O que é um Armazém de Dados
Um armazém de dados é um repositório centralizado de dados integrados estruturados, cujos dados são provenientes de uma ou mais fontes distintas.
O objetivo de um armazém de dados é armazenar dados atuais e históricos num único local. O resultado é que os repositórios de dados podem funcionar como "uma única fonte de verdade" para uma empresa. Os repositórios de dados diferem das bases de dados transacionais que utilizamos para as operações quotidianas: em vez disso, os repositórios de dados estão estruturados para consulta e análise.
Um armazém de dados é um repositório estruturado concebido principalmente para armazenar dados processados e estruturados para a elaboração de relatórios e análises.
Concentra-se em fornecer uma única fonte de verdade para a inteligência empresarial e a tomada de decisões. Em contrapartida, o Data Lakehouse é uma solução de armazenamento mais flexível e escalável, capaz de gerir dados estruturados e não estruturados.
As empresas utilizam repositórios de dados para apoiar objetivos como as atividades de inteligência empresarial (BI), a elaboração de relatórios e a tomada de decisões estruturadas.
Os repositórios de dados permitem obter informações sobre tendências, padrões e relações. Tudo isto pode ser detetado nas informações contidas no armazém de dados. Ajuda as organizações a tomar decisões informadas e baseadas em dados.
Primeiros passos: ETL
Trabalhar com um armazém de dados envolve um processo chamado ELT, que significa Extract, Transform, and Load. O primeiro passo consiste em extrair dados de vários sistemas de origem. Podem incluir bases de dados transacionais diárias, CRMs e recursos externos.
Em seguida, os dados extraídos são "transformados". É aqui que os dados são limpos, normalizados e transformados num formato estruturado e consistente. Algumas das tarefas aqui incluídas incluem a remoção de duplicados, bem como a correção de erros. O mapeamento de dados de diferentes fontes para uma estrutura típica também faz parte da etapa de transformação.
Uma vez os dados transformados, estes são carregados. Os dados transformados são carregados no armazém de dados, mas isso ainda envolve mais organização para garantir que os dados podem ser consultados e analisados de forma eficiente.
Componentes chave de um armazém de dados
Qual é o aspeto de um armazém de dados? Bem, um armazém de dados estruturado inclui os seguintes componentes:
- Source Databases/Systems: As fontes originais de dados, tais como bases de dados operacionais, sistemas ERP ou fornecedores de informação externos.
- Data Staging Area: Uma área de armazenamento temporário onde os dados extraídos são armazenados antes de serem transformados.
- Ferramentas ETL: Ferramentas de software que automatizam o processo de extração, transformação e carregamento para garantir a estrutura dos dados.
- Data Warehouse Database: O repositório central onde os dados transformados são armazenados para acesso.
- Data Marts: Subconjuntos mais pequenos e orientados para assumptos do armazém de dados, muitas vezes criados para departamentos específicos ou funções empresariais.
- BI tools: Ferramentas utilizadas para consultar, efetuar relatórios e visualizar dados armazenados no armazém, tais como dashboards e plataformas de relatórios.
Como componente final, você também tem algo chamado de Repositório de Metadados. Trata-se de um arquivo centralizado de informações que ajuda a explicar os dados no armazém. Isso inclui coisas como a origem, a estrutura e as transformações usadas para dar sentido aos dados.
Armazém de Dados vs. Data Lake: Uma diferença de estrutura
Um armazém de dados e um lago de dados são repositórios para armazenar grandes quantidades de dados para acesso posterior, mas diferem significativamente em termos de estrutura e finalidade.
Um armazém de dados é uma biblioteca meticulosamente organizada com dados estruturados. Os dados são cuidadosamente catalogados e estruturados de cada vez para fins específicos, normalmente informações comerciais e relatórios. Trata-se de uma recolha seletiva de dados de alta qualidade, prontos para análise.
E aqui está como um lago de dados é diferente: um lago de dados é menos organizado e mais como um lago de dados vasto e natural. Um lago de dados pode conter uma grande variedade de dados, estruturados e não estruturados, provenientes de várias fontes.
Os dados presentes nos lagos de dados são frequentemente brutos e não processados, tal como os diferentes elementos encontrados no ecossistema de um lago. Os data lakes são flexíveis e escaláveis, permitindo que as organizações armazenem quantidades massivas de dados num lago de dados sem se preocuparem com o seu caso de uso imediato.
Vantagens do armazenamento de dados
Porquê utilizar um armazém de dados? Uma das principais vantagens é o facto de a utilização de um armazém de dados obrigar à normalização de formatos e a processos de limpeza rigorosos. A qualidade dos dados pode rapidamente pôr em causa a sua utilidade, e a obtenção de uma qualidade da informação mais elevada é primordial.
Quando elimina inconsistências, redundâncias e erros, dispõe de um armazém de dados que lhe oferece uma base fiável para análises e relatórios rigorosos. A qualidade dos dados melhorada ajuda a sua organização a tomar melhores decisões - simplesmente porque pode confiar nas informações introduzidas no seu armazém de dados e porque os dados estão estruturados.
Os repositórios de dados também oferecem uma visão mais centralizada, o que ajuda a obter uma compreensão mais profunda do desempenho do negócio. Abrangem uma variedade de pontos, desde o comportamento do cliente e eficiência operacional até as tendências do mercado.
Decisões Mais Rápidas E Informadas
Os repositórios de dados são otimizados para um processamento rápido de consultas. Uma vez que muitas empresas trabalham num ambiente em constante evolução, vale a pena assegurar o acesso a uma análise de dados rápida. Fazer algumas coisas assegura que os seus analistas e decisores podem aceder e analisar os dados relevantes de forma rápida e fiável.
Os repositórios de dados mais eficientes podem até oferecer acesso a resumos pré-calculados e a vistas agregadas, o que permitirá uma análise de dados ainda mais rápida. Isto traduz-se em agilidade, na qual as organizações podem responder rapidamente às mudanças do mercado.
Os repositórios de dados com dados estruturados são também uma excelente forma de abrir e compreender quaisquer oportunidades emergentes. Decisões informadas baseadas no acesso a dados atempados conduzem a uma melhoria da eficiência operacional e a uma vantagem concorrencial.
Tipos de Armazéns de Dados
Os repositórios de dados podem ser configurados de várias formas. Cada tipo de armazém de dados é mais adaptado a diferentes objetivos de acesso aos dados e a necessidades específicas de uma organização. Vejamos os três tipos principais.
Armazém de Dados Empresariais (EDW)
Um EDW é um repositório centralizado com ferramentas de dados. Funciona como um armazém de dados, inserindo dados de várias fontes em toda uma empresa. Quando os dados estão lá, ela oferece uma visão abrangente dos dados estruturados da organização.
Os Armazenamentos de Dados podem suportar relatórios, análises e tomadas de decisões em toda a empresa. Os EDWs são tipicamente complexos e em larga escala, servindo como fonte única de verdade para todos os departamentos e unidades de negócio.
Arquivo de dados operacionais (ODS)
Uma base de dados ODS foi concebida para integrar dados de múltiplos sistemas de origem em tempo quase real. Isto significa que a absorção dos dados não é um processo passo a passo como os Armazenamentos de Dados. Além disso, ao contrário dos Armazenamentos de Dados, os ODS armazenam principalmente dados atuais, apoiando a elaboração de relatórios operacionais e a tomada de decisões.
Com um ODS, uma empresa pode monitorizar o desempenho operacional, seguir as principais métricas e alertar os utilizadores para exceções ou anomalias.
Data Mart
Um data mart é um subconjunto de um armazém de dados centrado numa área ou departamento temático específico, tal como vendas, marketing ou finanças. Quase conseguimos pensar nisto como uma loja de dados para um propósito em particular.
Enquanto os Armazenamentos de Dados Eletrónicos podem armazenar grandes quantidades de dados, os datacenters são menores e mais focados. O benefício é que um data mart oferece um acesso mais rápido às informações relevantes para necessidades específicas da empresa. Os relatórios e as análises dos departamentos são casos de uso fulcrais para os datacenters. A tomada de decisões e a capacitação de equipas individuais com capacidades de BI self-service são outro caso de uso central.
Armazém de Dados Cloud
Um armazém de dados cloud é um armazém de dados alojado em cloud computing, por isso muito simples. As empresas podem aceder à cloud e eliminar a necessidade de hardware e software locais.
Os repositórios de dados em cloud são uma opção popular para empresas que desejam reduzir os custos da infraestrutura e simplificar a implementação. Os repositórios de dados em cloud também oferecem uma escalabilidade elástica, permitindo às organizações adaptar facilmente os recursos com base na procura.
Criar um Armazém de Dados: Principais pontos a ter em conta
O primeiro passo consiste em definir claramente os objetivos da empresa e os requisitos de acesso à informação a serem abordados pelo armazém de dados. Isto não é diferente de qualquer projeto tecnológico, mas é importante quando se cria um armazém de dados, uma vez que influencia as etapas de configuração mais importantes.
Escolher a tecnologia certa também é crítico. Isto inclui escolher o sistema de gestão de bases de dados (SGBD) adequado. Como vai continuar a carregar dados, deve escolher as suas ferramentas ETL com cuidado. Para a análise, selecione ferramentas de modelação de dados e ferramentas de relatório que satisfaçam as suas necessidades.
Riscos a Monitorizar
A existência de dados incorretos ou incompletos provenientes dos sistemas de origem pode comprometer a integridade de todo o armazém, conduzindo a uma análise e a uma tomada de decisões incorretas. A combinação de dados de diversas fontes pode ser complexa, o que requer um planeamento cuidadoso e processos ETL robustos para garantir a consistência dos dados.
Como sempre, as vulnerabilidades de segurança devem ser tomadas em conta e a centralização dos dados sensíveis num único repositório para acesso aumenta o risco. Tome precauções contra acessos não autorizados e violações de dados, necessitando de medidas de segurança robustas.
Também vale a pena ter em conta os custos e a complexidade. Os repositórios de dados são abrangentes, pelo que, naturalmente, poderá pensar que a construção e manutenção de um armazém de dados pode ser dispendiosa e complexa. Não subestime a dimensão da tarefa e assegure-se de que adquire competências especializadas e investimentos significativos em infraestruturas.
Modelização de Dados e Design ETL
A modelização de dados, ETL (Extract, Transform, Load), e ELT (Extract, Load, Transform) são três ferramentas que constituem o backbone do armazenamento de dados estruturados; estes processos estão ligados (apesar de a ETL e a ELT serem alternativas entre si).
Comecemos por discutir a modelização de dados. A modelização dos seus dados fornece um plano para a estrutura e organização dos dados no armazém de dados. Os dados não se estruturam; exigem uma visão atenta e pensamento analítico para estruturar. O processo envolve a definição de entidades, atributos, relações e hierarquias. Por sua vez, estes passos mostram todos os links para os conceitos da sua empresa e os requisitos para a sua análise de dados.
A modelação de dados é complexa, por isso existem técnicas que ajudam. As técnicas mais comuns incluem a modelação dimensional, a modelação de relação com a entidade (modelação ER) e a modelação do cofre de dados. Ao praticar a modelização de dados, esta garante a otimização do armazém de dados. A modelização garante corretamente o desempenho e a escalabilidade das consultas. Também ajuda a garantir uma manutenção fácil do seu armazém de dados.
ETL e ELT
Tal como explicámos anteriormente, a ETL é o processo tradicional de extração de dados de sistemas fonte, transformando-os num formato consistente de cada vez e carregando-os no armazém de dados para acesso. É importante notar que a transformação ocorre em uma área de teste separada antes do carregamento dos dados.
A ETL é adequada para cenários em que são necessárias transformações complexas, a qualidade dos dados é a maior prioridade ou as regulamentações de conformidade exigem um rigoroso controlo sobre o processamento de dados.
No entanto, existe uma abordagem alternativa chamada ELT. Nesta abordagem, as empresas utilizam a potência de processamento do armazém de dados para realizar transformações após o carregamento dos dados.
O benefício é que as empresas podem eliminar a necessidade de disporem de uma área de teste separada, de cada vez, ao mesmo tempo que simplificam o pipeline de dados. Pode ver como o ELT é particularmente vantajoso quando se trata de grandes volumes de dados. As empresas podem aplicar o processamento paralelo utilizando o ELT, que utiliza melhor as capacidades da cloud.
O ELT também oferece mais flexibilidade. De cada vez que o utiliza, pode diferir a transformação até que precise.
A escolha entre a ETL e a ELT implica ter em conta o volume de dados, a complexidade das transformações e os recursos disponíveis. A tecnologia ETL é frequentemente preferida em sistemas antigos ou cenários onde a governança de dados é fundamental para o funcionamento do processamento de dados. Para os sistemas mais modernos, a ELT está a ganhar popularidade porque é mais escalável e está alinhada com as soluções de armazenamento de dados baseadas na cloud.
O futuro do armazenamento de dados
O que podemos esperar no futuro do armazenamento de dados? Para começar, as soluções de IA e o machine learning estão preparados para criar rapidamente ondas com ferramentas de armazenamento de dados. Graças à IA e ao ML, as empresas estão a revolucionar o armazenamento de dados, automatizando a preparação, a limpeza e a análise dos dados.
As ferramentas baseadas em IA podem identificar padrões, anomalias e correlações dentro de conjuntos de dados massivos, permitindo que as organizações descubram informações ocultas e tomem decisões baseadas em dados. Graças aos algoritmos ML, as empresas podem otimizar o desempenho das consultas e automatizar a modelização de dados.
Surge também a análise preditiva, que utiliza a inteligência artificial para melhorar o valor global e a capacidade de utilização dos repositórios de dados.
Também pensamos que iremos assistir a uma maior utilização em tempo real dos repositórios de dados. Os repositórios de dados tradicionais concentram-se principalmente em dados históricos, mas a procura de informações em tempo real está a aumentar.
O armazenamento de dados em tempo real envolve a ingestão e o processamento de dados à medida que são gerados, tal como faria com um ODS. Este processo permite que as empresas monitorizem mais facilmente os eventos, detetem anomalias e respondam à alteração das condições tão rapidamente quanto estes ocorrem, em vez de serem reativas.
As ferramentas de segurança e conformidade também ganharão importância em pouco tempo. As regulamentações tornam-se mais rigorosas, pelo que a governança e a segurança dos dados são cada vez mais essenciais quando se pensa no armazenamento de dados.
Melhores práticas para o sucesso do Armazém de Dados
A implementação e manutenção de um armazém de dados bem-sucedido requer o cumprimento das melhores práticas e de excelentes ferramentas. Os repositórios de dados são demasiado complexos e uma abordagem descuidada levará as empresas a lutarem para assegurarem um desempenho ideal, a integridade dos dados e a adoção dos utilizadores.
Em vez de tentar criar um armazém de dados completo desde o início, é aconselhável começar por um projeto centrado nas necessidades específicas da empresa. Trata-se mais de uma abordagem passo a passo que garante que as empresas começam com os componentes corretos.
Uma abordagem faseada também significa uma implementação rápida e ganhos mais rápidos. Ao longo do caminho, as empresas aprenderão lições valiosas. À medida que adquire experiência e confiança, o armazém de dados pode expandir-se gradualmente para incorporar fontes de dados adicionais e dar resposta a requisitos analíticos mais abrangentes.
A qualidade dos dados é primordial: dados imprecisos, inconsistentes ou incompletos podem levar a conclusões erradas. A definição de perfis, a limpeza e a padronização dos dados são essenciais, mas mesmo quando estas são realizadas, é ainda necessário validar os dados.
As ferramentas de formação e educação para os utilizadores técnicos e empresariais ajudarão com estes passos. Abrange tópicos como modelação, processos de ETL e otimização de consultas, mas também se concentra em equipar a sua equipa para lidar com a administração do sistema.
OVHcloud e Data Warehouse
A OVHcloud oferece uma gama de serviços e soluções que podem simplificar o processo de construção e gestão de um armazém de dados, atendendo às diferentes necessidades e requisitos técnicos da empresa.
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