Data Warehouse: o que é, importância e aplicação nas empresas

19 de março de 2021

Como você utiliza o data warehouse hoje? Se essa tem sido uma lacuna na sua empresa, está em tempo de recuperar as oportunidades perdidas.

Com a tecnologia, seu negócio dá tratamento aos dados de modo a favorecer suas ações e decisões.

O termo surgiu na década de 1980, quando o cientista da computação William Inmon, tido como o pai do conceito, desenvolveu os primeiros processos operacionais em sistemas de suporte à decisão (DSSs).

Desde então, muita coisa mudou.

Hoje, eles são um ponto de apoio fundamental na formação de estratégias de negócios.

É o que você confere a partir de agora, com a leitura deste conteúdo.

DATA WAREHOUSE: O QUE É E PARA QUE SERVE?

Um data warehouse consiste em um banco de dados de diversas fontes, normalmente utilizado como base para análises avançadas.

Na prática, para entender o que é um data warehouse e como ele funciona, é preciso antes enxergá-lo como uma solução voltada para empresas.

Ele pode ser compreendido como um suporte para orientar gestores de negócios de todas as áreas em seus processos decisórios.

Ele pode servir como suporte para empresas que atuam no varejo até instituições financeiras e de ensino que precisem de recursos que garantam segurança e transparência em suas operações.

É o caso das companhias que se valem de sistemas Online Transaction Processing, ou Processamento de Transações em Tempo Real (OLTP).

QUAIS AS PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DE UM DATA WAREHOUSE

Um data warehouse se caracteriza por ser um sistema ativo de prospecção e tratamento de dados para atender a finalidades específicas.

É diferente, portanto, dos data lakes, que são repositórios de dados não estruturados de baixo custo e sem uma aplicação em especial.

Entre as suas principais características, destacamos:

Em um DW, são compilados dados relacionais de sistemas transacionais, aplicativos voltados a negócios e bancos de dados operacionais
Os dados precisam ser de qualidade e organizados
Permite consultas mais ágeis, graças à tecnologia de armazenamento local
Pode gerar relatórios em lote, conforme o conceito de Business Intelligence (BI)
Os usuários finais geralmente são cientistas de dados, analistas de negócios ou desenvolvedores de dados.

A arquitetura elementar de um armazenamento de dados (DW) tem como base as diferentes fontes de dados online ou em rede.

A partir delas, é implementada uma solução chamada “área de datastage”, na qual as informações são coletadas e filtradas – e também onde redundâncias são eliminadas.

Essa área é interligada a um data mart, cuja função é realizar uma nova filtragem de dados para enviá-los às ferramentas utilizadas pelo usuário final.

QUAIS OS TIPOS DE DATA WAREHOUSE

Embora a estrutura de um data warehouse varie conforme a empresa, em geral, ele pode ser classificado de quatro maneiras.

Ou seja, dependendo da finalidade a ser atribuída para o uso dos dados, ele poderá se organizar como um DW dos tipos listados a seguir – alguns até mesclam os quatro modelos simultaneamente.

1- INTEGRADO

Data warehouses integrados têm como principal função gerar relações consistentes entre dados de fontes variadas.

Eles são capazes de padronizar informações que vêm de sistemas diferentes, permitindo que, posteriormente, elas sejam tratadas dentro dele.

2- VARIÁVEL AO LONGO DO TEMPO

Já os que se caracterizam por ser variáveis ao longo do tempo usam recursos de data mining, que tomam como referência principal um ou mais períodos de tempo.

Dessa forma, a mineração de dados não se aplica em tempo real, como acontece em bancos OLTP.

3- POR ASSUNTO

Por sua vez, os armazenamentos de dados organizados por assunto são aqueles que atendem aos objetivos de negócios em contextos específicos.

Como exemplo, um escritório contábil que precisa listar e cadastrar diferentes clientes e contribuintes, assim como os impostos que eles tenham que apurar e recolher.

4- NÃO VOLÁTIL

Dados em data warehouses são sempre tratados para posterior processamento.

Isso significa que, antes de eles serem utilizados pelo usuário final, devem passar por processos de exclusão e consultas, nos quais são modificados.

Desse modo, eles passam a ser estáticos, ou não voláteis.

QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS BENEFÍCIOS EM USAR DATA WAREHOUSE NAS EMPRESAS?

Agora que você entendeu o que é o data warehouse e os seus tipos, vamos apontar as principais vantagens em contar com um armazenamento de dados nas empresas.

Veja quais são:

Agilidade nas consultas: sistemas de data warehouse não são apenas capazes de armazenar dados, mas são uma solução completa para companhias que lidam frequentemente com a informação
Maior capacidade de processamento de dados: com a expansão da cloud computing, a capacidade de armazenamento e processamento dos sistemas de data warehouse vem aumentando bastante
Acesso a dados históricos: quando é necessário ter uma referência histórica para efetuar uma operação online, os armazenamentos de dados se revelam ainda mais valiosos, já que trabalham com sistemas OLTP
Centralização de dados: outra importante vantagem é que eles operam a partir de dados centralizados e compilados em um único repositório.

ENTENDA AS PRINCIPAIS DESVANTAGENS DO DATA WAREHOUSE

Estruturar um data warehouse tem seus pontos de atenção.

Conheça alguns desafios que podem surgir no dia a dia:

Dificuldade em integrar com sistemas e softwares legados
Problemas no controle de acesso aos dados
Complicações ao estruturar dados e para agregar valor a eles
Sua estruturação pode ser trabalhosa demais
Rápida obsolescência
Dificuldade em estabelecer regras para as distintas fases de operação
Imprevisibilidade em relação aos problemas.

COMO O DATA WAREHOUSE É USADO EM BUSINESS INTELLIGENCE?

Na prática, um data warehouse serve como a base na qual middlewares em ambientes de Business Intelligence fornecem aos usuários finais diferentes resultados.

Ou seja, é a partir desse sistema que ferramentas de BI são operacionalizáveis.

Logo, em processos de Business Intelligence, os DW funcionam como a espinha dorsal do armazenamento de dados.

Isso porque a inteligência de negócios depende de consultas complexas e da comparação de vários conjuntos de dados para balizar desde decisões diárias a mudanças mais radicais ou que contemplem toda a empresa.

Para facilitar isso, o BI se estrutura em três atividades abrangentes: organização de dados, armazenamento de dados e análise de dados.

A transformação de dados geralmente é viabilizada por tecnologias de extração, transformação e carregamento (ETL), enquanto a análise é feita usando ferramentas de inteligência de negócios.

QUAL É A DIFERENÇA ENTRE DATA WAREHOUSE E DATABASE?

Por tudo que vimos até aqui, podemos dizer que o data warehouse é um sistema de informação que armazena dados históricos e relacionais de fontes únicas ou múltiplas.

Ele é projetado para analisar, relatar e integrar dados de transações de diferentes fontes.

O DW facilita o trabalho de análise e formação de relatórios de uma companhia e é também a fonte principal para orientar no processo de tomada de decisão e previsão.

Já o database é uma coleção de dados relacionados que representam alguns aspectos do mundo real, sendo projetado para a gravação de tais elementos.

Sendo assim, podemos apontar para algumas diferenças entre esses dois recursos:

O database é projetado para registrar dados, enquanto o data warehouse é projetado para analisá-los
O database é uma coleção de dados orientada para aplicações, enquanto o armazenamento de dados é a coleção de dados orientada para o assunto
O primeiro usa o Online Transactional Processing (OLTP), enquanto o DW usa o Online Analytical Processing (OLAP)
O database é projetado utilizando técnicas de modelagem Entity Relationship Diagram (ERD), enquanto o armazém de dados usa técnicas de modelagem de dados para projetar.

DATA WAREHOUSE: EXEMPLO DE COMO AJUDAR SUA EMPRESA NA PRÁTICA

Um caso real de empresa que utilizou data warehouse para melhorar o tratamento dos seus dados é o da Universidade Cornell, nos Estados Unidos.

A instituição usava o Cognos Data Manager para transformar e mesclar dados em um DW da Oracle.

Em um certo momento, a IBM decidiu encerrar o suporte para o produto. O motivo foi assim descrito pelo então gerente de DW da universidade, Jeff Christen:

“Infelizmente, tínhamos milhões de linhas de código escritas no Data Manager, então, tivemos que procurar por uma substituição.”

Ele viu nesse acontecimento uma oportunidade para adicionar novas funcionalidades para que seu data warehouse funcionasse com mais eficiência.

O gestor começou a procurar ferramentas de ETL a fim de adicionar as otimizações desejadas.

Para isso, ele se concentrou em áreas-chave ao avaliar os fornecedores: documentação, custos de licenciamento, melhoria do desempenho e capacidade de trabalhar dentro das limitações de pessoal existentes.

A saída encontrada foi o WhereScape, uma solução em automação de dados que, segundo Christen, “é uma ferramenta robusta, mas também intuitiva o suficiente para ser dominada em poucas semanas”.

O QUE ESPERAR DO DATA WAREHOUSE?

Cada vez mais integrados a soluções e recursos de BI, machine learning e inteligência artificial, a tendência para o futuro dos data warehouses é de se tornarem mais intuitivos.

É o que se espera a partir do novo conceito de data warehouse 2.0, no qual a arquitetura mais avançada trata os dados como em um ciclo de vida.

Outra tendência muito forte é o uso cada vez mais intenso da cloud computing.

Afinal, as empresas estão mudando para tecnologias de armazenamento de dados em nuvem por motivos de desempenho, segurança, agilidade e simplificação operacional.

Para o futuro, os DWs tendem a ser também verdadeiros ecossistemas de análise completos.

Isso porque processos e projetos analíticos dependem de dados de diversos tipos (dados transacionais, dados de eventos e dados de referência) que vêm de sistemas e bancos de dados corporativos, bem como de fontes de big data.

Sendo assim, daqui por diante, os dados existentes nos DWs deverão se integrar ao ecossistema de análise, trabalhando em conjunto com um data lake para fornecer toda a gama de dados necessários para que possam ser analisados.

CONCLUSÃO

Neste conteúdo, apresentamos o data warehouse, suas aplicações, vantagens e desafios.

Animado para colocar esse conhecimento em prática, mas em dúvida sobre como fazer isso? Nós podemos ajudar!

As soluções analíticas da FiveActs são ideais para empresas que estão planejando estruturar um armazenamento de dados que atenda aos seus objetivos.

Independentemente da finalidade, nós podemos apoiar seu negócio do início ao fim em seus processos para incrementar a inteligência de mercado.

Fale com a gente: estamos sempre à sua disposição.

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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024

Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024

No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização. Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024

O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.