Data Warehouses: eficiência na análise de dados

Última atualização: 11 de janeiro de 2023
Tempo de leitura: 5 min

Dados ilimitados, bancos de dados estruturados e inteligência analítica são partes fundamentais de qualquer negócio na atualidade. À medida que a quantidade de dados aumenta exponencialmente, as organizações precisam armazenar dados de maneira eficiente e segura. Neste contexto, os Data Warehouses tornaram-se uma parte cada vez mais importante dos processos de análise de dados.

Um Data Warehouse é um repositório de dados estruturados e integrados de várias fontes. Ele permite que as organizações coletem e armazenem dados de várias fontes — como sistemas operacionais, logs da web, arquivos e big data não estruturado — em um banco de dados organizado com uma visão unificada dos dados da organização. Ao integrar esses silos de dados separados em uma única fonte, as empresas podem analisar mais facilmente o quadro totalizante de suas operações.

São importantes para as empresas envolvidas em qualquer tipo de trabalho de análise de dados porque facilitam o acesso e a consulta rápida de grandes quantidades de dados complexos. Um sistema configurado corretamente pode fornecer informações poderosas sobre operações de negócios que seriam difíceis de descobrir anteriormente.

Data Warehouses como componentes fundamentais para análise de dados

Os Data Warehouses são uma estratégia importante para qualquer estrutura de análise de dados. Fornecem um repositório centralizado para todos os dados, que podem ser usados para geração de relatórios e análises. Além disso, permitem que as empresas acompanhem as tendências ao longo do tempo e tomem melhores decisões sobre seus negócios.

Existem muitos tipos diferentes de Data Warehouses, mas todos compartilham alguns recursos comuns. Um Data Warehouse deve ser capaz de suportar o uso simultâneo por vários usuários. Também deve ter um mecanismo para armazenar dados históricos para que possam ser usados para análise de tendências.

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Um Data Warehouse deve ser tão bom quanto a qualidade dos dados armazenados nele. Para garantir precisão e integridade, esses registros devem ser tratados e transformados antes de serem carregados no Warehouse. Este processo é conhecido como ETL (extract, transform, load). Depois que os dados estão nos silos de dados, eles devem poder ser facilmente acessados por ferramentas de BI para geração de relatórios e análises. Em resumo, os Data Warehouses permitem que as organizações integrem e analisem seus dados corporativos, bem como os dados externos, como o mercado ou as tendências sociais. Além disso, oferecem a flexibilidade necessária para incorporar novos tipos de fontes de dados à medida que surgem. Como resultado, as organizações podem ter uma compreensão mais completa do mercado e do ambiente competitivo e os tomadores de decisões podem encontrar rapidamente oportunidades de crescimento, identificar problemas antes que afetem o desempenho dos negócios e propor soluções mais inteligentes para as ações estratégicas do dia a dia.

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Jéssica Dias Synthes

Sobre o autor

Coordenadora de Análise de dados na Boxnet. Pós-graduada no curso de especialização em Big Data e Comunicação, bacharela em Comunicação Social - Jornalismo e Tecnóloga em Design Gráfico. Especialista em Comunicação Interna, Marketing Digital e Assessoria de Imprensa.

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