No mundo da gestão e análise de dados, a eficiência e a organização são necessários para transformar grandes volumes de informações em insights valiosos.
As arquiteturas de dados modernas utilizam conceitos como: Data Marts, Staging Areas e Data Warehouses para otimizar o armazenamento e a análise de dados.
Data Warehouses são sistemas centrais que armazenam dados integrados de várias fontes, são projetados para suportar a análise e relatórios complexos. Eles consolidam dados históricos e atuais em um repositório único, permitindo a tomada de decisões informadas e estratégicas.
Data Marts, por outro lado, são subconjuntos especializados de Data Warehouses, focados em áreas ou departamentos específicos dentro de uma organização. Eles fornecem uma visão mais refinada e acessível dos dados relevantes para equipes ou funções particulares.
Entre essas duas camadas, a Staging Area desempenha um papel fundamental na preparação dos dados. Ela atua como um espaço intermediário onde os dados brutos são coletados, limpos e transformados antes de serem carregados no Data Warehouse.
Essa etapa é crucial para garantir que os dados sejam consistentes e de alta qualidade, minimizando problemas futuros durante a análise.
Neste artigo, vamos explorar como esses componentes contribuem para uma arquitetura de dados eficiente e quais são suas funções e interações essenciais.
Também analisaremos como a integração desses elementos pode otimizar a gestão de dados e a capacidade analítica das organizações, facilitando a transformação de dados complexos em informações acionáveis e estratégicas.
Vamos lá?
Data Marts e Staging Área: Tudo sobre Data Warehouse
Agora que você já sabe o que é um Data Warehouse, vamos entender um pouco mais a fundo sua importância e estrutura.
Um dos maiores problemas no desenvolvimento do Data Warehouse (DW) é a compreensão dos dados, onde as dimensões devem ser definidas conforme a necessidade de visualização do usuário. Ou seja, é tentador pensar que a criação do DW consiste em apenas extrair dados operacionais e inseri-los no Data Warehouse.
O valor de DW não está em colecionar dados e sim saber gerenciar aqueles dados transformando-os em informações úteis, conhecimento.
Considerando complexa a construção de um DW, faz-se necessário um amplo estudo para geração de uma metodologia a fim de se obter sucesso no empreendimento.
Além disso, é necessário saber a respeito de algumas questões que representam verdadeiro desafio na implementação de um Data Warehouse:
- Integração de dados e metadados de várias fontes.
- Qualidade dos dados: limpeza e refinamentos.
- Sumarização e agregação de dados.
- Sincronização das fontes com o Data Warehouse para assegurar a atualização.
- Problemas de desempenho relacionados ao compartilhamento do mesmo ambiente computacional para abrigar as bases de dados corporativas operacionais e o Data Warehouse.
Armazenamento no Data Warehouse e Data Marts
Um Data Warehouse pode armazenar grandes quantidades de informação, às vezes divididas em unidades lógicas menores que são chamadas de Data Marts.
O esquema de dados mais utilizado é o ‘’Star Schema’’ (Esquema Estrela), também conhecido como Modelagem Multidimensional.
Apesar de bastante utilizado, não existe um padrão na indústria de software para o armazenamento de dados. Existem, na verdade, algumas controvérsias sobre qual a melhor maneira para estruturar os dados em um Data Warehouse.
Geralmente, o Data Warehouse não armazena informações sobre os processos correntes de uma única atividade de negócio, mas sim cruzamentos e consolidações de várias unidades de negócios de uma empresa.
Modelagem no Data Warehouse
Os sistemas de base de dados tradicionais utilizam a normalização, no formato de dados, para garantir consistência dos dados e uma minimização do espaço de armazenamento necessário.
Entretanto, frequentemente as transações e consultas em bases de dados normalizadas são lentas.
Um Data Warehouse utiliza dados em formato mais de-normalizados. Isto aumenta a performance das consultas e, como benefício adicional, o processo torna-se mais intuitivo para os utilizadores comuns.
Metadados no Data Warehouse
O conceito Metadado é considerado como sendo os “dados sobre dados”, isto é, os dados sobre os sistemas que operam com estes dados.
Um repositório de metadados é uma ferramenta essencial para o gerenciamento de um Data Warehouse no momento de converter dados em informações para o negócio.
Entre outras coisas, um repositório de metadados bem construído deve conter informações sobre a origem dos dados, regras de transformação, nomes e alias, formatos de dados, etc.
Ou seja, esse “dicionário” deve conter muito mais do que as descrições de colunas e tabelas: deve conter informações que adicionem valor aos dados.
Data Marts
O Data Warehouse é normalmente acedido através de Data Marts, que são pontos específicos de acesso à subconjuntos do Data Warehouse.
Os Data Marts são construídos para responder prováveis perguntas de um tipo específico de usuário.
Por exemplo: um Data Mart financeiro poderia armazenar informações consolidadas dia-a-dia para um usuário gerencial e em periodicidades maiores (semana, mês, ano) para um usuário no nível da diretoria.
Um Data Mart pode ser composto por um ou mais cubos de dados. Hoje em dia, os conceitos de Data warehouse e Data Mart fazem parte de um conceito muito maior chamado de Corporate Performance Management.
Staging Área (Área de Retenção)
Representa um armazenamento intermediário dos dados, facilitando a integração dos dados antes de sua atualização DW.
A Staging Área (ou Área de Retenção) não tem como função sumarizar dados, mas agilizar o processo de consolidação, proporcionado um melhor desempenho na fase da atualização dos dados.
Logo, a Staging Área é o único lugar para determinar os valores que vêm efetivamente dos sistemas legados, e dever ser usada para limpeza dos dados que entram no processo de extração e transformação, sendo a parte mais importante na construção de um DW.
Muitos profissionais desconsideram a sua existência, mas vamos explicar mais afundo sua funcionalidade. São várias as utilidades e funcionalidades da Staging Área.
Extração de Dados
A extração basicamente seria buscar as informações dos sistemas legados e fontes externas da empresa e colocá-las na Staging Área para validação, transformação e carga.
Existem varias técnicas para fazer isso. O importante é termos as informações novas ou atualizadas, tendo assim um retrato dia a dia do que foi incluído, excluído e alterado.
A partir dai não precisamos mais do banco de dados de produção, ou seja, não corremos o risco de concorrer consumindo recursos dos sistemas legados.
Transformação de Dados
Com os dados na Staging Área podemos fazer as transformações necessárias. Essas transformações vão variar dependendo da modelagem e das fontes de dados.
Carga de Dados
O processo de carga é realizado após todos os tratamentos feitos nos dados nos processos de extração e transformação.
Essa etapa consiste em carregar os dados tratados, limpos e armazenados na Staging Área e carregá-los para o modelo estrela.
Integração de Data Marts, Staging Areas e Data Warehouses: Como obter Informações Estratégicas
Na era da informação, a capacidade de transformar dados complexos em insights valiosos é um diferencial competitivo crucial para muitas organizações.
Para alcançar essa transformação, a integração eficaz de Data Marts, Staging Areas e Data Warehouses desempenha um papel fundamental.
Vamos entender como cada um desses componentes contribui para uma gestão de dados aprimorada e uma análise mais eficiente.
Staging Areas: Preparação e Qualidade dos Dados
A jornada dos dados começa na Staging Area, um espaço onde os dados brutos são inicialmente armazenados e processados.
Aqui, os dados provenientes de diversas fontes são reunidos e preparados para a integração no Data Warehouse.
A importância da Staging Area reside na sua capacidade de realizar operações essenciais, como limpeza, transformação e enriquecimento dos dados. Esse processo é crucial para garantir a qualidade e a consistência dos dados antes que eles sejam movidos para o Data Warehouse.
Ao realizar essas operações na Staging Area, as organizações podem minimizar erros e inconsistências, assegurando que apenas dados de alta qualidade sejam utilizados na análise subsequente.
Data Warehouses: Armazenamento e Integração Centralizada
Após a preparação na Staging Area, os dados são carregados no Data Warehouse, onde são armazenados de forma integrada e histórica.
O Data Warehouse funciona como um repositório centralizado que consolida dados de diferentes fontes e fornece uma visão unificada e coerente das informações.
Esse armazenamento centralizado permite a análise em larga escala e o suporte a decisões estratégicas. A arquitetura do Data Warehouse é projetada para otimizar consultas complexas e relatórios detalhados, facilitando a criação de painéis de controle e relatórios analíticos que são fundamentais para a tomada de decisões informadas.
Data Marts: Foco e Acessibilidade
Enquanto o Data Warehouse oferece uma visão abrangente, os Data Marts fornecem uma perspectiva mais especializada e acessível.
Cada Data Mart é desenvolvido para atender a um departamento específico ou uma área de interesse particular, como finanças, marketing ou operações.
A criação de Data Marts permite que as equipes acessem e analisem dados relevantes para suas funções de forma mais rápida e eficiente.
Esse foco especializado facilita a obtenção de insights acionáveis diretamente relacionados às necessidades do departamento, promovendo uma análise mais direcionada e relevante.
Integração e Benefícios
A integração harmoniosa desses componentes resulta em uma arquitetura de dados robusta e eficiente.
A Staging Area garante a qualidade dos dados, o Data Warehouse proporciona uma visão consolidada e histórica, e os Data Marts oferecem uma análise especializada.
Juntos, eles permitem que as organizações transformem dados complexos em informações acionáveis e estratégicas.
Essa integração aprimora a capacidade analítica ao oferecer dados limpos e organizados, suportar análises detalhadas e fornecer insights específicos que são cruciais para a tomada de decisões informadas e a formulação de estratégias.
Em resumo, a combinação eficaz de Data Marts, Staging Areas e Data Warehouses capacita as organizações a gerenciar e analisar grandes volumes de dados com maior eficiência.
Ao integrar esses elementos, as empresas conseguem transformar dados complexos em insights claros e estratégicos, promovendo uma tomada de decisão mais informada e apoiada por dados confiáveis.
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