Data Warehouse
Autor: Luciano Dozól | Publicado: 2012-06-23T16:12:00-07:00



O sucesso do desenvolvimento de um data warehouse depende fundamentalmente de uma escolha correta da estratégia a ser adotada, de forma que seja adequada às características e necessidades específicas do ambiente onde será implementado. Existe uma variedade de abordagens para o desenvolvimento de data warehouses, devendo-se fazer uma escolha fundamentada em pelo menos três dimensões: escopo do data warehouse (departamental, empresarial, etc), grau de redundância de dados, tipo de usuário alvo [WELD97].

Quanto à redundância de dados, há essencialmente três níveis de redundância: o data warehouse virtual, o data warehouse centralizado e o data warehouse distribuído.

Data warehouse virtual - consiste em simplesmente prover os usuários finais com facilidades adequadas para extração das informações diretamente dos bancos de produção, não havendo assim redundância, mas podendo sobrecarregar o ambiente operacional.

Data warehouse central - constitui-se em um único banco de dados físico contendo todos os dados para uma área funcional específica, um departamento ou uma empresa, sendo usados onde existe uma necessidade comum de informações. Um data warehouse central normalmente contém dados oriundos de diversos bancos operacionais, devendo ser carregado e mantido em intervalos regulares.

Data warehouse distribuído - como o nome indica, possui seus componentes distribuídos por diferentes bancos de dados físicos, normalmente possuindo uma grau de redundância alto e por conseqüência, procedimentos mais complexos de carga e manutenção.

Estratégia Evolucionária - Data warehouses, em geral, são projetados e carregados passo a passo, seguindo portanto uma abordagem evolucionária. Os custos de uma implementação "por inteiro", em termos de recursos consumidos e impacto no ambiente operacional da empresa justificam esta estratégia.

Muitas empresas iniciam o processo a partir de uma área específica da empresa, que normalmente é uma área carente de informação e cujo trabalho seja relevante para os negócios da empresa, criando os chamados data marts (um data warehouse departamental), para depois ir crescendo aos poucos, seguindo uma estratégia "botton-up" ou assunto-por-assunto.

Aspectos de Modelagem - A especificação de requisitos do ambiente de suporte à decisão associado a um data warehouse é fundamentalmente diferente da especificação de requisitos dos sistemas que sustentam os processos usuais do ambiente operacional de uma empresa.

Os requisitos dos sistemas do ambiente operacional são claramente identificáveis a partir das funções a serem executadas pelo sistema. Requisitos de sistemas de suporte à decisão são, por sua vez, indeterminados. O objetivo por trás de um data warehouse é prover dados com qualidade; os requisitos dependem das necessidades de informação individuais de seus usuários. Ao mesmo tempo, os requisitos dos sistemas do ambiente operacional são relativamente estáveis ao longo do tempo, enquanto que os dos sistemas de suporte à decisão são instáveis: dependem das variações das necessidades de informações daqueles responsáveis pelas tomadas de decisões dentro da empresa.

Etapas do Desenvolvimento de um Data Warehouse - Na verdade, é difícil apontar no momento, uma metodologia consolidada e amplamente aceita para o desenvolvimento de data warehouses. O que se vê na literatura e nas histórias de sucesso de implementações em empresas, são propostas no sentido de construir um modelo dimensional a partir do modelo de dados corporativo ou departamental (base dos bancos de dados operacionais da empresa), de forma incremental. Inmon [INMO92] salienta que, de fato, um data warehouse é construído de uma maneira "heurística", confirmando a estratégia evolucionária discutida no item anterior.

Segundo Kimball [KIMB96], desenvolver um data warehouse é uma questão de casar as necessidades dos seus usuários com a realidade dos dados disponíveis. Kimball aponta um conjunto de nove pontos fundamentais no projeto da estrutura de um data warehouse. São os seguintes os chamados pontos de decisão, que constituem definições a serem feitas e correspondem, de fato, a etapas do projeto:

• os processos, e por conseqüência, a identidade das tabelas de fatos;

• a Granularidade de cada tabela de fatos;

• as dimensões de cada tabela de fatos;

• aos fatos, incluindo fatos pré-calculados;

• os atributos das dimensões;

• como acompanhar mudanças graduais em dimensões;

• as agregações, dimensões heterogêneas, minidimensões e outras decisões de

projeto físico;

• duração histórica do banco de dados;

• a urgência com que se dá a extração e carga para o data warehouse.

Relacional Versus Multidimensinal - Bancos de dados relacionais encontram em sua flexibilidade e potencial para consultas ad-hoc, um de seus pontos fortes. Bancos de dados relacionais são sabidamente mais flexíveis quando são usados com uma estrutura de dados normalizada. Uma típica consulta OLAP, no entanto, "atravessa" diversas relações ("quantos tratores marca ERS foram vendidos nas filiais do Nordeste?") e requer diversas operações de junção para reunir estes dados. O desempenho dos sistemas de banco de dados relacionais tradicionais é melhor para consultas baseadas em chaves do que consultas baseadas em conteúdo.

Erros na implantação de um Data Warehouse - O Data Warehousing Institute aponta os dez erros mais comuns na implantação de um data warehouse:

1. começar o projeto com o tipo errado de "patrocínio";

2. gerar expectativas que não podem ser satisfeitas, frustrando os executivos quando da utilização do data Warehouse;

3. dizer: 'Isto vai ajudar os gerentes a tomar decisões melhores' e outras afirmações politicamente ingênuas;

4. carregar o data warehouse com informações só "porque estavam disponíveis";

5. falhar no objetivo de acrescentar valor aos dados através de mecanismos de desnormalização, categorização e navegação assistida;

6. escolher um gerente para o data warehouse que seja voltado para a tecnologia ao invés de voltado para o usuário;

7. focalizar o data warehouse em dados tradicionais internos orientados a registro e ignorar o valor potencial de dados textuais, imagens, som, vídeo e dados externos;

8. fornecer dados com definições confusas e sobrepostas;

9. acreditar nas promessas de desempenho, capacidade e escalabilidade dos vendedores de produtos para data warehouse;

10. usar data warehouse como uma justificativa para modelagem de dados e uso de ferramentas case.

Fonte
DATA Warehouse. Disponível em: &lt;http://www.dei.unicap.br/~almir/seminarios/2001.1/2mno/datawarehouse/desenvolvendo.html&gt;. Acesso em: 29 jun. 2007.


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