Data Warehouse - Modelos de dados transacionais vs. dimensionais
Quando pensamos em criar um Modelo de dados para Data Warehouse temos que ter em mente que o objetivo final da tarefa é criar uma ferramenta estratégica de negócios, e não apenas um banco de dados. Os usuários finais contam com relatórios, painéis e análises para extrair insights de dados, monitorar o desempenho dos negócios e apoiar a tomada de decisões. E os data warehouses são usados para alimentar esses relatórios, painéis e ferramentas de análise. Um DW é um repositório de dados específicos que representam eventos ou transações de interesse para a organização, também é uma forma de informar as partes interessadas sobre como os dados serão organizados, armazenados e acessados. Em resumo, um DW é um repositório central de informações que pode ser analisado para tomar melhores decisões.
De onde vem os dados que alimentam o Data Warehouse? Os dados podem vir de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e outras fontes de dados. Analistas de negócios, engenheiros de dados, cientistas de dados e Stakeholders acessam dados por meio de ferramentas de business intelligence (BI), clientes SQL e outros aplicativos analíticos.
Modelos de Dados Transacionais vs. Dimensionais
Modelos de Dados Transacionais:
- Objetivo Principal: Otimizar a gestão de transações em aplicações de negócios.
- Finalidade: Manter a consistência e a integridade dos dados.
- Eficiência: Projetado para processar operações rapidamente, como em sites de e-commerce ou bancos online.
Modelos de Dados Dimensionais:
- Objetivo Principal: Facilitar a análise de grandes volumes de dados para apoiar decisões informadas.
- Finalidade: Fornecer informações resumidas para sistemas de business intelligence e ciência de dados.
- Velocidade: Projetado para permitir análises rápidas.
A principal diferença entre um modelo de dados transacional e um Data Warehouse está na finalidade, os modelos transacionais são focados em operações diárias e consistência dos dados, enquanto os modelos dimensionais são voltados para a análise e a tomada de decisões rápidas.
Resumo do artigo “How to Create a Data Model for a Data Warehouse” escrito por Gustavo du Mortier.
