Dados

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Armazém de dados
Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Um data warehouse (português brasileiro) ou armazém de dados (português europeu), ou ainda depósito de dados, é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada. O desenho da base de dadosfavorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão.
O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes ea previsão de eventos futuros. Por definição, os dados em um data warehouse não são voláteis, ou seja, eles não mudam, salvo quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados estão disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados.
A ferramenta mais popular para exploração de um data warehouse é a Online Analytical Processing OLAP ou Processo Analítico emTempo Real, mas muitas outras podem ser usadas.
Os data warehouse surgiram como conceito acadêmico na década de 80. Com o amadurecimento dos sistemas de informação empresariais, as necessidades de análise dos dados cresceram paralelamente. Os sistemas OLTP não conseguiam cumprir a tarefa de análise com a simples geração de relatórios. Nesse contexto, a implementação do data warehouse passou a setornar realidade nas grandes corporações. O mercado de ferramentas de data warehouse, que faz parte do mercado de Business Intelligence, cresceu então, e ferramentas melhores e mais sofisticadas foram desenvolvidas para apoiar a estrutura do data warehouse e sua utilização.
Atualmente, por sua capacidade de sumarizar e analisar grandes volumes de dados,o data warehouse é o núcleo dos sistemas deinformações gerenciais e apoio à decisão das principais soluções debusiness intelligence do mercado.
Índice  [esconder]  * 1 Arquitetura Data Warehouse * 1.1 O Armazenamento * 1.2 Modelagem Multidimensional * 1.3 Metadado * 2 Extração de Dados * 3 Ferramentas * 3.1 OLTP * 3.2 OLAP * 3.3 Data Mining * 4 Exemplo teórico * 5 Notas * 6 Referências * 7 Vertambém * 8 Links externos |
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[editar]Arquitetura Data Warehouse
[editar]O Armazenamento
O armazenamento se dá num depósito único, que seja de rápido acesso para as análises. Tal armazenamento conterá dados históricos advindos de bancos de dados transacionais que servem comobackend de sistemas como ERPs e CRMs. Quanto mais dados do histórico dasoperações da empresa, melhor será para que a análise destas informações reflita o momento da empresa.
[editar]Modelagem Multidimensional
Os sistemas de base de dados tradicionais utilizam a normalização [1] no formato de dados para garantir consistência dos dados, minimização do espaço de armazenamento necessário e diminuição (redução) de redundâncias, que devem ser verificadas antes da conclusãodo modelo de dados.
Um Data Warehouse utiliza dados em formato de-normalizados[2]. Isto aumenta o desempenho das consultas e como benefício adicional, o processo torna-se mais intuitivo para os utilizadores [3]comuns. Essa maneira de reordenar os dados chama-se Modelagem Dimensional, e o resultado da modelagem é o Modelo Dimensional, ou MD. Entretanto, algumas transações e consultas em bases dedados normalizadas podem se tornar lentas devido às operações de junção entre tabelas (JOIN).
[editar]Metadado
O conceito Metadado é considerado como sendo os "dados sobre dados", isto é, os dados sobre os sistemas que operam com estes dados. Um repositório de metadados é uma ferramenta essencial para o gerenciamento de um Data Warehouse no momento de converter dados em informações para o...
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