O que é data warehouse e quais são suas principais características

O que é data warehouse e quais são suas principais características

Trabalhando junto à tecnologia da informação, dados relevantes são extraídos da melhor maneira e são essenciais para se destacar no mercado, que é cada vez mais competitivo. Assim, a data warehouse se tornou importante dentro das empresas, com o objetivo de armazenar informações referentes às atividades de uma organização em bancos de dados.

Todos esses dados e informações são muito valiosos. Quando usados de maneira eficaz, podem ser o fator crucial para o sucesso das organizações, devido às tomadas de decisões em todo o processo. E por isso, entender o que é data warehouse é tão importante.

Hoje você entenderá como a data warehouse pode ser vantajosa nesse contexto, suas principais características e as diferenças com a data lake, para que não sejam confundidas. Acompanhe.

O que é data warehouse?

Data warehouse é um banco de dados, que pode ter diferentes fontes, formatos e são orientados a um assunto específico, como um histórico bancário, registros de atividades, entre outros.

Sua origem é da década de 1980, a partir de instituições acadêmicas, surgindo como um conceito para inspiração dos sistemas de dados corporativos. Essa solução evoluiu, cresceu e hoje faz parte das funcionalidades de muitos sistemas de Business Intelligence.

Com o data warehouse, é possível organizar e ter um armazém de dados, facilitando a criação de relatórios e analisar grande quantidade de dados e obtenção de insights, que podem ser importantes nas tomadas de decisão de uma empresa.

Através de diferentes processos, o sistema realiza a integração das informações de diversos sistemas espalhados em uma organização, por meio da mineração de dados. Sendo assim, tudo é organizado em diferentes camadas, para consultas, relatórios e análises para tomada de decisões.

Quais são as principais características de um data warehouse?

Agora que você já conhece o que é data warehouse, deve saber que existem diversas características que fazem deste banco de dados um aliado poderoso de uma organização. Confira abaixo:

Organização

Através de metadados, os dados são organizados por assunto e contêm as informações relevantes para as melhores tomadas de decisão.

Consistência

Os dados passam pelo sistema de integração, do ambiente operacional para as aplicações do data warehouse. Sendo assim, a codificação é consistente e padronizada.

Variedade de tempo

O data warehouse armazena os dados, em média, de 5 a 10 anos, para que seja possível avaliar tendências, realizar análises históricas, entre outros motivos.

Depois desse tempo, os dados operacionais externos são limpos, para remover as inconsistências e, em seguida, integrados, para criar um novo banco de dados mais ajustado à análise corporativa.

Não volatilidade

Os dados inseridos no data warehouse, antes de serem carregados, são filtrados e não recebem nenhum tipo de atualização ou alteração. Eles ficam à disposição somente para leitura ou exclusão.

Estrutura relacional

Ou seja, o data warehouse é baseado no modelo relacional, onde os dados são estruturados e representados em tabelas, também chamados de relações.

Acesso via intranet

Acesso aos dados via intranet, utilizando navegadores web para visualizar, consultar, possuir relatório, entre outros.

Quais as diferenças entre data warehouse e data lake?

Essa é uma dúvida muito comum, haja vista que ambos são estoques de dados muito utilizados nas organizações. Confira as principais diferenças abaixo:

Estrutura e armazenamento de dados:

Como comentado anteriormente, a estrutura dos dados em um data warehouse é relacional, ou seja, para a criação e construção é necessário estruturar os dados através de uma modelagem, onde as tabelas, colunas e os tipos de dados são definidos.

Já em data lake, a ordem e o funcionamento são opostos. É possível armazenar qualquer tipo de dado e, apenas no momento de consultá-los, você pode definir suas estruturas.

Casos de uso:

Os dados armazenados no data warehouse costumam ser utilizados para análises de business intelligence, através de ferramentas de consulta baseadas em SQL.

Por outro lado, em data lake, os casos de uso são variados. Além da área de business intelligence, os dados em um data lake também são utilizados por cientistas para realização de pesquisas, APIs, aplicativos, criação de modelos preditivos, entre outras finalidades.

Detalhes dos dados armazenados:

O data warehouse é uma ótima opção para armazenamento de dados e informações acessados com frequência, de maneira agregada e consolidada. Já em um data lake, tanto dados transacionais quanto dados processados e agregados são armazenados.

Armazenamento e processamento:

A maneira de armazenar e processar os dados também são diferentes entre um data lake e um data warehouse. Neste último, os dados estão quase sempre acoplados, sendo armazenados dentro do banco de dados responsável por processá-lo.

Já no data lake, os dados são armazenados em um repositório e o processamento dependerá da ferramenta que utiliza para acessá-lo.

Entenda o que é data warehouse na prática!

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