Data Warehouse
Modelagem e Arquitetura

Data Warehouse
Engenharia de dados
Português

Flashcards para memorizar e entender conceitos de Data Warehousing, abordando modelagem de dados, arquitetura, esquemas e a função dos Data Marts.

Autor

Dransfeld, N. M.

Data de Publicação

7 de julho de 2024

Introdução aos Flashcards de Data Warehouse (DW)

Aqui estão os flashcards para ajudá-lo a memorizar e compreender os conceitos fundamentais de Data Warehousing de forma eficiente e interativa. Com eles, você poderá estudar tópicos como modelagem de dados, arquitetura de Data Warehouses, diferenças entre esquemas estrela e floco de neve, e a função dos Data Marts. Cada flashcard apresenta um conceito específico, permitindo que você aprenda e revise informações essenciais em pequenos blocos, facilitando a retenção e a aplicação dos conhecimentos adquiridos.

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O que é um Data Warehouse (DW)?

Um Data Warehouse (DW) é uma estrutura de dados projetada para armazenar, organizar e facilitar o acesso a grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes operacionais de uma organização. Diferente dos sistemas de banco de dados transacionais, que são otimizados para operações de leitura e escrita frequentes, os Data Warehouses são otimizados para consultas analíticas complexas, relatórios e suporte à tomada de decisões estratégicas.

Importância do Data Warehouse

A implementação de um Data Warehouse permite que as organizações integrem dados dispersos em um único repositório centralizado, proporcionando uma visão consolidada e consistente de suas operações. Isso é fundamental para realizar análises históricas, identificar tendências, gerar insights de negócios e apoiar decisões informadas e estratégicas.

Modelagem de Data Warehouse

A modelagem de Data Warehouse é o processo de design da estrutura lógica dos dados que serão armazenados no DW. Envolve a criação de esquemas e modelos que organizam os dados de forma a maximizar a eficiência das consultas analíticas e a clareza dos relatórios. Existem várias abordagens para modelagem de Data Warehouse, entre as quais destacam-se:

Esquema Estrela (Star Schema)

  • Estrutura: Consiste em uma tabela de fatos centralizada, cercada por várias tabelas de dimensões.
  • Tabelas de Fatos: Armazenam dados quantitativos e métricas de negócios.
  • Tabelas de Dimensões: Contêm atributos descritivos relacionados aos dados da tabela de fatos, como tempo, localização, produto, etc.
  • Vantagem: Simplicidade e desempenho de consulta otimizado.

Esquema Floco de Neve (Snowflake Schema)

  • Estrutura: Uma variante do esquema estrela onde as tabelas de dimensões são normalizadas em múltiplas tabelas relacionadas.
  • Normalização: Reduz a redundância e facilita a manutenção dos dados.
  • Vantagem: Melhor integridade dos dados e menor redundância.

Modelagem Dimensional

  • Conceito: Foca na organização dos dados em torno de dimensões e fatos para facilitar a análise multidimensional.
  • Abordagem: Desenvolvida por Ralph Kimball, a modelagem dimensional é amplamente adotada por sua eficácia em suportar consultas complexas e relatórios.

Arquitetura de Data Warehouse

A arquitetura de um Data Warehouse define a estrutura física e lógica para armazenar e gerenciar os dados. Existem várias arquiteturas possíveis, dependendo das necessidades da organização e da complexidade dos dados.

Arquitetura em Camadas

  1. Camada de Fonte de Dados: Coleta dados de várias fontes operacionais, como bancos de dados transacionais, sistemas legados, arquivos planos, etc.
  2. Camada de Staging: Utilizada para limpeza, transformação e integração de dados antes de carregá-los no DW.
  3. Camada de Data Warehouse: Armazena os dados processados e integrados, organizados em esquemas dimensionais.
  4. Camada de Data Marts: Subconjuntos específicos do DW criados para atender necessidades particulares de departamentos ou grupos de usuários.
  5. Camada de Apresentação: Ferramentas de BI (Business Intelligence) e OLAP (Online Analytical Processing) que permitem a consulta, análise e visualização dos dados.

Arquitetura Hub-and-Spoke

  • Hub: O Data Warehouse central que integra e armazena dados de toda a organização.
  • Spokes: Data Marts que extraem dados do hub e fornecem visões específicas para diferentes áreas de negócio.

Arquitetura em Nuvem

  • Descrição: Utilização de serviços de armazenamento e processamento de dados baseados em nuvem.
  • Vantagens: Escalabilidade, flexibilidade, redução de custos e manutenção simplificada.

Considerações Finais

A modelagem e a arquitetura de um Data Warehouse são componentes essenciais para a criação de um sistema eficiente e eficaz para a análise de dados e suporte à decisão. A escolha da modelagem adequada e da arquitetura correta depende das necessidades específicas da organização, do volume de dados, das fontes de dados e dos objetivos estratégicos. Um design bem planejado de DW não só melhora a performance das consultas analíticas, mas também garante a integridade, consistência e acessibilidade dos dados.

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