Arquitectura Integrada

Arquitectura Integrada

Data Warehouse

Nos últimos os anos o Data Warehouse tem vindo a oferecer às organizações uma maneira flexível e eficiente de obter as informações que os gestores necessitam nos processos de decisão e caracteriza-se como uma função de apoio à decisão.

Segundo Ralph Kimball (1998), Data Warehoouse “é o lugar onde as pessoas podem aceder aos dados”. Já Wang (1998) tem uma definição mais elaborada que diz que Data Warehoue “é o processo pelo qual os dados relacionados de vários sistemas operacionais são “fundidos”, para proporcionar uma única e integrada visão de informação do negócio que abrange todas as divisões da empresa”.

Normalmente os sistemas de informação das empresas estão literalmente “distribuídos” o que dificulta a percepção da organização como um todo. A maioria dos sistemas são instalados com uma visão local e os seus principais objectivos são resolver um problema isolado. Embora não necessariamente incorrecta, esta abordagem começa a apresentar problemas quando uma visão cruzada é necessária para o entendimento da dinâmica da situação. A integração dessas informações dispersas é um dos desafios do Data Warehouse:

A simples integração não é suficiente, porque, após a recolha dos dados devem ser analisados para determinar o seu significado. Falhas na implementação de sistemas e métodos para análise desses dados, colocam a empresa em desvantagem no mercado que está cada vez mais competitivo. Quanto mais os dados se tornam disponíveis, mais complexos se torna o processo de localizar e extrai informações realmente importantes.

Para Berson (1997), os anos 90 podiam ser recordados como a época na qual as organizações começaram as utilizar os dados com uma visão diferente do operacional.

Os sistemas operacionais, tradicionalmente servem os requsitos da missão crítica com processamentos on-line e batch. Por outro lado, o uso estratégico dos dados caracteriza-se por pesquisas on-line e ad-hoc e funções batch para o apoio à decisão.

O data Warehouse proporciona a integração dos dados na organização, sendo que desta forma não é preciso confrontar várias aplicaçções em pesquisa de uma inteligência nos negócios, basta usar ferramentas analíticas apropriadas. Outra característica importante é a sua natureza história, pois com informações históricas podem-se fazer previsões para o futuro.

A definição clássica de data Warehouse criada por Inmon (1997) é a seguinte:

“Data Warehouse é a colecção de dados orientada por assuntos, integrada, com variação no tempo e não volátil, que tem por obejctivo dar suporte aos processos de tomada de decisão”.

Integrada porque contêm dados num estado uniforme, ou sejam existe uma consistência entre nomes, unidade das variáveis, etc. A integração, umas das mais importantes características do data Warehouse, pode acontecer de várias formas: em consistentes convenções de nomes, consistentes medidas de variáveis, consistentes estruturas de dados, consistentes atributos físicos de dados, etc.

A seguinte imagem exemplifica essa integração:

Além de ser um repositório de dados “crus”, o Data Warehouse também é um repositório de dados sumários, ou agregados, em formato simplificado dos sistemas operacionais. Além disso existem diferentes níveis de idade dos dados. Basicamente, um Data Warehouse, é composto por cinco tipos de daods (Gray, 1997; Inmon &Hackathorn, 1994) que estão esquematizados na seguinte imagem:

O conceito de Corporate Information factory (CIF) – segundo Imhoff (2000), define uma arquitectura lógica cujo propósito é entregar capacidade de inteligência e gestão dos negócios dirigida por dados providos por operações de negócios. Essa “fabrica” cria uma arquitectura técnica estável e duradoura para qualquer tamanho de empresa desejando contruir sistemas de apoio à decisão estratégicos e tácticos. Basicamente a CIF consiste produtores de dados e consumidores de informação.

Imhoff (2000) diz que o fluxo de dados/informação dentro da fábrica seria o seguinte: os sistemas produtores na FIC captam e transformam os dados (aquisição de dados) dos sistemas operacionais provenientes de diversas fontes (actividade e dados externos) e guardam-nos (gestão e armazenamento) num formato utilizável (data Warehouse ou ODS) para serem utilizado pelos consumidores do negócio. Os consumidores da FIC conseguem a informação produzida (entrega de dados), manipulam-na (Data-Marts) e a utilizam-na no seu próprio ambiente (Análises Estatísticas e Análises Analíticas)

A seguinte imagem mostra bem esse fluxo e resume todo o ambiente: