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Azure

O que é um data warehouse?

Um data warehouse é um repositório central que coleta, limpa e armazena dados de várias fontes para dar suporte a relatórios, análises e business intelligence.
Introdução ao Azure

Uma visão geral dos data warehouses

Saiba o que data warehouse é, como ele funciona e por que ele é importante. Explore benefícios, casos de uso, tipos diferentes, opções de data warehouse nuvem e o futuro dos data warehouses.
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Principais conclusões

  • Um data warehouse armazena dados estruturados de várias fontes em um só lugar.
  • Ele foi projetado para relatórios, planejamento e tomada de decisões.
  • Os data warehouses de nuvem são escalonáveis, flexíveis e econômicos.
  • Diferentes tipos de data warehouses, como locais, na nuvem, híbridos e federados, atendem a necessidades diferentes.
  • Os data warehouses corporativos dão suporte à análise em larga escala entre departamentos e locais.
  • O data warehouse garante que os dados sejam limpos, consistentes e prontos para análise.
  • As tecnologias de IA e nuvem estão moldando o futuro do data warehouse com insights e automação em tempo real.

O que é um data warehouse?

Um data warehouse coleta e organiza dados de diferentes sistemas em uma única fonte central. Ele foi criado para relatórios e análises, não para operações diárias. As informações fluem de uma variedade de fontes, como sistemas de ponto de venda, aplicativos de negócios e bancos de dados relacionais, e geralmente são limpas e padronizadas antes de atingirem o depósito. Como um data warehouse pode armazenar grandes quantidades de informações, ele fornece aos usuários acesso fácil a uma grande quantidade de dados históricos. Ao contrário dos bancos de dados operacionais, que são otimizados para transações, os data warehouses são projetados para consultar grandes volumes de dados históricos. Eles dão suporte a dashboards e ferramentas de análise que ajudam as equipes a acompanhar tendências, o comportamento do cliente e o desempenho ao longo do tempo.

O que é data warehouse?
O data warehouse é o processo de coleta, limpeza e armazenamento de dados de vários sistemas em um data warehouse centralizado, tornando-os precisos, consistentes e prontos para relatórios e dashboards que dão suporte à melhor tomada de decisão.

Data warehouse versus data lake
Data warehouses e data lakes armazenam e processam dados, mas atendem a finalidades diferentes. Um data warehouse usa um esquema relacional predefinido, tornando-o ideal para dados estruturados que foram limpos e otimizados para consultas SQL. Ele é mais adequado para análise business intelligence, relatórios e tendências vinculadas a casos de uso conhecidos, como vendas, finanças ou marketing. Embora seja semelhante, um data lake armazena dados brutos, semiestruturados e não estruturados de fontes como aplicativos móveis, dispositivos IoT, mídias sociais e plataformas de streaming. Seu esquema é aplicado somente quando os dados são lidos. Isso permite uma análise flexível e escalonável, especialmente para IA e aprendizado de máquina. Muitas organizações usam um ambiente de data warehouse ou corporativo data warehouse juntamente com data lakes para dar suporte a uma ampla variedade de necessidades de informações.
Benefícios e casos de uso

Para que um data warehouse é usado?

Os data warehouses ajudam você a consultar mais rapidamente, tomar decisões informadas e manter-se alinhado. Isso é especialmente verdadeiro para data warehouses corporativos que gerenciam dados entre equipes.

Tomada de decisão informada

As equipes utilizam dados consistentes e coletados para orientar a estratégia e melhorar os resultados. Use seus dados de compra para ajustar o inventário, otimizar preços ou refinar ofertas de produtos.

Velocidade

Dados centralizados significam que relatórios e dashboards são executados mais rapidamente. Meça o desempenho da campanha rapidamente e ajuste seus gastos em tempo real.

Consolidação

Combinar dados de várias fontes cria uma única fonte de verdade. Monitore suas transações em um só lugar para ajudar a detectar fraudes e garantir a integração de dados, para que os dados de diferentes sistemas sejam conectados, consistentes e utilizáveis em suas equipes.

Escalabilidade

Uma nuvem data warehouse cresce com seus negócios, manipulando mais dados e usuários. Dimensione a análise conforme sua produção se expande ou conforme novas equipes ingressam em sua organização.

Armazenamento seguro

O controle centralizado ajuda a proteger dados confidenciais e atender às necessidades de conformidade. Armazene registros de pacientes com segurança e atenda aos requisitos de privacidade entre regiões.

Insights históricos

Os data warehouses corporativos retêm dados de longo prazo para análise de tendência. Compare o desempenho em meses ou anos ou alimente dados históricos em ferramentas de análise de Big Data para descobrir padrões e prever resultados.

Economia de custos

Os sistemas baseados em nuvem reduzem os custos de hardware e manutenção. Mude seus recursos de TI de iniciativas estratégicas para de manutenção.

Análise baseada em IA

As ferramentas internas de IA ajudam a exibir insights automaticamente. Use o Microsoft Fabric para aplicar modelos de IA diretamente aos seus dados corporativos sem movê-los ou duplicá-los.

Consistência de dados entre equipes

Uma configuração data warehouse garante que todos trabalhem com os mesmos números, reduzindo erros e comunicações incorretas. Mantenha-se alinhado quando sua equipe estiver examinando as métricas, criando relatórios ou prevendo a demanda.

Diferentes tipos de data warehouses

As empresas têm necessidades variáveis quando se trata de armazenar e analisar dados. Cada tipo tem prós e contras. A melhor opção depende de suas metas, orçamento e configuração técnica.

1. Local ou tradicional, data warehouse
  • Armazenados em servidores em seu escritório
  • Controle total sobre a configuração e a segurança
  • Custo e manutenção antecipados mais altos
  • Bom para regras de dados estritas ou necessidades de privacidade
2. Nuvem data warehouse
  • Armazenado online usando serviços como o Azure ou o AWS
  • Fácil de dimensionar e pagar pelo que usar
  • Não é necessário comprar hardware
  • Funciona bem com outras ferramentas de computação em nuvem
3. Aplicativos data warehouse
  • Combinação de armazenamento local e na nuvem
  • Bom para empresas que estão migrando para a nuvem
  • Mantém dados confidenciais no local ao usar recursos de nuvem
4. Dados federados data warehouse
  • Não armazena dados em um só lugar
  • Mostra uma exibição combinada de diferentes sistemas
  • Ajuda a evitar duplicação
  • Precisa de ferramentas fortes para gerenciar e conectar dados

O que há de próximo para o data warehouse?

Uma data warehouse ajuda sua equipe a transformar dados brutos em insights úteis. Ele fornece às empresas uma base consistente e centralizada para planejamento, relatórios e tomada de decisões. À medida que os volumes de dados aumentam, os data warehouses de nuvem estão se tornando essenciais para escalabilidade, velocidade e flexibilidade.

A IA está mudando a maneira como interagimos com os dados. Em vez de examinar manualmente os painéis, usamos ferramentas de IA para identificar padrões, prever resultados, sinalizar anomalias e sugerir ações. Como os data warehouses corporativos armazenam grandes volumes de dados estruturados, eles são adequados para treinar modelos de IA e fornecer insights mais inteligentes e mais rápidos.

As plataformas data warehouse nuvem modernas são criadas para dar suporte a esses recursos baseados em IA e muito mais. Confira algumas tendências e ferramentas que moldam o futuro do data warehouse:

  • Análise baseada em IA
    Use ferramentas inteligentes para detectar padrões, prever tendências e surface insights automaticamente.
  • Dados em tempo real
    Obtenha atualizações instantâneas e respostas com pipelines de dados de streaming e consultas de baixa latência.
  • Sistemas sem servidor
    Reduza a instalação e a manutenção com uma infraestrutura flexível e sob demanda.
  • Novos modelos de dados
    Suporte a dados estruturados, semiestruturados e não estruturados entre equipes e ferramentas.
  • Governança de dados mais forte
    Proteja dados confidenciais e atenda aos requisitos de privacidade com controles centralizados e imposição de políticas.
  • Plataformas que trabalham juntas
    Soluções como o Microsoft Fabric unificam dados em toda a organização, facilitando a aplicação de modelos de IA sem mover ou duplicar dados.
Quer você esteja apenas começando ou escalando verticalmente, um data warehouse moderno ajuda você a se manter organizado e tomar decisões mais inteligentes, e a IA está tornando esse processo mais rápido, mais automatizado e mais eficiente.
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Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

  • Um data warehouse é um sistema centralizado que armazena dados estruturados de várias fontes, como aplicativos de negócios, sistemas de ponto de venda e bancos de dados relacionais. Ele foi projetado para relatórios e análises, não para operações diárias. Ao organizar e limpar dados antes do armazenamento, ele fornece informações históricas consistentes que dão suporte a painéis, business intelligence e tomada de decisões.
  • Os data warehouses ajudam você a acessar rapidamente dados centralizados e coletados que ajudam você a tomar decisões mais informadas e manter-se alinhado entre as equipes. Isso permite que você execute relatórios, analise tendências e preveja resultados. Se você usar uma nuvem data warehouse, se beneficiará da escalabilidade, custos de manutenção mais baixos em comparação com data warehouses locais e recursos de segurança internos que dão suporte à conformidade, bem como à análise baseada em IA.
  • A arquitetura do data warehouse normalmente é organizada em três camadas: a camada inferior armazena dados, a camada intermediária os processa e a camada superior os apresenta por meio de ferramentas de relatório. Você também encontrará diferentes modelos de implantação, como local, nuvem, híbrido e federado. Cada tipo oferece benefícios exclusivos dependendo das necessidades, escala e infraestrutura da sua organização.
  • Para criar um data warehouse, você coletará dados de seus sistemas, limpará e os transformará e os armazenará em um local central. Você também configurará ferramentas para consulta, relatórios e visualização. Muitas equipes usam processos ETL (extrair, transformar, carregar) e plataformas de nuvem para simplificar a instalação e conectar seus dados às ferramentas de análise.
  • Você pode explorar ferramentas de provedores de nuvem, como o Azure. Essas plataformas ajudam você a armazenar, gerenciar e analisar um data warehouse. Você também pode considerar um produto SaaS (Software como Serviço) para conectar dados entre sistemas e aplicar modelos de IA sem duplicação.