Data mart

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  • Publicado : 18 de setembro de 2012
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As organizações que almejam alta competitividade no mercado não questionam a importância do Business Intelligence. A grande questão que se colocam é por onde e como começar. Os analistas de mercado têm uma resposta que pode parecer simplista, mas verdadeira: o tamanho do sapato deve ser o do tamanho do pé. Em outros termos, empresas pequenas ou com pouca cultura tecnológica podem começar usandoalgumas ferramentas de análise mais simples, como o EIS – Executive Information Systems -, que são amigáveis e fornecem informações gerenciais de forma rápida e eficiente. Outra opção são as DSS – Decision Support Systems -, sistemas de apoio à decisão que surgiram a partir dos sistemas transacionais e utilizam modelos para solucionar problemas não estruturados. São ferramentas que podem auxiliaras empresas a se familiarizar com os conceitos e tecnologias relativas ao BI, e evoluir nesse sentido aos poucos.
O fundamental é entender que os dados precisam ser estruturados de forma diferente do que ocorre nos sistemas transacionais. Por isso, os especialistas no assunto ressaltam que um dos principais pilares do BI é o Data Warehouse (DW). Como bem define William (Bill) Inmon, considerado opai do DW, esse repositório nada mais é do que um banco de dados orientado por assuntos, não volátil (os dados não podem sofrer modificações) e integrado. No DW há apenas a carga dos dados e a consulta. Não há atualizações. Variável com o tempo é outra característica inerente ao DW. Isso significa que sempre será retratada uma situação num determinado ponto do tempo. É como se pegássemos uma fotode uma pessoa com um ano de idade e outra foto, dessa mesma pessoa, aos 10 anos de idade, para então fazer uma comparação e verificar as modificações ocorridas. No DW os assuntos são guardados em determinados pontos no tempo, o que permite uma análise histórica e comparativa dos fatos. Os dados podem ser retirados de múltiplos sistemas de computação utilizados internamente na empresa, ou tambémpodem vir de fontes externas. Em resumo, um DW pode ser definido como um conjunto de técnicas e de bancos de dados integrados, projetados para suportar as funções dos Sistemas de Apoio à Decisão, onde cada unidade de dados está relacionada a um determinado assunto ou fato. Sua meta é fornecer subsídios e informações aos gerentes e diretores, para que assim possam analisar tendências históricas deseus clientes e, com isso, melhorarem os processos e agilizarem as tomadas de ações.

O maior problema do Data Warehouse é a sua grande complexidade. Sua criação requer pessoas altamente especializadas, uma metodologia consistente, computadores, banco de dados, ferramentas de front-end (sistemas transacionais- para captura dos dados), ferramentas para extração e limpeza dos dados, e treinamentodos usuários. É um processo complicado e demorado, que requer altos investimentos e que se não for corretamente planejado e executado, pode trazer prejuízos enormes e se tornar um grande elefante branco dentro da organização.

Uma forma de minimizar os riscos seria começar com o desenvolvimento de Data Marts departamentais e, numa fase posterior, integrá-los transformando-os num Data Warehouse.Em termos conceituais, pode-se afirmar que um Data Mart é um mini Data Warehouse que fornece suporte à decisão para um pequeno grupo de pessoas – como aos profissionais da área de marketing, ou de vendas, por exemplo. O tempo de desenvolvimento e implementação, assim como os investimentos necessários, também são bem menores, em comparação ao DW. Segundo estimativas, enquanto um Data Mart custa emtorno de US$ 100 mil a US$ 1 milhão e leva cerca de 20 dias para ficar pronto, um DW integral começa a partir de US$ 2 milhões e demora no mínimo um ano para estar consolidado. Mas são valores apenas estimados, uma vez que não existe um projeto padrão que serve para todas as empresas indistintamente. O montante aplicado depende de cada caso.

De acordo com alguns especialistas no assunto, as...
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