Como o Enterprise Data Warehouse afeta os negócios: conceito e benefícios explicados

Atualmente, em nossa era digital, o fluxo de operação e alavancagem de vastas cargas de dados de forma integrada é um ponto integral para as empresas se manterem relevantes e exigidas. Uma ótima solução para atender a essa necessidade é um data warehouse empresarial (EDW), que é um hub de armazenamento para todos os dados de uma organização. Esse software permite que as empresas integrem e estruturem as informações extraídas de uma variedade de fontes e garantam a fonte absoluta para insights e pesquisas. Este artigo irá ajudá-lo a aprofundar a noção de EDW, seu valor, bem como a forma como impulsiona as organizações, contribuindo para decisões sábias que refletem a pesquisa de dados.

Uma noção de data warehouse empresarial

Um Enterprise Data Warehouse (EDW) é um hub centralizado que mantém enormes quantidades de informações e detalhes que foram recuperados de diversos recursos dentro de uma empresa. Esta solução foi projetada com foco em inteligência de negócios e software de análise, oferecendo a visão total dos dados abrangendo toda a organização.

Sendo verdadeiramente populares hoje, os EDWs são aplicados por empresas de diversos tamanhos e em uma ampla gama de domínios com o objetivo de pesquisa de dados, auxiliando na implementação de uma estratégia informada e obtendo sucesso. O objetivo principal de um EDW é fornecer uma fonte de verdade completa para dados de toda a empresa, o que simplifica para os funcionários encontrar e explorar os detalhes.

Os EDWs tradicionalmente compreendem informações registradas, auxiliando na especificação de tendências e análises que podem enriquecer o desenvolvimento do plano de negócios, bem como outras etapas a serem percorridas. O input é extraído em uma estratégia que garante conforto na geração de pedidos e insights, permitindo que os usuários dentro da corporação obtenham dados analíticos de forma simples e direta com a tecnologia de automação de warehouse.

Além desse fato, os EDWs permitem a conexão de dados, garantindo que as empresas reúnam elementos de uma variedade de fontes necessárias. Pode implicar informações adquiridas de software interno, como CRM, ERP e RH, bem como informações externas obtidas de software interno, como CRM, ERP e RH, bem como fontes externas de informações, como mídias sociais, informações da Web e mercado análise. Ao integrar todos esses dados em um só lugar, as organizações podem obter uma visão mais completa de suas operações e clientes.

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Arquitetura EDW

A arquitetura desse software é variável e pode ser delineada refletindo as necessidades precisas da empresa. No entanto, devemos resumir os modelos básicos: a abordagem tradicional e a abordagem moderna.

Dentro do tradicional, implicamos uma arquitetura multicamadas que separa as camadas de repositório de dados, integração e inteligência de negócios. Foi alavancado por um longo prazo e continua sendo a variante popular até agora. No entanto, isso pode ser complicado e caro para projetar e garantir suporte contínuo.

Quando se trata do moderno, é baseado em um pool de dados, armazenamento considerável que incorpora informações brutas. É relativamente mais ajustável em contraste com o modelo que descrevemos anteriormente, pois facilita que as corporações mantenham e trabalhem com grandes magnitudes de conhecimento em uma abordagem fixa. Independentemente disso, você pode exigir procedimentos de dados sofisticados e pontos fortes de administração para verificar a exatidão, compatibilidade e credibilidade absolutas dos dados.

Tipos de EDW

Podemos delinear os vários tipos de Enterprise Data Warehouses que as organizações podem optar por estabelecer em suas demandas e requisitos explícitos. Cada tipo de EDW oferece vantagens típicas, bem como pontos fracos, e as empresas devem avaliar com precisão suas opções antes de ir para a seleção de um determinado tipo de EDW.

EDW Centralizado

É o tipo mais conhecido de data warehouse no qual todos os dados são acumulados em um hub completo e autônomo. Tal EDW é empregado em instituições com uma fonte de verdade completa para suas informações. A solução centralizada é descomplicada na manipulação e suporte, pois todos os dados são armazenados em um só lugar. No entanto, a complexidade pode estar no dimensionamento do EDW centralizado, bem como no manuseio de um vasto conjunto de informações, o que resulta na coleta mais complicada de dados de várias origens.

EDW federado

Este EDW pode ser descrito como um repositório distribuído que amalgama as informações de um intervalo de relações. Falando mais sobre um tipo federado, os dados são preservados em vários pontos, podendo ser acessados ​​por meio de uma interface conjunta. Esse tipo de EDW é empregado por estabelecimentos com fontes de dados consideráveis, implicando diferentes unidades de negócios ou subsidiárias. Essa escolha é escalável e capaz de lidar com cargas extensas. Mas você deve estar ciente de que pode ser difícil garantir alta qualidade de dados e limpeza suficiente em fontes mistas.

EDW hub-and-spoke

Resumindo, é um híbrido de EDWs consolidados e federados. Em tal EDW, os dados são acumulados em um hub centralizado e estão disponíveis por meio de uma rede de spokes que se ligam às fontes de dados necessárias. Tradicionalmente, as empresas que possuem uma combinação de fontes de dados centralizadas e descentralizadas consideram esse tipo bastante benéfico devido ao seu conceito. O hub-and-spoke é apreciado por sua alta escalabilidade e pode efetivamente lidar com grandes volumes de dados; ainda assim, pode ser problemático adotá-lo e dar suporte.

Data Mart EDW

Um data mart EDW é uma versão menor e mais concentrada do EDW centralizado que é organizado para sustentar um procedimento ou operação de negócios preciso, para ilustrar, relacionado a vendas ou marketing, ou qualquer outro necessário. Data marts são geralmente construídos dentro da recuperação de dados do EDW centralizado e reservados em um banco de dados separado que é ajustado para um caso de uso específico. Corporações que possuem necessidades específicas de negócios que exigem uma visão mais focada dos dados tirarão grande proveito desse tipo. Além disso, é fácil de governar e manter.

EDW virtual

Uma solução virtual tradicionalmente oferece uma visão consolidada dos detalhes de um número considerável de fontes, excluindo a necessidade de manter as peças coletadas em um hub. Aqui, as partes podem visualizar os dados em tempo real atendendo aos requisitos da sua corporação. As opções mais utilizadas são os esquemas estrela e floco de neve - uma amostra simples que incorpora uma tabela de fatos agrupada por planos de dimensão. O floco de neve é ​​de maior complexidade e contém normalização extra de tabelas de dimensão.

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Como criar um data warehouse corporativo?

O fluxo de implementação de um Enterprise Data Warehouse é um procedimento longo e com várias etapas que não pode ser feito adequadamente sem uma criação de estratégia completa e aprofundada, bem como o seguinte design e configuração. Vamos conhecer um extenso roteiro que divulga o processo de construção do EDW:

Defina os requisitos do seu negócio

Comece a criação do produto identificando seus requisitos de negócios, metas e objetivos. Isso o ajudará a determinar os dados que você precisa coletar e analisar em seu EDW.

Escolha um modelo de dados

Você deve escolher um modelo de informação que atenda aos requisitos de sua corporação. As opções mais utilizadas são os esquemas estrela e floco de neve. O esquema em estrela é uma amostra simples que incorpora uma tabela de fatos agrupada por planos de dimensão. O floco de neve é ​​de maior complexidade e contém normalização extra de tabelas de dimensão.

Opte por uma pilha de soluções

Atualmente, temos uma enorme variedade de instrumentos tecnológicos adequados para o desenvolvimento de software EDW. Você deve considerar uma pilha de tecnologia que reflita as condições, recursos financeiros e proficiência técnica de sua empresa. Para sua orientação, as soluções EDW tradicionais compreendem bancos de dados Hadoop, Spark, NoSQL e sistemas RDBMS tradicionais, como Oracle ou SQL Server.

Planejar o armazenamento de dados

Você deve fazer um esforço extra para organizar seu esquema de data warehouse estabelecido em seu modelo de dados selecionado, bem como na pilha de soluções selecionada anteriormente. Isso aborda a criação de tabelas, exibições e índices para atender às necessidades de sua empresa. Para isso, também pode ser sensato determinar seus fluxos ETL (extrair, transformar, carregar) para deslocar os dados da origem para o EDW.

Crie seu armazenamento de dados

Depois de projetar seu data warehouse, tudo está pronto para passar para a implementação. Isso implica em atividades como configurar seu ambiente de banco de dados, criar tabelas e objetos de banco de dados adicionais e configurar suas ações ETL. Também há a oportunidade de testar seu data warehouse para garantir que ele atenda aos principais objetivos de sua organização e metas de desempenho.

Aplicar administração de dados

O controle de dados pode ser explicado como a técnica de organizar a disponibilidade, utilidade, qualidade e segurança das informações armazenadas em seu EDW. Aplique políticas e estratégias de governança de dados para garantir que seus dados sejam válidos, consistentes e suficientemente protegidos.

Garanta a admissão do usuário

É um ponto importante fornecer acesso de usuário ao seu EDW. Portanto, recursos como registro de conta de usuário, configuração de permissões e criação de relatórios e painéis são necessários. Como resultado disso, os usuários podem aproveitar e analisar dados.

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Rastreie e simplifique a capacidade

Por último, não negligencie o monitoramento e a adaptação do desempenho de seu EDW, acompanhando o desempenho da consulta, identificando gargalos e otimizando suas operações de ETL para garantir que os dados sejam carregados com rapidez e precisão.

O fluxo de uma implementação de EDW é um procedimento complexo que requer estratégia e empreendimento completos. Seguindo essas etapas, você pode criar um EDW que atenda aos seus requisitos de negócios e ofereça suporte às suas necessidades de análise de dados.

Autor: Yuliya Melnik

Este artigo foi escrito por Yuliya Melnik. Yuliya é redatora técnica da Cleveroad. É uma empresa de desenvolvimento de aplicativos para web e dispositivos móveis na Ucrânia. Ela é apaixonada por tecnologias inovadoras que tornam o mundo um lugar melhor e adora criar conteúdo que evoca emoções vivas.