Conceitos

Nessa parte do nosso blog gostaríamos de  deixar claro alguns conceitos fundamentais para quem trabalha com BI.  Dividiremos os assuntos aqui tratados em: Conceitos, OLAP e ETL.

  1. CONCEITOS

Existem alguns conceitos bem conhecidos de  DW e abaixo relacionamentos alguns:

“Um data warehouse é uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo, e não volátil, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão.”
[Inmon].

“Um processo, e não um produto, para a montagem e administração de dados provenientes de várias fontes com o propósito de obter uma visão simples e detalhada de parte de todo o negócio” (Gardner, 1998).

“É um conjunto de dados íntegros, integrados e históricos, não voláteis, organizados por assunto que servirão de base aos sistemas de suporte à decisão – SSD ou sistemas de apoio à decisão – SAD.”

Podemos entender o conceito de DW como sendo uma “Arquitetura” de sistemas com um processo complexo de construção.
Dentro desse conceito de arquitetura entendemos que:

  • Um Data Warehouse é uma ARQUITETURA…

            não é um produto ou tecnologia

  • Um Data Warehouse CONSTRÓI-SE…

            não se compra

  • Um Data Warehouse é um processo COMPLEXO…

            não um simples projeto

 1.1  Data Warehouse vs Data Mart

  • Data Warehouse – contém todas as informações da companhia, vindas de múltiplas fontes de dados operacionais, dispostas de forma integrada e consolidada.
  • Data Marts – contém um subconjunto dos dados corporativos para atender um departamento ou uma unidade de negócio. 

Normalmente em projetos de BI para quem ainda não está totalmente  familiarizado com esses conceitos surge uma dúvida de qual dos dois deve-se  implementar primeiro, um DW ou um DM? Para respondermos essa questão bastar  olharmos as necessidades da empresa ou cliente em que estamos atuando e verificarmos  as características de um DW e um DM conforme abaixo.

Data Mart

  • Data Warehouse de pequena capacidade usado para
    atender a uma unidade específica de negócios. Tem por objetivo
    Atender necessidades imediatas de um Processo ou área  de negocio

Data Warehouse

  • Data Warehouse (corporativo) que pode ser entendido como sendo a Integração de seus data marts, requerendo um planejamento global que norteie o
    desenvolvimento de DMs individuais

2 – On-Line Analytical Processing (OLAP)

  •  Designação genérica para as atividades de acesso e
    apresentação de dados provenientes de um DW
  • Baseado em representação multidimensional dos dados
  • Permite analisar tendências e padrões em grandes
    quantidades de dados ao longo do tempo (histórico) e em diferentes localizações
    (geográficos)

Abaixo demostramos uma estrutura simples onde observamos como uma ferramenta de OLAP pode atuar dentro de uma arquitetura de BI definida.

3 – Processos de ETL e área de ODS

  • Processos de ETL

–  Responsáveis pela conversão dos dados do ambiente
operacional para o de suporte à decisão

– Realizam Acesso, Extração, Transformação, Validação
e Carga dos dados.

  • Operational Data Stage (ODS)

– Repositório de dados operacionais integrados

– Benefícios

  • Otimiza a criação do DW
  • Possibilita a realização de consultas relacionais
    sobre dados históricos

–    Objetivos

  • Criar um ambiente intermediário de armazenamento e
    processamento
  • Base que armazena dados oriundos de aplicações OLTP
    e outras fontes para o processo de ETL
  • Permite a integração das informações evitando e
    antecipando problemas para o DW

Existem muitos outros conceitos dentro do universo de BI e formas de se construir o mesmo, a ideia aqui não era esgotar todos os assuntos, portanto em caso de dúvidas deixe sua mensagem que responderemos o mais breve possível.

Um forte abraço

 

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