{"id":1565,"date":"2015-03-22T17:49:56","date_gmt":"2015-03-22T20:49:56","guid":{"rendered":"http:\/\/efagundes.com.br\/artigos\/?page_id=1565"},"modified":"2015-03-22T17:49:56","modified_gmt":"2015-03-22T20:49:56","slug":"o-que-e-um-data-warehouse","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/efagundes.com\/artigos\/o-que-e-um-data-warehouse\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 um data warehouse?"},"content":{"rendered":"<p class=\"page_content\"><em>Revisado em 10-dez-2011<\/em><\/p>\n<p class=\"page_content\">Um data warehouse (DW), ou armaz\u00e9m de dados \u00e9 um banco de dados com dados hist\u00f3ricos usados para an\u00e1lise e decis\u00f5es das mais ex\u00f3ticas perguntas realizadas por executivos. Os dados contidos nos data warehouse s\u00e3o sumarizados, peri\u00f3dicos e descritivos. Com a manipula\u00e7\u00e3o desses dados os executivos podem tomar decis\u00f5es baseadas em fatos e n\u00e3o em intui\u00e7\u00f5es e especula\u00e7\u00f5es. Os data warehouses s\u00e3o projetados para processamento on-line anal\u00edtico (OLAP, <em>On-line Analytical Processing<\/em>) ao inv\u00e9s do processamento transacional on-line (OLTP, <em>On-line Transactional Processing<\/em>). Ferramentas OLAP para pesquisa inteligente de dados s\u00e3o chamadas de<em>data mining<\/em>. Delimitando a abrang\u00eancia dos dados a uma \u00e1rea de neg\u00f3cio da empresa o data warehouse passa a se denominar <em>data mart<\/em>. \u00c9 poss\u00edvel implementar um data warehouse com v\u00e1rios <em>data marts<\/em> distribu\u00eddos.<\/p>\n<p class=\"page_content\">No mercado competitivo atual uma decis\u00e3o errada pode decretar a morte de uma empresa. Decis\u00f5es baseadas em dados fragmentados obtidos pelos sistemas de informa\u00e7\u00f5es tradicionais n\u00e3o oferecem uma informa\u00e7\u00e3o consistente, caso n\u00e3o exista uma forte integra\u00e7\u00e3o entre eles. Um data warehouse concentra dados de diversos sistemas estruturados e outras bases de dados, em diferentes plataformas. Os dados antes de serem armazenados s\u00e3o filtrados, normalizados, reorganizados, sumarizados para constitu\u00edrem uma base de dados confi\u00e1vel e \u00edntegra. Muitas vezes uma informa\u00e7\u00e3o est\u00e1 representada sob diversas formas, dependendo do sistema de informa\u00e7\u00e3o. Por exemplo, um c\u00f3digo de fornecedor pode ser diferente em dois ou mais bancos de dados.<\/p>\n<p class=\"page_content\">Um data warehouse \u00e9 projetado para garimpar informa\u00e7\u00f5es escondidas nas montanhas de dados de uma empresa. A longo do tempo os sistemas de informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o desenvolvimentos e implementados visando o controle de um determinado processo na empresa. Em alguns casos, nem mesmo os analistas de sistemas conseguem ter a vis\u00e3o do todo. A maioria dos sistemas de informa\u00e7\u00e3o \u00e9 parametrizada, onde as pesquisas \u00e0s informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o pr\u00e9-definidas, n\u00e3o oferecendo flexibilidade ao usu\u00e1rio final (nem aos pr\u00f3prios analistas) para criar novas pesquisas de forma \u00e1gil e r\u00e1pida. Os data warehouses tem como premissa resolver essa quest\u00e3o, dando ao usu\u00e1rio final a flexibilidade necess\u00e1ria para pesquisas, mesmo para as mais ex\u00f3ticas. Foi dessa forma que a cadeia americana de supermercados Wal-Mart descobriu uma rela\u00e7\u00e3o entre o consumo de fraldas descart\u00e1veis e o consumo de cervejas.<\/p>\n<p class=\"page_content\">O banco de dados de um data warehouse deve ser projetado para processamento anal\u00edtico on-line (OLAP), onde caracteriza-se pela \u00eanfase na performance da recupera\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es. Orientado \u00e0 an\u00e1lise e processos de decis\u00e3o pelos usu\u00e1rios finais atrav\u00e9s do uso de ferramentas especialmente desenvolvidas para o cruzamento multidimensional dos dados, os <em>data mining.<\/em> Essas ferramentas podem descobrir associa\u00e7\u00f5es que nem mesmo o usu\u00e1rio imaginaria pesquisar. Os <em>data mining<\/em> s\u00e3o mais eficientes se usados em <em>data marts<\/em>, pois estes s\u00e3o orientados a determinados assuntos da empresa. Os data warehouses devem permitir o download de informa\u00e7\u00f5es para a utiliza\u00e7\u00e3o em outras ferramentas, tais como: planilhas eletr\u00f4nicas e outros bancos de dados. Diferente dos bancos de dados orientados \u00e0 transa\u00e7\u00f5es on-line em tempo-real que trabalham centrados nas opera\u00e7\u00f5es do dia-a-dia da empresa.<\/p>\n<p class=\"page_content\">Benef\u00edcios do Data Warehouse:<\/p>\n<ul class=\"Unordered_List\">\n<li>Mant\u00e9m o hist\u00f3rico de dados, mesmo se os sistemas transacionais n\u00e3o os fizerem;<\/li>\n<li>Integra os dados de v\u00e1rios sistemas, permitindo uma vis\u00e3o consolidada de toda a opera\u00e7\u00e3o, principalmente quando uma organiza\u00e7\u00e3o possui v\u00e1rias empresas com sistemas de informa\u00e7\u00f5es diferentes e trabalha agressivamente em aquisi\u00e7\u00f5es e fus\u00f5es;<\/li>\n<li>Melhora a qualidade dos dados, criando uma padroniza\u00e7\u00e3o de c\u00f3digos e descri\u00e7\u00f5es e identificando e corrigindo dados ruins;<\/li>\n<li>Apresenta as informa\u00e7\u00f5es da organiza\u00e7\u00e3o de forma consistente;<\/li>\n<li>Fornece um \u00fanico modelo de dados para toda a organiza\u00e7\u00e3o, independente da fonte;<\/li>\n<li>Reestrutura os dados de modo a satisfazer as necessidades dos usu\u00e1rios do neg\u00f3cio;<\/li>\n<li>Reestrutura os dados para melhorar o desempenho de consulta, mesmo para consultas anal\u00edticas complexas, sem afetar os sistemas em opera\u00e7\u00e3o;<\/li>\n<li>Agrega valor \u00e0s aplica\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio operacional, principalmente a gest\u00e3o de relacionamento com clientes (CRM).<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Revisado em 10-dez-2011 Um data warehouse (DW), ou armaz\u00e9m de dados \u00e9 um banco de dados com dados hist\u00f3ricos usados para an\u00e1lise e decis\u00f5es das mais ex\u00f3ticas perguntas realizadas por executivos. 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