{"id":56519,"date":"2021-11-15T15:24:36","date_gmt":"2021-11-15T18:24:36","guid":{"rendered":"https:\/\/rockcontent.com\/br\/?p=56519"},"modified":"2025-09-18T20:04:41","modified_gmt":"2025-09-18T23:04:41","slug":"data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/data-warehouse\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 um Data Warehouse e quais s\u00e3o as suas principais caracter\u00edsticas?"},"content":{"rendered":"

No mundo de hoje, \u00e9 imprescind\u00edvel saber usar os dados como apoio \u00e0 tomada de decis\u00e3o. Nesse sentido, o conhecimento dos gestores deve incluir a extra\u00e7\u00e3o, a organiza\u00e7\u00e3o desses dados e tamb\u00e9m o tratamento deles para gerar valor. Contudo, para lidar melhor com esses ativos, \u00e9 preciso saber onde armazen\u00e1-los<\/strong>. Nesse intuito, o Data Warehouse se destaca como uma \u00f3tima tecnologia.<\/p>\n

\u00c9 um armaz\u00e9m de dados que oferece diversas op\u00e7\u00f5es para que gestores e l\u00edderes consigam aproveitar melhor os ativos informacionais, em tempo otimizado. Com a arquitetura de um DW, \u00e9 poss\u00edvel gerar valor a partir do que \u00e9 produzido em sistemas transacionais, de modo a viabilizar uma vis\u00e3o ampla da empresa.<\/p>\n

Warehouses de dados s\u00e3o muito mais do que banco de dados<\/a>. Eles expandem o conceito para especializar as a\u00e7\u00f5es no tratamento e nas an\u00e1lises. Para saber mais, confira!<\/p>\n

Neste artigo, falaremos sobre os seguintes t\u00f3picos:<\/p>\n[post-table-index]\n

Boa leitura!<\/p>\n

Entenda o que \u00e9 um Data Warehouse<\/h2>\n

Uma das caracter\u00edsticas dos nossos tempos, com o uso massivo de sistemas de informa\u00e7\u00e3o em todas as frentes, \u00e9 a gera\u00e7\u00e3o de muitos dados. Contudo, as fontes s\u00e3o diversas: planilhas, sistemas transacionais, sistema CRM, sistemas de automa\u00e7\u00e3o de marketing<\/a>, dados da internet etc. Como consequ\u00eancia disso, esses dados surgem desestruturados e desorganizados. Isso quer dizer que n\u00e3o est\u00e3o prontos para uma an\u00e1lise r\u00e1pida.<\/p>\n

Por isso, surgiu a no\u00e7\u00e3o de Data Warehouse, como uma forma de coordenar esses dados e facilitar o uso deles para auxiliar nas decis\u00f5es.<\/p>\n[rock-convert-cta id=”35307″]\n

Conceito de Data Warehouse<\/h3>\n

O Data Warehouse \u00e9 um armaz\u00e9m de dados ou reposit\u00f3rio de dados. Trata-se de uma estrutura de armazenamento que guarda dados em um formato estruturado para facilitar consultas e an\u00e1lises<\/strong>. N\u00e3o \u00e9 somente um conjunto de dados, mas um conjunto disposto para facilitar o uso por ferramentas anal\u00edticas.<\/p>\n

Nesse sentido, um warehouse se destaca como uma op\u00e7\u00e3o para coleta e tratamento do Big Data. Al\u00e9m disso, \u00e9 uma importante ferramenta para projetos de Data Science, servindo como uma base estrutural com dados para treinamento de algoritmos.<\/p>\n

Em suma, o DW registra os dados e os hist\u00f3ricos associados para possibilitar a melhor tomada de decis\u00e3o de gestores. Dessa forma, permite responder a perguntas importantes do neg\u00f3cio, como quantas vendas foram feitas no m\u00eas X, quantos clientes desistiram do servi\u00e7o no m\u00eas passado e outras quest\u00f5es relacionadas.<\/p>\n

O time de marketing, por exemplo, pode olhar para dados de acesso do site<\/a> e do blog<\/a> para pensar em abordagens de SEO ou melhorias consider\u00e1veis na personaliza\u00e7\u00e3o do conte\u00fado. O marketing de conte\u00fado e o email marketing<\/a> tamb\u00e9m s\u00e3o favorecidos com o uso do warehouse como um reposit\u00f3rio central de dados, uma vez que \u00e9 poss\u00edvel o ajuste das estrat\u00e9gias constantemente.<\/p>\n

Diferen\u00e7a do DW para outros conceitos similares<\/h3>\n

\u00c9 importante destacar as diferen\u00e7as de um DW para outros conceitos similares. Um deles \u00e9 o de banco de dados. Geralmente, um warehouse \u00e9 mais complexo que um banco de dados, j\u00e1 que representa dados prontos para uma an\u00e1lise completa e tamb\u00e9m tem dados hist\u00f3ricos.<\/strong><\/p>\n

O Data Warehouse tamb\u00e9m se diferencia de um Data Lake por armazenar apenas dados estruturados e esquematizados. Um Lake serve para guardar todos os tipos, independentemente do formato, do tratamento e da finalidade de uso.<\/p>\n

Um Lake serve para todo tipo de estrat\u00e9gia envolvendo os dados, geralmente com dados que n\u00e3o s\u00e3o usados com muita frequ\u00eancia. J\u00e1 um Data Warehouse \u00e9 perfeito para dados acessados com alta frequ\u00eancia e que ser\u00e3o usados para an\u00e1lises e consultas.<\/p>\n

Por sua vez, um DW se diferencia de um Data Mart por ser maior, mais complexo e por relacionar dados de v\u00e1rios setores de forma coordenada e centralizada.<\/strong><\/p>\n

Conhe\u00e7a a arquitetura de um Data Warehouse<\/h2>\n

Vamos aprofundar no conceito de um DW. Agora, falaremos sobre a arquitetura que comp\u00f5e essa estrutura.<\/p>\n

Inicialmente, vale destacar que a arquitetura varia muito a depender da robustez e complexidade do DW. Os elementos que citaremos a seguir s\u00e3o organizados em camadas que realizam algum tipo de fun\u00e7\u00e3o, sendo que quanto mais camadas existem, mais complexo \u00e9 o warehouse.<\/p>\n

Em uma organiza\u00e7\u00e3o em tr\u00eas camadas, por exemplo, temos uma camada inicial para a extra\u00e7\u00e3o dos dados, uma segunda para limpeza e outra para consultas e an\u00e1lises. Assim como podemos ter um Data Warehouse simples, com apenas uma camada.<\/p>\n

Vamos ent\u00e3o destrinchar componentes que fazem parte de uma arquitetura de DW de t\u00eas camadas.<\/p>\n

Bancos de dados<\/h3>\n

Bancos de dados s\u00e3o cole\u00e7\u00f5es organizadas de dados que permitem leitura e escrita, com acesso e recupera\u00e7\u00e3o r\u00e1pidos. Geralmente, surgem em um formato relacional, o que significa que organizam os dados em tabelas (linhas e colunas) que se relacionam logicamente entre si.<\/p>\n

Eles fazem parte do conceito de warehouse, sendo um fundamento para esse conceito. Em suma, um DW \u00e9 um conjunto de bancos de dados com algumas funcionalidades a mais.<\/p>\n

ETL<\/h3>\n

Em seguida, na arquitetura de um armaz\u00e9m de dados, temos ferramentas ETL. O termo significa \u201cextrair, transformar e carregar\u201d. Trata-se de uma solu\u00e7\u00e3o que cuida dos dados antes que eles sejam carregados no warehouse.<\/strong><\/p>\n

Primeiro, se extrai os dados de fontes transacionais ou n\u00e3o, como CRM e ERP. Depois, temos a limpeza e a formata\u00e7\u00e3o dos dados, com padroniza\u00e7\u00e3o, elimina\u00e7\u00e3o de itens faltantes, gest\u00e3o dos nomes dos arquivos etc. Em seguida, os dados s\u00e3o carregados para o reposit\u00f3rio.<\/p>\n

Uma solu\u00e7\u00e3o ETL \u00e9 essencial para a no\u00e7\u00e3o de warehouse, pois \u00e9 ela que garante a qualidade e o esquema dos dados que entram. Desse modo, \u00e9 poss\u00edvel utilizar os dados para seus fins anal\u00edticos na outra ponta.<\/p>\n

Metadados<\/h3>\n

Quando falamos em estruturas de armazenamento de dados<\/a>, precisamos citar a import\u00e2ncia dos metadados. Eles descrevem os dados armazenados e auxiliam no trabalho t\u00e9cnico dos desenvolvedores e gestores que dominam essas informa\u00e7\u00f5es. Os metadados permitem compreender melhor o que est\u00e1 no DW,<\/strong> de modo que esses dados sejam \u00fateis para os fins estabelecidos.<\/p>\n

Data Marts<\/h3>\n

Outro elemento importante nessas estruturas \u00e9 o Data Mart. \u00c9 um conjunto de dados espec\u00edfico para uma an\u00e1lise segmentada e departamental, sendo, portanto, o resultado da divis\u00e3o dos dados do warehouse em uma camada posterior. Os DMs s\u00e3o pequenos subgrupos de dados que dizem respeito apenas a um determinado setor, de forma a responder perguntas espec\u00edficas.<\/p>\n

Faz pleno sentido a divis\u00e3o de um reposit\u00f3rio centralizado em pequenos subgrupos posteriormente se o objetivo \u00e9 a an\u00e1lise de dados<\/a>. Uma vez que esses ativos j\u00e1 est\u00e3o limpos e formatados, \u00e9 poss\u00edvel ent\u00e3o facilitar as consultas ao oferecer a cada setor os dados necess\u00e1rios rapidamente. Tamb\u00e9m \u00e9 fundamental para controle de acesso a dados confidenciais.<\/p>\n

Ferramentas de acesso<\/h3>\n

Por fim, na arquitetura de um Data Warehouse, temos as ferramentas de acesso. S\u00e3o os sistemas que acessar\u00e3o os dados dispostos no DW, de modo a efetuar as an\u00e1lises. Pode ser uma solu\u00e7\u00e3o de Business Intelligence, por exemplo, com o intuito de gerar relat\u00f3rios completos acerca dos dados, das m\u00e9tricas\/indicadores e do hist\u00f3rico de dados. Pode ser tamb\u00e9m um projeto de Data Science<\/a>.<\/p>\n

As ferramentas de acesso correspondem \u00e0 vis\u00e3o do usu\u00e1rio final,<\/strong> que busca os dados para visualiza\u00e7\u00e3o, cria\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios, minera\u00e7\u00e3o dos dados ou treinamento de modelos de machine learning.<\/p>\n

Veja as principais caracter\u00edsticas de um Data Warehouse<\/h2>\n

Abaixo, apresentamos algumas das principais caracter\u00edsticas de um DW. Acompanhe!<\/p>\n

Gest\u00e3o dos dados<\/h3>\n

Uma das principais caracter\u00edsticas do DW \u00e9 a gest\u00e3o dos dados e da mudan\u00e7a deles. O warehouse viabiliza uma vis\u00e3o hist\u00f3rica dos dados, em vez de somente uma vis\u00e3o do estado atual. Desse modo, a compreens\u00e3o sobre os dados se torna ainda mais profunda, com assimila\u00e7\u00e3o de mais nuances.<\/p>\n

Integra\u00e7\u00e3o dos dados<\/h3>\n

Outro fator \u00e9 a integra\u00e7\u00e3o dos dados. No DW, temos uma concentra\u00e7\u00e3o de dados de diferentes fontes, que surgem em formatos distintos. Dados transacionais, dados estrat\u00e9gicos, de neg\u00f3cio etc.<\/p>\n

Essa integra\u00e7\u00e3o \u00e9 de certa forma fundamental para fazer o melhor uso dos dados, mas tamb\u00e9m facilita a gest\u00e3o deles. A centraliza\u00e7\u00e3o torna a estrutura de um DW mais complexa ao mesmo tempo em que simplifica os pr\u00f3ximos passos a partir dele.<\/p>\n[rock-convert-cta id=”34944″]\n

N\u00e3o volatilidade dos dados<\/h3>\n

Vale mencionar tamb\u00e9m a n\u00e3o volatilidade dos dados<\/strong>. Isso quer dizer que quando os dados est\u00e3o no warehouse, eles permanecem persistentes e est\u00e1veis, sem mudar o seu estado. Mesmo que o DW consiga visualizar os dados em rela\u00e7\u00e3o a outros mais antigos ou mais recentes (o hist\u00f3rico), os dados em si (cada unidade) permanecem inalterados.<\/p>\n

Assim como os bancos de dados que comp\u00f5em sua estrutura, um DW \u00e9 fundamentalmente relacional. Isso quer dizer que lida com linhas e colunas em tabelas simples de compreender. Geralmente, os dados n\u00e3o relacionais precisam passar por uma esquematiza\u00e7\u00e3o antes de serem carregados no warehouse, com o apoio de ferramentas ETL.<\/p>\n

Saiba os benef\u00edcios em usar um Data Warehouse<\/h2>\n

Vamos aos benef\u00edcios de uma solu\u00e7\u00e3o de DW!<\/p>\n

Agilidade nas consultas<\/h3>\n

Justamente por organizar os dados em um formato f\u00e1cil e padronizado, os warehouses favorecem consultas e an\u00e1lises r\u00e1pidas, com um melhor desempenho do que outras estruturas. Cada membro dos diferentes departamentos consegue rapidamente responder perguntas emergentes sobre os processos e o neg\u00f3cio, de modo a agir de forma eficaz em tempo real.<\/p>\n

Dados de qualidade<\/h3>\n

Se a sua empresa precisa cuidar da qualidade dos dados e assegurar a integridade deles, um DW \u00e9 uma boa op\u00e7\u00e3o para armazenamento. Como j\u00e1 falamos, a arquitetura do DW pressup\u00f5e a exist\u00eancia de ferramentas de limpeza dos dados, o que garante que apenas dados claros, limpos e em perfeito estado estar\u00e3o dispon\u00edveis para acesso.<\/p>\n

Essa gest\u00e3o da qualidade dos dados \u00e9 fundamental para estabelecer compliance com leis e normas externas<\/a> de prote\u00e7\u00e3o e seguran\u00e7a<\/a>, bem como regras internas de gest\u00e3o e governan\u00e7a.<\/p>\n

Seguran\u00e7a<\/h3>\n

Atualmente, diante das estritas normas de seguran\u00e7a que s\u00e3o impostas \u00e0s empresas, um DW \u00e9 muito importante para ajudar a melhorar a administra\u00e7\u00e3o dos dados e refor\u00e7ar a prote\u00e7\u00e3o. \u00c9 poss\u00edvel definir regras de acesso, cuidar da qualidade dos dados e manter um controle ativo do ciclo de vida dos ativos enquanto eles est\u00e3o armazenados no warehouse.<\/p>\n

Ademais, os dados concentrados facilitam as a\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a. Protocolos podem ser aplicados a todos de uma vez s\u00f3, como uma configura\u00e7\u00e3o-padr\u00e3o no DW.<\/p>\n

Vis\u00e3o hist\u00f3rica<\/h3>\n

Outro ponto de extrema relev\u00e2ncia \u00e9 a vis\u00e3o de dados hist\u00f3ricos. Ou seja, como j\u00e1 falamos, o DW n\u00e3o somente registra os dados em um certo momento no tempo, como tamb\u00e9m gerencia a mudan\u00e7a com o tempo. Ou seja, \u00e9 poss\u00edvel olhar para tend\u00eancias temporais e analisar como os dados mudaram e como costumam mudar.<\/p>\n

Isso \u00e9 crucial para an\u00e1lises preditivas, por exemplo. Ao verificar tend\u00eancias hist\u00f3ricas, a empresa consegue prever comportamentos de determinadas vari\u00e1veis para saber o que esperar. Da mesma forma, os dados hist\u00f3ricos servem como base para o treinamento de modelos de machine learning.<\/strong><\/p>\n

Por outro lado, essa vis\u00e3o hist\u00f3rica tamb\u00e9m \u00e9 interessante para dashboards<\/a> e pain\u00e9is completos de visualiza\u00e7\u00e3o. Caso o usu\u00e1rio final decida criar pain\u00e9is para visualizar relat\u00f3rios, indicadores e gr\u00e1ficos, ele pode explorar diferentes \u00e2ngulos e obter os insights que precisa. Pode ser o time de marketing com um hist\u00f3rico de convers\u00f5es ou o time de vendas<\/a> com um hist\u00f3rico de vendas em determinada loja, por exemplo.<\/p>\n

Escalabilidade<\/h3>\n

Outra caracter\u00edstica vantajosa de Data Warehouses \u00e9 sua escalabilidade. Essa estrutura \u00e9 perfeita para lidar com conjuntos crescentes de dados, gerados em tempo real, de diferentes maneiras. Com sua solu\u00e7\u00e3o de tratamento, o DW consegue se preparar para filtrar e organizar esses dados, independentemente do tamanho deles ou do tamanho dos conjuntos em geral.<\/p>\n

Por isso, o DW \u00e9 flex\u00edvel o suficiente para gerenciar o Big Data. A sua arquitetura possibilita limpar os dados, armazen\u00e1-los e prepar\u00e1-los para a an\u00e1lise r\u00e1pida, de acordo com o esperado.<\/p>\n

Autonomia para os funcion\u00e1rios<\/h3>\n

Outra vantagem de um bom DW \u00e9 desenvolver autonomia para todos os colaboradores. Diferentemente de outras solu\u00e7\u00f5es, que requerem participa\u00e7\u00e3o ativa e exclusiva de desenvolvedores e pessoas t\u00e9cnicas de TI, um warehouse gera dados para que qualquer um consiga fazer an\u00e1lises.<\/p>\n

Ou seja, refor\u00e7a a no\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise self-service, em que as pessoas conseguem responder suas perguntas-chave sem um grande embasamento t\u00e9cnico. A pr\u00f3pria estrutura j\u00e1 organiza e separa os dados para facilitar relat\u00f3rios e consultas, de modo que se perca menos tempo com elas, como mencionamos anteriormente.<\/p>\n

Assim, h\u00e1 menos peso sobre os ombros do time de TI e as informa\u00e7\u00f5es fluem mais r\u00e1pido dentro da companhia.<\/p>\n

Outros benef\u00edcios que podemos mencionar:<\/p>\n