Aplicações Data Warehouse (DW)

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BI: A inteligência dos 
negócios
Tema 02 – Data Warehouse
Bloco 1
Fábio Ferreira Cardoso
Conteúdo
Entender as definições básicas, conceitos e
arquiteturas de Data Warehouse.
Descrever os processos usados no
desenvolvimento e gerenciamento de Data
Warehouse.
Explicar as operações e o papel de Data
Warehouse em suporte à decisão.
Conceitos (DW)
Data Warehouse (DW) pode ser definido como
um conjunto de dados produzidos para dar
suporte ao processo de decisão.
Os dados armazenados são estruturados para
disponibilizar o processamento de métodos
analíticos, tais como: Data Mining, elaboração
de relatórios, realização de pesquisas,
Processamento analítico online (Online
analytical processing - OLAP).
Aplicações Data Warehouse (DW)
 Empresas de telefonia;
 Redes de varejo;
 Instituições financeiras;
 Instituições governamentais;
 Instituições de ensino e pesquisa, entre
outras.
Objetivos Data Warehouse (DW)
Consolidação dos dados de uma empresa.
Desempenho na consulta aos dados.
Separação entre suporte à decisão e bancos de
dados operacionais.
Suporte às ferramentas: mineração de dados,
visualização e Online Analytical Processing
(OLAP).
Obtenção de dados para DW
SQL Server
Oracle
DB2
Arquivos
InterBase
Extrair Transformar Carregar
 Dados 
operacionais
 Dados 
externos
 Limpar
 Reconciliar
 Aprimorar
 Sumarizar
 Agregar
 Organizar
 Combinar 
várias fontes
 Popular sob 
demanda
Data 
Warehouse
Por que um Data Warehouse?
A informação é o bem mais valioso para uma
empresa.
Decisões precisam ser tomadas rapidamente e
corretamente, usando todo dado disponível.
Data Mart
Um Data Mart é normalmente menor e foca em
um departamento ou assunto específico.
Assim, um Data Mart é um subconjunto de Data
Warehouse, consistindo de apenas uma única
área de interesse.
Conclusão
Data Warehouse é um repositório de dados
atuais e históricos de potencial interesse para os
administradores por meio da organização e
possui como características ser orientado por
assunto, integrado, variante no tempo e não
volátil.
BI: A inteligência dos 
negócios
Tema 02 – Data Warehouse
Bloco 2
Fábio Ferreira Cardoso
Conteúdo
Arquitetura de um Data Warehouse
Desenvolvimento de um Data Warehouse
Desenvolvimento de DW
Um projeto de Data Warehouse é um importante
ativo para qualquer organização. É muito mais
complexo do que um projeto somente
tecnológico, pois o projeto compreende e
influencia em muitas áreas da empresa que terão
interfaces de entradas e saídas, podendo ser parte
da estratégia de negócios.
Tecnologias de integração de dados
Integração de Aplicações Corporativas
(Enterprise application integration - EAI)
É uma tecnologia que provê um meio para
disparar os dados de seus sistemas-fonte para o
Data Warehouse.
Tecnologias de integração de dados
Integração de Informações Empresariais
(Enterprise information integration - EII)
É uma ferramenta em desenvolvimento que
promete uma integração de dados em tempo
real de diversas fontes, como bancos de dados
relacionais, serviços Web e banco de dados
multidimensionais.
Tecnologias de integração de dados
Extração, Transformação e Carregamento
(Extraction, Transformation and Load - ETL)
O processo ETL consiste na extração, leitura dos
dados de uma ou mais de uma base de dados e
na transformação, isto é, na conversão dos
dados extraídos de sua forma anterior para a
forma na qual é necessário que ele seja
colocado no Data Warehouse.
Projeto de Data Warehouses
Datamart: ambientes de análise de dados de
menor magnitude, com fins mais específicos,
limitados a subcomunidades de uma
organização.
Projeto de Data Warehouse
Bottom up: necessita de vários datamarts
para a sua elaboração.
Conclusão
O processo mais comum de Data Warehouse é
baseado na extração, na transformação e no
carregamento.
O desenvolvimento de um projeto de Data
Warehouse é um importante ativo para a
empresa.