O que é Data Warehouse?

Entenda a função dos depósitos de dados (Data Warehouses) e a sua importância na área de Business Intelligence.

Se acompanha a nossa página do Linkedin, já leu as nossas publicações sobre a função do BI e o que é engenharia de dados, certo? Pois bem, para que os cientistas e os engenheiros de dados possam estruturar o seu trabalho, precisam de bancos de dados.

Na prática, essa é a função de um Data Warehouse: é um grande banco de dados para armazenar um grande volume de informações de forma consolidada. E para coligir este grande volume de dados, utilizam-se sistemas chamados  OLTP.

O que são sistemas OLTP

OLTP (sigla em inglês para Online Transaction Processing), é o termo que designa sistemas transacionais de processamento. Estes sistemas, na maioria das vezes, são os próprios sistemas operacionais utilizados pela empresa para o processamento dos dados rotineiros, e são gerados diariamente – na maior parte dos casos – para alimentar o Data Warehouse. 

Não devemos confundir OLTP com OLAP, pois são conceitos diferentes que se complementam.

O que é OLAP

OLAP, também do inglês, On-line Analytical Processing. Em linhas gerais, a sua utilidade é realizar análises e extrair informações específicas das informações oriundas dos OLTP.

Num cenário prático, imagine que uma empresa aérea precisa de registrar todos os seus clientes. Isso será feito a partir de um (ou vários) sistema OLTP. Posteriormente, quando a empresa tiver a necessidade de informações específicas (como por exemplo, apenas clientes com mais de 40 anos que fizeram mais de 2 voos continentais nos últimos seis meses), elas serão extraídas e analisadas por um sistema OLAP.

Ok, então qual seria a necessidade de um Data Warehouse se eu posso fazer OLAP dentro do meu próprio OLTP?

Essa é uma boa pergunta e os sistemas OLTP  estão cada vez mais intuitivos e avançados, especialmente os que estão relacionados à CRM. A grande vantagem da utilização de um Data Warehouse está na centralização de dados de diversas fontes no mesmo lugar.

Como grandes organizações (como o exemplo acima da companhia aérea) normalmente não possuem uma única fonte de dados, a função do DW é  reunir tudo num mesmo ambiente e fazer com que esses dados e informações falem a mesma língua.

Desta forma ganha-se muito tempo, pois enquanto em diferentes OLTP existem diferentes regras condicionais, diferentes formas de extração de dados, diferentes organizações da informação, de forma geral, num Data Warehouse as informações são organizadas sob a mesma lógica. 

Se fizermos uma analogia com comida, tudo fica melhor:

• Os diferentes ingredientes são os sistemas OLTP, isso inclui as variadas fontes de dados, advindas de CRM’s, ERP’s, sistemas operacionais, etc;

• A batedeira ou o recipiente  para misturá-los são o Data Warehouse. Todos juntos  representam a estrutura física como os hardwares, como também os softwares e as aplicações específicas;

• O tempo de forno é o OLAP, o que inclui as diferentes maneiras de analisar e comparar as informações do Data Warehouse;
  

O bolo, que é o resultado final, é o objetivo geral destas ferramentas. O mesmo ocorre com o Business Intelligence! Os relatórios gerados são a cobertura e a decoração que deixam o bolo ainda mais saboroso. Mas devemo-nos lembrar que houve todo um esforço anterior para que esse bolo fosse preparado.

Objetivo principal do Data Warehouse

Por último, devemos lembrar que o propósito do DW  é possibilitar as melhores práticas para as empresas, reduzindo custos, otimizando os lucros e, principalmente, permitindo a melhor tomada de decisões baseadas em dados estruturados.

E agora, está mais familiarizado com o conceito de Data Warehouse?

Esperamos que sim! Se tiver alguma  dúvida, deixe o seu comentário. Será um prazer conversarmos. E lembre-se de seguir o nosso blog e a nossa página do Linkedin para acompanhar mais publicações sobre Business Intelligence, Marketing e tecnologia!

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