Um Guia para Iniciantes em Data Warehousing

Na economia digital, os dados são fundamentais. Hoje, todos os setores, desde empresas privadas até entidades públicas, usam big data para tomar decisões comerciais críticas.

No entanto, o ecossistema de dados enfrenta numerosos desafios relacionados ao grande volume, variedade e velocidade dos dados. As empresas devem empregar certas técnicas para organizar, gerenciar e analisar esses dados.

Então, entra o data warehousing! 

O data warehousing é um componente crítico no ecossistema de dados de uma empresa moderna. Ele pode otimizar o fluxo de dados de uma organização e melhorar suas capacidades de tomada de decisões. Isso também é evidente no crescimento do mercado global de data warehousing, que deve atingir $51,18 bilhões até 2028, em comparação com $21,18 bilhões em 2019.

Este artigo explorará o data warehousing, seus tipos de arquitetura, componentes-chave, benefícios e desafios.

O que é Data Warehousing?

O data warehousing é um sistema de gerenciamento de dados para apoiar operações de Inteligência de Negócios (BI). É um processo de coletar, limpar e transformar dados de fontes diversificadas e armazená-los em um repositório centralizado. Ele pode lidar com grandes quantidades de dados e facilitar consultas complexas.

Nos sistemas de BI, o data warehousing primeiro converte dados brutos díspares em dados limpos, organizados e integrados, que são então usados para extrair insights ações para facilitar análise, relatórios e tomada de decisões informadas por dados.

Além disso, as pipelines de data warehousing modernas são adequadas para previsão de crescimento e análise preditiva usando técnicas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). O data warehousing em nuvem amplifica ainda mais essas capacidades, oferecendo maior escalabilidade e acessibilidade, tornando o processo de gerenciamento de dados ainda mais flexível.

Antes de discutirmos as diferentes arquiteturas de data warehouse, vamos olhar os principais componentes que constituem um data warehouse.

Componentes-chave do Data Warehousing

O data warehousing compreende vários componentes que trabalham juntos para gerenciar dados de forma eficiente. Os seguintes elementos servem como espinha dorsal para um data warehouse funcional.

1. Fontes de Dados: As fontes de dados fornecem informações e contexto para um data warehouse. Elas podem conter dados estruturados, não estruturados ou semi-estruturados. Isso pode incluir bancos de dados estruturados, arquivos de log, arquivos CSV, tabelas de transações, ferramentas de negócios de terceiros, dados de sensores, etc.
2. Pipeline ETL (Extração, Transformação, Carga): É um mecanismo de integração de dados responsável por extrair dados de fontes de dados, transformá-los em um formato adequado e carregá-los no destino de dados, como um data warehouse. O pipeline garante que os dados sejam corretos, completos e consistentes.
3. Metadados: Os metadados são dados sobre os dados. Eles fornecem informações estruturais e uma visão abrangente dos dados do armazém. Os metadados são essenciais para governança e gerenciamento de dados eficaz.
4. Acesso a Dados: Refere-se aos métodos que as equipes de dados usam para acessar os dados no data warehouse, como consultas SQL, ferramentas de relatórios, ferramentas de análise, etc.
5. Destino de Dados: São espaços de armazenamento físico para dados, como um data warehouse, data lake ou data mart.

Normalmente, esses componentes são padrão em todos os tipos de data warehouse. Vamos discutir brevemente como a arquitetura de um data warehouse tradicional difere de um data warehouse baseado em nuvem.

Arquitetura: Data Warehouse Tradicional vs Data Warehouse em Nuvem

Uma Arquitetura de Data Warehouse Típica

Os data warehouses tradicionais se concentram em armazenar, processar e apresentar dados em níveis estruturados. Eles são normalmente implantados em um ambiente local, onde a organização relevante gerencia a infraestrutura de hardware, como servidores, discos e memória.

Por outro lado, os data warehouses em nuvem enfatizam atualizações de dados contínuas e processamento em tempo real, aproveitando plataformas de nuvem como Snowflake, AWS e Azure. Suas arquiteturas também diferem com base em suas aplicações.

Algumas das principais diferenças são discutidas abaixo.

Arquitetura de Data Warehouse Tradicional

1. Nível Inferior (Servidor de Banco de Dados): Este nível é responsável por armazenar (um processo conhecido como ingestão de dados) e recuperar dados. O ecossistema de dados está conectado a fontes de dados definidas pela empresa que podem ingerir dados históricos após um período especificado.
2. Nível Médio (Servidor de Aplicativos): Este nível processa consultas de usuário e transforma dados (um processo conhecido como integração de dados) usando ferramentas de Processamento Analítico Online (OLAP). Os dados são normalmente armazenados em um data warehouse.
3. Nível Superior (Camada de Interface): O nível superior serve como a camada de interface para interação do usuário. Ele suporta ações como consultas, relatórios e visualização. Tarefas típicas incluem pesquisas de mercado, análise de clientes, relatórios financeiros, etc.

Arquitetura de Data Warehouse em Nuvem

1. Nível Inferior (Servidor de Banco de Dados): Além de armazenar dados, este nível fornece atualizações de dados contínuas para processamento de dados em tempo real, o que significa que a latência de dados é muito baixa da fonte para o destino. O ecossistema de dados usa conectores pré-construídos ou integrações para buscar dados em tempo real de várias fontes.
2. Nível Médio (Servidor de Aplicativos): A transformação de dados imediata ocorre neste nível. É feita usando ferramentas de OLAP. Os dados são normalmente armazenados em um data mart online ou data lakehouse.
3. Nível Superior (Camada de Interface): Este nível habilita interações do usuário, análise preditiva e relatórios em tempo real. Tarefas típicas incluem detecção de fraude, gerenciamento de riscos, otimização da cadeia de suprimentos, etc.

Práticas Recomendadas em Data Warehousing

Ao projetar data warehouses, as equipes de dados devem seguir essas práticas recomendadas para aumentar o sucesso de seus pipelines de dados.

• Análise de Autosserviço: Rotule e estruture corretamente os elementos de dados para manter o rastreamento – a capacidade de rastrear o ciclo de vida completo do data warehouse. Isso permite análise de autosserviço que capacita os analistas de negócios a gerar relatórios com suporte nominal da equipe de dados.
• Governança de Dados: Estabeleça políticas internas robustas para governar o uso de dados organizacionais em diferentes equipes e departamentos.
• Segurança de Dados: Monitore a segurança do data warehouse regularmente. Aplique criptografia de nível industrial para proteger seus pipelines de dados e cumprir com os padrões de privacidade, como GDPR, CCPA e HIPAA.
• Escalabilidade e Desempenho: Otimizar processos para melhorar a eficiência operacional, economizando tempo e custo. Otimizar a infraestrutura do armazém e torná-la robusta o suficiente para gerenciar qualquer carga.
• Desenvolvimento Ágil: Siga uma metodologia de desenvolvimento ágil para incorporar alterações no ecossistema do data warehouse. Comece pequeno e expanda seu armazém em iterações.

Benefícios do Data Warehousing

Alguns dos principais benefícios do data warehouse para as organizações incluem:

1. Melhoria da Qualidade dos Dados: Um data warehouse fornece melhor qualidade ao coletar dados de várias fontes em um armazenamento centralizado após limpeza e padronização.
2. Redução de Custo: Um data warehouse reduz os custos operacionais integrando fontes de dados em um repositório único, economizando espaço de armazenamento de dados e custos de infraestrutura separados.
3. Melhoria na Tomada de Decisões: Um data warehouse suporta funções de BI, como mineração de dados, visualização e relatórios. Ele também suporta funções avançadas, como análise preditiva baseada em IA para decisões baseadas em dados sobre campanhas de marketing, cadeias de suprimentos, etc.

Desafios do Data Warehousing

Alguns dos principais desafios que ocorrem ao construir um data warehouse são os seguintes:

1. Segurança de Dados: Um data warehouse contém informações sensíveis, tornando-o vulnerável a ataques cibernéticos.
2. Grandes Volumes de Dados: Gerenciar e processar big data é complexo. Alcançar baixa latência em todo o pipeline de dados é um desafio significativo.
3. Alinhamento com Requisitos de Negócios: Cada organização tem necessidades de dados diferentes. Portanto, não há uma solução de data warehouse que se encaixe em todos. As organizações devem alinhar o design de seu armazém com as necessidades de seus negócios para reduzir as chances de falha.

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