DataWarehouse: Conceitos e Soluções
Vamos mostrar de forma simples e clara, os principais conceitos ligados a esta tecnologia.
Se você é da área de informática e de repente ouve esta frase em uma reunião de gerentes ou diretores: "Precisamos saber quanto, onde e em que época vendemos nossos produtos", qual será seu pensamento?
Você iria se perguntar:
Nossa base de dados tem todas estas informações consistentes, unificadas e de fácil acesso?
Posso fazer qualquer análise em diversas visões rapidamente?
A criação de DataWarehouses vem de encontro as necessidades atuais das grandes empresas. Massacradas por uma quantidade enorme de dados derivados de transações diárias, as corporações encontram grandes dificuldades na hora de utilizar estes dados para tomada de decisões. Supostamente, os dados armazenados deveriam ajudar gerentes e analistas a decidirem de forma mais embasada. No entanto, isto não acontece. Os bancos de dados que armazenam as transações diárias das empresas foram feitos para responder questões simples, como totalizações, somatórias, e revelam enorme dificuldade para responder a pesquisas que necessitam relacionar dados em diversas tabelas.
Em linhas gerais, um sistema de DataWarehouse é composto, entre outras ferramentas, de um banco de dados, para onde somente as informações necessárias para tomada de decisões são carregadas vindo dos bancos de dados operacionais. Como este novo banco de dados contém apenas as informações necessárias e está estruturado de maneira dimensional (Modelo Dimensional), as pesquisas feitas sobre ele são rápidas, e podem responder a questões complexas.
Modelo dimensional: O modelo dimensional permite às pessoas pensar sobre o negócio nos termos simples de dimensões como tempo, mercado, e produto.
Se nós pensarmos no negócio em termos de um cubo com nossas dimensões formando a base, o ponto de interseção das três dimensões dentro do cubo equivale a um ponto de medição para o negócio. Um executivo pode descrever os processos de sua companhia como a venda de produtos em uma variedade de mercados e verificar a performance ao longo de tempo.
Ao contrário do modelo de dependências de dados que diz respeito ao mesmo negócio (Modelo Relacional), só que é muito mais confuso com os relacionamentos muitos-para-muitos ou muitos-para-um. Enquanto esta estrutura é necessária para os sistemas operacionais, o modelo dimensional é muito mais vantajoso para o projeto de um DataWarehouse porque é mais eficiente e econômico em termos de performance e análise.

Ivan Feitosa ,
Coordenador de Projetos
SISCORP, BR