Um data warehouse (DWH) e um sistema de armazenamento centralizado e integrato de dados, organizados para análises e consultas de negocios. Diferente de um sistema operacional, que armazena dados transacionais, o data warehouse e otimizado para leitura, agregacao e consultas complexas.

Como funciona

Os dados vêm de varias fontes (sistemas transacionais, APIs, planilhas) e sao extraidos, transformados e carregados (ETL) no data warehouse. O DWH armazena os dados em tabelas dimensionalizadas, otimizadas para agregacao, consulta analitica e relatórios. Os dados sao normalizados (normalização) e consistem na arquitetura de dados, que organiza informações por domínios.

Exemplo pratico

Uma loja virtual averece: sistemas de pedido, pagamentos, catálogo de produtos, tráfego do site e dados de atendimento. O data warehouse consolida esses dados em uma visão unificada, permitindo analisar: vendas por produto, por época, por canal, frete, devoluções, satisfação do cliente, batendo maço com o mesmo marco.

Para que serve

O data warehouse é essencial para: relatórios de negocios, análise de dados, previsão de vendas, inteligência de mercado, otimização de campanhas, atendimento e modelagem preditiva. Ele permite que diferentes departamentos consultem os mesmos dados confiáveis.

Termos relacionados

  • data-lake: repositório de dados brutos
  • ETL: extrair, transformar, carregar
  • BI: business intelligence, processo de analise

Como testar hoje

Faça uma consulta de seleção em um data warehouse público, como o BigQuery de exemplo, ou use o próprio Google Analytics para exportar dados via API. Veja como uma consulta simples consegue uma visão agregada de dados.

Perguntas frequentes

  • O que e um data warehouse? E um sistema de armazenamento e integração de dados otimizados para análises e consultas de negocios.
  • Diferenca entre data lake e data warehouse? Um data lake armazena dados brutos de formatos variados; um data warehouse contém dados estruturados e normalizados para consulta.
  • Como escolher um data warehouse? Considere volume de dados, variedade, velocidade de consulta, orçamento, equipe de manutenção e integração com outras ferramentas.