Um Data Warehouse (DW) é um sistema de armazenamento de dados projetado para facilitar a consulta e análise de informações, auxiliando na tomada de decisões estratégicas. 

Ele permite a integração de dados de múltiplas fontes, oferecendo uma visão consolidada das informações de uma empresa. 

A importância do DW para as empresas reside na 

• Capacidade de melhorar a eficiência operacional
• Otimizar o marketing
• Aumentar a receita
• Possibilitar a análise de tendências e padrões de dados ao longo do tempo

Mas a pergunta é: Como estruturar um Data Warehouse da forma correta? Acompanhe a leitura conosco. 

5 dicas para estruturar um DW eficazmente

1. Planejamento e definição de objetivos

Antes de iniciar o desenvolvimento de um DW, é crucial entender quais problemas e necessidades de informação a sua organização pretende resolver. 

No Brasil, muitas empresas buscam melhorar a tomada de decisão em áreas como vendas, finanças e operações. 

Definir objetivos claros e mensuráveis para o DW pode ajudar a alinhar o projeto com as metas estratégicas da empresa. 

Por exemplo, se o objetivo é melhorar a eficiência operacional, o DW deve ser projetado para consolidar dados de produção, logística e inventário de forma a facilitar análises que identifiquem gargalos ou oportunidades de otimização.

2. Escolha da tecnologia adequada

A seleção da tecnologia de banco de dados é uma decisão crítica que pode afetar tanto a performance quanto o custo do projeto de DW. 

Considerar a integração com sistemas existentes é fundamental, dado que muitas empresas possuem um ambiente de TI heterogêneo, com soluções locais e globais. 

Avalie a compatibilidade, escalabilidade e custo total de propriedade das opções de tecnologia. 

Aqui estão alguns bancos de dados que podem te ajudar na construção do seu DW:

Microsoft SQL Server: Reconhecido por sua facilidade de uso, integração com outros produtos Microsoft e recursos robustos de segurança. O SQL Server é adequado para empresas que já utilizam tecnologias Microsoft e buscam uma solução de DW integrada e eficiente.

PostgreSQL: Um sistema de gerenciamento de banco de dados objeto-relacional de código aberto, conhecido por sua confiabilidade, flexibilidade e conformidade com padrões SQL. É uma excelente escolha para organizações que preferem soluções de código aberto com uma comunidade ativa.

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW): Oferece automação de banco de dados e otimização de desempenho usando inteligência artificial. É ideal para empresas que precisam de uma solução de DW altamente escalável e segura, com a vantagem da automação para reduzir o tempo de gerenciamento.

Microsoft Azure SQL: Uma solução baseada em nuvem que oferece alta disponibilidade, segurança e escalabilidade. É uma escolha sólida para empresas que desejam migrar ou construir seu DW na nuvem, com a flexibilidade de integrar-se com outros serviços do Azure.

3. Modelagem de Dados Eficiente

A modelagem de dados é um aspecto crucial que impacta diretamente a facilidade de uso e a performance do DW. 

No Brasil, onde as empresas podem ter requisitos específicos de relatórios regulatórios e de gestão, adotar uma modelagem de dados que simplifique a geração desses relatórios é vital. 

Modelos como o esquema estrela (star schema) ou floco de neve (snowflake schema) são populares por sua eficiência em consultas analíticas. Esses modelos organizam os dados em dimensões (como tempo, geografia, produtos) e fatos (como vendas, transações), facilitando análises complexas e a geração de insights de negócios.

4. Garantia de qualidade de dados

A qualidade dos dados no DW é fundamental para assegurar a confiabilidade das análises. No contexto atual, onde os dados podem vir de diversas fontes, incluindo sistemas internos desatualizados ou plataformas de terceiros, estabelecer processos de limpeza e validação de dados é essencial. 

Implemente rotinas de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) que incluam a validação de dados, como a verificação de formatos, a remoção de duplicatas e a correção de inconsistências. 

A qualidade dos dados deve ser uma preocupação contínua, com processos de monitoramento e auditoria regulares para identificar e corrigir problemas de forma proativa.

5. Segurança e conformidade

Com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, garantir a segurança e a conformidade dos dados tornou-se ainda mais crucial. 

Ao estruturar um DW, é necessário implementar controles rigorosos de acesso aos dados, criptografia de dados sensíveis e auditorias regulares para assegurar que apenas usuários autorizados tenham acesso às informações. 

Além disso, é importante que o DW esteja preparado para atender a requisitos de relatórios de conformidade, permitindo que as empresas demonstrem facilmente como os dados são coletados, processados e protegidos.

Um DW é realmente necessário para uma empresa?

Implementar um DW eficaz não apenas melhora a capacidade de tomada de decisão, mas também fornece uma vantagem competitiva significativa. 

Seguindo as diretrizes e considerando cuidadosamente as opções de tecnologia disponíveis, as empresas podem construir um DW robusto e escalável que atenda às suas necessidades.

Ao estruturar um Data Warehouse (DW), as empresas podem maximizar a praticidade de seus dados, transformando-os em informações acionáveis. Isso não só melhora a capacidade de tomada de decisão, mas também impulsiona a eficiência operacional e a inovação. 

Um DW bem projetado e implementado permite a integração de dados de várias fontes, oferecendo uma visão holística do negócio. Além disso, sua arquitetura escalável possibilita adaptações flexíveis às mudanças nas demandas do mercado e nas necessidades internas da empresa.

Se estiver bem estruturado, um Data Warehouse contribui para a conformidade regulatória e a segurança dos dados. Ao centralizar e padronizar as informações, as empresas podem garantir a precisão e a consistência dos dados, essenciais para cumprir os requisitos legais e normativos.

Uma implementação de medidas robustas de segurança ajuda a proteger os dados vulneráveis ​​contra ameaças cibernéticas e transparentes de privacidade. Isso não apenas fortalece a confiança dos clientes e parceiros, mas também evita possíveis danos à confiança e às finanças da empresa.

Assim, um Data Warehouse não é apenas uma ferramenta de análise de dados, mas também um pilar fundamental para a governança de dados e a proteção da empresa contra riscos e ameaças. 

Portanto, para empresas que buscam permanecer competitivas e ágeis, investir em um DW é mais do que uma escolha estratégica – é uma necessidade.

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Sobre o autor

Eduardo Viana é head de Analytics da Wiser Tecnologia | Executivo de Dados com mais de 10 anos de experiência em Business Intelligence.