Ferramentas BI - Data Warehouse
Conheça nesse artigo uma ferramenta muito importante para o Business Intelligence, o Data Werehouse, onde são armazenados os dados analíticos que resultarãonas consultas e gráficos de apoio a decisão do BI.
O Data Warehouse assim como o Data Mart, são estruturas de bancos de dados que armazenam as informações preponderantes para o BI, são alimentados por dados operacionais, informacionais ou analíticos advindo dos sistemas de ERP, CRM, Planilhas, Dados externos e todo o tipo de informação relevante ao seu negócio, sempre tratados através da ferramenta de ETL, também muito importante para o BI.
Os bancos de dados operacionais armazenam dados que são utilizados para a automatização do seu negócio, como vendas e serviços, são utilizados por todos os funcionários como ferramentas de automação.
Data Warehouse e Data Mart são estruturas que armazenam dados analíticos, destinados a gerencia de processos e tomada de decisões. Têm como características não usarem as regras de normalização necessárias às estruturas de banco de dados operacionais, aos sistemas de gestão (ERP) e relacionamento com o cliente (CRM); trabalham com estruturas de dados sem normalização, com grande quantidade de chaves de indexação para que as informações sejam retornadas com rapidez e eficiência, pois, podem conter consultas complexas acessando uma quantidade muito grande de registros; deve ser preparado para armazenar dados históricos que servirão de referência para comparações com análises presentes e para projeções futuras.
Vejamos um exemplo de tabelas normalizadas e de uma tabela não normalizada de um Data Warehouse para melhorar a compreensão:
Em um pequeno ponto de vendas, onde são gerados pedidos, vamos trabalhar com as seguintes tabelas normalizadas:
Tabela 1: Tabela Clientes:
Codigo | Nome | Endereco | Telefone |
1 | Jerônimo Freitas | R. Hum, 1200 | 31-3131-3131 |
2 | Fernando Amaral | R. Dois, 1300 | 31-3232-3232 |
Tabela 2: Tabela Pedidos:
CodigoPedido | CodigoCliente | DataPedido | DataEntrega |
1 | 2 | 25/04/2012 | 30/04/2012 |
2 | 1 | 26/04/2012 | 02/05/2012 |
Tabela 3: Tabelas de Itens do Pedido:
CodigoPedido | CodigoDoItem | Quantidade | ValorUnitario |
1 | 34 | 2 | 10,5 |
1 | 21 | 1 | 7 |
2 | 76 | 4 | 8,9 |
2 | 89 | 7 | 3,45 |
Podemos observar que, na tabela de pedidos temos apenas o código do cliente e na tabela de itens de pedido temos apenas o código do item, esse é um exemplo de tabelas normalizadas, evitando assim a redundância de dados.
Em um Data Warehouse, teremos apenas uma tabela com todos os dados importantes para a geração das informações que vão auxiliar na tomada de decisões.
Tabela 4: Tabela com todos os dados Importantes
CodCli | NomeCli | CodPed | DataPedido | DataEntrega | Item | Qtd | VlrUnit | AnoMesPed | AnoMesEnt |
1 | Jerônimo Freitas | 2 | 26/04/2012 | 02/05/2012 | Item 1 | 4 | 8,9 | 201204 | 201205 |
1 | Jerônimo Freitas | 2 | 26/04/2012 | 02/05/2012 | Item 2 | 7 | 3,45 | 201204 | 201205 |
2 | Fernando Amaral | 1 | 25/04/2012 | 30/04/2012 | Item 3 | 2 | 10,5 | 201204 | 201204 |
2 | Fernando Amaral | 1 | 25/04/2012 | 30/04/2012 | Item 4 | 1 | 7 | 201204 | 201204 |
Agora temos um exemplo de uma tabela de um Data Warehouse e nesse momento estão se perguntando, porque não tem o código do item ou porque as colunas AnoMesPed (ano e mês do pedido) e AnoMesEnt (ano e mês de entrega). Só serão inseridos no Data Warehouse dados preponderantes, que vão retornar informações relevantes para o negócio em questão ou facilitar a busca destas informações. Os campos AnoMesPed e AnoMesEnt, no formato em que estão, vão facilitar o agrupamento das vendas por mês e ano sem a necessidade de usar funções do banco de dados, não tem o código do item, porque, o gestor quer saber o nome do produto que mais vendeu, o código dele será necessário no ponto de venda, para facilitar a digitação do pedido. Esse gestor que saber o cliente que mais comprou durante o mês ou o produto mais vendido, sem a necessidade de solicitar a inclusão de vários relatórios para os fornecedores de soluções ERP, até porquê, o muitos dados virão de outras fontes, como citado acima e serão inseridos nas diversas tabelas do Data Warehouse para que seja feito o cruzamento destas informações, gerando por exemplo, a informação dos clientes que mais compraram e que estão satisfeitos com os produtos. Os dados quantitativos de vendas são alimentados pelo sistema de ERP e os dados qualitativos de satisfação dos clientes são alimentados pelo sistema de CRM.
Os Data Mart, que tem a mesma estrutura do Data Warehouse sendo diferenciado pelo foco, está mais direcionado aos departamentos, setores da empresa e prototipagem de Data Warehouse. Muitos destes Data Mart´s serão as fontes de dados para o Data Warehouse e em outras vezes os Data Mart´s serão subprodutos do Data Warehouse dependendo da necessidade e do contexto de cada empresa e cada resultado almejado.
Este artigo é um esclarecimento simples do que é um Data Warehouse como ferramenta de BI, para um esclarecimento mais completo sobre o assunto sugiro a leitura de um livro específico, pois num artigo é muito difícil aborda todo o conteúdo que aborda o Data Warehouse.
Você pode acompanhar o artigo anterior no link: https://www.devmedia.com.br/introducao-ao-b-i/24215
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