Uma das principais características de um armazém de dados é o facto de ser optimizado para consulta e análise. Isto é conseguido através de um processo conhecido como ETL (Extract, Transform, Load), que envolve a extracção de dados de várias fontes, a sua transformação num formato consistente e o seu carregamento no armazém de dados. Quando os dados estão no armazém, podem ser consultados e analisados através de ferramentas como o SQL ou o software de BI (Business Intelligence).
É importante notar que os armazéns de dados não foram concebidos para o processamento de transacções. Ao contrário de uma base de dados transaccional, que está optimizada para armazenar e recuperar transacções individuais em tempo real, um armazém de dados está optimizado para análises e relatórios em grande escala. Como tal, os dados armazenados num data warehouse são normalmente estáticos e não estão sujeitos a actualizações frequentes.
Outro aspecto importante dos data warehouses é o facto de serem concebidos para suportar consultas e análises complexas. Isto é conseguido através da utilização de técnicas de indexação especializadas e modelos de dados, tais como esquemas em estrela ou em floco de neve. Estes modelos são optimizados para consultas e análises e permitem que os utilizadores recuperem dados de forma rápida e fácil com base numa variedade de critérios.
Do ponto de vista empresarial, os armazéns de dados são extremamente importantes para as organizações que necessitam de tomar decisões baseadas em dados. Ao fornecer um repositório centralizado de dados optimizado para análise e elaboração de relatórios, os armazéns de dados permitem às organizações obter informações sobre as suas operações, identificar tendências e padrões e tomar decisões informadas sobre as suas estratégias empresariais.
Dois exemplos de como os armazéns de dados podem ser utilizados na prática são os sectores do retalho e da saúde. No sector do retalho, os armazéns de dados podem ser utilizados para analisar dados de vendas, comportamento dos clientes e níveis de inventário para optimizar a gestão de preços e de inventário. No sector da saúde, os armazéns de dados podem ser utilizados para analisar os dados dos doentes, a eficácia dos medicamentos e os resultados dos tratamentos, a fim de melhorar os cuidados e os resultados dos doentes.
Em conclusão, o armazenamento de dados é uma componente essencial do business intelligence e da análise de dados modernos. Ao fornecer um repositório centralizado de dados optimizado para análise e elaboração de relatórios, os armazéns de dados permitem às organizações obter informações sobre as suas operações, identificar tendências e padrões e tomar decisões informadas sobre as suas estratégias empresariais.
A principal diferença entre um data warehouse e um data mart é o seu âmbito e objectivo. Um data warehouse é um repositório grande e centralizado que armazena dados de várias fontes de uma organização e foi concebido para suportar processos de tomada de decisões e actividades de business intelligence. Um data mart, por outro lado, é um subconjunto de um data warehouse que se concentra numa unidade de negócio ou departamento específico e foi concebido para fornecer informações mais direccionadas e especializadas para essa área. Os data marts são frequentemente criados para suportar necessidades comerciais específicas, enquanto um data warehouse é concebido para fornecer uma visão alargada dos dados de uma organização.
As principais vantagens da utilização de um data warehouse nas empresas incluem:
1. Melhoria na tomada de decisões: Um data warehouse fornece um repositório centralizado de dados que pode ser acedido e analisado pelos decisores para obter insights e tomar decisões informadas.
2. Melhoria da qualidade dos dados: Os armazéns de dados incluem normalmente processos de limpeza, transformação e integração de dados que garantem que os dados são exactos, consistentes e fiáveis.
3. Maior eficiência: Os armazéns de dados permitem uma recuperação e análise de dados mais rápida e eficiente, uma vez que os dados são pré-agregados e organizados de uma forma optimizada para consulta.
Escalabilidade: Os armazéns de dados podem tratar grandes volumes de dados e podem ser facilmente escalados para acomodar o crescimento do volume e da complexidade dos dados.
5. Relação custo-eficácia: Ao consolidar dados de múltiplas fontes num único repositório, os armazéns de dados podem reduzir o custo e a complexidade da gestão e manutenção de múltiplas fontes de dados.