Data Warehouse que pode ser definido como uma coleção de dados, orientados por assunto, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão. Os Data Warehouse surgiram com o objetivo de fornecer os subsídios necessários para a transformação de uma base de dados de uma organização de OLTP (On-Line Transaction Processing) para OLAP (On Line Analytical Processing) e, assim, providenciar os elementos necessários a quem toma as decisões nas organizações.
Principais Características:
• Orientado por assunto;
• Integrado
• Variável no tempo;
• Não volátil
Passos Para a Elaboração de um Data Warehouse
1º - Disponibilizar resultados a curto prazo
2º - Integrar os sistemas
3º - Escolher o banco de dados
4º - Escolher a ferramenta a ser utilizada
5º - Construir visando espansão
6º - Manter o sistema aberto a mudanças
7º - Disponibilizar os equipamentos adequados
O Data Warehouse surgiram com o objetivo de fornecer os subsídios necessários para a transformação de uma base de dados de uma organização de OLTP (On-Line Transaction Processing: Processamentos que executam as operações do dia-a-dia da organização) para OLAP (On-Line Analytical Processing: Processamentos que suportam a tomada de decisões) e, assim, providenciar os elementos necessários a quem toma as decisões nas organizações.
2 Descrições das Principais Características
Conforme já descrito, o Data Warehouse (DW) possui um conjunto de características que o distingue de outros ambientes de sistemas convencionais:
- Orientado Por Assunto: o DW está orientado em torno do principal assunto da organização, armazenando informações agrupadas por assuntos de interesse da empresa que são considerados mais importantes, sendo estes chamados de processos de negócio de um empreendimento.
- Integrado: é uma das principais características de um DW. Em um Data Warehouse os dados devem ser transformados em formatos comuns de medida referência e armazenamento para que possam ser aproveitados.
- Variável no Tempo: Os dados de um Data Warehouse são precisos em relação ao tempo e representam resultados operacionais do momento em que foram capturados. A cada mudança, uma nova entrada é criada, ou seja, os - Não Volátil: os dados após serem integrados, são carregados e armazenados no banco de dados analítico, possibilitando ao usuário realizar apenas consultas e geração de relatórios necessários à tomada de decisão, não permitindo, portanto atualizações nos mesmos, apenas acesso de “leitura”. dados não são atualizáveis.
Passos Para a Elaboração de uma Data Warehouse
Data Warehouse (DW) não é um produto que se compra, mas sim um projeto que envolve a análise e implementação, com a participação de várias tecnologias. Os sete passos para a criação de um DW, que pode ser inicialmente uma Data Mart (assunto específico) até chegar ao DW no nível corporativo, são:
1° Passo - Disponibilizar resultados em curto prazo.
Os primeiros resultados devem estar disponíveis em curto prazo. É importante traduzir rapidamente as necessidades do negócio em uma especificação que possa ser construída em etapas. Minimiza riscos e o tempo de apresentação dos resultados iniciais.
2° Passo - Integrar os sistemas.
O desafio principal deste passo é o de conseguir integrar os diversos sistemas da organização. Assim, os Dados de produção e das fontes externas precisam ser mapeados para o modelo de dados do DW.
Estas tarefas terão de ser feitas com sincronismo, de forma a evitar problemas de acesso aos dados e também para conseguir fazer devida separação entra os dados operacionais e os dados de tomada de decisão.
3° Passo - Escolher o Banco de Dados.
A escolha do banco de dados de suporte ao DW necessita ser criteriosa, ao nível do desempenho na carga e indexação dos dados, tempo de resposta, capacidade de armazenamento, paralelismo, escalabilidade.
4° Passo - Escolher a ferramenta a ser utilizada
Considerar as ferramentas disponíveis no mercado. Estas devem prover, interfaces amigáveis, geração de relatórios, análises multidimensionais, acesso via web e data mining.
5° Passo - Construir visando expansão.
Construir um DW que possa ser expandido, mantendo níveis aceitáveis de desempenho até gigabytes.
6° Passo - Manter o sistema aberto para mudanças.
Ambiente DW deve ser aberto para permitir que os componentes ou ferramentas identificadas no passo 4 possam ser substituídas por outras mais atuais e eficientes.
7° Passo - Disponibilizar os equipamentos adequados.
Considerar o sistema de armazenamento que fisicamente gerência, o tráfego, alocação, backup e a restauração dos dados.
Qualquer sistema de Data Warehouse (DW) só funciona e pode ser utilizado plenamente, com boas ferramentas de exploração. Com o surgimento do DW, a tecnologia de Data Mining (mineração de dados) também ganhou a atenção do mercado.
Como o DW, possui bases de dados bem organizadas e consolidadas, as ferramentas de Data Mining ganharam grande importância e utilidade. Essa técnica, orientada a mineração de dados, oferece uma poderosa alternativa para as empresas descobrirem novas oportunidades de negócio e acima de tudo, traçarem novas estratégias para o futuro.
DATA WAREHOUSE
Data Warehouse que pode ser definido como uma coleção de dados, orientados por assunto, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão. Os Data Warehouse surgiram com o objetivo de fornecer os subsídios necessários para a transformação de uma base de dados de uma organização de OLTP (On-Line Transaction Processing) para OLAP (On Line Analytical Processing) e, assim, providenciar os elementos necessários a quem toma as decisões nas organizações.
Principais Características:
• Orientado por assunto;
• Integrado
• Variável no tempo;
• Não volátil
Passos Para a Elaboração de um Data Warehouse
1º - Disponibilizar resultados a curto prazo
2º - Integrar os sistemas
3º - Escolher o banco de dados
4º - Escolher a ferramenta a ser utilizada
5º - Construir visando espansão
6º - Manter o sistema aberto a mudanças
7º - Disponibilizar os equipamentos adequados
O Data Warehouse surgiram com o objetivo de fornecer os subsídios necessários para a transformação de uma base de dados de uma organização de OLTP (On-Line Transaction Processing: Processamentos que executam as operações do dia-a-dia da organização) para OLAP (On-Line Analytical Processing: Processamentos que suportam a tomada de decisões) e, assim, providenciar os elementos necessários a quem toma as decisões nas organizações.
2 Descrições das Principais Características
Conforme já descrito, o Data Warehouse (DW) possui um conjunto de características que o distingue de outros ambientes de sistemas convencionais:
- Orientado Por Assunto: o DW está orientado em torno do principal assunto da organização, armazenando informações agrupadas por assuntos de interesse da empresa que são considerados mais importantes, sendo estes chamados de processos de negócio de um empreendimento.
- Integrado: é uma das principais características de um DW. Em um Data Warehouse os dados devem ser transformados em formatos comuns de medida referência e armazenamento para que possam ser aproveitados.
- Variável no Tempo: Os dados de um Data Warehouse são precisos em relação ao tempo e representam resultados operacionais do momento em que foram capturados. A cada mudança, uma nova entrada é criada, ou seja, os - Não Volátil: os dados após serem integrados, são carregados e armazenados no banco de dados analítico, possibilitando ao usuário realizar apenas consultas e geração de relatórios necessários à tomada de decisão, não permitindo, portanto atualizações nos mesmos, apenas acesso de “leitura”. dados não são atualizáveis.
Passos Para a Elaboração de uma Data Warehouse
Data Warehouse (DW) não é um produto que se compra, mas sim um projeto que envolve a análise e implementação, com a participação de várias tecnologias. Os sete passos para a criação de um DW, que pode ser inicialmente uma Data Mart (assunto específico) até chegar ao DW no nível corporativo, são:
1° Passo - Disponibilizar resultados em curto prazo.
Os primeiros resultados devem estar disponíveis em curto prazo. É importante traduzir rapidamente as necessidades do negócio em uma especificação que possa ser construída em etapas. Minimiza riscos e o tempo de apresentação dos resultados iniciais.
2° Passo - Integrar os sistemas.
O desafio principal deste passo é o de conseguir integrar os diversos sistemas da organização. Assim, os Dados de produção e das fontes externas precisam ser mapeados para o modelo de dados do DW.
Estas tarefas terão de ser feitas com sincronismo, de forma a evitar problemas de acesso aos dados e também para conseguir fazer devida separação entra os dados operacionais e os dados de tomada de decisão.
3° Passo - Escolher o Banco de Dados.
A escolha do banco de dados de suporte ao DW necessita ser criteriosa, ao nível do desempenho na carga e indexação dos dados, tempo de resposta, capacidade de armazenamento, paralelismo, escalabilidade.
4° Passo - Escolher a ferramenta a ser utilizada
Considerar as ferramentas disponíveis no mercado. Estas devem prover, interfaces amigáveis, geração de relatórios, análises multidimensionais, acesso via web e data mining.
5° Passo - Construir visando expansão.
Construir um DW que possa ser expandido, mantendo níveis aceitáveis de desempenho até gigabytes.
6° Passo - Manter o sistema aberto para mudanças.
Ambiente DW deve ser aberto para permitir que os componentes ou ferramentas identificadas no passo 4 possam ser substituídas por outras mais atuais e eficientes.
7° Passo - Disponibilizar os equipamentos adequados.
Considerar o sistema de armazenamento que fisicamente gerência, o tráfego, alocação, backup e a restauração dos dados.
Qualquer sistema de Data Warehouse (DW) só funciona e pode ser utilizado plenamente, com boas ferramentas de exploração. Com o surgimento do DW, a tecnologia de Data Mining (mineração de dados) também ganhou a atenção do mercado.
Como o DW, possui bases de dados bem organizadas e consolidadas, as ferramentas de Data Mining ganharam grande importância e utilidade. Essa técnica, orientada a mineração de dados, oferece uma poderosa alternativa para as empresas descobrirem novas oportunidades de negócio e acima de tudo, traçarem novas estratégias para o futuro.
