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1 Faculdade de Ciências Sociais e Tecnológicas FACITEC Bacharelado em Sistemas de Informação BSI 2B Disciplina: Fundamentos de Sistemas de Informação Professor: Paulo de Tarso DATA WAREHOUSING Componentes: Geyson Orislon Rejane Vinicius Josuel Evaldo Brasília, outubro de 2005

2 2 RESUMO Data Warehousing pode ser definido como um banco de dados especializado, o qual integra e gerencia o fluxo de informações a partir dos dados corporativos e fontes externas à empresa. Um warehouse é construído para que tais dados possam ser armazenados e acessados de forma que não sejam limitados. Sua função é tornar as informações corporativas acessíveis para o seu entendimento, gerenciamento e uso. Como este banco de dados especializado está separado dos bancos de dados operacionais, as consultas dos usuários não impactam nestes sistemas, que ficam resguardados de alterações indevidas ou perdas de dados. Sua implantação exige a integração de vários produtos e processos. Oferece um sistema de apoio à decisão eficiente. Especializado. Palavras chave: Data Warehousing (Armazenagem de Dados), Banco de Dados

3 3 SUMÁRIO 1 - Introdução 4 2 Definição 5 3 Componentes Data WareHousing Data Mart Data Warehousing Lógico Banco de Dados Físico Muito Grande Benefícios 6 5 Data Marts 7 6 Metadados 8 7 Estrutura de um Data Warehousing Dados Atuais Dados Antigos Dados sumarizados Metadado 11 8 Funções do Data Warehousing 11 9 Tipos de Data Warehousing Arquitetura de Data Warehousing Populaçao do Warehouse Administração do warehouse Ferramenta para suporte à decisão Definições de Suporte à Decisão Considerações Finais 16 Referências Bibliográficas 17

4 4 1 - INTRODUÇÃO Neste trabalho será abordado o tema Data Warehousing, para apresentação em Ceminário. Data Warehousing é um Banco de dados especialista que foca as principais entidades do negócio, é integrado especificando convenções, restrições de domínio atributos físicos e medições, devendo ter apenas um esquema de código e é variável com o tempo, pois está associado a um ponto no tempo (semestre, ano fiscal, período de pagamento). È também um ambiente de suporte a decisão que vai organizar dados de diferentes fontes e entregar aos tomadores de decisões de uma empresa, independente da plataforma que eles utilizem. Neste Trabalho teremos a abordagem do assunto dos tópicos abaixo: 2 Definição 3 Componentes Data WareHousing Data Mart Data Warehousing Lógico 3.3 Banco de Dados Físico Muito Grande 4 - Benefícios 5 Data Marts 6 Metadados 7 Estrutura de um Data Warehousing Dados Atuais Dados Antigos Dados sumarizados Metadado 8 Funções do Data Warehousing 9 Tipos de Data Warehousing 10 Arquitetura de Data Warehousing Populaçao do Warehouse Administração do warehouse Ferramenta para suporte à decisão 11 - Definições de Suporte à Decisão 12 - Considerações Finais

5 5 Data Warehousing 2 Definição Armazenar grandes volumes de dados e prover sistemas para gerenciá-los de maneira rápida e eficiente: Esse é o objetivo dos modernos sistemas de guarda de documentos que vem sido conhecidos como DATA WAREHOUSING. No exterior essa expressão ( armazém de dados ) está mais relacionada à cópia de dados de transações, especificamente estruturada para avaliação e análise. Essa tecnologia está sendo muito procurada para ajudar as empresas a resolver os mais variados problemas de negócios que vão desde o estabelecimento da política de marketing até a detecção de operações fraudulentas em bancos, da simples armazenagem de informações até um sistema que permita a eliminação de documentos em períodos estabelecidos de tempo. Nesse sentido, essa tecnologia, ao propiciar a gestão de documentos com alto desempenho, é um instrumento fundamental para o que se convencionou chamar de inteligência das organizações. Sua aplicação é, portanto, ampla. No momento, vem sendo muito utilizada nas áreas de finanças, telecomunicações e grandes lojas de varejo. Este banco de dados especializado é um ambiente de suporte à decisão que vai organizar dados de diferentes fontes e entregar aos tomadores de decisões de uma empresa, independente da plataforma que eles utilizem. De forma bastante esquemática, a Figura 1 mostra a arquitetura de um datawarehouse, com os sistemas que o alimentam, seus usuários, o DW propriamente dito e os metadados - cada um desses conceitos será melhor apresentado mais à frente: Figura 1 Arquitetura de um Data Warehousing

6 6 3 Componentes Data WareHousing Data Mart É um subconjunto do data warehousing empresa-inteira. Tipicamente, desempenha o papel de um data warehousing departamental, regional ou funcional. Como parte do processo interativo do data warehousing, a empresa pode construir uma série de data marts ao longo e eventualmente vincula-los através de um data warehousing lógico empresa-inteira Data Warehousing Lógico Contém todos os metadados, regras de negócio e processamento lógico necessários para selecionar, organizar, agrupar e pré-processar dados.atualmente, contém as informações requeridas para encontrar e acessar os dados, onde que eles estejam. 3.3 Banco de Dados Físico Muito Grande Este é o verdadeiro banco de dados físico onde são armazenados todos os dados do data warehousing, juntamente com os metadados e o processamento lógico usado para selecionar, organizar, agrupar e pré-processar os dados. 4 - Benefícios O data warehousing melhora a produtividade dos tomadores de decisão corporativos através da consolidação, conversão, transformação e integração de dados operacionais e oferece uma visualização consistente da empresa. Exemplos de beneficios tangíveis obtidos com um data warehouse são: Melhor rotatividade do estoque de produtos. Menor custo de lançamento de produtos com aprimoramento da seleção de mercados alvo. Determinação da eficácia de programas de marketing, permitindo eliminar programas fracos e aprimorar os fortes Adiante, as estratégias de data warehouse desempenharão um papel crítico na migração de sistemas de suporte à decisão para o desktop, mantendo o vinculo com as fontes de dados corporativos. Exemplos de aplicativos de data warehousing de alto valor agregado incluem

7 7 vendas/estoque, inteligência empresarial, atendimento ao consumidor e reengenharia do negócio. A conclusão é que o data warehouse representa um componente cada vez mais importante dos sistemas que suportam a crescente competitividade nos negócios. O data warehouse, que significa a criação de um repositório de dados da empresainteira, é o primeiro passo para o gerenciamento de grandes volumes de dados. O data warehouse está se tornando parte integrante de muitos sistemas de fomecimento de informações porque proporciona uma localização tinica e centralizada para armazenar uma versão que concilia dados extraídos de diversos sistemas aplicativos. Nos últimos anos, a redução do preço e o aumento do desempenho, escalabiidade e capacidade dos sistemas de arquitetura aberta tomaram o data warehousing um componente central das estratégias da TI. Estima-se que o mercado de data warehousing crescerá vertiginosamente. Não só o tamanho dessa indústria está crescendo rapidamente, mas também a quantidade de informações que as organizações desejam acessar para fins de tomada de decisão. O tamanho de um data warehouse pode variar de alguns gigabytes a centenas deles, ou até mesmo a terabytes. 5 Data Marts Os data marts (DM) podem ser considerados data warehouses departamentalizados; filosoficamente, são bastante semelhantes àqueles, porém com algumas características peculiares, como por exemplo menor volume de dados e padrão de uso bastante previsível - necessitam tecnologia mais simples e barata, face a esse menor volume e a esse padrão previsível, e tem poucos dados detalhados. Os DM poderiam ser vistos esquematicamente conforme a Figura 2, que mostra aplicações hipotéticas alimentando data marts voltados para usuários específicos. Os data marts tem muito apelo, porque eles podem ser construídos de forma simples, rápida e barata - já se fala inclusive em "canned data marts", ou "data marts enlatados", que seriam ferramentas extremamente simples e baratas, destinadas a atender a necessidades bastante estruturadas. Durante algum tempo, esses data marts independentes foram muito populares. Mas, logo sua arquitetura se mostrou falha: quando uma corporação construía vários desses data marts, o volume de redundância de dados (quase sempre dados analíticos) crescia muito, como crescia o número de programas que faziam o interface entre essas estruturas e os sistemas legados; também cresciam os recursos de hardware envolvidos.

8 8 Já do ponto de vista da organização, o problema maior talvez seja o de se ter áreas tomando decisões a partir de números diferentes, gerados em função da redundância - quer por erros, quer por diferentes graus de atualização ou critérios de tratamento de dados (o exemplo clássico, embora possa não ser o melhor para esse tema, é o arredondamento versus truncamento de valores). Figura 2 Arquitetura de data marts Constatada essa realidade, percebeu-se que os data marts independentes não eram a solução, evoluindo-se então para o conceito de data marts dependentes. Em uma arquitetura desse tipo, há um warehouse central que alimenta os marts dependentes; é chamada também arquitetura "huband-spoke" (cubo-e-raio), onde os marts são os raios e o warehouse, o cubo. Como vantagens dessa estrutura, apresenta-se a integração de dados no cubo e autonomia de processos e nenhuma redundância de dados nos raios. 6 Metadados Metadado é o termo usado para descrever a definição dos dados armazenados no data warehouse. O metadado é um aspecto importante do ambiente do data warehouse. O metadado tem feito parte do processamento de informações há muito tempo. Entretanto, no mundo do data warehouse, o metadado assumiu um novo nível de importância. O metadado permite ouso mais eficiente da análise dos dados do warehouse. Sem o metadado o usuário não consegue interagir com os dados do data warehouse porque não consegue saber como as tabelas estão estruturadas, quais são as definições precisas dos dados, a origem ou a idade dos dados, O valor do metadado deve-se a sua possibilidade de ser usado como uma descrição padrão para uma grande variedade de estruturas de dados.

9 9 Metadado é freqüentemente definido como dados sobre os dados, ou um pouco menos vago, como a informação necessária para tornar úteis dados científicos. De fato, o termo assmne mn significado diferente para cada pessoa e desafia uma definição precisa. O usaremos apenas no sentido geral, isto é, para definir um contexto. A Para uma comunicação eficiente é essencial que as duas partes compartilhem um conjunto de premissas comuns (aqui referidas como contexto) de acordo com as quais as mensagens enviadas serão interpretadas. Na linguagem natural, esses contextos são geralmente implícitos e elucidados por perguntas e respostas somente quando inconsistências aparentes indicam que pode haver um problema de interpretação. Entretanto, os computadores requerem que todas as premissas relevantes sejam explícitas. Um esquema é o centro de abordagens de projeto de data warehouses. Um esquema descreve as estruturas de dados conceituais ou lógicos de todos os objetos ou entidades aos quais diz respeito juntamente com todos os relacionamentos com eles conhecidos no banco de dados. Neste conceito bem definido, a diferença entre o metadado e os dados desaparece o metadado é simplesmente o dado. Entretanto, quando o conceito é estendido ou modificado, novas informações, metadados, são necessários para proporcionar uma interpretação sem ambigüidade e um novo esquema. Assim, de acordo com essa perspectiva, a diferença entre o metadado e o dado é meramente de uso, e o foco muda para outra tarefa formidável, a de definir um contexto, O metadado toma-se o dado adicional que deve ser solicitado para implementar uma mudança no contexto. O prefixo meta não está vinculado ao dado em si, mas deriva da circunstância de mudança. Figura 3 Arquitetura de metadados

10 10 7 Estrutura de um Data Warehousing Os data warehouses possuem estruturas distintas. Há diferentes níveis de sumarização e detalhe que descrevem o data warehouse. Abaixo estão citados os diversos componentes do data warehouse: Dados atuais Dados antigos Dados sumarizados Metadado Dados Atuais Os dados atuais são, sem dúvida, os que exigem mais atenção, pois eles: Refletem os acontecimentos mais recentes, sempre de grande interesse. São volumosos porque estão armazenados no menor nível de granularidade. Geralmente são armazenados em disco, o que facilita o acesso mas toma o gerenciamento complexo e caro Dados Antigos Os dados antigos geràlmente são acessados com menor freqüência e armazenados em um nível de detalhe consistente com o detalhe dos dados atuais. Embora não seja imprescindível o armazenamento em um meio alternativo, devido ao grande volume de dados conjugado ao raro acesso, o meio de armazenamento para dados antigos é usualmente removível, tal como uma biblioteca de fitas Dados sumarizados Há dois tipos de dados sumarizados, conforme a necessidade de processamento e armazenagem. Eles são: Dados ligeiramente sumarizados são encontrados no nível atual de detalhe, extraídos do nível mais baixo. Esse nível do data warehouse é quase sempre armazenado em disco. Dados altamente sumarizados são compactos e de fácil acesso. As vezes os dados altamente sumarizados são encontrados dentro do ambiente do data warehouse e às vezes em um ambiente externo ao da tecnologia que abriga o data warehouse. (Em qualquer dos casos, os dados altamente sumarizados fazem parte do data warehouse independentemente de onde residam.) Note que nem todas as sumarizações realizadas são armazenadas no data warehouse. Haverá muitas ocasiões em que a análise será feita e um tipo ou outro de sumário será produzido. Somente a sumarização de dados usados com freqüência é permanentemente armazenada no data warehouse. Em outras palavras, se você produzir um resultado sumarizado que provavelmente

11 11 não reutilizará, a sumarização não será armazenada no data warehouse Metadado Este é o componente mais importante do data warehouse. O metadado contém dados sobre os dados. Sob muitos aspectos o metadado situa-se em uma dimensão diferente dos outros dados do data warehouse porque seus dados não são retirados diretamente do ambiente operacional. Mas você certamente quer saber quando o metadado foi criado, de que sistema veio e quais ferramentas o acessaram para mov&-lo de sua localização original para a atual. Se você precisar modificar ou acessar o metadado de alguma outra forma, será necessário saber quem é o responsável por ele, a quem ele pertence e, quem o administra. Então são dados sobre os dados: são todas as coisas relacionadas ao conteúdo dos dados que permitem às pessoas entenderem como o metadado foi criado e como é mantido. 8 Funções do Data Warehousing A Figura 4 mostra o fluxo de dados da origem ao usuário e inclui os recursos de gerenciamento e implementação. Por exemplo, há mecanismos de acesso necessários para recuperar dados de bancos de dados operacionais heterogêneos. Esses dados são então transformados e enviados ao armazém/arquivo do data warehouse com base no modelo selecionado (ou definição de mapeamento). Figura 4 A informação que descreve o modelo e a definição dos dados de origem é chamada de metadado. O metadado é o meio pelo qual o usuário final localiza e entende os dados do data warehouse.

12 12 Os processos de transformação e movimentação de dados são executados sempre que se deseja atualizar o warehouse. E deve haver capacidade para gerenciar e automatizar os processos requeridos pata executar essas funções. Interfaces abertas, definidas por uma arquitetura, possibilitariam uma integração mais fácil dos produtos que iniplementam tais funções, particularmente em uni sistema composto por diversos fornecedores. Serviços de consultoria de qualidade podem garantir uma implementação de sucesso com melhor custo-benefício. Muitas iniplementações fornecem uma ou várias das funções de data warehouse descritas anteriormente. Entretanto, talvez seja preciso uma quantidade significativa de trabalho e programação especializada para proporcionar a interoperabihdade necessária entre produtos de diversos fornecedores de forma que estes possam executar os processos de data warehouse requeridos. 9 Tipos de Data Warehousing A maioria das empresas prefere construir e implementar um ambiente de data warehouse único, centralizado. Há muitas justificativas para isso. Um repositório único faz sentido se o volume de dados pode ser gerenciado facilmente. Os dados de toda a empresa são integrados e apenas essa visualização é usada na matriz. Por outro lado, talvez seja impraticável integrar e acessar os dados em um único sítio (site) se eles estão dispersos em várias localidades. Fundamentalmente, uma única solução não engloba todos os cenários de data warehouse. Notamos que nem todos os tipos potenciais de data warehouse estão incluídos. Historicamente, a implementação de data warehouses tem se limitado às restrições de recursos e às prioridades do departamento de TI. A tarefa de implementar um data warehouse pode representar um grande esforço e exigir um tempo considerável. E, dependendo da alternativa de implementação escolhida, pode ter uni impacto dramático no tempo necessário para se constatar um retorno do investimento. Qualquer técnica de implementação tem seus prós e contras e tudo se resume a uma decisão administrativa baseada nas capacidades dos produtos e nos recursos disponíveis. A seleção do esquema de implementação correto pode proporcionar maior flexibilidade à empresa, aos departamentos ou aos grupos de trabalho na implementação de seu próprio data warehouse (ou data mart), ou ter uma participação ativa na implementação de um data

13 13 warehouse central, com impacto mínimo nos recursos de TI. Isso pode aliviar um pouco a pressão sobre o TI e ao mesmo tempo permitir uma implementação mais rápida do suporte ao usuário. Com data warehouses baseados em LAN, os departamentos e grupos de trabalho podem assumir mais responsabilidades na implementação de seus sistemas e ao mesmo tempo desenvolver um relacionamento de trabalho mais íntimo com o TI. Os requisistos de Suporte a Decisão embora o termo data warehousing possa não se familiar, a maioria das companhias suporta atividades em Executive Information Systems (EIS) e em sistemas de suporte a decisão (DSS). 10 Arquitetura de Data Warehousing Uma arquitetura é um conjunto de normas que proporcionam uma estrutura para o projeto de um sistema ou produto. Há arquiteturas especificas para produtos, arquiteturas para redes, para cliente/servidor, dados e muitas outras. Como os fundamentos da arquitetura de um data warehouse são muito mais importantes do que as ferramentas (agressivamente comercializadas) específicas para implementação dessa arquitetura, os detalhes de infra-estrutura não serão abordados aqui. Muitas ferramentas atualmente em voga terão uma vida curta.o requisito fundamental de qualquer data warehouse é ter flexibilidade suficiente para acomodar as necessidades da organização de modificar e analisar seus dados. Será impossível atender aos requisitos do negócio para analisar a evolução dos dados a menos que a arquitetura inclua os aspectos-chave relacionados aos três principais componentes do warehouse Populaçao do Warehouse descarregar do sistema aplicativo eventos históricos e informações relacionadas necessárias para isolar e agregar esses eventos. O volume provavelmente será grande, portanto desempenho e custo são aspectos importantes tanto para a alimentação operacional como do warehouse Administração do warehouse manter o metadado que fornece a derivação, reconhecimento de exceções, integridade, segurança, controles e outros itens necessários. Simplificando, metadado é um repositório de warehouse que define as normas e o controle do warehouse e mapeia esses dados para o usuário da consulta em uma ponta e para as fontes de dados na outra.

14 Ferramenta para suporte à decisão proporcionar um método flexível, interativoe fácil de usar para construir e executar consultas a data warehouses. Relatórios estratégicos periódicos devem ser incorporados à arquitetura da ferramenta DSS Definições de Suporte à Decisão Fatos são variáveis ou medições, normalmente armazenadas como campos numéricos, que são o foco da investigação do suporte à decisão. Exemplos de fatos incluem receita de vendas, despesas com marketing etc. Medições são valores calculados a partir de fatos durante sua ocorrência. Muitas medições podem derivar de poucos fatos. Os atributos representam qualificadores métricos conceituais (normalmente baseados em caracteres) que podem ser usados para filtrar e analisar informações. Por exemplo, o atributo da medição de vendas pode incluir cidade, estado, loja, mês, ano, linha de produto, fornecedor, cor e evento. Esses atributos são representados por colunas físicas no banco de dados. Dimensões são agrupamentos lógicos de atributos com uma chave de relacionamento comum. As três dimensões mais comuns dos data warehouses são produto, local e tempo. Os atributos cidade, estado e loja estão associados com a dimensão local, enquanto que dia, mês e ano são atributos da dimensão tempo. O Data Warehouse um projeto adequado de data warehouse requer uma metodologia arquitetônica holística. Supondo-se que a plataforma do servidor e o software RDBMS já foram escolhidos, resta ainda ao arquiteto a tarefa de projetar um esquema que equilibre os requisitos conflitantes de (1) funcionalidade analítica, (2) desempenho de consulta e (3) manutenção do banco de dados. Na verdade, as escolhas do hardware, software e do esquema são interdependentes. O data warehouse é um recurso com enorme potencial para a empresa. Entretanto, é frágil. Se a TI estiver sobrecarregada, o usuário corporativo ficará limitado. Se os recursos não estiverem vinculados aos requisitos do negócio, o sistema cairá em desuso. Se não houver retorno do investimento, não há justificativa para o sistema, exceto luxo. Se os executivos delegarem seu uso, não haverá ganho cultural. Se, entretanto, o sistema tiver justificativa, for cuidadosamente implementado e impulsionado pela inteligência do negócio, o data warehouse é uma ferramenta que pode alavancar a solução dos desafios enfrentados pelos líderes. Ao longo do tempo, a especificação das interfaces e protocolos da arquitetura de data warehouse evoluirá para expandir o escopo do suporte nas seguintes áreas:

15 15 Tipos de armazenamentos acessíveis arquivos bancos de dados tradicionais bancos de dados relacionais bancos de objetos Tipos de dados suportados formatados não formatados (imagem, áudio, video) compostos (coleções de dados de diversos tipos) complexos (dados altamente estruturados com muitos relacionamentos) Tipos de interface de acesso (visualização dos dados) APIs tradicionais APIs relacionais (SQL) APIs de objeto outras APIS A evolução da arquitetura de data warehouse, por sua vez, irá expandir o escopo dos tipos de aplicações que podem ser utilizadas pela estrutura do data warehouse.

16 CONSIDERAÇÕES FINAIS Data Warehousing serve em visão geral, para auxilio de decisões empresariais com relatório, gráficos, tabelas, classificações em diversas dimensões (Geográfico, temporal, grupo ou sub grupo etc). São de grande valor para companhias que buscam dar poder aos seus profissionais do conhecimento para obter vantagens conpetitivas. Através do Data Warehousing, uma companhia pode tirar maior proveito do valor das informações para tomar decisões críticas do negócio e remodelar continuamente seus produtos e a empresa de forma a adequar-se às dinâmicas mudanças no mercado competitivo global.

17 17 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS data: 05/10/2005 data: 08/09/2005 SINGH, HARRY S.. Data Warehouse. São Paulo: Makron, 2004.

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