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Data Warehouse - Coggle Diagram
Data Warehouse
Orientado por assuntos
Definição
Um Data Warehouse é organizado de maneira a refletir áreas ou temas específicos do negócio, em vez de ser estruturado em termos de operações ou processos transacionais.
Detalhes
Foco no Negócio: Em vez de armazenar dados de uma maneira que segue a estrutura operacional (como tabelas de transações), o DW organiza os dados em torno de grandes áreas temáticas, como vendas, finanças, ou recursos humanos.
Modelo de Dados: Normalmente, utiliza-se um modelo dimensional, com tabelas de fatos (dados quantitativos) e tabelas de dimensões (informações qualitativas). Por exemplo, um DW pode ter tabelas de dimensões para produtos, clientes e tempo, e uma tabela de fatos para vendas.
Exemplo Prático: Em um DW para uma cadeia de lojas, você pode ter uma dimensão de “Produto” e uma dimensão de “Cliente”, com uma tabela de fatos que armazena as vendas realizadas.
Integrado
Detalhes
Consistência e Padronização: Os dados são transformados e padronizados durante o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) para garantir que sejam consistentes e comparáveis. Isso pode envolver a conversão de formatos, a limpeza de dados e a harmonização de definições e valores.
Exemplo Prático: Dados de vendas podem vir de sistemas diferentes em diferentes regiões. O DW integrou esses dados para fornecer uma visão global das vendas da empresa, sem discrepâncias entre regiões.
Fonte de Dados Múltiplas: O DW consolida dados provenientes de diferentes sistemas e fontes, como bancos de dados transacionais, sistemas ERP, CRM, e outras fontes externas.
Definição
Os dados no Data Warehouse são integrados a partir de múltiplas fontes para fornecer uma visão coesa e unificada das informações.
Não volátil
Definição
Os dados em um Data Warehouse não mudam frequentemente após serem carregados. Uma vez que os dados são inseridos, eles são raramente modificados.
Detalhes
Imutabilidade: Após o carregamento dos dados, eles são estáveis e não são alterados. As atualizações de dados ocorrem apenas durante processos específicos de carga, como atualizações diárias, semanais ou mensais.
Histórico de Dados: O DW frequentemente mantém um histórico completo de dados, permitindo análises históricas e tendências ao longo do tempo.
Exemplo Prático: Se um novo produto é adicionado à linha de produtos, isso é registrado no DW sem alterar as entradas anteriores sobre produtos. Os dados de vendas dos produtos antigos permanecem inalterados.
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