A sua empresa precisa de boas ferramentas para armazenar, gerenciar e analisar grandes volumes de informações. Por isso, um Data Warehouse é ideal.
Trata-se de uma base de dados consolidada, onde todas as informações críticas do seu negócio estão centralizadas, prontas para serem analisadas e transformadas em insights valiosos.
Então, mergulhe nesse conceito essencial para empresas que querem analisar dados e passe a entender como usar o Data Warehouse a favor dos resultados.
O que é data warehouse?
Um Data Warehouse é um sistema de armazenamento de dados projetado para permitir relatórios e análises rápidas e eficientes. Ele coleta informações de várias fontes, de forma organizada para facilitar a consulta e a análise.
Diferente dos bancos de dados operacionais, que são para transações rápidas e frequentes, os Data Warehouses envolvem consultas complexas e análise de dados históricos.
Ele integra informações de diferentes sistemas, como CRM, ERP, sistemas de vendas, marketing, entre outros, ajudando a eliminar silos de informação.
Com um Data Warehouse, as empresas podem gerar relatórios detalhados e dashboards interativos que oferecem uma visão completa para tomar decisões baseadas em dados, identificar tendências, prever comportamentos futuros e mais.
Ao integrar dados de diversas fontes, a tecnologia Big Data ajuda a padronizar e limpar um grande volume de dados, melhorando sua qualidade e consistência com agilidade.
Além disso, a tecnologia deve ter recursos avançados de segurança.
Tradicionalmente, um data warehouse era hospedado na empresa, localmente e de forma física, resultando em mais custos. Hoje em dia, ele pode ser hospedado na nuvem, o que otimiza a operação.
Mas qual é a diferença entre um Data Warehouse e, por exemplo, um Data Lake?
Eles armazenam e processam dados, mas para diferentes usos. Uma Data Warehouse é relacional, com estrutura dos dados determinada por requisitos predefinidos da empresa.
Por isso, são indicados para armazenar dados tratados com finalidade específica e para fazer análises de negócios, com muito maior controle de qualidade e governança.
Já os Data Lakes armazenam, geralmente, os dados estruturados, semiestruturados e brutos. Ele permite que os dados sejam armazenados em seu formato nativo até que sejam necessários para análise.
Ou seja, a estrutura não é definida até que os dados sejam lidos, de forma flexível e muito útil, por exemplo, para o aprendizado de máquina ou para o processamento de Big Data.
Como funciona um data warehouse?
Um Data Warehouse é composto por várias camadas e componentes que trabalham juntos para manter os dados.
Na camada inferior está o servidor que coleta, limpa e transforma dados das fontes com o Extract, Transform, and Load (ETL). Na camada intermediária, o servidor OLAP (processamento analítico online) possibilita consultas rápidas. Por fim, há a camada superior, a interface que permite que os usuários finais façam análises.
1. ETL (Extract, Transform, Load)
A etapa de ETL é essencial para o funcionamento de um Data Warehouse. Ela envolve três processos principais:
● Extract (Extrair): Coleta de dados de diversas fontes, como bases de dados transacionais, sistemas de CRM, ERPs, arquivos CSV, APIs, entre outros.
● Transform (Transformar): Converte os dados extraídos em um formato adequado para análise. Isso pode incluir limpeza de dados, padronização, agregação e aplicação de regras de negócio.
● Load (Carregar): Carrega e organiza os dados transformados no Data Warehouse para que possam ser facilmente consultados e analisados.
2. Armazenamento de dados
Os dados, após passarem pelo processo de ETL, são armazenados no Data Warehouse, em estruturas como tabelas com dados transacionais, ou tabelas com dados descritivos, contextuais, sobre clientes, produtos, períodos e mais.
3. Modelagem de dados
A modelagem de dados é uma etapa crítica que define como os dados são organizados dentro do Data Warehouse. Existem dois principais modelos de dados:
● Modelo Estrela (Star Schema): Organiza os dados em uma tabela fato central conectada a várias tabelas dimensão.
● Modelo Floco de Neve (Snowflake Schema): Uma variação do modelo estrela, onde as tabelas do tipo Dimensão são normalizadas em várias tabelas relacionadas.
Se você ainda não conhece esse conceito, entenda o que é a modelagem de dados!
4. Consultas e análise
Uma vez que os dados estão armazenados e organizados, os usuários podem realizar consultas e análises. Boas ferramentas de Business Intelligence (BI) são usadas para extrair insights dos dados, e os usuários podem criar relatórios, dashboards e visualizações para apoiar a tomada de decisões com maior facilidade.
Na prática, o Data Warehouse fará a:
1. Coleta
Suponha que uma empresa de varejo deseja analisar suas vendas. Os dados são extraídos de sistemas de ponto de venda, sistemas de CRM e inventário. Esses dados incluem transações de vendas, informações de clientes e estoque, por exemplo.
2. Transformação
Os dados extraídos podem estar em diferentes formatos e conter inconsistências ou cópias. Durante a transformação, vai ocorrer a limpeza, correção de erros, preenchimento de valores ausentes, conversão nos formatos adequados e mais.
3. Carregamento
Os dados transformados são carregados no Data Warehouse. As transações de vendas são armazenadas em uma Tabela Fato, enquanto as informações de clientes e produtos são armazenadas em Tabelas Dimensão, que contextualizam.
Principais benefícios do data warehouse
Como você já deve ter percebido, implementar um Data Warehouse pode trazer uma série de vantagens. A tecnologia integra várias fontes em um único espaço, o que economiza tempo e evita erros causados pelos silos de comunicação.
Os Data Warehouses podem armazenar grandes volumes de dados (petabytes), permitindo identificar tendências ao longo do tempo, prever comportamentos futuros e realizar análises amplas.
Além disso, o Data Warehouse ajuda a padronizar e limpar os dados, melhorando sua qualidade. Com dados centralizados e organizados, as empresas podem gerar decisões mais informadas, precisas e estratégicas.
Até mesmo as consultas mais complexas podem ser realizadas em um Data Warehouse - e com segurança, controle de acessos aos dados, conformidade com regulamentos e políticas de proteção.
Os Data Warehouses são projetados para escalar conforme a empresa cresce. Eles podem suportar um número crescente de usuários e consultas sem comprometer o desempenho.
Com a otimização de tantos processos, o Data Warehouse pode reduzir custos operacionais e liberar recursos para atividades estratégicas, diminuindo a dependência da empresa no departamento de TI.
Como o Zoho Analytics otimiza a gestão de dados?
O Zoho Analytics é o sistema que ajuda a sua empresa a transformar dados brutos em insights reais, acionáveis no dia a dia e precisos para transformar os resultados.
O software pode se conectar a uma variedade de fontes, como bancos de dados, arquivos, feeds de redes sociais, aplicativos, sistemas na nuvem e locais e mais, consolidando informações de diferentes canais em uma única interface, o que facilita o trabalho da sua equipe.
Os seus colaboradores poderão fazer a preparação e gerenciamento de dados para limpar, transformar, padronizar, enriquecer e catalogar da forma que desejar - tudo sem complexidades, de forma fácil e intuitiva, com poucos cliques.
Esses processos automatizados garantem que os dados estejam prontos para análise de forma eficiente e precisa.
Na hora da análise, você pode contar com a Zia, a sua assistente de Inteligência Artificial que cumpre diversas demandas. Ela responde a perguntas em linguagem natural e gera insights automaticamente.
Com ela, peça sugestões, gere insights automatizados, preveja as tendências futuras, faça análises, analise conversas com clientes, configure lembretes e muito mais.
Além disso, conte com dashboards interativos e personalizáveis para gerar uma visão panorâmica dos KPIs empresariais, crie relatórios detalhados que podem ser compartilhados com parceiros internos e externos, veja gráficos, tabelas dinâmicas, widgets, mapas de calor e mais.
A colaboração com os usuários acontece por meio de compartilhamento seguro e permissões refinadas. A Zoho prioriza a proteção dos dados, então você pode contar com o controle de acessos a diferentes níveis e baseado em funções, além de auditorias, autenticações, criptografia, backups e outros recursos.
Os recursos de segurança são testados e certificados para garantir o nível mais avançado de proteção de dados.
Com a ferramenta Business Analytics, você aproveita o modelo Low-code ou No-code para construir análises sem etapas muito técnicas e sem depender da equipe de TI.
Você pode configurar análises de forma personalizável para atender às necessidades da sua empresa.
O Zoho Analytics permite a automação de várias tarefas, como as atualizações dos dados, os alertas, notificações sobre quaisquer mudanças nas métricas e muito mais.
Então, se você quer que a gestão dos dados ocorra da forma mais otimizada e em qualquer momento, em qualquer lugar, até em dispositivos móveis iOS ou Android, conte com o Zoho Analytics e tenha uma solução completa!
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