Data Warehousing

Data warehousing é a prática de consolidar e organizar grandes volumes de dados em um repositório central para análises avançadas, apoiando decisões estratégicas e operacionais.

O que é Data Warehousing?

O conceito de data warehousing envolve a criação de uma infraestrutura que organiza dados históricos e atuais de maneira estruturada e otimizada para consulta. Ele é diferente de bases de dados operacionais (OLTP) porque é focado em análise (OLAP), sendo especialmente útil para identificar tendências, padrões e insights empresariais.

Principais Componentes

  1. Fonte de Dados: Sistemas transacionais, ERPs, CRMs e arquivos externos que alimentam o armazém.
  2. ETL (Extract, Transform, Load): Processo de extração, transformação e carregamento dos dados no data warehouse.
  3. Data Warehouse: Repositório central que organiza os dados em um modelo analítico.
  4. Ferramentas de BI (Business Intelligence): Plataformas que utilizam os dados para criar relatórios e dashboards interativos.

Exemplos Práticos de Uso

  • E-commerce: Consolidar dados de vendas, inventário e comportamento do consumidor para identificar tendências de mercado.
  • Saúde: Monitorar dados de pacientes e resultados clínicos para melhorar tratamentos.
  • Bancos: Avaliar padrões de comportamento de clientes para detectar fraudes ou prever inadimplência.
  • Varejo: Gerenciar promoções e prever demandas com base em dados históricos de compras.

Sinônimos e Antônimos

  • Sinônimos: armazém de dados, repositório de dados, base analítica de dados.
  • Antônimos: banco de dados transacional, sistemas descentralizados, dados fragmentados.

Contextos de Aplicação

  • Gestão Empresarial: Oferecer suporte estratégico com base em dados consolidados e históricos.
  • Business Intelligence: Alimentar dashboards e relatórios para análise de performance.
  • Ciência de Dados: Prover dados limpos e organizados para modelagem preditiva e aprendizado de máquina.
  • Planejamento Estratégico: Auxiliar na identificação de tendências e previsão de resultados futuros.

Referências e Termos Relacionados

  • ETL (Extract, Transform, Load): Processo essencial para preparar os dados.
  • Data Lake: Repositório de dados brutos, que complementa o data warehouse.
  • OLAP (Online Analytical Processing): Ferramenta de análise multidimensional usada em data warehousing.
  • Data Mart: Subconjunto de dados de um warehouse, focado em um departamento ou função específica.

Notas Adicionais

  • Vantagens: Consolida informações de várias fontes, melhora a qualidade dos dados e otimiza análises.
  • Desafios: Pode ser caro de implementar e requer manutenção constante para atualização.
  • Alternativas Modernas: O uso de soluções baseadas em nuvem, como Snowflake e Google BigQuery, popularizou data warehouses escaláveis e de fácil implementação.

Além disso, as tecnologias modernas têm integrado conceitos de data warehousing com aprendizado de máquina, análise preditiva e processamento em tempo real.


Classificação Gramatical

  • Substantivo composto.

Pronúncia

  • Em português: dei-ta uér-hau-zing.
  • Em inglês: data warehousing /ˈdeɪ.tə ˈwɛərˌhaʊ.zɪŋ/.

Detalhes Etimológicos

O termo “data warehouse” surgiu na década de 1980 e deriva da analogia com armazéns físicos (warehouses), que guardam materiais de maneira organizada. No contexto digital, refere-se a dados sendo organizados para fácil acesso e análise, marcando uma evolução em relação às bases de dados convencionais.

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