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Data Warehouse - Coggle Diagram

- - - - Fontes de Dados: Os dados podem ser extraídos de várias fontes, como bancos de dados relacionais, arquivos planos (CSV, Excel), sistemas ERP, CRM, APIs, e fontes externas como serviços web.
      - Métodos de Extração: Existem duas abordagens principais para a extração de dados:
        
        Extração Completa: Todos os dados são extraídos de cada fonte de dados.
        
        Extração Incremental: Apenas os dados que foram modificados ou adicionados desde a última extração são extraídos.
    - - Limpeza de Dados: Remoção de dados inconsistentes, duplicados ou incompletos.
      - Conversão de Formato: Transformação dos dados para um formato comum e consistente adequado para análise.
      - Integração de Dados: Combinação de dados de diferentes fontes em um único conjunto de dados coerente.
      - Enriquecimento de Dados: Adição de informações adicionais para tornar os dados mais úteis.
      - Agregação e Resumo: Resumir os dados para facilitar análises rápidas.
    - - Data Warehouse: Os dados transformados são carregados no data warehouse. A carga pode ser feita de duas formas:
        
        Carga Completa: Todos os dados são carregados de uma vez. Usado geralmente durante a fase inicial de construção do data warehouse.
        
        Carga Incremental: Apenas os dados novos ou modificados são carregados. Usado para manter o data warehouse atualizado.
      - Validação de Dados: Garantir que os dados foram carregados corretamente e que não há discrepâncias.
- - - - Os dados são organizados em torno de temas ou assuntos específicos, como vendas, finanças, marketing, inventário, etc.
        Cada tema é tratado como um módulo independente, mas inter-relacionado, facilitando a análise detalhada de áreas específicas.
    - - Os dados operacionais do dia a dia, usados para transações e processos rotineiros, são separados dos dados analíticos.
        O data warehouse contém dados históricos e consolidados que são usados principalmente para análise e tomada de decisão estratégica.
    - - Ao organizar os dados por assunto, a estrutura do data warehouse se torna mais intuitiva e fácil de entender para os usuários finais.
        Cada tema tem tabelas de fatos e dimensões específicas que facilitam a navegação e a consulta de dados.
- - - - Uma vez que os dados são carregados no data warehouse, eles são armazenados de forma estática e não sofrem modificações frequentes.
        Os dados representam "instantâneos" históricos dos eventos e transações ao longo do tempo.
    - - Em um data warehouse, as operações de atualização, inserção ou exclusão são raras e geralmente ocorrem durante processos de carga de dados (ETL).
        A ênfase está na adição de novos dados históricos, em vez de modificar dados existentes.
    - - A natureza não volátil permite manter um histórico detalhado dos dados, fornecendo uma visão abrangente e completa das atividades ao longo do tempo.
        Isso é crucial para análises de tendências, previsões e decisões baseadas em dados históricos.
    - - A não volatilidade ajuda a garantir a consistência dos dados, pois não há alterações frequentes que possam introduzir inconsistências ou erros.
        Os dados carregados são rigorosamente validados e transformados para manter a integridade.
- - - - Uma dimensão de tempo é crucial em um data warehouse para permitir análises baseadas em tempo. Isso inclui dias, semanas, meses, trimestres e anos.
        Tabelas de dimensões de tempo incluem atributos como data, dia da semana, mês, trimestre, ano, e marcadores de período fiscal.
    - - Dados no data warehouse frequentemente incluem marcas temporais que indicam quando o dado foi inserido, atualizado ou observado.
        Isso permite rastrear mudanças e eventos ao longo do tempo.
    - - Existem várias técnicas para lidar com mudanças lentas em dimensões, como a criação de versões históricas dos registros.
        As mudanças lentas nas dimensões permitem manter um histórico das modificações dos atributos de uma entidade ao longo do tempo.