Um guia completo para compreender o Data Warehousing
Um guia completo para compreender o Data Warehousing
Ilustração de Data Warehouse](https://assets.zilliz.com/Data_Warehouse_Illustration_f36910253a.png)
Os dados são o novo petróleo, mas precisam de ser refinados para gerar valor. As organizações requerem estruturas especializadas para armazenar e processar informações para desbloquear todo o seu potencial. Um armazém de dados é a solução para estas necessidades.
O data warehouse é um centro unificado de armazenamento e processamento de conjuntos de dados de grande escala. Integra dados de várias fontes, permitindo às empresas executar análises avançadas para gerar conhecimentos úteis. Um armazém de dados é valioso para inteligência artificial (IA), business intelligence (BI) e sistemas de tomada de decisões baseados em factos.
Vamos discutir o conceito de um armazém de dados, os seus componentes principais e as suas caraterísticas. Avaliaremos também o armazém de dados em relação a outros sistemas de armazenamento e discutiremos as suas aplicações no mundo real e os principais conjuntos de ferramentas.
O que é um Data Warehouse?
Um data warehouse (DW) é um armazenamento de dados estruturado, localizado centralmente e com várias fontes para análise e processamento. Ao contrário das [bases de dados relacionais] (https://zilliz.com/ai-faq/what-is-the-difference-between-a-data-warehouse-and-a-relational-database) que suportam o processamento de transacções online (OLTP) e OLAP, um data warehouse está optimizado para o processamento analítico (OLAP).
Este facto torna-o ideal para business intelligence, como relatórios, análise de tendências e previsões. Ao reunir informações extraídas de várias fontes, um data warehouse forma uma base consistente e fiável para a tomada de decisões. No entanto, se os dados provenientes destas fontes não forem corretamente integrados, podem existir silos, limitando a eficácia do armazém de dados.
Quando os dados estão bem integrados, um armazém de dados ajuda as empresas a analisar dados históricos para identificar tendências ao longo de vários anos. Os data warehouses funcionam como ferramentas de análise e não como sistemas de armazenamento de informação.
Principais caraterísticas de um Data Warehouse
Os armazéns de dados diferem de outros sistemas de armazenamento de dados devido às suas caraterísticas. Estas caraterísticas permitem que um armazém de dados auxilie a inteligência empresarial e a [análise] (https://zilliz.com/ai-faq/how-do-you-integrate-data-from-multiple-sources-for-analytics). Algumas das principais caraterísticas incluem:
Orientação por assunto: A estrutura no interior do armazém de dados está organizada de acordo com domínios empresariais de subclasses, como vendas, marketing e finanças. Por exemplo, um armazém de dados de vendas recolhe transacções de clientes, desempenho de produtos e vendas regionais. Isto torna a criação de relatórios mais fácil e mais direcionada.
Integrado**: O sistema recolhe e organiza informações de diferentes fontes utilizando um esquema para garantir a consistência. Integra dados de CRM, sistemas ERP e dados de outras APIs externas.
Variante no tempo**: Os armazéns de dados armazenam dados mais antigos que podem analisar tendências durante um período alargado. Isto é útil para o planeamento e a previsão. Por exemplo, as organizações financeiras podem estudar alguns anos de dados de transacções para detetar fraudes.
Não volátil**: Um armazém de dados armazena dados inalterados, garantindo uma análise estável e consistente. Os dados históricos, por exemplo, ajudam a detetar alterações de ano para ano.
Como funciona um Data Warehouse
Um armazém de dados é um sistema avançado que armazena, processa e analisa dados. É composto por vários módulos que funcionam em conjunto para converter dados em informações valiosas. Vamos descobrir os seus principais componentes passo a passo.
Componentes de trabalho do Data Warehouse](https://assets.zilliz.com/Data_Warehouse_Working_Components_9a91e84f1f.png)
Figura 2: Componentes de trabalho do Data Warehouse
Fontes de dados
As organizações extraem informações de várias fontes, incluindo pontos de dados internos e externos. Estas fontes de dados proporcionam às empresas uma compreensão operacional completa, eliminando os silos de dados. Uma visão abrangente das operações permite o planeamento estratégico, melhorando a eficiência operacional e apoiando melhores decisões.
Processo ETL
O Extract Transform Load (ETL) é o componente central para o processamento de dados a partir de fontes identificadas. A fase de extração recupera dados em bruto de diferentes sistemas de origem, incluindo folhas de cálculo transaccionais e aplicações baseadas na nuvem. Durante a fase de transformação, os dados em bruto são submetidos a um processo de limpeza.
O processo de transformação inclui a correção de erros de dados, a combinação de registos idênticos e a alteração dos formatos de data. A fase de carregamento importa os dados transformados para o armazém de dados para fins de análise e consulta. O processo ETL cria um armazenamento de dados preciso e fiável no armazém, optimizando-o para fins de análise.
Base de dados do Data Warehouse
A base de dados é a base central de um armazém de dados. Uma base de dados de um armazém de dados difere dos sistemas transaccionais porque foi concebida para analisar dados históricos, consultas complexas e relatórios. Em contraste, os sistemas transaccionais lidam com operações em tempo real, principalmente no dia a dia.
O armazém armazena dados através de dois esquemas organizacionais padrão: estrela e floco de neve. Os esquemas organizam os dados em duas categorias: factos, que contêm dados numéricos, como números de vendas, e dimensões, que contêm informações descritivas, como nomes de produtos, localizações de clientes e datas. Isto permite aos utilizadores executar consultas sofisticadas e criar relatórios sem esforço.
Motor OLAP
O armazenamento de dados inclui um motor OLAP, que facilita as capacidades de análise multidimensional rápida. Este motor permite que os utilizadores vejam os seus dados a partir de múltiplas perspectivas, o que os ajuda a detetar padrões e tendências de forma mais eficiente.
O motor OLAP ajuda a reconhecer tendências e padrões utilizando funções analíticas avançadas como drill-down, roll-up e slicing. Resolve eficazmente consultas complexas, permitindo que as empresas obtenham informações a partir de conjuntos de dados volumosos. O motor também permite que as organizações tomem decisões acionáveis com informações transformadas a partir de dados brutos.
Inteligência empresarial (BI)
O BI num armazém de dados envolve a extração, análise e apresentação de dados. As ferramentas de BI criam dashboards interactivos, relatórios e visualizações que tornam os dados complexos mais fáceis de compreender.
Além disso, o BI facilita o monitoramento de KPIs em tempo real por meio da integração de dados de várias fontes para apoiar a análise de tendências. As actuais plataformas de BI permitem aos utilizadores realizar análises self-service, permitindo-lhes explorar os dados de forma independente.
Metadados
Os metadados funcionam como o dicionário de dados, englobando diferentes transformações efectuadas nos dados armazenados, a sua estrutura, caraterísticas e regras de negócio aplicadas. Ligam os dados em bruto a conhecimentos avançados, assegurando a exatidão, a consistência e a disponibilidade. Os metadados são classificados em tipos técnicos, comerciais e de processo.
Os metadados técnicos incluem nomes de tabelas, nomes e tipos de campos, índices, chaves primárias e estrangeiras e relações entre conjuntos de dados. Também capturam o processo ETL (Extract, Transform, Load), incluindo a linhagem de dados e as regras de transformação.
Os metadados comerciais apresentam dados de conceitos comerciais de nível superior, definições e contextos de armazenamento e utilização.
Os metadados de processo registam informações operacionais sobre alterações de dados, tais como alterações a carimbos de data/hora modificados, frequência de cargas de dados e outros registos ETL.
Comparação: Data Warehouse vs Outros Sistemas de Armazenamento
O sistema de data warehouse distingue-se por permitir operações avançadas de consulta, análise e business intelligence. Uma avaliação completa de um data warehouse requer a compreensão de suas distinções de outros sistemas de armazenamento de dados, incluindo bancos de dados e lagos de dados.
Esta análise demonstra as diferenças entre os data warehouses e as soluções de armazenamento alternativas. Destaca os seus papéis únicos na gestão de dados, análise e processos de decisão empresarial:
| Armazém de dados** | Armazenamento de dados operacionais (ODS)** | Lago de dados** | |
| Tipo de dados** | Estruturados | Estruturados | Não estruturados e estruturados |
| Otimização** | OLAP | OLTP | Processamento de dados brutos |
| Análise e relatórios | Relatórios operacionais e transacções | Armazenamento de dados | |
| Desempenho** | Optimizado para consultas | Optimizado para operações em tempo real | Requer processamento |
| Atualização de dados** | Processamento em lote | Atualizações quase em tempo real | Conforme necessário |
| Caso de uso** | Business Intelligence | Consolidação de dados operacionais | Ciência de dados, aprendizado de máquina |
Armazém de dados vs. banco de dados
Tanto os armazéns de dados como as bases de dados armazenam dados, mas são optimizados para fins diferentes. Os armazéns de dados são especificamente concebidos para o processamento analítico, enquanto as bases de dados são optimizadas para a pesquisa em conjuntos de dados maciços. As bases de dados relacionais tradicionais realizam normalmente pesquisas exactas em dados estruturados, enquanto as bases de dados vectoriais como a Milvus e a Zilliz Cloud realizam pesquisas por semelhança em dados vectoriais massivos de elevada dimensão.
Data Warehouses: Criados para análise
Os armazéns de dados são concebidos para lidar com operações de consulta analítica complexas em conjuntos de dados extensos. Funcionam como instalações de armazenamento unificadas que combinam dados de bases de dados transaccionais com sistemas CRM e APIs externas.
A estrutura de dados dá às empresas uma perspetiva unificada, revelando informações avançadas sobre as tendências da sua atividade. Os armazéns de dados implementam esquemas em estrela ou em floco de neve para a sua estrutura desnormalizada porque melhoram a velocidade de consulta e facilitam o acesso aos dados.
As principais caraterísticas de um data warehouse incluem:
Otimizado para consultas analíticas: Os armazéns de dados executam consultas analíticas avançadas, incluindo operações de agregação, análise estatística e exploração de dados multidimensionais. Isto é vital para a realização de análises de tendências, previsões e planeamento estratégico.
Armazenamento em colunas**: Um armazém de dados utiliza o armazenamento em colunas, que ultrapassa os sistemas baseados em linhas, permitindo consultas rápidas e capacidades de compressão de dados optimizadas. O formato de armazenamento em colunas proporciona melhores resultados de desempenho, especialmente quando se analisam colunas específicas em grandes conjuntos de dados.
Processamento em lote**: Os armazéns de dados utilizam o processamento em lote para carregar dados, mantendo o desempenho do sistema para os sistemas de origem. Este método funciona bem para organizações que necessitam de relatórios periódicos.
Gestão de dados históricos**: Os armazéns de dados permitem aos utilizadores realizar análises de séries temporais e monitorizar o desempenho durante longos períodos, como meses ou anos.
Milvus: uma base de dados vetorial de elevado desempenho
O Milvus é uma base de dados vetorial criada para o efeito, optimizada para pesquisas de semelhanças e para o processamento de dados de elevada dimensão. Ao contrário das bases de dados tradicionais, lida com dados não estruturados convertendo-os em vectores. Amplamente utilizada em aplicações de IA, como sistemas de recomendação, PNL e visão computacional, permite pesquisas de similaridade rápidas e precisas. As principais caraterísticas incluem:
Optimizado para pesquisa de vectores: O Milvus utiliza algoritmos Approximate Nearest Neighbor (ANN) para pesquisas de semelhança de alta velocidade. Esta otimização permite a recuperação dos pontos de dados mais relevantes, independentemente do tamanho do conjunto de dados.
Armazenamento híbrido entre linhas e colunas**: Milvus implementa um sistema de armazenamento orientado para colunas para fornecer operações eficientes de acesso a dados nos campos específicos utilizados no processamento de consultas. A abordagem concebida proporciona melhores resultados operacionais, principalmente quando as cargas de trabalho dependem fortemente da leitura de dados.
Processamento em tempo real**: O sistema suporta actualizações dinâmicas de dados e execução de consultas em tempo real. Isto é crucial para aplicações que fornecem uma resposta imediata, como os sistemas de recomendação.
Escalabilidade**: O Milvus apresenta uma [arquitetura de armazenamento partilhado] (https://milvus.io/docs/architecture_overview.md) para computação e armazenamento. Isto permite o escalonamento horizontal, que permite a uma empresa melhorar o processamento de dados sem afetar o desempenho.
Benefícios e Desafios do Armazenamento de Dados
A utilização de data warehouses em tempo real traz benefícios e desafios, sendo essencial compreender as suas vantagens e complexidades.
Benefícios
Tomada de decisões melhorada**: Um armazém de dados integra dados de várias fontes numa única fonte, fornecendo uma visão precisa e apoiando decisões centradas em dados para facilitar o planeamento estratégico.
Consultas mais rápidas**: Os armazéns de dados fornecem motores de consulta optimizados e indexação para executar rapidamente consultas analíticas complexas. Isto diminui o tempo de recuperação de dados e de elaboração de relatórios.
Qualidade dos dados**: Os formatos de dados normalizados proporcionam uma cobertura abrangente. Isto garante discrepâncias mínimas e melhora a exatidão dos dados para análise.
Análise histórica**: Permite o armazenamento e a análise de dados históricos para identificar alterações ao longo do tempo, permitindo a análise de tendências e o acompanhamento do desempenho futuro.
Desafios
Custos iniciais**: A implementação de data warehouses requer despesas iniciais significativas para plataformas de hardware e software.
Complexidade em ETL**: A gestão dos processos ETL torna-se tecnicamente complexa porque as organizações precisam de limpar e transformar dados de várias fontes.
Custos gerais de manutenção**: O sistema exige actualizações de manutenção contínuas, otimização do desempenho e monitorização para preservar a precisão dos dados e o desempenho do sistema, assegurando simultaneamente a escalabilidade.
Casos de uso
Eis alguns dos principais casos de utilização em que um armazém de dados pode ser utilizado de forma eficiente:
Varejo e comércio eletrónico: Avaliar as compras dos clientes para melhor direcionar as ofertas promocionais, gerir os níveis de stock e aperfeiçoar as previsões de vendas da empresa.
Cuidados de saúde**: Analisar registos de pacientes para melhorar os serviços de saúde, aumentar a eficiência operacional e ajudar na investigação e diagnóstico médicos.
Banca e finanças**: Minimiza actividades fraudulentas através do reconhecimento de padrões e ajuda na gestão de riscos utilizando processos de modelação e monitorização.
Telecomunicações**: Melhora o desempenho de uma rede utilizando inteligência empresarial, reduz o tempo de inatividade e melhora a segmentação dos clientes para obter melhores perspectivas.
Fabrico**: Melhora a exatidão da gestão da cadeia de fornecimento, aumenta a precisão da previsão da procura e ajuda a melhorar os processos através de análises em tempo real.
Ferramentas
As ferramentas de armazém de dados oferecem várias funcionalidades, incluindo opções de escalonamento flexíveis, funções de integração e capacidades analíticas sofisticadas. Estas ferramentas satisfazem vários requisitos comerciais, desde o processamento em tempo real até às necessidades de análise de dados alargada. As plataformas populares de data warehouse incluem:
Amazon Redshift**: Um serviço de armazenamento de dados nativo da nuvem, escalável em petabytes e de elevado desempenho optimizado para cargas de trabalho analíticas de grandes volumes de dados
Google BigQuery**: Um armazém de dados em tempo real sem servidor, nativo da nuvem e altamente escalável com capacidades de IA incorporadas
Snowflake**: Uma plataforma baseada na nuvem com uma infraestrutura única que oferece partilha de dados simples e elasticidade.
Azure Synapse: Serviço de análise que integra big data e armazenamento para processamento e análise de consultas complexas
IBM Db2 Warehouse**: Um armazém de dados nativo da nuvem e de alto desempenho otimizado para cargas de trabalho analíticas profundas e de IA
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre um armazém de dados e um lago de dados?
Um data warehouse armazena dados processados e organizados para análises e relatórios eficientes, enquanto um data lake armazena informações brutas e não organizadas. Um lago de dados é flexível para o processamento de big data e é frequentemente usado no aprendizado de máquina.
Um data warehouse pode armazenar dados não estruturados?
Os armazéns de dados convencionais são concebidos para informações estruturadas. No entanto, as soluções modernas podem funcionar com um lago de dados, que suporta o armazenamento e o processamento de informações semiestruturadas e não estruturadas em ficheiros de registo e ficheiros em formato JSON.
Como é que um armazém de dados melhora a inteligência empresarial?
Um armazém de dados reúne informações de várias fontes num repositório centralizado. Esta integração ajuda a gerar dashboards, relatórios e modelos preditivos, melhorando a tomada de decisões e a rápida identificação de tendências.
Um armazém na nuvem é melhor do que um armazém no local?
Os armazéns na nuvem oferecem melhor escalabilidade, menor custo inicial e facilidade de manutenção. No entanto, mais requisitos de desempenho, conformidade e segurança tornam o local ideal para as empresas.
Qual é o papel do ETL num armazém de dados?
O ETL é a espinha dorsal do armazém de dados, permitindo a extração, transformação e carregamento. Ele armazena informações em um estado normalizado, tornando-as prontas para análise e uso em inteligência de negócios.
Fontes relacionadas
- O que é um Data Warehouse?
- Como funciona um Data Warehouse
- Comparação: Data Warehouse vs Outros Sistemas de Armazenamento
- Benefícios e Desafios do Armazenamento de Dados
- Casos de uso
- Ferramentas
- Perguntas frequentes
- Fontes relacionadas
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