O armazenamento de dados é crucial para as organizações relatarem e analisarem com eficiência grandes quantidades de dados em vários níveis, incluindo atendimento ao cliente, integração de parceiros e decisões executivas. Entender esses conceitos é essencial.
Vamos examinar alguns dos principais conceitos de armazenamento de dados neste artigo para compreender a importância do armazenamento de dados.
O que é armazenamento de dados?
Um data warehouse é onde uma empresa ou outra organização armazena dados eletrônicos confidenciais. As operações de uma organização podem ser melhor compreendidas usando os dados históricos que um data warehouse pretende coletar e organizar.
Além disso, um elemento crucial da inteligência de negócios é um data warehouse. Este termo mais amplo inclui o INFORMAÇÕES infraestrutura que as empresas contemporâneas usam para acompanhar seus sucessos e fracassos anteriores e orientar suas decisões futuras.
Observe que:
- Um data warehouse é onde uma empresa ou outra organização armazena informações ao longo do tempo.
- Pessoas de vários departamentos importantes, incluindo marketing e vendas, adicionam novos dados periodicamente.
- O warehouse se transforma em um repositório de dados históricos que podem ser consultados e analisados para auxiliar na tomada de decisões de negócios.
- Determinar as informações essenciais para a organização e localizar as fontes das informações são componentes-chave na criação de um data warehouse bem-sucedido.
- Um banco de dados é projetado para fornecer dados em tempo real. Um data warehouse é criado como um repositório de dados antigos.
Como funciona o armazenamento de dados?
O armazenamento de dados, introduzido em 1988 pelos pesquisadores da IBM Barry Devlin e Paul Murphy, é uma ferramenta para analisar dados históricos de várias fontes. Ele permite que os usuários executem consultas e análises em dados transacionais, fornecendo informações sobre o desempenho de uma empresa.
Observe que os dados adicionados ao warehouse são estáticos e imutáveis. Além disso, o warehouse serve como fonte de dados para análises históricas, com ênfase nas modificações ao longo dos anos. Os dados armazenados precisam ser salvos de forma segura, confiável, recuperável e gerenciável.
Tipos de data warehouse
#1. Data Warehouse Corporativo (EDW):
Um warehouse centralizado chamado Enterprise Data Warehouse (EDW) oferece serviços de suporte à decisão para toda a organização. Além disso, os EDWs são geralmente compostos de vários bancos de dados que fornecem um método unificado para classificar e organizar dados por assunto.
#2. Armazenamento de dados operacionais (ODS):
O banco de dados central de um data warehouse empresarial para geração de relatórios operacionais e tomada de decisões é conhecido como ODS (EDW). Além disso, embora o EDW apoie decisões táticas e estratégicas, é um componente complementar que oferece atualizações em tempo real para tarefas rotineiras, como registros de funcionários.
#3. Datamart:
Um data mart é um subconjunto de um data warehouse que se concentra em uma equipe ou linha de negócios específica. Além disso, fornece acesso rápido a dados específicos, permitindo que os usuários obtenham insights críticos sem perder tempo pesquisando em todo o data warehouse.
Quais são as 3 etapas do armazenamento de dados?
#1. Banco de dados off-line:
Neste ponto, os dados são movidos dos sistemas usados para operações diárias para um servidor externo para backup. As operações atuais, como carregamento e geração de relatórios, não sofrem interferência dos dados.
- Armazenamento de dados off-line:
Os dados nem sempre são garantidos como atuais neste momento. A partir do banco de dados operacional, os dados são atualizados regularmente (semanal, mensal, etc.).
#2. Armazenamento de dados em tempo real:
Neste ponto, cada vez que ocorre uma transação no banco de dados operacional, os data warehouses são atualizados. Além disso, os acionadores baseados em eventos são usados para coletar dados e alertar o data warehouse quando os registros precisam ser atualizados. Uma reserva de passagem aérea é uma ilustração.
#3. Armazenamento de dados integrado:
Neste ponto, toda vez que uma operação é realizada pelos sistemas operacionais, os data warehouses recebem uma atualização. Para fornecer os dados mais recentes e evitar interrupções na coleta de dados, eles também os repassam aos sistemas operacionais. Observe que esta etapa dos dados é a mais atualizada e segura. Como resultado, esta etapa é considerada a mais confiável.
Como você constrói um data warehouse simples?
Etapa 1: Determinar os objetivos de negócios
O negócio está se expandindo rapidamente e precisa de uma equipe bem equilibrada de pessoal administrativo, de vendas, produção e suporte. A eficácia de aumentar a equipe de despesas gerais, melhorar a força de vendas e equilibrar um foco nacional e regional deve ser avaliada pelos principais tomadores de decisão.
Isso inclui o proprietário, o presidente e os quatro principais gerentes que compartilham recursos, contatos, oportunidades de vendas e pessoal enquanto supervisionam os centros de lucro. Além disso, o sistema deve correlacionar mais informações, como tamanho do contrato, aos fatores que levam a contratos maiores e tomar decisões informadas. A organização é conduzida por indicadores-chave de desempenho, como unidades vendidas, lucro bruto, lucro líquido, horas gastas, alunos ensinados e matrículas de alunos repetidos.
Etapa 2: coletar e analisar informações
Os líderes devem obter informações sobre o desempenho por meio de perguntas e coleta de dados de várias fontes, incluindo software de contabilidade, software de CRM e sistemas de controle de tempo. Analistas, gerentes e assistentes administrativos podem produzir relatórios analíticos e resumidos que incluem dados negligenciados. Pode ser difícil para os projetistas de data warehouse coletar essas informações, mas é essencial compreender sua existência e como elas são coletadas e processadas.
Além disso, entender o processo e sua finalidade é essencial para projetar um data warehouse, pois permite a automação de tarefas de relatórios sem identificar e entender os indivíduos envolvidos.
Etapa 3: Identificar os principais processos de negócios:
Encontre as entidades que interagem para criar os indicadores para correlacionar os principais indicadores de desempenho em um data warehouse. Por exemplo, uma venda de treinamento envolve inúmeros fatores humanos e comerciais, incluindo clientes, instrutores, lançamentos de novos produtos, promoções e contratação de novos vendedores. Os principais indicadores de desempenho são armazenados para um determinado processo de negócios no data warehouse, que também os correlaciona com os fatores que os levaram.
Além disso, esses indicadores são armazenados em tabelas de fatos e são feitas tabelas de dimensões para vinculá-los às dimensões que os produziram.
Passo 4: Construir um Modelo de Dados Conceitual:
Depois de identificar os processos de negócios, você pode criar um modelo conceitual dos dados. Você escolhe os assuntos que serão apresentados como tabelas de fatos e as dimensões que serão conectadas aos fatos. Estabeleça detalhadamente o formato de armazenamento da informação e os principais indicadores de desempenho para cada processo de negócio. Observe que, como os dados serão combinados para formar cubos OLAP, eles devem estar em uma unidade de medida consistente.
Além disso, embora possa parecer fácil, o processo não é. Você deve selecionar uma moeda, por exemplo, se a organização for internacional e mantiver dinheiro em caixa. O próximo passo é decidir quando e a que taxa de câmbio você converterá outras moedas para aquela que você selecionou.
Etapa 5: localizar fontes de dados e planejar transformações de dados:
Para gerenciar dados de forma eficaz em um data warehouse, identifique fontes de informações críticas e mova-as para uma estrutura consistente e consolidada. Além disso, isso envolve a correlação de informações entre o CRM interno e os bancos de dados de relatórios de tempo, bem como a depuração dos dados para garantir uma análise precisa. Isso pode ser feito quando você:
- Certifique-se de que os dados de origem estejam completos antes de usá-los, programaticamente ou manualmente.
- Determine o meio mais econômico de corrigir os dados e preveja esses custos como parte do custo do sistema.
- Realize transformações de dados usando ferramentas como Data Transformation Services (DTS) e considere o custo de treinamento e manutenção.
- Agende a extração de dados para minimizar o impacto nos usuários do sistema e garantir a integridade dos dados.
Etapa 6: definir a duração do rastreamento:
O arquivamento de dados deve ser consistente ao longo do tempo porque os armazéns de dados precisam de muito espaço de armazenamento. Por meio de dimensões compartilhadas, várias estruturas de dados com vários grãos podem ser relacionadas. Os dados que foram resumidos ao longo do tempo podem ser armazenados em vários formatos, incluindo dia, semana ou mês.
Além disso, dependendo da idade dos dados, as ferramentas analíticas podem trabalhar com diferentes tamanhos de grãos e os dados históricos importados mais antigos podem ser convertidos no formato adequado.
Passo 7: Implementar o Plano:
Desenvolva um plano para projetos de data warehouse para estimar as fases de trabalho e cronograma. Implemente um data mart para mostrar os recursos do sistema, integrando novas estruturas de dados conforme elas se encaixam como um quebra-cabeça. Essa abordagem garante o sucesso do projeto e mantém o escopo de grandes projetos de data warehouse.
Além disso, os tomadores de decisão podem acessar dados históricos consolidados e consistentes sobre as operações de sua organização graças aos sistemas de armazenamento de dados. Com um planejamento cuidadoso, o sistema pode fornecer informações cruciais sobre como as variáveis interagem para beneficiar ou prejudicar a organização. Os custos podem ser gerenciados e essa poderosa ferramenta pode se tornar realidade com um plano bem pensado.
As 10 melhores ferramentas de data warehouse em 2023
Existem inúmeras ferramentas para armazenamento de dados baseadas em nuvem. Como resultado, selecionar as melhores ferramentas de Data Warehouse para o nosso projeto torna-se um desafio. As 10 principais ferramentas de armazenamento de dados são as seguintes:
#1. Redshift da Amazon:
O Amazon Redshift é um data warehouse baseado em nuvem capaz de lidar com petabytes de dados e oferecer consultas rápidas usando clientes baseados em SQL e ferramentas de BI. Além disso, ele se integra à AWS e oferece suporte a exportações de dados abertos, facilitando a adoção e aclimatação da plataforma.
#2. Microsoft Azure:
A Microsoft começou Construir, testar, implantar e gerenciar aplicativos e serviços são possíveis na plataforma de computação em nuvem pública conhecida como Azure. O Azure fornece Infraestrutura como Serviço (IaaS), Plataforma como Serviço (PaaS) e Software como Serviço (SaaS) entre seus mais de 200 produtos e serviços.
Além disso, oferece portabilidade, integração e uma base segura para segurança operacional e infraestrutura física. Aplicativos Web, serviços e APIs Restful podem ser hospedados e gerenciados pelos Aplicativos do Azure.
#3. GoogleBigQuery:
O BigQuery é um data warehouse sem servidor com ANSI SQL e recursos de aprendizado de máquina, desenvolvido em 2010. Além disso, é um serviço de análise baseado em nuvem adequado para grandes conjuntos de dados somente leitura e oferece serviços de escalonamento automático para integração perfeita com aplicativos existentes e investimentos em TI .
#4. Floco de neve:
Uma plataforma de armazenamento de dados baseada em nuvem chamada Snowflake é criada usando Microsoft Azure ou Amazon Web Services. O processamento de dados SQL é simplificado por seu armazenamento independente e recursos de dimensionamento de computação. Além disso, o Snowflake fornece capacidade de computação dinâmica e escalável com taxas baseadas no uso. Com um valor de armazenamento comparável ao Amazon S3, oferece computação e armazenamento separados.
Além disso, o Snowflake permite a clonagem sem espaço de bancos de dados, tabelas e esquemas. No entanto, podem ser criados ponteiros para os dados armazenados.
#5. Micro foco vertical:
Para cargas de trabalho de big data, o Micro Focus Vertica é um banco de dados MPP automonitorado que fornece escalabilidade, flexibilidade e análises avançadas. Além disso, sua metodologia orientada a colunas e armazém analítico unificado facilitam operações como otimização de rede, reconhecimento de clientes, manutenção preditiva e conformidade econômica.
#6. Amazon DynamoDB:
O Amazon DynamoDB é um serviço de armazenamento de dados NoSQL proprietário que oferece suporte a valores-chave e estruturas de dados de documentos. Faz parte do Amazon Web Services e oferece alta disponibilidade, confiabilidade e escalabilidade progressiva.
Além disso, o DynamoDB foi projetado para casos de uso de OLTP e consultas analíticas e está alinhado com os valores de dimensionamento automático de aplicativos sem servidor, pagamento conforme o uso, simplicidade e nenhum servidor para gerenciar. Observe que ele é amplamente usado para aplicativos sem servidor executados na AWS.
#7. PostgreSQL:
Um sistema robusto de gerenciamento de banco de dados com mais de 20 anos de desenvolvimento comunitário é o PostgreSQL. Ele serve como o principal repositório de dados para aplicativos geoespaciais, analíticos, móveis e da web. Uma versão mais complexa do SQL, o PostgreSQL, oferece suporte a recursos como gatilhos, subconsultas e chaves estrangeiras.
Além disso, também é apropriado para aplicativos de armazenamento e análise de dados, software de inteligência de negócios e sistemas OLTP e OLAP que precisam de operações rápidas de leitura e gravação.
#8. Amazon S3:
O Amazon S3 é um serviço de armazenamento NoSQL que fornece estabilidade, acessibilidade, desempenho, segurança e escalabilidade ilimitada a preços baixos. Além disso, ele oferece suporte a dados volumosos, não estruturados e semiestruturados, permite a organização do usuário e oferece acesso por assinatura a sistemas semelhantes. Embora mais lento que o DynamoDB, ele define o padrão para armazenamento em nuvem empresarial.
#9. Teradados:
Para aplicativos de armazenamento de big data, o Teradata é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional popular que usa paralelismo e uma arquitetura MPP para aliviar a carga e produzir resultados perspicazes. Além disso, atende aos requisitos de integração e ETL ao ingerir, processar e gerenciar dados por meio de uma interface intuitiva.
#10. Amazon RDS:
A escalabilidade de bancos de dados relacionais na Nuvem AWS é possibilitada pelo RDS, um serviço de armazenamento de dados em nuvem PaaS. Ele também fornece hardware acessível para gerenciar tarefas difíceis, como instalação de software, armazenamento, replicação e recuperação de desastres.
Além disso, o RDS suporta seis mecanismos de banco de dados: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Information e SQL Server, bem como três classes de instância.
O que é armazenamento de dados SQL?
O SQL Data Warehouse é um Enterprise Data Warehouse (EDW) que executa consultas complexas em petabytes de dados rapidamente, graças ao processamento massivamente paralelo (MPP).
Além disso, como elemento crucial de uma solução de big data, utilize um SQL Data Warehouse. O armazenamento colunar é usado pelo SQL Data Warehouse para armazenar dados em tabelas relacionais, o que reduz os custos de armazenamento de dados e aumenta o desempenho da consulta. Observe que, para distribuir o processamento de dados em vários nós, o SQL Data Warehouse usa uma arquitetura de expansão.
O que é um Data Warehouse em ETL?
ETL, que significa Extrair, Transformar e Carregar, é um processo usado em armazenamento de dados para coletar dados de várias fontes, formatá-los para carregamento em um armazém e carregá-los lá.
Quais são os conceitos ETL?
O processo de ETL pode ser dividido em três etapas:
#1. Extração:
A extração de dados de várias fontes, incluindo sistemas transacionais, planilhas e arquivos simples, é a primeira etapa do processo ETL. Ler as informações dos sistemas originais e colocá-las em uma área de preparação faz parte desta etapa.
#2. Transformar:
Os dados extraídos passam por esse processo em um formato que pode ser carregado no data warehouse. Isso pode envolver a transformação de tipos de dados, combinação de dados de várias fontes, limpeza e validação dos dados e criação de novos campos de dados.
#3. Carregar:
Os dados são carregados no data warehouse depois de terem sido transformados. Nesta etapa, as estruturas físicas de dados são feitas e os dados são carregados no warehouse.
Qual é a diferença entre um banco de dados e um data warehouse?
Em contraste com um data warehouse, que é usado para armazenar dados atuais e históricos para um ou mais sistemas com um esquema predefinido e fixo para fins de análise, os bancos de dados armazenam os dados necessários para executar um aplicativo hoje.
Um banco de dados é um agrupamento planejado de dados que foi organizado e normalmente é mantido eletronicamente em um computador. Observe que um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) geralmente supervisiona um banco de dados.
Quais são os conceitos de armazenamento de dados?
Aqui estão alguns conceitos-chave relacionados ao armazenamento de dados:
#1. Fontes de dados:
Dados de bancos de dados operacionais, fontes de dados externas, arquivos simples e outras fontes são frequentemente combinados em data warehouses. Observe que o ETL (extrair, transformar e carregar) é usado para carregar esses dados no data warehouse.
#2. Modelagem de dados:
O processo de criação de um esquema que representa os dados no data warehouse é conhecido como modelagem de dados. Portanto, criar dimensões (como tempo, produto e cliente) e tabelas de fatos com medidas (por exemplo, vendas, receita e lucro)
#3. Integração de dados:
O método para integrar dados de várias fontes em uma visão única e unificada é conhecido como integração de dados. Além disso, as inconsistências nos dados podem ser corrigidas e os dados podem ser limpos e modificados para se adequar ao modelo de dados.
#4. Armazenamento de dados:
Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) é freqüentemente usado em data warehouses para armazenar dados. Para uma consulta eficaz, os dados são indexados e organizados em tabelas.
#5. Acesso de dados:
Ferramentas de inteligência de negócios (BI), como software de relatórios e análises, podem ser usadas para acessar dados no data warehouse. Observe que os usuários dessas ferramentas podem consultar os dados, produzir relatórios e exibir insights.
#6. Gestão de dados:
Governança de dados refere-se aos processos, políticas e benchmarks que garantem a confiabilidade, consistência e aderência dos dados no data warehouse. Observe que validação de privacidade de dados, segurança de dados e segurança de dados estão incluídos nisso.
#7. Datamart:
Um data MART é uma parte do data warehouse criada para dar suporte a uma determinada unidade organizacional ou divisão. Uma parte dos dados do data warehouse é escolhida e, em seguida, transformações adicionais que são exclusivas da função de negócios são aplicadas para criar data marts.
O que é armazenamento de dados em nuvem?
Um data warehouse em nuvem é um banco de dados de serviço gerenciado preparado para inteligência de negócios escalável e análise em uma nuvem pública.
Além disso, o armazenamento de dados em nuvem permite o crescimento dinâmico e a redução de armazenamentos de dados para atender aos requisitos e orçamentos de negócios em constante mudança. Ele armazena informações de diversas fontes, como IoT, CRM e sistemas financeiros, fornecendo dados estruturados e unificados para vários casos de uso de inteligência de negócios e análises.
O que é o Armazenamento de Dados do Azure?
Dados de várias fontes, como transações de clientes ou aplicativos de negócios, normalmente são armazenados em bancos de dados OTP, compartilhamentos de rede, Blobs de armazenamento do Azure ou data lakes. A camada de armazenamento de dados analíticos é usada para atender a análises e consultas de relatórios no data warehouse.
Além disso, o Azure oferece recursos de armazenamento analítico por meio de Synapse, HDInsight, Hive ou Consulta interativa. A orquestração é necessária para a movimentação de dados ou cópia do armazenamento para o data warehouse usando Azure Data Factory ou Oozie.
O que é armazenamento de dados Snowflake?
O Snowflake Data Cloud combina alto desempenho, alta simultaneidade, simplicidade e acessibilidade a um nível que não é possível com outros data warehouses. Ele é construído com uma nova arquitetura patenteada para lidar com todos os aspectos de dados e análises.
Além disso, o Snowflake integra armazenamento, computação e serviços, permitindo expansão e contração independentes, tornando-o mais responsivo e adaptável. Além disso, ele usa um repositório central de dados persistentes e clusters de computação MPP, com cada nó localizando uma parte do conjunto de dados.
O armazenamento de dados requer codificação?
Data warehouses de programação, teste e depuração são todas responsabilidades de um especialista em programação de data warehouse, além de codificar e documentar procedimentos. Um diploma de bacharel é necessário. Além disso, um gerente ou chefe de uma unidade ou departamento geralmente supervisiona um especialista em programação de data warehouse.
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Referências:
