por último, mas não menos importante, sabe-se que a informação é muito valiosa para a entidade à qual pertence. É sempre necessário manter a integridade e segurança da mesma, pelo que se sugere a utilização das melhores práticas no tratamento da informação e a utilização de sistemas de segurança que restrinjam o seu acesso exclusivamente a utilizadores autorizados.

Leve essas informações em consideração e assim seu Data Warehouse terá sucesso. Até logo!