O que é o Data Warehouse?

Na linguagem da computação, o data warehouse também abreviado como DW ou DWH também é conhecido como EDW (Enterprise data warehouse), que é um sistema usado para gerar relatórios e fazer análises de dados em dados brutos. É considerado um dos componentes mais essenciais e críticos da inteligência de negócios. Eles são repositórios centrais de dados integrados, obtidos por mais de uma fonte. Os dados atuais e históricos são armazenados neles em um único local. Isso é usado para criar relatórios analíticos para todos os trabalhadores em toda a empresa. Os dados armazenados no armazém são carregados de sistemas operacionais que geralmente são de marketing ou vendas. Esses dados passam por um armazenamento de dados operacionais e também podem exigir limpeza de dados, apenas para garantir que a qualidade correta dos dados seja entregue antes de serem utilizados no armazém de dados para geração de relatórios. Em seguida, vem a atividade do ETL (Extrair, Transformar, Carregar), que utiliza camadas de preparação, integração de dados e acesso para fazer uso das funções principais.

Definição:

Ele pode ser definido como um grande repositório de dados acumulados recebidos de uma ampla variedade de fontes dentro da empresa e, portanto, é usado para orientar as decisões de gerenciamento. Também pode ser definida como a técnica para coletar e gerenciar os dados de uma ampla variedade de fontes para gerar insights significativos após a aplicação de algum nível básico de processos de transformação, tornando assim os negócios prontos. É uma mistura de componentes e tecnologia para poder fazer uso estratégico dos dados.

Compreendendo o Data Warehouse:

Se tentarmos entender o conceito de data warehousing em termos muito mais simples, significa um sistema usado para relatar e armazenar dados. Os dados são gerados inicialmente em vários sistemas, como alguma forma de RDBMS, Oracle, Mainframes, etc., depois são movidos para o data warehouse para armazenamento a longo prazo e para que possam ser utilizados para fins analíticos. Esse armazenamento é estruturado de forma que usuários de várias divisões ou departamentos de uma única organização possam acessar e analisar os dados conforme suas próprias necessidades e requisitos. Os data warehouses são ferramentas analíticas criadas exclusivamente para fornecer suporte no processo de tomada de decisão e um sistema de relatório para usuários de vários departamentos. Eles também são dados de arquivamento, consistindo em dados de uso histórico da organização que especificamente não são mantidos em sistemas operacionais. Em essência, eles são usados para criar uma versão única da verdade para toda a organização.

Como o data warehouse facilita o trabalho

Ele mantém a cópia de informações e dados dos sistemas de transações de origem. Isso também:

Integra dados de várias fontes e coloca em um banco de dados ou modelo, portanto, um único mecanismo de consulta
pode ser usado para colocar dados no ODS (armazenamento de dados operacionais).
Ajuda na atenuação do problema de bloqueio do nível de isolamento do banco de dados, geralmente causado devido a consultas analíticas grandes e de longa execução.
O histórico de dados é mantido mesmo que os sistemas transacionais de origem não o mantenham.
Uma visão central da empresa pode ser vista depois que todos os dados são colocados em vários recursos.
A consistência e as descrições do código e até a correção de dados incorretos foram aprimoradas. Impacta basicamente a qualidade geral dos dados.

Principais empresas:

Teradata: Esta empresa está no topo da lista quando se trata de trabalhar com a tecnologia de data warehouse. Traz mais de 30 anos de história sobre a mesa. A empresa possui seu próprio software Teradata, usado pela maioria das empresas que lidam com o data warehouse em suas organizações, especialmente todos os bancos. Essa empresa sempre tem algumas inovações para trazer à mesa, incluindo as mais recentes tecnologias baseadas no Hadoop.
Oracle: Esta é a empresa tradicional que é a primeira a surgir quando falamos de bancos de dados relacionais. O banco de dados 12c é imbatível e é conhecido por seus padrões de alto desempenho, escala e data warehousing otimizado. As técnicas de compactação são os novos recursos fornecidos por esta empresa no espaço do armazém de dados.
Serviços da Web da Amazon: esse IaaS da Amazon no espaço da computação em nuvem trata de toda a transformação e migração do armazenamento e armazenamento de dados na nuvem, fornecendo uma definição totalmente nova para o armazenamento de dados.
Cloudera: Está entre as melhores empresas no espaço de data warehouse e tecnologia de big data, pois fornece um EDH (Enterprise Data Hub) para a grande variedade de data warehouse, focada no processamento em lote. O data warehouse deles é baseado no CDH.
MarkLogic: Esta empresa fornece uma plataforma de banco de dados NoSQL. Isso deu uma nova dimensão à medida que as empresas começaram a acreditar no poder do NoSQL depois que ele foi introduzido por essa empresa.

O que você pode fazer com um data warehouse?

Extração
Limpeza
Transformação
Carregando
Atualizar
Predição
Análise estatística
Tomando uma decisão

Trabalhando com data warehouse:

Os dados brutos são formatados primeiro, também chamados de limpeza e normalização, pelos quais são processados e transformados de acordo com os requisitos de negócios e removendo as inconsistências dos dados brutos. Em seguida, é armazenado no próprio data warehouse. Uma camada de acesso permite que aplicativos e ferramentas recuperem dados em um formato adequado às suas necessidades. Há outro aspecto da arquitetura que cobre a parte relacionada aos metadados, usada principalmente por cientistas e engenheiros para coletar informações sobre as fontes, convenções de nomenclatura, agendas de atualização etc.

Vantagens:

Integração de múltiplas fontes
Executando nova análise
Custo reduzido para acessar dados históricos
A versão única padrão da verdade
Ajuda a melhorar o tempo de resposta para análise e geração de relatórios de dados

Habilidades:

Visão ampla
Habilidades de comunicação
Compreensão de dados e processos
Capacidade de analisar
Sistemas gerais e conhecimento de aplicação

Por que devemos usar o armazenamento de dados:

Devemos usar o armazenamento de dados para que possamos fornecer à nossa organização uma única versão da verdade com os dados necessários, além de nenhuma outra sobrecarga de computação nos recursos transacionais processados. O OLAP cuidará da parte do processamento analítico e, portanto, os insights de negócios e uma geração significativa de informações também podem ser fornecidos com o data warehousing.

Escopo:

O escopo do data warehousing está em qualquer domínio que tenha algo a ver com análises e também no domínio da nuvem atualmente. Você pode se tornar um engenheiro ou consultor da DW ou até mesmo abrir caminho para as tecnologias de big data. Você também pode esperar ser um cientista de dados. O escopo dos dados é infinito, assim como o escopo do data warehousing.

Por que precisamos de um data warehouse?

Precisamos de um data warehouse, porque não faz sentido usar vários sistemas de origem e não ser capaz de buscar todas as informações necessárias instantaneamente. Além disso, os dados históricos, se não forem acessados, não dão muita vantagem à organização como um todo. Portanto, a geração de informações significativas definidas a partir dos dados brutos pode ser feita usando ferramentas de análise e consulta e, portanto, o armazenamento de dados entra em cena.

Quem é o público certo para aprender técnicas de data warehousing?

Qualquer pessoa com a mentalidade certa, visão ampla, é boa em processamento de dados, tem boas habilidades de consulta, tem interesse em tecnologias relacionadas a dados, tem boas habilidades analíticas é um candidato ideal para aprender e começar a usar as tecnologias de data warehousing.

Como essa tecnologia ajudará no crescimento da carreira?

Essa tecnologia faz a parte mais crítica de qualquer organização, que é o processamento de dados e a capacidade de gerar insights por análise. Portanto, a geração de informações significativas a partir de dados brutos é o que pode ser alcançado com o uso dessa tecnologia. Você também pode transformar seu caminho em um ecossistema de big data e em uma ciência de dados posterior, se estiver familiarizado com a base dele.

Conclusão:

O data warehousing tem sido a espinha dorsal de muitas organizações até o momento e continuará sendo. O domínio e a definição, no entanto, estão aumentando a cada dia que passa, devido ao surgimento de tantas novas tecnologias e ferramentas. Entrar neste espaço é uma das melhores decisões no campo da análise, pois forma a base e ajuda a entender exatamente como o processamento de dados funciona e quais são os processos em segundo plano com os quais ele é governado. Espero que tenha gostado do artigo. Continue lendo para obter mais informações.

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