Data warehouse: multiplique os resultados da sua empresa

Sem dúvida, um data warehouse (DW) é imprescindível para uma empresa que busca multiplicar seus resultados e ter vantagem analítica atualmente.

Se você já pesquisou sobre o processo de análise de dados, certamente já deve ter ouvido falar sobre o que é um data warehouse e que são as vantagens de utilizá-lo em seus negócios.

E se você ainda não se convenceu, talvez precisa entender um pouco mais sobre um DW. Por isso, trouxemos seus principais conceitos e como eles influenciam os números de sua empresa.

Boa leitura!

Data warehouse: tem uma única fonte de verdade

O conceito mais básico de um data warehouse é um dos mais importantes dentro de uma visão de negócios: um DW é um tipo especial de banco de dados (banco de dados) que é otimizado para consultas analíticas de grandes volumes (OLAP - processamento analítico online).

Ele é formado pela união de todas as fontes de dados da empresa para fins analíticos.

Isso significa que, se bem implementado, um data warehouse vai reunir todas as fontes de dados em apenas um local. O que permite que as equipes de marketing, vendas e de produção trabalhem todos com os mesmos dados, já que a DW implementado será a única fonte de verdade para a tomada de decisões e previsões de negócios dessa companhia.

Ter um DW como única fonte de verdade é um conceito utilizado para garantir que todas as pessoas da organização tomem suas decisões sobre os negócios com base nos mesmos dados.

Afinal, nada mais desmotivante em uma reunião do que os números que a equipe de marketing apresentou não bater em com aqueles que o tempo de vendas tinha em mãos, certo?

Os dados internos só são e valiosos para tomada de decisões se forem confiáveis para todas as partes interessadas da empresa. Por isso, é fundamental você entender a importância da centralização dos dados em um data warehouse.

Data warehouse moderno: 8 conceitos para ter resultados de qualidade

Sem dúvida, um data warehouse (DW) é imprescindível para uma empresa que busca multiplicar seus resultados e ter vantagem analítica atualmente.

Existem inúmeras características e aplicações que definem um data warehouse e que são relacionadas com sua arquitetura, os tipos de dados armazenados, e o uso e a forma como os dados são extraídos, carregados e transformados.

E todo esse aparato, quando bem implantado e monitorado, garante resultados excelentes.

Vejamos alguns conceitos principais e bem modernos a seguir que certamente vai ajudar você a entender melhor um DW.

1) Fatos e medidas

Em um data warehouse, uma medida é uma propriedade nos cálculos pode ser realizado; e um conjunto de medidas é uma tabela de fatos. Por exemplo, na prática, uma tabela de ordens de vendas e outras de ordens de produção são tabelas de fatos.

2) Dimensões

São atributos de um data warehouse para categorizar e contextualizar os fatos e medidas, o que permite análise fazer e relatar as medidas. Por exemplo, dimensões podem ser clientes, dados, fornecedores ou os produtos de uma empresa.

3) Integração

Um DW integra dados de várias fontes da empresa, lembra? Por exemplo, a origem A e a origem B podem ter maneiras diferentes de identificar um produto X; porém, em um DW, haverá apenas uma maneira de identificar esse mesmo produto.

4) Dados não voláteis

Uma vez que um dado entra no armazenamento de um DW, ele não será alterado.

5) Dependente do tempo

Um DW guarda dados históricos porque tem como objetivo explicar as tendências dos dados através do tempo. Por isso, mesmo com a mudança no custo de um produto, por exemplo, um DW vai guardar todo o histórico de alterações do custo unitário associado àquele produto.

6) Data mart

Um data mart é um subconjunto de um DW, como um arquivo de dados com foco em uma área ou departamento específico dentro da empresa. Por exemplo, você pode ter um data mart para a área de produção, um para vendas, um para suporte e outro para a qualidade.

7) Abordagem de Kimball

Ralph Kimball, precursor dos conceitos de data warehouse e business intelligence, descreve um DW como a fusão crucial na operação de uma empresa entre diferentes data marts, criados para responder às necessidades analíticas de cada setor.

8) ELT (extrair, carregar, transformar)

O ELT é uma variação do processo de ETL (extrair, transformar e carregar). O processo de ELT extrai os dados brutos das diferentes fontes da empresa, carregando-os para o DW. Então, quando necessário, os dados brutos são transformados para serem utilizados com fins analíticos.

Todos esses conceitos são aplicados quando você implementa um data warehouse moderno para automatizar os processos dos seus negócios visando um objetivo: a entrega de resultados de qualidade pela empresa em todos os setores.

Sim, um DW promove tudo isso porque garante a integridade e a qualidade dos dados contidos nele.

Dados de qualidade = Resultados de qualidade

Um data warehouse só vai gerar valor para sua organização se os dados contidos nele forem íntegros e de qualidade. Ninguém tira insights e toma decisões com base em informações não confiáveis. Não deveria, pelo menos!  

Todos os conceitos de um data warehouse que você viu aqui garantem que certos processos, como limpeza dos dados, transformação dos dados e integração dos diferentes setores da empresa aconteçam em apenas um lugar.

Dessa maneira, quem trabalhar como analista de dados na sua empresa vai trazer os insights que farão toda a diferença na tomada de decisão em cada setor.

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