Data Warehouse Empresarial (EDW)

O que é um data warehouse empresarial (EDW)?

Um data warehouse empresarial (EDW, na sigla em inglês) é um repositório centralizado e estruturado, projetado para consolidar e gerenciar dados organizacionais. O principal benefício de uma EDW é que ela oferece um ambiente governado onde informações de sistemas díspares são integradas, padronizadas e tornadas acessíveis para relatórios e análises consistentes.

A sigla EDW é amplamente usada em contextos profissionais e técnicos, mas você pode encontrar outros termos que se referem ao mesmo conceito, como data warehouse (DW) ou data warehousing (DWH). No entanto, a palavra “enterprise” (empresarial) adiciona uma distinção importante. DW ou DWH podem se referir a uma empresa, ou podem se referir a um warehouse específico de um projeto que serve a um propósito específico. Você precisaria de mais contexto para ter certeza.

Um EDW, no entanto, é projetado especificamente para abranger toda a organização, integrando dados de diversos departamentos, como finanças ou operações. Isso ajuda a garantir que a analítica não seja fragmentada ou contraditória. Por exemplo, os valores de receita extraídos de sistemas financeiros podem ser alinhados com a atividade do cliente rastreada em plataformas de CRM, reduzindo o risco de relatórios conflitantes e ajudando a cumprir o objetivo principal de um EDW, que é estabelecer uma única fonte de verdade para uma organização em relação aos seus dados.

As organizações geralmente enfrentam dificuldades com métricas inconsistentes, registros duplicados e ferramentas de relatórios incompatíveis. Ao consolidar a informação em um único sistema, um EDW garante que os executivos, analistas e equipes operacionais trabalhem com as mesmas definições e datasets. Essa consistência é vital para uma previsão precisa, compliance regulamentar e planejamento estratégico.

Para atingir esse objetivo, os EDWs integram dados de uma ampla gama de fontes. As entradas comuns incluem sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), plataformas de planejamento de recursos empresariais (ERP), bancos de dados transacionais e aplicativos modernos de software como serviço (SaaS). Por meio de processos de extração, transformação e carregamento (ETL) ou abordagens mais modernas de pipelines de dados, esses diversos fluxos de dados são consolidados em uma solução de armazenamento unificada que não apenas armazena informações, mas também aplica padrões de governança, qualidade e acessibilidade em toda a empresa.

Principais características que definem um EDW

A seguir, apresentamos algumas das principais características que diferenciam um EDW (Enterprise Data Warehouse) de arquiteturas de data warehouse menores.

Escopo em toda a empresa. Diferentemente dos data marts ou repositórios específicos de equipes, um EDW consolida informação de toda a organização. Isso ajuda a garantir que as percepções reflitam toda a abrangência do negócio, em vez de silos isolados.

Armazenamento centralizado. A centralização ajuda a eliminar problemas causados pela presença de dados provenientes de diferentes fontes em locais distintos. Isso melhora o acesso à informação e ajuda a garantir que a informação utilizada seja sempre proveniente da mesma fonte.

Estruturado e governado. Os dados que entram no warehouse são limpos, transformados e padronizados. Os controles de qualidade e as políticas de governança ajudam a garantir que as informações sejam confiáveis, reduzindo erros e inconsistências que podem prejudicar a tomada de decisões.

Fonte única de verdade. Ao impor padrões e integrar dados, um EDW permite que todos os usuários — de executivos a analistas — trabalhem com as mesmas informações verificadas. Essa consistência gera confiança nos relatórios que eles criam e nos painéis que visualizam, reduzindo a possibilidade de resultados conflitantes.

Otimizado para analítica. Os EDWs são projetados para queries complexas, agregações e geração de relatórios. Eles também permitem processamento analítico online (OLAP), ideal para análise de tendências e previsão, ao contrário dos sistemas de processamento de transações online (OLTP) que lidam com transações do dia a dia.

Retenção de dados históricos. EDWs mantêm tanto registros atuais quanto históricos. Esse armazenamento não volátil permite que as organizações acompanhem as mudanças ao longo do tempo, identifiquem tendências de longo prazo e comparem o desempenho entre diferentes períodos. 

Design orientado ao tema. Por fim, os EDWs organizam os dados em torno de temas-chave de negócios, como clientes, produtos ou vendas. Esse foco temático torna a análise mais intuitiva e alinha o warehouse com a forma como a empresa realmente opera.

Como um data warehouse empresarial funciona

As operações de EDW envolvem um processo essencialmente contínuo que move dados dos sistemas empresariais do dia a dia para um ambiente centralizado onde podem ser processados e analisados. Esse processo segue uma sequência clara e repetível:

• Extração
• Integração
• Carregando
• Análise

Extração de dados de sistemas de origem

O processo de EDW começa com a extração, onde os dados são obtidos dos sistemas que registram as atividades comerciais. As fontes comuns incluem bancos de dados transacionais, plataformas de CRM, sistemas ERP, aplicativos SaaS e outros bancos de dados operacionais. Diversos métodos de extração podem ser usados, incluindo extração completa que copia datasets inteiros, extração incremental para capturar apenas registros novos ou alterados e captura de dados de alterações (CDC) para acompanhar atualizações em tempo real.

Observe que a extração não altera nem remove dados dos sistemas de origem e pode ser agendada em modo de lotes (por exemplo, atualizações noturnas) ou executada continuamente por pipelines de transmissão para integração quase em tempo real.

Integração de dados: processos ETL e ELT

Uma vez que os dados são extraídos, eles devem ser integrados. Tradicionalmente, as organizações utilizam o processo de extrair, transformar, carregar (ETL), no qual os dados são limpos e padronizados antes de entrarem no warehouse. No entanto, muitas plataformas em cloud agora costumam priorizar um processo de extração, carregamento e transformação (ELT), que primeiro carrega os dados brutos e depois realiza a fase de transformação. Isso permite que uma organização aproveite o poder do compute de um warehouse para transformação de dados, incluindo: 

• Limpeza de dados (removendo duplicatas, corrigindo erros)
• Padronização (aplicação de formatos consistentes para datas, moedas e códigos)
• Integração (combinação de dados relacionados de múltiplas fontes)
• Aplicação de regras de negócio (alinhamento de dados com definições organizacionais)

Armazenamento e organização de dados

Após a transformação, os dados são armazenados em um formato estruturado otimizado para análise. Os EDWs frequentemente utilizam modelos dimensionais que organizam as informações em torno de assuntos como clientes ou produtos. Note também que, em ambientes de cloud, o armazenamento e o compute são separados, o que permite que cada um possa escalar independentemente.

Uma vez carregados, os dados tornam-se não voláteis, o que significa que os registros históricos são preservados para uma análise de tendências precisa.

Acesso e análise de dados

Uma vez concluídas a extração, transformação e carregamento, os usuários acessam o EDW por meio de ferramentas de Business Intelligence (BI), interfaces de query SQL ou plataformas de analítica de autoatendimento. Os controles de acesso baseados em funções (RBAC) garantem que os funcionários vejam apenas os dados que estão autorizados a visualizar.

Os EDWs suportam tanto análises ad‑hoc quanto relatórios programados, podendo lidar com complexas queries que unem dados de diversas áreas de negócios. Dados limpos e integrados alimentam painéis, relatórios e até modelos avançados de inteligência artificial (AI) ou machine learning (ML), transformando dados brutos em percepções acionáveis e decisões data-driven.

Principais diferenças entre EDW e outras soluções de armazenamento de dados

Uma das principais diferenças entre um EDW e outras soluções de armazenamento é que um EDW não é uma tecnología isolada. Ele deve ser considerado parte de um ecossistema de dados mais amplo que inclui múltiplas soluções de armazenamento, como data warehouses, data lakes ou data marts. Compreender como um EDW se difere dessas ferramentas relacionadas pode ajudá-lo a selecionar a solução certa para diversos casos de uso.

EDW versus data warehouse (departamental)

Como mencionado anteriormente, o termo "data warehouse" às vezes é usado como sinônimo de EDW, mas existe uma distinção importante. Um data warehouse departamental atende apenas a uma única unidade de negócios, como marketing ou finanças, enquanto um EDW, por definição, abrange toda a organização. Assim, os EDWs são arquitetados e funcionam de maneiras diferentes, conforme descrito a seguir: 

• Escopo: os EDWs consolidam dados de todos os departamentos, enquanto os data warehouses departamentais se concentram em uma única função.
• Integração: EDWs integram sistemas empresariais diversos, como CRM, ERP ou bancos de dados transacionais, enquanto os warehouses departamentais extraem fontes limitadas que não estão integradas a outras unidades de negócio.
• Governança: os EDWs aplicam padrões de qualidade e governança de dados em toda a empresa, garantindo a consistência em todas as áreas do negócio. Os warehouses departamentais normalmente aplicam controles apenas dentro de sua unidade.
• Utilização: os EDWs permitem a analítica multifuncional, possibilitando comparações entre departamentos como ventas, finanças e operações. Os warehouses departamentais são compatíveis com relatórios de funções específicas.

EDW versus data lake

Um data lake é outra solução de armazenamento comum, mas se difere significativamente de um EDW das seguintes maneiras:

• Tipo de dados: os EDWs armazenam dados estruturados e processados, enquanto os data lakes armazenam dados brutos, não estruturados ou semiestruturados, como logs, imagens ou feeds de sensores.
• Esquema: os EDWs usam esquema na escrita, o que significa que os dados são estruturados antes do carregamento. Os data lakes usam o modelo de esquema sob demanda, estruturando os dados somente quando consultados.
• Qualidade dos dados: os EDWs contêm dados selecionados, limpos e controlados. Os data lakes armazenam dados brutos que exigem processamento antes de serem usados.
• Casos de uso: os EDWs são ideais para BI, painéis e relatórios. Os data lakes são adequados para atividades de ciência de dados, ML e análise exploratória.
• Desempenho de query: os EDWs são otimizados para queries analíticas rápidas. Os data lakes geralmente exigem processamento adicional para melhorar o desempenho.

Note que é muito comum as organizações utilizarem ambos: data lakes como repositórios flexíveis para experimentação e EDWs para analítica de produção.

EDW versus data mart

Um data mart é uma solução menor e mais focada do que um EDW, que fornece dados pré-agregados adaptados às necessidades específicas do departamento. Eles geralmente são subconjuntos de um EDW, mas se diferem deles das seguintes maneiras:

• Escopo: os data marts normalmente abordam uma única área temática ou departamento, enquanto os EDWs atendem a toda a empresa.
• Fonte: data marts são frequentemente obtidos de um EDW. Em contraste, um EDW extrai diretamente dos sistemas operacionais.
• Complexidade: Os data marts são mais simples do que os EDWs, com menos fontes de dados. Os EDWs integram dados de toda a empresa e, portanto, exigem arquiteturas e infraestrutura mais complexas.
• Implementação: os data marts podem ser implementados rapidamente. Os EDWs exigem cronogramas mais longos devido à sua escala e complexidade.

Arquitetura EDW e principais componentes 

A arquitetura EDW define como os dados fluem dos sistemas de origem para um ambiente estruturado onde podem ser armazenados e analisados de forma confiável. Historicamente, os EDWs eram inicialmente hospedados em ambientes locais que exigiam investimentos significativos em hardware e manutenção, além de serem difíceis de aplicar em escala.

À medida que os ambientes de hospedagem evoluíram, a arquitetura EDW também evoluiu, migrando de sistemas tradicionais on-premises de três níveis para plataformas nativas em cloud que oferecem maior flexibilidade ao permitir escalabilidade elástica e integração perfeita com ecossistemas de cloud. Essa evolução ajuda as organizações a otimizar custos, ajustar a escala das cargas de trabalho dinamicamente para cima e para baixo e com analíticas avançadas implantadas, sem a necessidade de gerenciamento complexo de infraestrutura.

A compreensão dos seguintes aspectos da arquitetura do EDW pode ajudar as organizações a selecionar a plataforma certa e otimizar o desempenho do EDW para suas necessidades específicas.

Arquitetura EDW de três camadas

O design clássico do EDW é construído em três níveis — inferior, intermediário e superior — cada um servindo a um propósito distinto.

A camada inferior é considerada a camada de integração de dados, onde os dados brutos são capturados e preparados para armazenamento. Processos ETL ou ELT integram dados dos sistemas de origem e os transferem para a EDW. Ferramentas modernas de pipeline de dados, como Fivetran, Airbyte e Matillion, fornecem conectores para fontes de dados como sistemas CRM e ERP, bancos de dados transacionais ou aplicações SaaS.

A camada intermediária é a camada de armazenamento e banco de dados propriamente dita, onde os dados processados residem no próprio data warehouse. Os EDWs tradicionais dependiam de bancos de dados relacionais otimizados para analítica. As principais técnicas incluem armazenamento colunar (armazenar dados por coluna em vez de linha para consultas mais rápidas), compressão (reduzir o tamanho do armazenamento) e particionamento (dividir os dados em segmentos gerenciáveis). Esses recursos tornam as cargas de trabalho analíticas eficientes e escaláveis.

O nível superior é a camada de query e apresentações, onde os usuários interagem diretamente com os dados para construir dashboards e gerar relatórios usando várias ferramentas de BI, motores de query com processamento massivamente paralelo, APIs ou interfaces de usuário.

Muitas organizações agora também conseguem expandir a arquitetura de três níveis ao aproveitar plataformas em cloud para separar armazenamento de compute, permitindo escalar cada recurso de forma independente. Assim, se necessário, eles podem expandir sua capacidade de armazenamento sem necessariamente aumentar seus custos de computes, ou vice-versa.

Por fim, além da arquitetura de três camadas, a camada de governança é um componente crítico do EDW que abriga controles de segurança, acesso baseado em funções, gerenciamento de metadados e monitoramento da qualidade dos dados para ajudar a garantir que o EDW permaneça um ambiente confiável, em conformidade e seguro.

Modelos de dados e organização

A forma como um EDW é arquitetado desempenha um papel importante para obter o máximo valor de negócio, mas a forma como os dados são modelados e organizados dentro do EDW pode ser igualmente importante. Isso porque uma modelagem de dados eficaz pode melhorar drasticamente a velocidade de query e tornar o data warehouse mais fácil de navegar para usuários não técnicos.

A maioria dos EDWs utiliza modelagem dimensional, que é projetada para estruturar dados para ótimo desempenho de query e compreensão do usuário, utilizando tabelas de fatos e tabelas de dimensões.

As tabelas de fatos armazenam dados de transações e eventos mensuráveis, como receita de vendas, quantidades de pedidos ou unidades vendidas. As tabelas de dimensão armazenam dados que fornecem contexto descritivo, como localização ou idade do cliente, história de pedidos e datas dos pedidos.

Os dados também são normalmente organizados em esquemas alinhados às unidades de negócios que refletem a estrutura operacional da empresa, como finanças ou ventas. Isso torna o trabalho com os dados mais intuitivo para analistas e gestores. Com dados organizados em tabelas de fatos e dimensões, eles podem realizar atividades de análise mais facilmente, como comparar ventas por região, produto ou segmento de clientes.

Benefícios da implementação de um EDW

Um recurso fundamental de um EDW é sua capacidade de fornecer às organizações uma base sólida para gestão de dados e análise. Aqui está uma análise mais detalhada de como a consolidação de informações ajuda as empresas a obterem mais valor de seus dados.

Fonte única de verdade e consistência de dados

Um dos benefícios mais importantes de um EDW é que ele ajuda a estabelecer uma única fonte de verdade tanto para analisar o passado quanto para prever o futuro. Em muitas organizações, os departamentos dependem de sistemas separados para gestão de dados e geração de relatórios, o que pode levar a resultados conflitantes. Por exemplo, se o marketing usa um sistema de BI e o setor financeiro usa outro, eles podem chegar a valores diferentes para os valores da duração da vida do cliente. Esse tipo de discrepância pode corroer a confiança geral nos dados gerados por toda a organização.

No entanto, um EDW integra dados de todas as unidades de negócio, para que os usuários possam acessar as mesmas informações verificadas que estão autorizados a usar, independentemente da parte da empresa em que atuem. Isso reduz resultados conflitantes e, consequentemente, aumenta a confiança, permitindo que os líderes tomem decisões com base em dados confiáveis e unificados.

Melhoria na qualidade e governança de dados

Outro benefício dos EDWs é que, simplesmente pela forma como operam, eles podem ajudar a impor padrões de qualidade dos dados, como remoção de registros duplicados, padronização de formatos e regras de validação para garantir a completude. Além dos padrões de qualidade, os EDWs possuem recursos robustos de governança, como acompanhamento de linhagem de dados, suporte à compliance com regulamentos como GDPR ou HIPAA e medidas robustas de segurança para proteger dados sensíveis, incluindo RBAC, criptografia, logs de auditoria e segurança em nível de coluna.

A combinação de qualidade confiável e governança robusta ajuda os usuários a confiarem que os dados que utilizam para decisões críticas de negócios são confiáveis.

BI e analítica aprimorada

Talvez um benefício mais específico seja como um EDW pode servir de base para iniciativas de BI. Quando os relatórios e painéis de controle utilizam dados consistentes e precisos, as organizações podem realizar análises multifuncionais com mais facilidade, combinando informações departamentais, enquanto o acompanhamento histórico ajuda a identificar tendências e padrões que apoiam decisões estratégicas e táticas. Com a analítica em regime de autosserviço, os usuários podem explorar os dados de forma independente, sem depender do suporte de IT, tornando os benefícios de um EDW acessíveis a mais pessoas.

Compatibilidade com ML e AI

À medida que as organizações incorporam mais ML e AI em suas operações, os EDWs podem fornecer a data histórica de alta qualidade e consistente necessária para ensinar modelos precisos. As empresas podem então usar esses modelos para viabilizar análises preditivas, como previsão de demanda, previsão de rotatividade de clientes ou detecção de fraudes.

Muitos EDWs baseados em nuvem se integram diretamente com plataformas de ML e alguns até incluem recursos de ML integrados, permitindo que os modelos sejam treinados e rodarem em execução dentro do próprio warehouse.

Implantação de EDW em cloud versus on-premises versus híbrida

A escolha de um ambiente de implantação para um EDW pode ter um grande impacto em seu custo, escalabilidade e gerenciamento. Embora cada abordagem tenha vantagens e pontos fortes para diferentes casos de uso, a maioria das empresas atualmente prefere uma estratégia cloud-first devido à sua flexibilidade e custos iniciais mais baixos. No entanto, as organizações devem comparar as vantagens e desvantagens entre os modelos baseados em nuvem, locais e híbridos para determinar a melhor opção para suas necessidades. 

Soluções EDW baseadas em cloud

As vantagens de um EDW baseado em cloud se concentram em como ele pode eliminar a necessidade de gerenciamento de hardware e, ao mesmo tempo, fornecer atualizações automáticas e dimensionamento elástico. O preço normalmente é pago conforme o uso, o que ajuda a controlar as despesas, e a implementação normalmente é mais rápida do que outras opções e, em geral, é concluída em 6 a 12 meses, em comparação com os anos dos projetos no local.

Um EDW cloud-based geralmente é a melhor opção para organizações que priorizam flexibilidade, escalabilidade e baixos custos iniciais. Cloud soluções também transferem os gastos de capital para os gastos operacionais, tornando os custos mais previsíveis e permitindo que as empresas se adaptem rapidamente às mudanças na demanda de dados com grandes investimentos em infraestrutura.

Soluções EDW on-premises

Um EDW local é implantado e gerenciado dentro dos próprios centros de dados de uma organização. Uma das principais vantagens dessa abordagem é que ela proporciona controle máximo sobre infraestrutura e dados, sendo adequada para cumprir requisitos rigorosos de compliance ou soberania. A contrapartida para um maior controle é que a agilidade e a escalabilidade são frequentemente limitadas, o que pode retardar a inovação e a adaptação às mudanças.

Outra desvantagem é que os custos são geralmente mais elevados do que outras abordagens, com investimentos iniciais que variam de 500 mil dólares a mais de 5 milhões de dólares, além da manutenção contínua. As implementações on-premises também podem apresentar dificuldade de escala, exigem recursos de IT significativos e têm prazos longos, muitas vezes durando um ano e, às vezes, até cinco.

No entanto, algumas organizações estão vinculadas a requisitos regulatórios para usar armazenamento on-premises, e aquelas com investimentos em infraestrutura já existentes podem considerar a abordagem on-premises mais prática.

Abordagens híbridas de EDW

Não é de surpreender que os modelos híbridos para EDW combinem as vantagens das implantações locais e cloud, ao mesmo tempo em que equilibram o controle com a flexibilidade. Por exemplo, dados confidenciais podem ser armazenados no local para requisitos de residência de dados ou outros motivos de compliance, enquanto as plataformas cloud lidam com cargas de trabalho de analítica escaláveis.

A desvantagem dos modelos híbridos é que eles podem exigir integração entre diferentes ambientes, o que pode introduzir complexidade e dificultar as operações e o gerenciamento do seu EDW. Assim, os EDWs híbridos são normalmente mais adequados para organizações que estão migrando de sistemas legados para a cloud ou para aquelas que precisam tanto de soberania de dados quanto de escalabilidade.

Considerações de implementação e práticas recomendadas

A implantação de um EDW é uma tarefa significativa em termos de complexidade técnica, cronogramas e coordenação entre várias equipes. Definir expectativas realistas pode ajudar a reduzir a frustração e garantir que o EDW ofereça valor a longo prazo. As melhores práticas a seguir abordam desafios comuns e fornecem os passos práticos para o sucesso.

Abordagem da qualidade e da escalabilidade dos dados

Um dos primeiros desafios em qualquer projeto de EDW é garantir a qualidade adequada dos dados. Os sistemas de origem geralmente contêm duplicatas, campos ausentes, formatos inconsistentes ou registros desatualizados. Se esses problemas não forem resolvidos, eles se multiplicarão à medida que os dados fluem diretamente para o EDW, minando a confiança. Para evitar isso, as organizações devem implementar regras de qualidade de dados e verificações de validação antes de carregar os dados. O monitoramento contínuo com alertas de anomalias ajuda a manter a qualidade ao longo do tempo.

A escalabilidade é outra consideração fundamental. À medida que as organizações crescem, os volumes de dados aumentam inevitavelmente. A arquitetura do EDW deve ser projetada desde o início com esse crescimento em mente. As plataformas de cloud facilitam isso oferecendo dimensionamento elástico para que as capacidades de compute e armazenamento cresçam conforme necessário. O particionamento de dados e a otimização de queries também ajudarão a manter o desempenho à medida que as cargas de trabalho aumentam.

Garantia de segurança e controles de acesso

Como os EDWs concentram muitas informações confidenciais em um único local, é essencial ter práticas de segurança sólidas. O RBAC que segue o princípio do menor privilégio garante que os usuários vejam apenas os dados de que precisam e/ou estão autorizados a usar. Para dados altamente confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII), as organizações provavelmente desejarão aplicar segurança em nível de coluna e mascaramento de dados dinâmico para proteção adicional.

Outras melhores práticas de segurança incluem:

• Criptografia de ponta a ponta para proteger dados em repouso e em trânsito.
• Logs de auditoria que rastreiam cada query e evento de acesso para dar suporte à compliance e à descoberta.
• Autenticação multifatorial (MFA) para ajudar a prevenir acessos não autorizados.
• Auditorias de segurança e revisões de compliance regulares.

Como superar desafios comuns de adoção

Desafio: dependendo de como forem implantados, os projetos de EDW podem levar de um a cinco anos para serem totalmente implantados.

Solução: embora isso possa parecer assustador, uma abordagem faseada ajudará a gerenciar as expectativas e a manter o progresso. Comece com um caso de uso de alto valor, como relatórios de ventas, para demonstrar o ROI e expanda a partir daí.

Desafio: o gerenciamento de mudanças é outro desafio significativo se os usuários resistirem a novas ferramentas ou processos.

Solução: invista em treinamento, assegure e comunique o patrocínio de nível executivo e celebre as primeiras conquistas para gerar impulso.

Desafio: a integração de dados costuma ser complexa porque as organizações dependem de muitos sistemas.

Solução: ferramentas modernas de pipeline como Fivetran e Airbyte simplificam esse trabalho, e as equipes devem priorizar as fontes mais importantes primeiro.

Desafio: preocupações com custos podem retardar a adoção.

Soluções: as plataformas cloud oferecem um ponto de entrada mais baixo, e demonstrar o ROI antecipado ajuda a justificar o investimento contínuo.

Conclusão: EDW como base para a tomada de decisões data-driven

Ao reunir dados de toda a organização, um EDW pode se tornar uma base consistente e confiável para relatórios e análises que abordam desafios comuns da empresa, como relatórios inconsistentes, sistemas isolados e dados não confiáveis. Essas capacidades tornam a EDW uma base central para a tomada de decisões orientada por dados, fornecendo às equipes as informações confiáveis de que precisam para agir com confiança.

Além disso, os benefícios de um EDW vão além da tecnología. Ele pode melhorar a qualidade geral dos dados, fortalecer a analítica e apoiar capacidades avançadas como ML, enquanto várias opções de implantação oferecem flexibilidade para priorizar custo, controle ou compliance conforme necessário. Embora a implementação bem-sucedida exija expectativas realistas, práticas sólidas de qualidade de dados e gestão de mudanças cuidadosa, um EDW pode ser um ativo estratégico que ajuda as organizações a transformar dados em percepções valiosas.

Perguntas Frequentes sobre EDW

O que significa EDW?

EDW significa data warehouse empresarial e refere-se a um sistema centralizado de armazenamento que reúne dados de toda a organização para fornecer uma única fonte de verdade para a tomada de decisões data-driven.

Qual a diferença entre um data warehouse e um EDW?

Um data warehouse, ou DW, normalmente atende a um único departamento ou função, como marketing ou finanças, enquanto um EDW integra dados de vários sistemas, aplica governança em toda a empresa e suporta analítica multifuncional.

O que é ETL e ELT em um data warehouse?

ETL e ELT referem-se a duas maneiras diferentes pelas quais os dados extraídos das fontes são então integrados no próprio warehouse. ETL refere-se a um processo onde os dados são limpos e transformados antes de serem carregados no warehouse. ELT é um processo similar em uma ordem diferente, onde os dados brutos são extraídos e carregados primeiro, depois transformados dentro do warehouse usando o poder de compute do EDW. O ETL é frequentemente considerado a abordagem "tradicional", enquanto o ELT é mais comum para EDWs hospedados em plataformas de cloud porque é mais rápido e mais escalável.

Como acessar um EDW?

Normalmente, os usuários acessam um EDW por meio de ferramentas de BI, painéis de controle, ferramentas de query SQL ou plataformas de analítica de autoatendimento. A maioria das organizações oferece acesso seguro baseado em navegador para facilitar o uso, com o acesso controlado por meio de permissões baseadas em funções, para que os usuários vejam apenas os dados que estão autorizados a visualizar.