No mundo da análise de dados e da inteligência empresarial, existem várias terminologias que podem ser bastante confusas para os indivíduos que são novos na área. Por exemplo, qual é a diferença entre um data warehouse e um data mart? Como é que surgiu o data mart? O que é um data warehouse e qual a sua importância para uma organização? O que é um cubo SQL? E quando o OLAP é implementado através de uma base de dados multidimensional especializada, porque é que se chama OLAP relacional (ROLAP)?
Comecemos por definir o que é um armazém de dados. Um data warehouse é um grande repositório centralizado de dados que é utilizado para relatórios e análises. Foi concebido para apoiar decisões comerciais, permitindo às empresas consolidar dados de várias fontes numa única localização. O armazém de dados é optimizado para o processamento analítico em linha (OLAP) e é utilizado para suportar consultas e análises de dados complexas.
Por outro lado, um data mart é um subconjunto de um data warehouse concebido para apoiar uma unidade de negócio ou departamento específico de uma organização. Os data marts são mais pequenos e mais focados do que os data warehouses e são optimizados para necessidades comerciais específicas. São frequentemente criados para apoiar uma função comercial específica, como vendas, marketing ou finanças.
Os data marts surgiram quando as empresas começaram a perceber que era mais eficiente criar data warehouses mais pequenos e mais específicos do que tentar gerir um repositório grande e centralizado. Os data marts são mais fáceis de criar, manter e gerir do que os data warehouses, o que os torna uma escolha popular para muitas organizações.
Agora, vamos discutir por que razão os data warehouses são importantes para as organizações. Um data warehouse fornece uma única fonte de verdade para os dados de uma organização. Permite às empresas consolidar e normalizar dados de várias fontes, facilitando a análise e a elaboração de relatórios. Os armazéns de dados também fornecem dados históricos, o que é importante para a análise de tendências e previsões.
Dois exemplos de utilização de um armazém de dados são os seguintes: em primeiro lugar, uma empresa de retalho pode utilizar um armazém de dados para analisar dados de vendas e identificar tendências e padrões de comportamento dos clientes. Em segundo lugar, uma organização de cuidados de saúde pode utilizar um armazém de dados para analisar os dados dos doentes, a fim de melhorar os resultados dos doentes e reduzir os custos.
Finalmente, vamos falar sobre cubos SQL e ROLAP. Um cubo SQL é uma base de dados multidimensional optimizada para consultas OLAP. Permite aos utilizadores analisar dados a partir de diferentes perspectivas, tais como tempo, localização e produto. O ROLAP, por outro lado, é um tipo de OLAP que é implementado usando um sistema de gestão de base de dados relacional (RDBMS). No ROLAP, o modelo de dados multidimensional é mapeado para uma base de dados relacional, permitindo um desempenho de consulta mais rápido e uma maior escalabilidade.
Em conclusão, os data warehouses e os data marts são componentes críticos do business intelligence e da análise modernos. Fornecem uma localização centralizada para o armazenamento de dados, a análise e a elaboração de relatórios, o que ajuda as organizações a tomar decisões melhores e orientadas por dados. Os cubos SQL e o ROLAP são duas tecnologias utilizadas para optimizar as consultas OLAP, facilitando aos utilizadores a análise de dados a partir de várias perspectivas.
Para construir um cubo no Excel, pode seguir estes passos:
1. Abrir um novo livro de trabalho do Excel e ir para o separador “Dados”.
2. Clique em “De outras fontes” e seleccione “Dos serviços de análise”.
Introduza o nome do servidor e o nome da base de dados do data warehouse ou data mart que pretende utilizar.
4. seleccione as tabelas ou vistas que pretende utilizar para criar o cubo e clique em “Seguinte”.
5. Escolha as dimensões e medidas que pretende incluir no cubo e clique em “Next” (Seguinte).
6. Defina os relacionamentos entre as dimensões e medidas e clique em “Next” (Avançar).
7. Escolha um nome e um local para o cubo e clique em “Concluir”.
8. O cubo estará agora disponível no Excel no painel “Campos de tabela dinâmica”, onde pode arrastar e largar dimensões e medidas para criar tabelas dinâmicas e gráficos.
Um sistema OLTP (Online Transaction Processing) é um sistema de base de dados concebido para processar e gerir transacções em tempo real. É normalmente utilizado para operações diárias em empresas e é optimizado para processamento de transacções a alta velocidade, integridade de dados e concorrência. Ao contrário de um armazém de dados ou de um data mart, os sistemas OLTP não são optimizados para consultas ou análises complexas, mas sim para uma rápida introdução e recuperação de dados.
Os armazéns de dados são grandes repositórios centralizados de dados que são utilizados para relatórios e análises. São especificamente concebidos para apoiar actividades de Business Intelligence (BI), como a extracção de dados, o processamento analítico em linha (OLAP) e o apoio à decisão. Os armazéns de dados são normalmente concebidos para armazenar dados de várias fontes e para integrar esses dados numa visão única e unificada dos dados da organização. Isto permite uma análise e elaboração de relatórios mais fáceis, bem como uma melhor tomada de decisões. Os armazéns de dados são frequentemente utilizados em conjunto com data marts mais pequenos e especializados, que contêm subconjuntos de dados do armazém maior e são concebidos para apoiar funções ou departamentos empresariais específicos.