Data Warehousing

O Que É Data Warehousing?

o armazenamento de dados pode ser definido como o processo de coleta e armazenamento de dados de várias fontes e gerenciá-los para fornecer informações comerciais valiosas. Também pode ser referido como armazenamento eletrônico, onde as empresas armazenam uma grande quantidade de dados e informações. É um componente crítico de um sistema de inteligência de negócios que envolve técnicas para análise de dadosData AnalyticsData analytics é a ciência de analisar conjuntos de dados brutos para obter uma conclusão sobre as informações que possuem..

data warehousing é uma mistura de tecnologia e componentes que permitem um uso estratégico de dados. É a coleta eletrônica de um volume significativo de informações por uma organização destinada a consulta e análise, em vez de para o processamento de transações. O data warehousing é um método de traduzir dados em informações e torná-los acessíveis aos consumidores em tempo hábil para fazer a diferença.

a análise de dados é usada para oferecer informações mais profundas sobre o desempenho de uma organização, comparando dados combinados de várias fontes de dados heterogêneas. Um data warehouse executa consultas e análises sobre os dados históricos obtidos a partir de recursos transacionais.

a ideia de Data warehousing foi desenvolvida na década de 1980 para ajudar a avaliar os dados que foram mantidos em sistemas de banco de dados não relacionais. Ele foi projetado para permitir que as empresas usem seus dados arquivados para ajudá-los a obter uma vantagem corporativa. O vasto volume de dados em data centers vem de vários locais, como comunicações, vendas e finanças, aplicativos baseados no cliente e redes de parceiros externos.

todos os dados que são colocados no armazém não mudam e não podem ser modificados porque o data warehouse analisa incidentes que aconteceram anteriormente, concentrando-se em alterações nos dados ao longo do tempo. O armazenamento de dados deve ser feito para que os dados armazenados permaneçam seguros, confiáveis e possam ser facilmente recuperados e gerenciados.

etapas em Data Warehousing

as seguintes etapas estão envolvidas no processo de data warehousing:

1. extração de dados – uma grande quantidade de dados é coletada de várias fontes.
2. limpeza de dados – uma vez que os dados são compilados, ele passa por um processo de limpeza. Os dados são verificados quanto a erros e qualquer erro encontrado é corrigido ou excluído.
3. conversão de dados – após a limpeza, o formato é alterado do banco de dados para um formato de armazém.
4. armazenamento em um armazém – uma vez convertido para o formato de Armazém, os dados armazenados em um armazém passam por processos como consolidação e sumarização para facilitar e coordenar o uso. À medida que as fontes são atualizadas ao longo do tempo, mais dados são adicionados ao armazém.

vantagens do Data Warehousing

o data warehousing – quando implementado com sucesso – pode beneficiar uma organização das seguintes maneiras:

1. Vantagem competitiva

o enorme retorno do investimento para empresas que introduziram com sucesso um data warehouse mostra a tremenda vantagem competitiva que a tecnologia traz. Vantagem competitivauma vantagem competitiva é um atributo que permite que uma empresa supere seus concorrentes. Ele permite que uma empresa alcance margens superiores, permitindo que os tomadores de decisão acessem os dados que podem revelar informações anteriormente indisponíveis e inexploradas relacionadas a clientes, demandas e tendências.

2. O aumento da produtividade dos tomadores de decisão aumenta a eficiência dos tomadores de decisão de negócios, fornecendo um arquivo interconectado de dados consistentes, imparciais e históricos. O data warehousing ajuda a incorporar dados de várias estruturas conflitantes em um formulário que oferece uma visão mais clara da empresa. Ao traduzir dados em informações utilizáveis, o data warehousing ajuda os gerentes de mercado a fazer análises mais práticas, precisas e confiáveis.

3. A tomada de decisão econômica

data warehousing mantém todos os dados em um só lugar e não requer muito Suporte de TI. Há menos necessidade de informações externas da indústria, o que é caro e difícil de integrar.

desvantagens do armazenamento de dados

os seguintes problemas podem ser associados ao armazenamento de dados:

1. Subestimação dos recursos de carregamento de dados

frequentemente, não estimamos o tempo necessário para recuperar, limpar e enviar os dados para o armazém. Pode levar uma grande proporção do tempo total de produção, embora certos recursos estejam em vigor para minimizar o tempo e o esforço gastos no processo.

2. Problemas ocultos em sistemas de origem

problemas ocultos associados às redes de origem que fornecem o data warehouse podem ser encontrados após anos de não descoberta. Por exemplo, ao inserir novas informações de propriedade, alguns campos podem aceitar nulos, o que pode resultar na inserção de pessoal de dados de propriedade incompletos, mesmo que estivesse disponível e relevante.

3. A homogeneização de dados

o data warehousing também lida com formatos de dados semelhantes em diferentes fontes de dados. Isso pode resultar na perda de algumas partes valiosas dos dados.

Recursos Adicionais

a fim de ajudá-lo a avançar em sua carreira ao seu potencial máximo, esses recursos adicionais serão muito úteis:

• Dados AnalyticsData AnalyticsData analytics é a ciência da análise de matérias conjuntos de dados, a fim de derivar uma conclusão sobre as informações que detêm.Python (em Aprendizado de máquina) Python (em Aprendizado de máquina)Python é uma linguagem de programação preferida para programação devido às suas vastas características, aplicabilidade e simplicidade. A Engenharia Financeira engloba um campo amplo e multidisciplinar de estudo e prática que, essencialmente, aplica uma abordagem de engenharia
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