O que é um Armazém de Dados?
Um armazém de dados é uma base de dados centralizada especialmente concebida para análises e relatórios. Recolhe dados de múltiplas fontes no seio de uma organização, transforma-os num formato consistente e armazena-os (incluindo frequentemente dados históricos substanciais).
Estes dados consolidados diferem de uma base de dados operacional normal. Esta solução constitui uma base para as empresas tomarem decisões estratégicas baseadas em informações adquiridas através de plataformas de análise, comunicação de informações e informações comerciais.
Armazenamento de dados: Compreender os princípios fundamentais
As organizações geram enormes volumes de informação a partir de várias fontes - muitas vezes armazenadas numa base de dados relacional. Esta riqueza de dados contém informações valiosas para orientar a tomada de decisões estratégicas, mas libertar o seu potencial pode ser um desafio significativo. O armazenamento de dados é a solução.
Um armazém de dados é um centro onde os dados provenientes de diferentes entradas são limpos, transformados e integrados. Este repositório consolidado de informações históricas e atuais foi concebido especificamente para facilitar a investigação dos dados.
As empresas podem assim colocar questões complexas, descobrir tendências, identificar padrões e obter uma compreensão abrangente das suas operações.
Para que serve um armazém de dados?
Os repositórios de dados são a espinha dorsal das iniciativas Business Intelligence (BI) e Analytics. Permitem às empresas analisar grandes quantidades de dados para obter respostas a questões críticas.
Alguns casos de uso cotidiano incluem a identificação de tendências de vendas, a otimização de campanhas de marketing, a melhoria do serviço ao cliente e a compreensão de relações complexas dentro de suas operações.
Ao descobrirem informações úteis, os repositórios de dados permitem às empresas tomar decisões baseadas em dados que melhoram a eficiência, fomentam o crescimento e aumentam a rentabilidade.
Como Funciona o Data Warehousing
O armazenamento de dados envolve três fases chave: extração, transformação e carregamento (ETL). Inicialmente, os dados são extraídos de vários sistemas de origem, incluindo bases de dados operacionais, aplicações baseadas na cloud e fontes de dados externas.
Estes dados são então transformados num processo que inclui a limpeza, a desduplicação, a normalização e a conversão, de forma a assegurar consistência e qualidade. Finalmente, os dados processados são carregados no armazém de dados, organizados, armazenados e disponibilizados para análise.
A arquitetura do armazém de dados foi concebida para suportar eficazmente este fluxo de trabalho, facilitando a introdução periódica de dados e garantindo que continua a ser um recurso ideal para consultas e análises.
Vantagens do armazenamento de dados
O armazenamento de dados oferece vantagens, incluindo capacidades de tomada de decisões melhoradas e uma maior eficiência - o que pode conduzir a uma vantagem competitiva significativa. Ao fornecer uma fonte de dados centralizada e consistente, os repositórios de dados reduzem a complexidade e eliminam os silos de dados, garantindo que todos os intervenientes têm acesso à mesma informação.
As ferramentas avançadas de análise de dados e de inteligência empresarial também beneficiam as organizações, permitindo-lhes descobrir tendências, prever resultados e identificar oportunidades de melhoria. Além disso, os dados históricos armazenados nos repositórios de dados são inestimáveis para a análise de tendências e o planeamento a longo prazo, o que permite que as empresas compreendam como criar estratégias eficazes.
Arquitetura do Armazém de Dados
A arquitetura de um armazém de dados foi concebida para armazenar, processar e recuperar grandes volumes de dados de forma eficiente.
Geralmente, compreende três camadas principais: a camada da base de dados, na qual os dados são armazenados fisicamente; a camada de integração, que trata dos processos ETL; e a camada de apresentação, na qual os dados são disponibilizados aos utilizadores finais através de várias ferramentas analíticas e aplicações.
Esta arquitetura pode também incluir uma área de teste para o processamento de dados brutos, um arquivo de dados operacionais para armazenamento temporário e repositórios de metadados para gestão de definições e estruturas de dados.
As arquiteturas avançadas de repositórios de dados utilizam técnicas de partição de dados, indexação e armazenamento em colunas para otimizar o desempenho e a escalabilidade, tornando-as ideais para aplicações como a IA e o machine learning.
Componentes Críticos de um Armazém de Dados
Ferramentas ETL
O software ETL (Extrair, Transformar, Carregar) forma o backbone dos processos de armazenamento de dados. A ETL recolhe dados de vários sistemas de origem e limpa-os, normaliza-os e converte-os num formato consistente e adequado para análise. incluindo tarefas como correção de erros, resolução de inconsistências e aplicação de regras de negócio.
Metadata
Os metadados servem de guia completo para os dados armazenados no armazém. Descreve a origem, a estrutura, as relações, as transformações e as diretrizes de utilização dos dados. É crucial para compreender o contexto dos dados.
Ferramentas de BI e de Analytics
A Business Intelligence e a Analytics oferecem a interface para os utilizadores interagirem com o armazém de dados. Estas ferramentas permitem criar relatórios, incluindo a criação de relatórios que resumem indicadores chave de desempenho (KPIs), números de vendas, métricas operacionais, entre outros.
A evolução dos armazenamentos de dados
Os repositórios de dados surgiram nos anos 80 e 90 para separar os dados analíticos dos sistemas transacionais utilizados para operações diárias. Esta análise concentrou-se nos dados estruturados em bases de dados relacionais.
Juntamente com a prevalência da Internet, acabou por conduzir a uma era de dados significativa. Este aumento de volumes massivos e variedades de dados (por exemplo, semiestruturados, não estruturados) conduziram a tecnologias como o Hadoop. Apesar de poderosos, estes tinham frequentemente acentuadas curvas de aprendizagem.
Os hosts de dados baseados na cloud também se tornaram predominantes. A sua escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custos conduziram a uma adoção generalizada. Atualmente, os armazéns são frequentemente híbridos, combinando o melhor das estruturas tradicionais com a potência baseada na cloud e ingerindo uma gama considerável de tipos de dados. São eles que gerem análises avançadas e casos de uso do machine learning.
Armazém de dados tradicional vs. baseado na cloud
Um armazém de dados tradicional é um repositório centralizado alojado nas instalações, onde os dados de várias fontes são recolhidos, transformados e armazenados para efeitos de relatórios e análise. Requer um investimento inicial significativo em hardware e infraestrutura, bem como custos de manutenção contínuos.
Por outro lado, um armazém de dados baseado na cloud otimiza o cloud computing para oferecer serviços de armazenamento e de análise de dados através da Internet. Os fornecedores cloud oferecem modelos escaláveis e pré-pagos que eliminam a necessidade de investimentos iniciais significativos e reduzem os custos operacionais da gestão de hardware físico.
A utilização de armazéns cloud traduz-se frequentemente numa escalabilidade, flexibilidade e capacidade de integração únicas com muitos conjuntos de dados e ferramentas de análise. Esta mudança para a cloud democratizou o acesso a capacidades de análise de dados poderosas, tornando-as acessíveis a empresas de todas as dimensões.
Data Analytics
A evolução dos repositórios de dados teve um impacto profundo no big data e na análise de dados, permitindo análises mais complexas e sofisticadas. As bases de dados tradicionais criaram as bases para as operações de Business Intelligence (BI), apoiando a análise descritiva e os relatórios históricos. No entanto, à medida que os volumes de dados cresciam e que as necessidades da empresa evoluíam, as limitações dos armazéns tradicionais tornavam-se evidentes em termos de escalabilidade e desempenho.
Os dados baseados na cloud transformaram a análise de dados, oferecendo a agilidade e a eficiência necessárias para suportar a análise em tempo real, a modelização preditiva e o processamento de big data.
Estas plataformas modernas suportam ferramentas e serviços de análise avançados, permitindo que as organizações obtenham informações mais aprofundadas a partir dos seus dados. A integração de repositórios de dados em plataformas de análise avançada, de ferramentas de BI e de visualização de dados permite às empresas realizar análises mais matizadas, identificar tendências, prever resultados e tomar decisões mais eficazes orientadas para os dados.
AI e Machine Learning:
A passagem de repositórios de dados tradicionais para repositórios de dados baseados na cloud desempenhou um papel fundamental na adoção e integração da IA e do Machine Learning (ML) na análise de dados. Embora eficazes para dados estruturados e análises de rotina, os repositórios de dados tradicionais não foram concebidos para tratar os dados não estruturados ou a complexidade computacional necessária para a formação de modelos ML.
Graças às suas capacidades de computação e armazenamento escaláveis, os repositórios de dados tornaram-se essenciais para ativar as aplicações IA e ML. Estas plataformas modernas podem processar e analisar grandes quantidades de dados oriundos de diferentes fontes, simplificando o treino e a implementação de modelos ML.
Além disso, muitos fornecedores de repositórios de dados oferecem serviços integrados de ML e IA, permitindo que os utilizadores apliquem a análise preditiva e o machine learning diretamente nos seus dados armazenados sem necessitarem de hardware especializado ou de tubagens de dados complexas. Esta integração impulsionou o uso da IA e do ML em vários sectores, melhorando a segmentação dos clientes, a deteção de fraudes e as capacidades de gestão preditiva.
Compreender OLAP e OLTP nos repositórios de dados
O OLAP (Online Analytical Processing) e o OLTP (Online Transaction Processing) são conceitos fundamentais de gestão de dados empresariais.
Os sistemas OLTP centram-se na gestão de transações em tempo real, tratando muitas transações pequenas com pedidos simples e normalizados. São concebidos para assegurar a manutenção imediata do registo das atividades da empresa e apoiar operações essenciais em tempo real. Estes sistemas têm tempos de resposta rápidos, medidos em milissegundos, processam atualizações de dados rápidas e iniciadas pelos utilizadores e são utilizados por pessoal e pessoal de apoio ao cliente.
Por outro lado, os sistemas OLAP são orientados para análises de dados complexas, que lidam com grandes volumes de dados por meio de consultas complexas. Centram-se na agregação de dados provenientes de várias fontes para fornecer informações sobre a tomada de decisões e o planeamento estratégico.
Os sistemas OLAP têm tempos de resposta mais lentos, desde segundos a horas, requerem grandes capacidades de armazenamento devido à agregação de conjuntos de dados alargados, e são utilizados por analistas de dados, gestores de negócio e executivos para vistas multidimensionais de dados da empresa.
Armazém de dados versus base de dados, lago de dados, data mart e data lakehouse
Cada armazém de dados, base de dados, lago de dados e data mart são ferramentas essenciais, mas servem objetivos distintos. A compreensão das principais diferenças ajudá-lo-á a escolher a melhor solução para as suas necessidades específicas.
Armazém de dados vs. lago de dados
Um armazém de dados é um repositório estruturado de dados processados e limpos para análises específicas. Transforma e otimiza os dados para a elaboração de relatórios e para a tomada de decisões no âmbito da inteligência empresarial.
Por outro lado, um lago de dados é um vasto sistema de armazenamento que inclui dados brutos em todos os formatos estruturados, semiestruturados e não estruturados. Oferece flexibilidade e é ideal para análises avançadas, machine learning e data science exploratória, onde os casos de uso futuros podem não estar definidos.
Armazém de dados vs. data mart
Um armazém de dados é um repositório centralizado para dados empresariais, que proporciona uma visão histórica e consolidada. Um data mart é um subconjunto ou "sector" de um armazém de dados centrado num departamento, área de assumpto ou linha de negócio específica.
Os datacenters são mais pequenos e flexíveis do que um armazém à escala real. A sua conceção simplificada permite respostas a pedidos mais rápidas e oferece informações personalizadas para equipas ou projetos específicos.
Armazém de dados vs. base de dados
Embora ambos armazenem dados, as bases de dados e os repositórios de dados diferem fundamentalmente na sua conceção e finalidade. Uma base de dados (frequentemente relacional) é otimizada para transações online, tais como adicionar, atualizar e eliminar registos.
É a espinha dorsal das aplicações que suportam as atividades empresariais diárias. Um armazém de dados, por outro lado, é construído para o processamento analítico. Insere dados provenientes de várias entradas, transforma-os num formato consistente e estrutura-os para relatórios históricos, análises de tendências e informações empresariais complexas.
Armazém de dados vs. data lakehouse
Um data lakehouse é uma arquitetura de gestão de dados que combina as melhores características dos data lakes e dos data warehouses. Oferece a flexibilidade, a relação custo/eficácia e a escalabilidade dos data lakes, ao mesmo tempo que proporciona a gestão de dados, as transações ACID e as características de estrutura dos data warehouses.
Tipos de repositórios de dados
O tipo específico de armazém de dados que a empresa escolhe depende das necessidades, do orçamento e da infraestrutura técnica únicos da organização. Vamos descobrir os tipos mais comuns:
Armazém de dados na cloud
O armazenamento de dados na cloud oferece vantagens em termos de escalabilidade, flexibilidade e relação custo-eficácia. Esta tecnologia funciona na infraestrutura dos fornecedores e a migração para a cloud permite que as empresas não preservem o hardware no local.
O armazenamento cloud pode expandir-se ou contrair-se rapidamente em resposta às necessidades flutuantes de armazenamento e processamento. As empresas costumam pagar à medida que recorrem a soluções cloud, que ajudam a gerir os custos.
Software do armazém de dados (local/licença)
O software tradicional do armazém de dados é instalado e executado nos servidores da organização. Isto oferece um maior controlo e personalização, ideal para cenários complexos de requisitos de segurança ou conformidade.
No entanto, normalmente envolve taxas de licenciamento iniciais, e as equipas informáticas internas são responsáveis pela gestão e atualização do hardware e software.
Aplicação de armazém de dados
Uma aplicação de armazém de dados fornece um pacote pré-configurado com hardware e software concebidos para funcionarem harmoniosamente em conjunto. Os equipamentos simplificam a criação e a gestão de um armazém de dados, minimizando as competências técnicas necessárias a nível interno.
O seu lado negativo pode ser limitado em termos de flexibilidade em comparação com a construção de uma solução a partir de componentes individuais, e podem envolver investimentos iniciais mais elevados.
Armazém de Dados Moderno
O datacenter moderno representa uma evolução, muitas vezes tirando partido das tecnologias cloud para melhorar a velocidade, a continuidade do negócio e a capacidade de gerir novos tipos de dados.
Muitas soluções modernas gerem dados estruturados e semiestruturados (como redes sociais e ficheiros de logs) juntamente com fontes estruturadas tradicionais. Estas podem incluir funcionalidades como o machine learning e o processamento em tempo real, para informações mais avançadas e tomadas de decisões.
Melhores práticas de gestão do armazém de dados
O armazenamento de dados bem-sucedido começa com uma compreensão clara das necessidades empresariais que pretende satisfazer. Envolva as partes interessadas de toda a organização para garantir que o design do armazém está alinhado com os objetivos estratégicos.
Realçar a qualidade dos dados ao longo de todo o processo, implementando procedimentos rigorosos de limpeza e validação para garantir a fiabilidade dos seus dados. Mantenha documentação detalhada sobre as suas fontes de dados, transformações e arquitetura para suportar a manutenção a longo prazo e a transferência de conhecimentos.
Escolha cuidadosamente uma arquitetura de armazém de dados e uma pilha de tecnologia, tendo em conta a escalabilidade, o desempenho e a soberania dos dados. Adote práticas sólidas de governança de dados para garantir a segurança e a conformidade dos seus dados.
Adote uma abordagem de desenvolvimento ágil e iterativa, que permitirá um retorno antecipado e uma melhoria contínua da sua solução de armazém de dados.
O cumprimento destas melhores práticas ajudá-lo-á a construir um armazém de dados que possibilita uma tomada de decisões informada e que oferece um valor comercial tangível.
Tecnologias e ferramentas de armazenamento de dados
O armazenamento de dados envolve diversas tecnologias e ferramentas para suportar todo o processo, desde a recolha de dados até informações práticas.
No seu núcleo, estão as plataformas de armazenamento de dados na cloud ou as soluções locais. Estas plataformas permitem otimizar as capacidades de armazenamento e de consulta dos seus dados estruturados, que podem ser alojados num servidor dedicado.
As ferramentas de integração de dados são essenciais para introduzir dados no armazém de dados. As opções nativas da cloud oferecem flexibilidade, ao passo que as soluções de fornecedores como o Informatica PowerCenter ou Talend oferecem conjuntos de funcionalidades robustos.
Tratam dos processos de "extrair, transformar, carregar" (ETL) ou de "extrair, carregar, transformar" (ELT) mais recentes, que preparam os dados para o armazém. As ferramentas de modelização de dados, como o ER/Studio ou o PowerDesigner, ajudam a definir as relações e as estruturas nos seus dados, assegurando a sua organização para uma análise ideal.
Para aqueles que não querem gerir as infraestruturas subjacentes e procuram um serviço PaaS, o Data Warehouse está também incluído no Data Platforms, que fornece uma integração de dados unificada, serviços de gestão, armazenamento e análise.
Como escolher uma solução de armazenamento de dados em cloud
Avalie a escala atual e prevista dos seus dados e se são principalmente estruturados, semiestruturados ou não. Isto influencia as capacidades de armazenamento e de processamento de que precisará.
Outro aspeto a ter em conta é a rapidez com que os pedidos devem ser realizados e a existência de períodos de procura flutuantes. As soluções cloud são excelentes a nível de escalabilidade, mas certifique-se de que o fornecedor consegue lidar com os seus picos de carga de trabalho de forma fluida.
Determine a sensibilidade dos dados e os requisitos regulamentares que você precisa atender. Diferentes fornecedores oferecem diferentes níveis de encriptação, controlos de acesso e certificações da indústria.
Os repositórios de dados cloud oferecem modelos de preços flexíveis. Analise os seus padrões de utilização para compreender as opções de pagamento consoante a utilização ("pay as you go") e as subscrições de valor fixo, evitando custos imprevistos. Por fim, a facilidade de utilização e a sobrecarga de administração variam consoante as soluções, pelo que deverá ter em conta o nível de competências técnicas disponíveis na sua equipa.