Data warehouse é um depósito de dados digitais que serve para armazenar informações relevantes ao processo de tomada de decisão de uma empresa.

 

Por uma visão menos técnica, podemos fazer uma analogia do Data Warehouse com os próprio Armazéns logísticos. Esses mesmos, galpões, que estamos acostumados a ver em regiões mais afastadas da cidade.

 

Seguindo a analogia, o Armazém logístico tem dois principais objetivos.

 

1- Armazenar, de forma organizada, os produtos a serem distribuídos.

2- Ter um ponto central e padronizado, onde será feito a entrega dos produtos pelos seus fabricantes.

 

Analogia com warehouse (armazém)

Então podemos dizer que um armazém logístico espera que o caminhão X entregue o produto Y no portão A. O tamanho e peso do caminhão não podem ultrapassar tal altura e peso. As caixas que serão entregues deverão ter um determinado formato e com determinada exigência/embalagem. Enfim, uma série de padrões que ajudam a manter a qualidade, a organização e o funcionamento de todo o processo.

 

Esse é o mesmo conceito do Data Warehouse, porém não estamos falando de produtos físicos, mas de dados digitais. As mesmas preocupações com os padrões e a organização dos dados são considerados.

 

Agora o grande diferencial do Data Warehouse é o mindset com o que ele é criado, ou seja, a forma de pensar na estrutura de como será o Data Warehouse, de forma que ele cumpra o propósito de fornecer dados para tomada de decisão.

 

Data Warehouse em sua essência

Ao longo dos anos, nos deparamos com muitas empresas dizendo que possuem um Data Warehouse, quando na verdade é simplesmente um Banco de Dados onde centralizaram as tabelas importantes. Essa prática não é bem um Data Warehouse.

 

Um Data Warehouse precisa levar em consideração o conceito de tabela de Dimensão e tabela Fato, o famoso modelo Star Schema. Além de, na sua concepção, o Data Warehouse precisa ser pensando com uma visão de negócios e não do time de tecnologia.

 

Criando um Data Warehouse star schema

 

Algumas das formas mais produtivas de se criar um Data Warehouse é utilização de uma técnica muito difundida no mundo dos negócios e, com certeza, você já ouviu falar. O 5W2H.


 

Utilizando um exemplo de vendas, podemos chegar na seguinte idéia:

 

What (O que): Ex. O que foi vendido? R: iPhone.

Who (Quem): Ex. Quem fez a venda? R: Vendedor Fulano.

When (Quando): Ex. Quando foi vendido? R: Dia 23 de novembro de 2017

Where (Onde) Ex. Onde foi vendido? R: Loja da Apple no Morumbi.

Why ( Por que) Ex. Por que foi vendido? R: Promoção da Black Friday.

How (Como) Ex: Como foi vendido? R: Cartão de crédito parcelado em 12 vezes.

How Much (Quanto) Ex:Por quanto foi vendido? R: R$ 2.720,00

 

Como podemos ver, os dados extraídos dessa entrevista com as pessoas de negócios são muito valiosos, e já conseguimos identificar algumas das métricas provenientes das tabelas fato e também as possíveis dimensões envolvidas.

 

Demais benefícios do Data Warehouse

O Data Warehouse é um grande centralizador de dados onde facilita a união de informações para a tomada de decisão. Imagine uma empresa com centenas de lojas e/ou filiais. Como capturar dados de todas essas lojas, centralizar, unir e ter a visão do todo? O Data Warehouse é ideal para essas situações, ainda mais quando cada loja/filial possui um sistema diferente.

 

Além do ganho obtido com a centralização e padronização dos dados, o Data Warehouse também é um excelente facilitador de projetos de Business Intelligence.

 

Com ele, os projetos de BI são implementados muito mais rápido, pois os dados já estão centralizados e unificados, mas fique atento. Projetos de Business Intelligence podem precisar de informações adicionais ao Data Warehouse, mas isso é assunto para outros artigos.

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