Como você escolhe a plataforma e a arquitetura de data warehouse certas para suas necessidades de negócios?

1 Plataformas de Data Warehouse

Uma plataforma de data warehouse é o software ou serviço que fornece a infraestrutura e as ferramentas para criar e gerenciar um data warehouse. Existem muitas opções no mercado, cada uma com suas próprias características, benefícios e limitações. Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) são bancos de dados tradicionais que armazenam dados em tabelas e usam a Linguagem de Consulta Estruturada (.SQL) para consulta e manipulação. Oracle, SQL Server, MySQL e PostgreSQL são algumas das plataformas RDBMS populares; Eles oferecem alta confiabilidade, consistência e segurança, mas podem ter limitações quando se trata de consultas complexas, grandes volumes de dados e tipos de dados não estruturados. Por outro lado, os bancos de dados NoSQL são bancos de dados não relacionais que armazenam dados em vários formatos, como pares chave-valor, documentos, gráficos ou colunas. MongoDB, Cassandra, Neo4j e HBase são alguns exemplos de plataformas NoSQL; eles são mais flexíveis e escaláveis do que as plataformas RDBMS, mas podem sacrificar alguns aspectos de confiabilidade, consistência e segurança. Por fim, os serviços baseados em nuvem são hospedados e gerenciados por provedores terceirizados na nuvem; Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics e Snowflake são alguns exemplos. As plataformas baseadas em nuvem oferecem alta escalabilidade, desempenho e disponibilidade, mas podem incorrer em custos mais altos e depender da conectividade com a Internet. Além disso, eles podem representar alguns desafios em termos de governança e segurança de dados.

2 Arquiteturas de Data Warehouse

Uma arquitetura de data warehouse é o design e a estrutura de como os dados são organizados, armazenados, processados e acessados em um data warehouse. Existem muitas arquiteturas, como Kimball, Infon e Data Vault. Kimball é uma abordagem de baixo para cima que se concentra na construção de modelos dimensionais para cada processo de negócios ou área de assunto, que consiste em uma tabela de fatos que armazena as medidas ou métricas de interesse e várias tabelas de dimensão que armazenam os atributos ou dimensões que descrevem os fatos. Essa arquitetura é fácil de entender, implementar e consultar; no entanto, pode exigir mais transformação, duplicação e manutenção de dados. O Inmon é uma abordagem de cima para baixo que se concentra na criação de um modelo de dados corporativos normalizado com tabelas que armazenam dados em formato atômico. É mais consistente, abrangente e escalável; no entanto, pode exigir mais recursos, tempo e habilidades para implementar e consultar. O Data Vault é uma abordagem híbrida que combina o melhor das arquiteturas Kimball e Inmon. Ele consiste em hubs, links e satélites que armazenam identificadores exclusivos de entidades comerciais, associações entre entidades e atributos e histórico de entidades, respectivamente. Essa arquitetura é mais ágil, resiliente e adaptável às mudanças; no entanto, pode exigir mais tabelas, junções e complexidade.

3 Critérios de avaliação do data warehouse

Escolher a plataforma e a arquitetura de data warehouse certas para suas necessidades de negócios requer avaliá-las com base em vários critérios, como volume, variedade, velocidade e veracidade de suas fontes de dados, o tipo, a frequência, a complexidade e o público de suas consultas analíticas e as metas, prioridades e restrições de seus negócios. Por exemplo, se você tiver conjuntos de dados grandes e diversos que mudam com frequência e têm diferentes níveis de qualidade, talvez seja necessária uma plataforma de data warehouse escalável, flexível e robusta. Se você precisar executar análises ad-hoc, interativas e multidimensionais para vários usuários corporativos, talvez precise de uma plataforma de data warehouse simples, rápida e fácil de usar. E se você precisar reduzir custos, melhorar a eficiência e cumprir as regulamentações, talvez precise de uma plataforma de data warehouse econômica, confiável e segura.

4 Práticas recomendadas de data warehouse

Para garantir o sucesso do seu projeto de data warehouse, você precisa definir suas necessidades e expectativas de negócios claramente e alinhá-las com sua estratégia e escopo de data warehouse. Além disso, você deve escolher uma plataforma e arquitetura com base em suas características de dados, requisitos analíticos e objetivos de negócios, evitando exageros ou tendências. Além disso, projete seu modelo de data warehouse com simplicidade, consistência e usabilidade em mente, seguindo os padrões e convenções da plataforma e arquitetura escolhidas. Além disso, implemente seu data warehouse com qualidade, desempenho e segurança em mente, usando as ferramentas e técnicas apropriadas para extração, transformação, carregamento e consulta de dados. Você também deve testar seu data warehouse completa e regularmente para precisão, integridade, validade e funcionalidade. Por fim, monitore seu data warehouse de forma contínua e proativa em busca de problemas, erros, gargalos e oportunidades de melhoria. Escolher a plataforma e a arquitetura de data warehouse certas requer uma análise cuidadosa de suas fontes de dados, necessidades analíticas e objetivos de negócios; No entanto, seguindo os passos descritos neste artigo, você pode tomar uma decisão informada que o ajudará a alcançar seus objetivos.

5 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?