Data Warehouse: o que é? Saiba tudo sobre o tema!

Em um mundo onde a informação é um dos itens mais importantes para as empresas, o Data Warehouse se destaca como uma solução fundamental. Por meio dele, é possível oferecer um sistema para organizar, armazenar e analisar grandes volumes de informações e facilitar a tomada de decisões estratégicas.

Neste artigo, exploraremos o que é um Data Warehouse, como ele funciona, e as principais diferenças em relação a outras tecnologias de armazenamento de dados.

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Acompanhe o artigo para saber mais ou navegue pelo índice:

• O que é data warehouse?
• Para que serve o data warehouse?
• Características do data warehouse
• Como funciona um data warehouse?
• Como criar um data warehouse?
• Quais são as principais vantagens de usar um data warehouse?
• Como estudar Data Warehouse?

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O que é data warehouse?

Data Warehouse é um sistema de armazenamento de dados projetado para consolidar, organizar e armazenar grandes quantidades de informações de diversas fontes. A ideia é centralizar esses dados para facilitar análises detalhadas, proporcionando uma visão unificada e consistente das operações e resultados.

Diferente dos bancos de dados tradicionais, o Data Warehouse é focado em análises e relatórios, o que o torna ideal para operações de Business Intelligence (BI). Ele armazena informações históricas que permitem a observação de padrões e tendências ao longo do tempo, auxiliando na avaliação do desempenho da empresa e na previsão de tendências.

As fontes de dados podem incluir transações comerciais, dados de clientes, atividades financeiras e muito mais. Tudo integrado em um único sistema para facilitar o acesso e a análise.

O que significa data warehouse?

Data Warehouse significa, literalmente, “armazém de dados”. Esse termo se refere a esse tipo de sistema que organiza dados de várias fontes, permitindo o armazenamento centralizado para fins de análise.

Conceito de data warehouse

O conceito de Data Warehouse está centrado na ideia dos dados estarem centralizado, projetados para armazenar informações de forma organizada para consultas e análises.

Segundo Bill Inmon, cientista de dados considerado o pai do Data Warehouse como:

uma estrutura que possui as seguintes características: orientado a assunto, integrado, não volátil e variável no tempo.

Quando surgiu o data warehouse?

O conceito de Data Warehouse surgiu na década de 1980, impulsionado pela necessidade crescente de empresas centralizarem dados para análises e relatórios. Bill Inmon, considerado o “pai do Data Warehouse”, foi pioneiro na formulação e desenvolvimento dessa tecnologia.

Para que serve o data warehouse?

Em resumo, o Data Warehouse serve para consolidar e armazenar grandes volumes de dados de forma estruturada. Com isso, seu uso facilita a visualização de padrões históricos e auxilia as empresas a identificar oportunidades, otimizar operações e melhorar a experiência do cliente.

Características do data warehouse

As principais características dessa área são:

• Armazenamento de dados históricos;
• Estruturação e organização;
• Agilidade e facilidade de acesso;
• Integração entre fontes de dados;
• Análise de grandes volumes de dados;
• Suporte para Business Intelligence (BI);
• Segurança e controle de acesso aprimorados.

Qual a diferença entre banco de dados e data warehouse​?

Enquanto um banco de dados é usado principalmente para armazenar e gerenciar dados em tempo real, um Data Warehouse é projetado para armazenar dados históricos e processados, visando análises e geração de relatórios. Ou seja, um armazena e o outro é mais analítico, ainda que também armazene.

Qual a diferença entre big data e data warehouse?

O campo da Big Data é um termo que se refere ao grande volume, velocidade e variedade de dados gerados diariamente, enquanto o Data Warehouse é uma tecnologia específica de armazenamento de dados organizados e estruturados para análises.

Qual a diferença entre data mining e data warehouse

O Data Mining refere-se à técnica de extrair padrões e insights de grandes conjuntos de dados, utilizando algoritmos e modelos de análise. O Data Warehouse, por outro lado, é o repositório onde os dados são armazenados e organizados para facilitar essas análises.

Qual a diferença entre data lake e data warehouse?

A principal diferença está no formato dos dados armazenados: o Data Lake armazena dados não estruturados, enquanto o Data Warehouse mantém dados estruturados para consultas rápidas e relatórios.

Como funciona um data warehouse?

O Data Warehouse funciona como um galpão onde os dados de várias fontes são integrados e estruturados. Em geral, ele funciona seguindo a seguinte lógica:

• Extração dos dados, que são coletados de diferentes sistemas da empresa, como ERPs, CRMs e sistemas financeiros;
• Depois, os dados passam por uma espécie de limpeza e padronização para que todas as informações sigam um formato consistente;
• Em seguida, os dados são carregados, organizados e disponíveis para consulta.

Desse modo, a estrutura do Data Warehouse permite que consultas e análises sejam realizadas de forma eficiente e rápida. Dentro dele, os dados são organizados em visualizações que facilitam o acesso a informações históricas e tendências.

Como criar um data warehouse?

Para criar um Data Warehouse, é importante seguir algumas etapas básicas:

• Primeiramente, deve-se realizar um planejamento de arquitetura, definindo a plataforma e o tipo de armazenamento;
• Selecionar uma infraestrutura que possa suportar o volume de dados e a demanda por consultas rápidas.
• Em seguida, realiza-se o processo de Extração, Transformação e Carga (ETL) para alimentar o Data Warehouse com dados de diferentes fontes;
• Organizar e estruturar conforme o objetivo de análise.

Quais são as principais vantagens de usar um data warehouse?

As principais vantagens de usar um Data Warehouse são:

• Centralização de dados para análises;
• Melhor organização e estruturação de dados históricos;
• Suporte para decisões estratégicas baseadas em dados;
• Rapidez e eficiência nas consultas de base de dados;
• Integração com ferramentas de Business Intelligence (BI);
• Acesso seguro e controlado aos dados.

Como estudar Data Warehouse?

Existem diversos cursos de pós-graduação na área e você pode escolher de acordo com sua área de formação. Aqui na Gran Faculdade contamos com os melhores cursos e profissionais da área:

• Segurança da Informação: Capacitar profissionais a desempenhar atividades de planejamento, implementação e manutenção de ações preventivas e reativas relacionadas a incidentes e a ameaças em sistemas e redes de computadores.
• Governança de TI: Promover habilidades relacionadas à Governança de TI, à gestão estratégica de TI, à gestão da continuidade de serviços de TI, à qualidade de softwares, à gestão de processos e de projetos.
• Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas com ênfase em Padrões de Projeto: Este curso oferece uma exposição abrangente e multidisciplinar como a aplicação prática da programação e padrões de projetos, promovendo o aprimoramento das habilidades técnicas dos alunos.
• Arquitetura e Projetos de Cloud Computing: Desenvolver habilidades técnicas e comportamentais necessárias para conceber e implementar soluções inovadoras no contexto da computação em nuvem em ambientes corporativos.
• Ciência de Dados: Capacitar profissionais para o desenvolvimento de soluções inovadoras, preparando-os para enfrentar os desafios e oportunidades no cenário complexo e dinâmico da análise e interpretação de dados.
• Desenvolvimento e Testes de Software: Proporcionar uma formação sólida, promovendo uma visão abrangente e sistêmica do processo de desenvolvimento de software.
• Desenvolvimento Full Stack e Cloud Computing: O curso oferece uma exposição abrangente e multidisciplinar de conteúdos relacionados ao tema, como a aplicação do uso da tecnologia como um diferencial do negócio na utilização de recursos de nuvem.
• Inovação e Transformação Digital: Este curso permite desenvolver habilidades aplicadas às atividades de desenvolvimento de sistemas nas organizações, capacitando o profissional a adequar a inovação com as estratégias de negócio.
• Inovação, Inteligência Artificial e Robótica Educacional: Preparar profissionais para a criação e implementação de abordagens inovadoras na educação, incorporando os conceitos da inteligência artificial e a aplicação da robótica educacional.
• Inteligência Artificial e Tecnologia na Gestão Pública: Integrar as práticas de trabalho com as oportunidades proporcionadas pela inteligência artificial, promovendo eficiência e transparência na gestão de serviços públicos e processos governamentais.
• Linguagens e Paradigmas de Programação: Capacitar profissionais para o desenvolvimento de soluções inovadoras, proporcionando uma formação sólida com uma visão sistêmica do processo de desenvolvimento.

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