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Características essenciais de um DW (Data Warehouse):
1. Conjunto de Dados Não Volátil,
2. Organizado por Assuntos,
3. Integrado,
4. Varia com Passar do Tempo,
5. Suporte para Processo de Tomada de Decisão da Empresa
Bons estudos!
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OLTP - São fontes de dados, que são tratados e compilados em um Data Warehouse, que pode ser replicado e especializado em Data Marts, cujos dados podem ser utilizados por Sistemas OLAP para acesso, análise e tomada de decisões.
OLAP - É um termo utilizado para descrever a análise de dados complexos a partir do Data Warehouse. Esta tecnologia permite aos analistas de negócios, gerentes e executivos analisar e visualizar dados corporativos de forma rápida, consistente e interativa.
DATAMART - Um Data Mart pode ser considerado um “mini DataWarehouse”. Entretanto, ao invés de englobar uma empresa, um data mart envolverá apenas um determinado setor (Administração, Marketing, RH), possibilitando uma especialização maior por ocasião da extração do conhecimento.
DATAMINING - Mineração de Dados, é a verdadeira extração dos padrões de comportamento dos dados.
DATAWAREHOUSE - é um repositório de informações colhidas de várias origens, armazenadas sob um esquema unificado, em um único local. Quando reunidos, os dados são armazenados por muito tempo, permitindo o acesso a dados históricos. Ainda, o desenho da base de dados favorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão.
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Orientado por assunto: armazenar informações sobre temas específicos importantes para o negócio da empresa. Ex: produtos, atividades, contas, clientes.
Integrado: refere-se à consistência de nomes, das unidades, das variáveis, etc. É importante que os dados armazenados sejam transformados até um estado uniforme. Por exemplo, sexo: M/F, 1/0 ou H/M.
Não volátil: o Data Warehouse permite apenas a carga inicial dos dados e consultas a estes dados. Após serem integrados e transformados, os dados são carregados em bloco para o DW, para que estejam disponíveis aos usuários para acesso.
Variante no tempo: referir-se a algum momento específico, significando que ele não é atualizável. Em um DW, a cada ocorrência de uma mudança, uma nova entrada é criada para marcar esta mudança.
Granularidade: nível de sumarização dos elementos e de detalhe disponíveis nos dados, considerado o mais importante aspecto do projeto de um Data Warehouse.