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Data Warehouse - Coggle Diagram
Data Warehouse
Não volátil
Os dados, depois de carregados, não são alterados com frequência.
Definição:
No Data Warehouse, os dados são usados principalmente para consulta e análise, e não para operações do dia a dia.
Detalhes: As informações normalmente são: inseridas, consultadas, mantidas historicamente. Não há muitas operações de: atualização constante, exclusão, edição transacional
Importância: Garante estabilidade das análises.Mantém consistência nos relatórios. Evita que informações históricas sejam perdidas.
Exemplo:
Uma venda já registrada no Data Warehouse permanece armazenada para análise futura, mesmo que o sistema operacional já tenha mudado algum dado relacionado.
Variável em relação ao tempo
O Data Warehouse armazena dados com perspectiva histórica.
Definição:
Cada dado é associado a um período de tempo, permitindo analisar o passado e comparar mudanças ao longo dos anos, meses ou dias.
Detalhes: Mantém histórico de informações. Permite identificar tendências e evolução. Possibilita comparações temporais. Cada registro pode ter referência de: data, período, vigência, tempo de ocorrência
Exemplo:
É possível comparar: vendas de 2023 x 2024, crescimento mensal, comportamento de clientes ao longo dos anos
Importância:
Esse atributo diferencia o Data Warehouse dos sistemas operacionais, que geralmente mostram apenas o estado atual dos dados.
Integrado
Os dados vêm de múltiplas fontes e são padronizados antes de serem armazenados.
O Data Warehouse reúne dados de diferentes sistemas da empresa, como: ERP, CRM, planilhas, bancos de dados diversos, sistemas legados. Esses dados passam por um processo de padronização e limpeza.
Detalhes: Corrige inconsistências entre fontes. Padroniza nomes, formatos e códigos. Elimina duplicidades e conflitos. Garante uma visão confiável e única da informação.
Exemplo:
Um sistema usa “M”, outro usa “Masculino”.
No Data Warehouse, isso é convertido para um único padrão.
Importância:
Sem integração, os relatórios podem apresentar valores diferentes para a mesma informação.
Orientado por assunto
Os dados são organizados de acordo com temas principais do negócio, e não pelos processos operacionais.
Detalhes: Facilita análises estratégicas. Permite enxergar um assunto de forma ampla e consolidada. Dá suporte a perguntas como: “Qual foi a evolução das vendas por região?”, “Quais clientes compram mais ao longo do ano?”
Exemplo: Em um sistema operacional, os dados estão espalhados em várias tabelas e rotinas. No Data Warehouse, tudo relacionado a vendas pode ser reunido em uma visão única para análise.
Definição:
Em vez de focar em tarefas do dia a dia (como vendas registradas no sistema, emissão de nota, cadastro etc.), o Data Warehouse agrupa as informações por assuntos relevantes, como: clientes, produtos, vendas, finanças, estoque