O que são data warehouses e bancos de dados? Como eles são diferentes e quando você deve usar um data warehouse ou um banco de dados para armazenar dados? A seguir, veremos as diferenças e semelhanças entre eles.

O que é um banco de dados?

Em um banco de dados, os dados são apresentados de forma estruturada para fácil acesso e manipulação. Grandes quantidades de informações podem ser armazenadas de forma sistemática para garantir uma recuperação eficiente. Organizar os dados implica categorizá-los em diferentes tabelas ou entidades, estabelecer relações entre elas e definir seus atributos ou campos. Por último, gerenciamento de banco de dados envolve manter a integridade e a segurança dos dados por meio de vários processos, como backup e recuperação, controle de acesso do usuário e aplicação de regras de consistência de dados. 

Tabelas, registros, campos e relacionamentos 

No reino de bases de dados, as tabelas servem como blocos de construção fundamentais. Eles são como planilhas compostas por linhas e colunas onde os dados são armazenados. Cada registro em um banco de dados corresponde a uma linha de uma tabela, o que equivale a um conjunto completo de informações sobre uma entidade ou objeto específico. Por outro lado, as colunas de uma tabela são chamadas de campos, contendo elementos de dados individuais, como nomes ou datas. Os relacionamentos estabelecem conexões entre tabelas por meio de pontos de dados ou chaves compartilhadas, permitindo recuperação e organização eficientes de informações em diversas tabelas. 

Consultas, relatórios, bancos de dados relacionais e administração de banco de dados 

Conceitos e aplicações avançadas em bancos de dados abrangem uma gama de funcionalidades cruciais. As consultas, aspecto fundamental, permitem aos usuários recuperar informações específicas de bancos de dados por meio da formulação de solicitações estruturadas. Os relatórios permitem a apresentação de dados organizados em formato legível, auxiliando nos processos de tomada de decisão. Bancos de dados relacionais estabelecer relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados por meio de atributos-chave, melhorando a integridade e a eficiência dos dados. A administração de banco de dados envolve o gerenciamento e a manutenção do sistema de banco de dados, incluindo tarefas como otimização de desempenho, gerenciamento de segurança e procedimentos de backup. 

O que é um Data Warehouse?

Num mundo orientado por dados, as organizações normalmente recolhem grandes quantidades de informações de diversas fontes. No entanto, gerir e analisar estes dados pode ser uma tarefa complexa. A data warehouse funciona como um repositório central para diversos tipos de dados armazenados: dados estruturados, não estruturados e semiestruturados de diferentes fontes dentro de uma organização. 

A integração de dados desempenha um papel crucial no funcionamento de um data warehouse. Envolve combinar dados de diversas fontes, como bancos de dados transacionais, planilhas e sistemas externos, em uma visão unificada. Esse processo garante que os dados no warehouse sejam precisos, consistentes e facilmente acessíveis para análise. 

Integração de dados envolve vários estágios, incluindo extração, transformação e carregamento (ETL). Primeiro, os dados relevantes são extraídos de vários sistemas de origem utilizando ferramentas especializadas ou técnicas de programação. Em seguida, passa por processos de transformação para limpar e padronizar os dados de acordo com regras ou requisitos de negócio predefinidos. Na fase final do ETL, os dados são carregados na análise do warehouse.

Elementos básicos de um data warehouse: tabelas de fatos, tabelas de dimensões e esquemas 

No reino de armazenamento de dados, os blocos de construção que formam sua base são tabelas de fatos, tabelas de dimensões e esquemas. Esses componentes trabalham juntos de forma harmoniosa para criar um ambiente estruturado e organizado para armazenar e analisar grandes quantidades de dados. 

As tabelas de fatos estão no centro de um data warehouse. Eles contêm dados numéricos ou quantificáveis ​​conhecidos como fatos, que representam as medidas ou métricas de um processo de negócios. As tabelas de fatos normalmente possuem diversas colunas que representam diferentes dimensões que fornecem contexto para esses fatos. 

As tabelas de dimensões contêm categorias ou atributos que fornecem contexto adicional aos atributos da tabela de fatos. 

Os esquemas definem a estrutura lógica e a organização de um data warehouse. Eles determinam como as tabelas de fatos e dimensões estão relacionadas entre si no esquema do banco de dados. Os tipos de esquema comumente usados ​​incluem esquema em estrela e esquema em floco de neve. 

Data Warehouses e Data Marts baseados em nuvem 

Nos últimos anos, o advento da computação em nuvem revolucionou a forma como os data warehouses são gerenciados e acessados. Os data warehouses baseados em nuvem são escalonáveis, econômicos e flexíveis. Essas soluções modernas de armazenamento de dados aproveitam o poder da infraestrutura em nuvem para armazenar e processar grandes quantidades de dados. Uma vantagem significativa dos data warehouses baseados em nuvem é a capacidade de aumento ou redução sob demanda.          

Data Warehouse vs. Banco de Dados: Recursos e Funções Semelhantes 

Armazéns de dados e os bancos de dados compartilham vários recursos comuns relacionados ao armazenamento, processamento e recursos de consulta de dados.

• Ambos são projetados para gerenciar e organizar grandes volumes de dados de forma eficiente. Tanto os data warehouses quanto os bancos de dados oferecem recursos robustos de armazenamento de dados. 
• Ambos fornecem uma estrutura estruturada para armazenamento de diversos tipos de dados, garantindo sua integridade e segurança. 

• Ambos suportam o uso de índices para otimizar a velocidade de recuperação de dados. 
• Ambos possuem avançado capacidades de processamento. Eles podem lidar com operações complexas, como agregações, filtragem, classificação e união de conjuntos de dados. Esses recursos de processamento permitem a análise eficiente de grandes quantidades de informações armazenadas nos sistemas. 
• Ambos oferecem recursos de consulta poderosos. Os usuários podem recuperar subconjuntos específicos de dados formulando consultas usando linguagem de consulta estruturada (SQL) ou outras linguagens de consulta suportadas pelas plataformas. Isso permite que os usuários extraiam insights significativos dos conjuntos de dados armazenados. 

• Ambos oferecem recursos semelhantes, como análises em tempo real, funções agregadas e consultas ad hoc. A utilização de análises em tempo real é benéfica para as organizações, pois permite-lhes analisar os dados à medida que são gerados ou atualizados. Esse recurso permite que as empresas tomem decisões oportunas com base nas informações mais atualizadas disponíveis.
• Ambos exigem práticas de governança de dados para garantir a conformidade com os regulamentos, manter os padrões de privacidade e estabelecer o controle sobre os direitos de acesso. A governança refere-se às políticas, procedimentos, funções e responsabilidades para garantir o uso adequado dos dados.
• Ambos empregam mecanismos de autenticação como nomes de usuário/senhas ou técnicas de criptografia para proteger seu conteúdo. As medidas de segurança desempenham um papel fundamental na proteção de informações confidenciais contra acesso não autorizado ou atividades maliciosas.

Data Warehouse vs. Banco de Dados: Recursos e Funções Contrastantes    

Os data warehouses e bancos de dados diferem em alguns aspectos importantes.

Escalabilidade: A escalabilidade é essencial para acomodar volumes crescentes de dados ao longo do tempo. Os bancos de dados normalmente lidam com isso por meio do escalonamento vertical (aumentando os recursos de hardware), enquanto os data warehouses costumam utilizar o escalonamento horizontal (distribuindo a carga de trabalho entre vários servidores).

Operações: Os bancos de dados lidam principalmente com dados em tempo real transacional operações com ênfase na manutenção da consistência e integridade. Por outro lado, os data warehouses priorizam as operações analíticas integrando conjuntos de dados díspares em um esquema unificado otimizado para relatórios e análises. 

Integração de dados: Em um banco de dados, a integração de dados normalmente envolve a consolidação de múltiplas fontes em um único repositório usando técnicas como processos ETL (extrair, transformar, carregar). Isso permite armazenamento, recuperação e manipulação eficientes de dados para processamento transacional. Por outro lado, a integração de dados num data warehouse centra-se na extração e integração de dados de vários sistemas operacionais para criar uma visão unificada para análise.

Modelagem de dados: Quando se trata de modelagem de dados, os bancos de dados empregam principalmente modelos de relacionamento entre entidades ou modelos relacionais otimizados para processamento transacional. Esses modelos garantem consistência e reforçam relacionamentos entre entidades por meio de chaves primárias e restrições de chave estrangeira. Em contraste, os data warehouses geralmente empregam técnicas de modelagem dimensional, como esquemas em estrela ou em floco de neve, que facilitam a consulta e a análise eficientes de grandes volumes de dados históricos.

Capacidades de relatórios: Os recursos de relatórios também diferem entre bancos de dados e data warehouses. Os bancos de dados normalmente oferecem funcionalidades básicas de relatórios, como geração de relatórios padrão ou consultas personalizadas com base nos requisitos do usuário. No entanto, eles podem não ter recursos analíticos avançados necessários para tarefas complexas de business intelligence. 

Tratamento de dados estruturados e não estruturados: Em um data warehouse, o foco principal está nos dados estruturados. Isso garante uma formatação consistente e permite consultas e relatórios fáceis. A natureza centralizada de um data warehouse permite que as organizações obtenham uma visão holística de suas operações comerciais, consolidando informações estruturadas de diferentes sistemas. 

Por outro lado, embora os bancos de dados também acomodem dados estruturados de forma eficiente, eles são mais flexíveis no tratamento de informações não estruturadas ou semiestruturadas. Os bancos de dados podem armazenar documentos, imagens, arquivos multimídia e outras formas de conteúdo não estruturado juntamente com conjuntos de dados tabulares tradicionais. Esta versatilidade torna os bancos de dados adequados para aplicações como sistemas de gerenciamento de conteúdo ou repositórios de documentos onde diversos tipos de informações precisam ser gerenciados.

Gerenciamento de qualidade de dados: A qualidade dos dados é essencial tanto em bancos de dados quanto em data warehouses, pois garante que as informações armazenadas sejam precisas, consistentes e confiáveis. Técnicas de validação de dados, como restrições e integridade referencial, ajudam a manter a qualidade dos dados nos bancos de dados. Em data warehouses, limpeza de dados processos são empregados para eliminar inconsistências e erros. 

Otimização de performance: Os data warehouses superam os bancos de dados em termos de atuação. Um aspecto importante da otimização do desempenho em data warehouses é o uso de armazenamento colunar. Ao contrário do armazenamento tradicional baseado em linhas usado em bancos de dados, o armazenamento colunar organiza os dados por colunas em vez de linhas. Isso permite uma execução mais rápida da consulta, pois recupera apenas as colunas específicas necessárias para análise, reduzindo a E/S do disco e melhorando o desempenho geral. Outra vantagem dos data warehouses é a capacidade de aproveitar técnicas de processamento paralelo. Ao distribuir consultas por vários processadores ou nós, os data warehouses podem executar consultas analíticas complexas com mais eficiência e entregar resultados mais rapidamente em comparação com bancos de dados tradicionais. 

O particionamento de dados é outra técnica empregada por data warehouses para otimizar o desempenho. Grandes conjuntos de dados são divididos em partições menores com base em critérios específicos, como intervalos de datas ou regiões. Esse particionamento permite acesso mais rápido a subconjuntos relevantes de dados durante a execução de consultas, resultando em melhores tempos de resposta. 

Resumo

Embora existam diferenças entre data warehouses e bancos de dados em termos de suas funções e arquiteturas primárias, eles também apresentam semelhanças significativas quando se trata de recursos relacionados ao armazenamento de dados, habilidades de processamento e recursos de consulta. As organizações podem desejar escolher aquele que atenda às necessidades do negócio ou usar uma combinação de ambos.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/