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Data Warehouse - Coggle Diagram
Data Warehouse
Orientado po Assuntos
Significa que os dados dentro de um Data Warehouse são organizados em torno de temas específicos (ou assuntos) relevantes para a tomada de decisão na organização, em vez de estarem estruturados em torno de processos operacionais individuais, como em bancos de dados transacionais
Os dados são organizados em torno de temas como vendas, finanças, marketing, logística e não em processos transacionais detalhados.
Como os dados são modelados com base em assuntos estratégicos, os analistas podem acessar informações de maneira mais eficiente para gerar relatórios e insights.
Diferente de um banco de dados operacional (OLTP), onde os dados são fragmentados em tabelas normalizadas e relacionados a processos diários, o Data Warehouse organiza as informações de forma consolidada para análises.
Integrado
Os dados vêm de múltiplas fontes e são unificados em uma estrutura única e coerente. Essa característica garante consistência nos dados armazenados, independentemente da origem. Cada sistema pode armazenar dados de maneira diferente, com formatos variados, códigos distintos e estruturas diversas. A integração resolve esse problema ao transformar e padronizar os dados antes de armazená-los no Data Warehouse.
ETL
Extração (Extract): Os dados são coletados de diferentes fontes, como bancos de dados operacionais (OLTP), arquivos CSV, APIs, sistemas legados, entre outros.
Transformação (Transform): Os dados passam por limpeza, conversão de formatos, eliminação de inconsistências e padronização de nomenclaturas.
Carga (Load): Os dados processados e padronizados são armazenados no Data Warehouse para consultas analíticas.
Não Volátil
Uma vez carregados, os dados não são modificados nem excluídos. Diferente dos sistemas operacionais (OLTP), onde os dados podem ser constantemente atualizados ou removidos, no Data Warehouse as informações são apenas inseridas e consultadas, garantindo um histórico confiável para análises estratégicas.
Após serem carregados no Data Warehouse, os dados são mantidos inalterados.
Em vez de modificar um registro, um novo é adicionado caso haja atualizações.
Qualquer alteração cria um novo registro com uma nova referência temporal, preservando versões antigas.
Isso permite auditorias e análises de longo prazo.
Um Data Warehouse é otimizado para leitura, não para operações como INSERT, UPDATE ou DELETE frequentes.
Isso melhora a performance de consultas analíticas.
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