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5 coisas que você deve saber sobre EDW

Big Data/Analytics | Publicado por Time MJV on 3/jun/2014 8:18:21

EDW

Vários termos de Tecnologia da Informação (TI) têm sido utilizados por diferentes fornecedores, profissionais de TI e em campanhas publicitárias, gerando confusão quanto ao verdadeiro significado de Enterprise Data Warehouse e de um Data Warehouse em geral.

Antes de qualquer coisa, é preciso diferenciar Enterprise Data Warehouse (EDW) de Data Warehouse. O primeiro é um armazém centralizado, que fornece o serviço para toda a empresa. Um Data Warehouse é, por essência, um grande repositório de dados de transações históricas e atuais de uma organização. Um Enterprise Data Warehouse é um armazém de dados especializado, que pode ter várias interpretações.

O Enterprise Data Warehouse surgiu a partir da convergência de oportunidade, capacidade, de infraestrutura e da necessidade de dados que tem aumentado exponencialmente nos últimos anos. Como a tecnologia tem avançado muito rapidamente, as empresas tentam fazer o seu melhor para se adequar a tal mudança de modo que estejam presentes no topo da concorrência no setor.

A fim de dar uma imagem clara de um Enterprise Data Warehouse e como este difere de um Data Warehouse comum, iremos considerar cinco atributos. Estes não são determinantes para que você entenda o significado de um Enterprise Data Warehouse, dentre as muitas interpretações do termo. Esses atributos dizem respeito, principalmente, à filosofia geral, bem como a infraestrutura subjacente de um Enterprise Data Warehouse.

1 – Verdade absoluta

O primeiro atributo de um Enterprise Data Warehouse é que ele deve ter uma única versão da verdade. A meta do projeto de warehouse é chegar a uma representação definitiva de dados dos negócios da organização, bem como as respectivas regras aplicadas. Dado o número e a variedade de sistemas e silos de dados que existem dentro de qualquer organização empresarial, muitos warehouses de negócios não podem qualificar-se como um Enterprise Data Warehouse.

2 – Deve integrar os dados de várias áreas da empresa

O segundo atributo é que um Enterprise Data Warehouse deve conter várias áreas da empresa. Para se ter uma versão unificada da verdade para uma organização, um Enterprise Data Warehouse deve integrar os dados das áreas relacionadas com a empresa, tais como marketing, vendas, finanças, Recursos Humanos etc.

3 – Desenho normalizado

O terceiro atributo é que um Enterprise Data Warehouse deve ter um design normalizado. Este pode ser um atributo discutível, pois bancos de dados normalizados e não normalizados têm suas próprias vantagens para um Data Warehouse. Na verdade, os designers de Data Warehouse podem ter usado modelos não normalizados, como estrela ou esquemas floco de neve, para a implementação de Data Marts. Mas muitos também vão para bancos de dados normalizados para um Enterprise Data Warehouse considerando flexibilidade e performance.

4 – Ambiente seguro

O quarto atributo é que um Enterprise Data Warehouse deve ser implementado num ambiente de missão crítica. Toda a infraestrutura básica deve ser capaz de lidar com todas as condições críticas imprevistas, porque a falha no warehouse significa paralisação da operação de negócios e perda de renda e receita. Um Enterprise Data Warehouse deve ter características de alta disponibilidade, como parâmetro online, mudanças estruturais de banco de dados, continuidade de negócios, como failover, recuperação de desastres e recursos de segurança.

5 – Escalabilidade

Finalmente, um Enterprise Data Warehouse deve ser escalável em várias dimensões. Ele deve esperar que o principal objetivo de uma empresa seja crescer e que o warehouse deve ser capaz de lidar com o crescimento de dados, bem como a crescente complexidade dos processos que vêm junto com a evolução da empresa.

Devido à rápida evolução da Tecnologia da Informação, muitas regras de negócio foram alteradas ou quebradas para dar lugar a regras que são orientadas aos dados. Processos podem variar do simples ao complexo e os dados podem encolher ou crescer no ambiente empresarial em constante mutação. Por isso, um verdadeiro Enterprise Data Warehouse deve se adaptar a essas mudanças.

 

Por Roberto Sousa
Líder de projetos de TI da MJV e especialista em Data Warehouse

Categorias: Big Data/Analytics

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