Data Warehouse: conceitos básicos

Data Warehouse
1. Definição
  1. Kimball: Conjunto de ferramentas e técnicas de projeto que, aplicadas aos interesses dos usuários e aos BDs, permitirão o planejamento e construção de um DW
  2. Laudon&Laudon: Banco de dados, com ferramentas de consulta e relatório, que armazena dados atuais e históricos para fins de análises
  3. Inmon: Coleção de dados orientada por assunto, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis para suportar tomada de decisão
2. Características
  1. Orientação por assunto
    1. Armazena informações sobre temas específicos importantes para o negócio da empresa
  2. Integração
    1. Refere-se a consistência de dados: Nomes, Unidades e variáveis
    2. Faz mapeamento de dados em um único padrão
      1. Exemplo: Toda informação de sexo será mapeada para F/M
  3. Não volatilidade
    1. Permite apenas carga inicial e consulta aos dados
    2. Após integração e transformação de dados, eles ficam disponíveis para acesso
    3. Não permite atualizações como em ambientes operacionais
  4. Variante no tempo
    1. Um registro se refere a algum momento específico no tempo
      1. Dados não são atualizados
      2. Caso haja uma mudança no dado, uma nova entrada é inserida
    2. Contém snapshots dos dados
  5. Granularidade
    1. Nível de detalhamento ou resumo dos dados
    2. Quando maior a granularidade, menor o nível de detalhe
  6. Credibilidade dos dados
3. Tipos de Data warehouses
  1. Data Mart (DM)
    1. Um subconjunto de um Data Warehouse
    2. Tipos de DM
      1. Dependente
        Um subjconjunto criado diretamente de um DW, o que requer que o DW seja construído primeiro
        Vantagens
        Usa um modelo de dados consistente
        Fornecimento de dados de qualidade
        Garante que o usuário final está vendo a mesma versão dos dados armazenados para todos os usuários do DW
      2. Independente
        Não se origina de um DW já existente
        Concebido para uma unidade estratégica de negócios ou um departamento
    3. Geralmente constituído de uma única área temática: Marketing, Operações
    4. Volátil
      1. Em um DW, dados só são alterados quando de uma carga feita de forma errada
      2. Um DM é mais frequentemente modificado por ser baseado em aplicações
  2. Data Warehouse Empresarial (EDW)
    1. DW de larga escala usado por toda organização
    2. Congrega informações de diversas fontes de dados
    3. Requer um compromisso enorme de recursos
    4. Usado para decisões de médio e longo prazo
  3. Armazenamento de dados operacionais
    1. Banco de dados protótipo para um DW
    2. Diferente de um DW, seu conteúdo é atualizado durante todo curso das operações de negócio
    3. Usado para decisões de curto prazo envolvendo aplicações de missão crítica
      1. Subconjunto definido no tempo
      2. Exemplo: apenas os dados desta semana
4. Kimball x Inmon
  1. Kimball
    1. Defensor da abordagem bottom-up
      1. Construção de data marts orientados por assuntos
      2. Tabelas Fato e Dimensões são os pontos de conexão para criação do DW a partir dos DMs
      3. Seu modelo é batizado de Data Warehouse Bus Architecture
    2. Criador do conceito star schema
  2. InmoN
    1. Defesor da abordagem Top-dowN
      1. Construção de um Data warehouse modelando toda empresa
        Modelo corporativo único
      2. Construção posterior dos data marts
        Por assuntos ou departamentais
    2. Ponto de partida seriam os Corporate Information Factory - CIFs
      1. Uma infraestrutura ideal para ambientar os dados da empresa
      2. Seriam alimentados pelos sistemas transacionais

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