{"id":1557,"date":"2015-03-22T17:46:14","date_gmt":"2015-03-22T20:46:14","guid":{"rendered":"http:\/\/efagundes.com.br\/artigos\/?page_id=1557"},"modified":"2015-03-22T17:46:14","modified_gmt":"2015-03-22T20:46:14","slug":"quais-sao-as-estrategias-de-implementacao-de-um-data-warehouse","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/efagundes.com\/artigos\/quais-sao-as-estrategias-de-implementacao-de-um-data-warehouse\/","title":{"rendered":"Quais s\u00e3o as estrat\u00e9gias de implementa\u00e7\u00e3o de um data warehouse?"},"content":{"rendered":"<p class=\"page_content\">A implementa\u00e7\u00e3o de um data warehouse depende de a\u00e7\u00f5es pol\u00edticas e t\u00e9cnicas. No campo pol\u00edtico, assegure-se que exista suporte da alta dire\u00e7\u00e3o da empresa e o comprometimento dos gerentes e analistas de neg\u00f3cios da \u00e1rea alvo de implementa\u00e7\u00e3o. Escolha uma \u00e1rea que os resultados possam ser obtidos rapidamente. No campo t\u00e9cnico existem tr\u00eas abordagens de implementa\u00e7\u00e3o: data warehouse virtual, <em>data mart<\/em> e data warehouse central. Comece implantando um data warehouse virtual para medir os benef\u00edcios dessa tecnologia na empresa e obter mais apoio interno. Selecione os dados a serem utilizados no data warehouse, pois os usu\u00e1rios se frustram com relat\u00f3rios que sabem que est\u00e3o incorretos. Recrute consultores experientes, interna e externamente.<\/p>\n<p class=\"page_content\">Um data warehouse deve vir ao encontro de uma necessidade de neg\u00f3cio da empresa. A \u00e1rea de neg\u00f3cio deve ser a patrocinadora da iniciativa. Muitos projetos iniciados pelas \u00e1reas de sistemas fracassaram por n\u00e3o terem o apoio pol\u00edtico necess\u00e1rio da dire\u00e7\u00e3o da empresa ou por n\u00e3o terem definido um caso de neg\u00f3cio concreto. Escolha um projeto onde o retorno do investimento seja r\u00e1pido e de f\u00e1cil implementa\u00e7\u00e3o. Evite escolher projetos complexos pois os resultados podem n\u00e3o ser tang\u00edveis a curto prazo. Em projetos complexos o custo e o esfor\u00e7o de implementa\u00e7\u00e3o s\u00e3o altos, correndo o risco de serem abortados antes dos benef\u00edcios aparecerem.<\/p>\n<p class=\"page_content\">Na \u00e1rea t\u00e9cnica existem tr\u00eas abordagens de implementa\u00e7\u00e3o de data warehouses: os virtuais, os data marts e os centrais. O data warehouse virtual utiliza o conceito de metadados (dados sobre dados) com regras de neg\u00f3cios. A partir dos metadados s\u00e3o acessados os dados diretamente das bases operacionais, tornando os custos mais baixos e reduzindo o tempo de implementa\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m de serem mais f\u00e1ceis de implementar \u00e9 poss\u00edvel demonstrar a viabilidade do projeto. Os <em>data marts<\/em> s\u00e3o data warehouses distribu\u00eddos e dedicados \u00e0 \u00e1reas de neg\u00f3cios espec\u00edficas. A vantagem \u00e9 segregar em um ambiente todos os dados relativos a um determinado neg\u00f3cio e utilizar ferramentas anal\u00edticas orientadas para o neg\u00f3cio alvo. Os data warehouses centrais cont\u00e9m dados suficientes para descrever o neg\u00f3cio como um todo. Sua implementa\u00e7\u00e3o \u00e9 complexa e cara, por\u00e9m permitindo uma vis\u00e3o global dos dados e pesquisas anal\u00edticas mais amplas.<\/p>\n<p class=\"page_content\">Desenvolve-se <em>data marts<\/em> a medida das necessidades de neg\u00f3cios e atrav\u00e9s de metadados padr\u00f5es obt\u00e9m-se a vis\u00e3o dos dados distribu\u00eddos, ampliando o processo de pesquisa anal\u00edtica. Tamb\u00e9m os metadados tem a capacidade de acessar dados operacionais em diversos tipos de bancos de dados, ideal para ambientes que requerem uma baixa extra\u00e7\u00e3o e transforma\u00e7\u00e3o dos dados. A utiliza\u00e7\u00e3o de metadados facilita a transi\u00e7\u00e3o de <em>data marts<\/em> baseados em bancos de dados de baixo custo para ambientes corporativos mais complexos e na migra\u00e7\u00e3o para o data warehouse central.<\/p>\n<p class=\"page_content\">No mercado existem v\u00e1rias ferramentas de pesquisa anal\u00edtica de dados para data warehouse que podem ser utilizadas em diferentes bancos de dados, incluindo os bancos de dados relacionais e multidimensionais ideais para requisitos complexos de apoio \u00e0 decis\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A implementa\u00e7\u00e3o de um data warehouse depende de a\u00e7\u00f5es pol\u00edticas e t\u00e9cnicas. No campo pol\u00edtico, assegure-se que exista suporte da alta dire\u00e7\u00e3o da empresa e o comprometimento dos gerentes e analistas de neg\u00f3cios da \u00e1rea alvo de implementa\u00e7\u00e3o. Escolha uma \u00e1rea que os resultados possam ser obtidos rapidamente. 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