Criando armazenamento para insights! Aprofunde-se no design de data warehouse, seus princípios, arquiteturas e como ele estrutura dados vastos de maneira ideal para facilitar a consulta.
No mundo atual, orientado por dados, um data warehouse tornou-se uma parte essencial dos negócios. Esses repositórios únicos de dados são uma ótima opção para armazenar informações provenientes de múltiplas fontes de dados, pois permitem às empresas centralizar os dados e garantir sua disponibilidade para processamento analítico. Por mais benéfico que possa ser ter um data warehouse, integrá-lo à sua infraestrutura pode ser uma provação complexa, especialmente quando você o está projetando.
O processo de design do data warehouse apresenta inúmeros desafios e possíveis armadilhas, bem como requisitos em constante evolução. Isso significa que projetar um data warehouse é um processo contínuo para melhorar a maneira como o sistema extrai, transforma e carrega dados coletados de diversas fontes. Dada essa enorme complexidade, há muitos aspectos a serem levados em consideração antes de construir seu próprio data warehouse.
Quais são os principais componentes de um data warehouse?
Ao construir um data warehouse, é importante pensar em sua arquitetura. Isso porque você precisa levar em conta os componentes essenciais desses sistemas para poder aproveitá-los melhor. Aqui estão os elementos críticos que você precisa para projetar a arquitetura de um data warehouse:
- Camada de fonte de dados: as fontes de onde você coleta os dados, incluindo fontes internas (ERP, CRM, etc.) e externas (mídia social, bancos de dados públicos, etc.)
- Área de preparação: o armazenamento temporário onde todos os dados coletados são consolidados antes de serem armazenados
- Camada de armazenamento de dados: o banco de dados onde você mantém os dados estruturados e o data mart onde você fornece os dados para análise e relatórios
- Análise e inteligência de negócios: as ferramentas de processamento analítico de negócios on-line que consultam, extraem e avaliam os dados para criar relatórios e visualizações
Esses elementos podem ser organizados seguindo 2 abordagens de design de data warehouse:
Abordagem de cima para baixo
A camada de fonte de dados envia dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados para a área de preparação, onde todos os dados são limpos. Depois disso, os dados limpos vão para o data warehouse e, a partir daí, são divididos em tantos data marts quantas funções específicas de uma empresa.
Abordagem de baixo para baixo
A principal diferença da abordagem de cima para baixo é que os dados limpos vão para os data marts antes de irem para o data warehouse. Isso agiliza a obtenção de relatórios sobre funções específicas, embora a visão dimensional dos data marts não seja tão consistente quanto a abordagem de cima para baixo.
Quais são as etapas para projetar um data warehouse?
Embora nem todos os processos de design de data warehouse tenham a mesma aparência, há várias etapas comuns à maioria deles. Eles parecerão diferentes dependendo das fontes de dados, da complexidade dos resultados desejados e da complexidade geral do sistema. No entanto, as etapas principais podem ser resumidas da seguinte forma:
Definição de requisitos
A primeira etapa é determinar as necessidades, objetivos e expectativas do negócio em torno do projeto de data warehousing.
Exploração e conceituação
Aqui, a equipe explora as fontes de dados e o nível geral de segurança com o objetivo de entender os usuários. Em seguida, os engenheiros começam a esboçar o data warehouse, escolhendo a arquitetura ideal e o tipo de implantação.
PlanejamentoApós a elaboração do rascunho inicial, a equipe passa a definir adequadamente o escopo, as entregas e o roadmap do projeto, contemplando os recursos disponíveis, orçamento e riscos.
Análise aprofundada de tecnologia e fontes de dados
Aqui, a equipe de engenharia se aprofunda nas plataformas disponíveis para construir a solução de armazenamento. Além disso, os desenvolvedores analisam minuciosamente as fontes de dados e definem o processo para extraí-los, transformá-los e carregá-los no data warehouse.
Modelagem de dados
Aqui, a equipe escolhe um dos modelos de dados mais comuns para o warehouse e os data marts. As opções incluem os esquemas de estrela, floco de neve e galáxia.
Desenvolvimento de data warehouse
Após todos os aspectos do projeto serem definidos e acordados, a equipe de engenharia começa a trabalhar na solução, conectando as fontes de dados aos bancos de dados, criando os data marts, implantando os processos ETL e testando todo o sistema.
Implantação e manutenção
Feito o desenvolvimento, a equipe lança a solução para todos os usuários, acompanhando de perto o desempenho, resolvendo problemas que possam surgir e ajustando diferentes partes para garantir a disponibilidade, qualidade e segurança dos dados.
Melhores práticas de design de data warehouse
Considerando o quão complexo é realmente projetar um data warehouse, é sempre uma boa ideia que a equipe tenha em mente um conjunto de práticas recomendadas. Seguindo essas orientações, a equipe de engenharia pode evitar os erros mais comuns nesse tipo de projeto e ao mesmo tempo agilizar todo o processo de desenvolvimento.
- Defina corretamente o modelo de dados. Você sempre precisa saber que tipo de dados está coletando e como pode limpá-los e armazená-los para uma melhor análise.
- Construa um diagrama de fluxo de dados. Compreender onde estão todos os seus repositórios de dados e data marts e como eles lidam com as informações provenientes de suas fontes pode ajudá-lo a refinar suas operações baseadas em dados.
- Use uma arquitetura de data warehouse padrão. Usar uma arquitetura bem conhecida e testada pode aumentar sua eficiência e fornecer uma maneira mais clara de manter e atualizar o data warehouse.
- Divida seus projetos de data warehouse em partes menores. Adotar uma metodologia ágil é fundamental ao projetar um data warehouse, pois você poderá obter uma entrega mais rápida de peças valiosas do sistema. Além disso, você poderá evoluir o sistema mais rapidamente conforme suas necessidades e dados mudam.
- Automatize seu armazenamento de dados. Você pode usar várias ferramentas de automação para limpar dados, impor padrões de codificação e aumentar ou diminuir a escala.
- Considere usar um ambiente baseado em nuvem. Você não precisa mais usar um warehouse local para seus dados. Em vez disso, você pode escolher uma das muitas alternativas baseadas em nuvem para acelerar o processo e acessar maior flexibilidade.
Esquemas de armazenamento de dados
O esquema é a descrição lógica do banco de dados, que inclui o nome e a descrição de todos os tipos de registros. No entanto, os data warehouses não usam o modelo relacional frequentemente visto em bancos de dados. Em vez disso, os data warehouses usam um dos três esquemas mais comuns para armazenamento, a saber:
Esquema estrela nº 1
Uma tabela de fatos está no centro de um arranjo em forma de estrela e é cercada por quantas tabelas de dimensões associadas forem necessárias.
#2 Esquema de floco de neve
Com base no esquema em estrela, o esquema em floco de neve adiciona tabelas de dimensões adicionais a cada tabela de dimensões presente em um esquema em estrela.
#3 Esquema da galáxia
Aqui, existem 2 tabelas de fatos que usam e compartilham as mesmas tabelas de dimensão.
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