Data Warehouse é um termo originalmente do inglês, cuja tradução seria “Depósito de dados” e é exatamente isso que o termo descreve, porém nesse caso estamos falando de dados digitais. O significado de Data Warehouse seria, portanto, armazém de informações.
Um data warehouse serve, portanto, para armazenar informações digitais bem detalhadas e específicas relacionadas a uma empresa para poder criar e organizar relatórios através do que chamamos de históricos, isso para que os executivos responsáveis pela empresa possam tomar decisões importantes sobre o futuro da companhia com base nos dados, fatos e informações apresentados e armazenados no data warehouse.
Portanto, a implementação de um data warehouse serve para que uma empresa possa recolher e gerenciar melhor um fluxo de informações essenciais para obter mais flexibilidade e precisão na sua tomada de decisões.
Porém, um data warehouse não serve apenas para manter um histórico de informações e dados. Ele também cria padrões de informações que vão melhorar os dados analisados por todos os sistemas digitais da empresa.
Data warehouse e data mart
Data mart (algo como mercado de dados em tradução livre) é uma subdivisão do que chamamos de data warehouse. Imagine um grande armazém cheio de caixas divididas em “prateleiras” como a de um supermercado. Isso é um data warehouse – cada um dos corredores do local é um data marte.
O padrão dita que um data mart deve ser direcionado para uma subdivisão da empresa. Por exemplo, imagine uma grande empresa que possui setores de compras, vendas, marketing, produção, distribuição, administração, recursos humanos e outros setores normais numa estrutura empresarial. Cada um desses setores terá um data mart, ou seja, uma subdivisão dentro de um data warehouse. Cada equipe (por exemplo, o turno noturno e o diurno da produção) terá um outro data mart dentro do seu data mart.
Isso serve não só para organizar e localizar melhor as informações guardadas ali, mas também para garantir uma otimização das informações analisadas pelo data warehouse.
Vantagens e desvantagens do data warehouse
Como qualquer informação ou conceito do mundo empresarial, o data warehouse possui suas vantagens e desvantagens.
Algumas das vantagens incluem:
- A identificação de inconsistências nas suas informações;
- Solução de dados inconsistentes trazendo facilidade na análise de informações e elaboração de relatórios;
- Produção de relatórios detalhados que vão ajudar na tomada de decisões dos diferentes setores da empresa;
- Melhor organização e gerenciamento de dados da empresa.
Porém, o data warehouse também apresenta algumas desvantagens:
- Não apresenta uma solução satisfatória para dados não-estruturados;
- Custo um pouco alto de implantação.
Data warehouse e Business Intelligence
Inteligência empresarial, ou business intelligence é o nome dado ao processo de recolher, analisar, tratar e gerenciar informações para uma melhor gestão de um negócio.
Como dá para imaginar, uma das várias vertentes dentro do business intelligence utiliza dos benefícios do data warehouse para tratar melhor as informações recolhidas da empresa. Porém, nem todos os data warehouses que existem por aí são usados dentro de um contexto de business intelligence. Apesar de comumente interligadas, uma coisa não exige a outra (é possível ter um data warehouse e não usá-lo em business intelligence, assim como é possível usar técnicas de business intelligence que não usam um data warehouse).