Se sua empresa lida com muitas transações e tem anos de dados guardados, então você precisa de um database e de um data warehouse para armazenar esse grande volume de informações.

Mas você realmente entende esses conceitos?

Databases (ou bancos de dados) e data warehouses (ou armazéns de dados) são sistemas complementares que armazenam dados, mas servem a propósitos e objetivos diferentes.

Neste post, vamos abordar o que são data warehouses (DW) e databases, apontar as suas principais diferenças e explicar a importância desses conceitos para quem deseja expandir os seus negócios na era dos dados.

Vamos começar?

O que é um database?

Um banco de dados, do inglês database, é o local onde se armazenam informações em tempo real sobre uma área específica de determinada empresa.

São, portanto, ambientes operacionais ideais para realizar grandes volumes de consultas simples e rápidas sobre as principais transações diárias de uma organização.

Estes são alguns exemplos de consultas realizadas em bancos de dados convencionais:

  • reservas de quartos em um hotel
  • registros de vendas
  • processamento de folha de pagamento
  • controle de estoque
  • transações bancárias, entre outros

Ou seja: as atividades mais rotineiras da empresa são os objetos de análise dos bancos de dados.

O que é um data warehouse?

Data warehouses, ou armazéns de dados, são bancos de dados otimizados para consultas analíticas de grandes volumes. Eles são formados pelos conjuntos de dados coletados e importados dos databases.

Diferentemente do database, o objetivo principal de um data warehouse é o armazenamento de dados históricos. Ou seja, esse sistema não armazena informações atuais, nem é atualizado em tempo real, como os bancos de dados.

São esses conjuntos, integrados em um só lugar, que possibilitam a análise e tomada de decisões estratégicas.

As diferenças entre databases e data warehouses

Enquanto os bancos de dados convencionais são ambientes operacionais, data warehouses são ambientes informacionais.

O que isso quer dizer?

No caso dos databases, é possível conduzir consultas rápidas visando a realização de atividades diárias de um negócio.

Data warehouses, por outro lado, permitem consultas amplas e completas com um objetivo mais estratégico de entender o panorama geral da empresa.

Para facilitar a sua visualização, compilamos as principais diferenças entre databases e data warehouses na tabela abaixo. Veja:

Tabela comparativa: Database x Data warehouse
Tabela comparativa: Database x Data warehouse

Explicamos

Cada área da empresa tem o seu próprio database para armazenamento e consulta pontual, enquanto o data warehouse é um banco de dados integrado, ou seja, um lugar onde todos os dados de negócio ficam armazenados: uma única fonte de verdade.

É bem comum ambos utilizarem o mesmo banco de dados relacional, sendo a arquitetura de dados a principal diferença entre eles (como estão dispostas as entidades, as tabelas, os relacionamentos etc).

Além das diferenças já abordadas, vamos explicar com maior profundidade as seguintes  distinções entre data warehouses e databases:

  1. os tipos de processamento: OLTP e OLAP
  2. os tipos de estrutura: normalizado e desnormalizado

1. OLAP vs OLTP

A diferença mais significativa entre os databases e os data warehouses é como eles processam os dados.

O processamento de rotina dentro de um database é feito pelo sistema OLTP (online transaction processing, ou processamento de transações em tempo real).

É ele que registra as operações, dando suporte a quem as executa para excluir, inserir, substituir e atualizar um grande número de transações rapidamente.

Por exemplo, se um usuário deseja registrar uma venda em um formulário da empresa, o processo é executado com OLTP.

Já os data warehouses, por outro lado, usam o OLAP (online analytical processing, ou processamento analítico online) para analisar grandes volumes de dados rapidamente.

Esse processo permite que os analistas examinem os dados em toda a sua linha histórica, ou seja, é possível somar um determinado dado no tempo desde o início daquele processo.

Por exemplo, se seu banco de dados tiver registrado um dado de vendas por minuto e você quiser saber o valor total vendido a cada dia, o OLAP mostra isso.

Ele é projetado especificamente para fazer essas consultas gerais. E seu processamento de dados é muito mais rápido do que o do OLTP para executar o mesmo cálculo.

2. Tipos de estrutura: normalizado e desnormalizado

Como databases são utilizados nas atividades operacionais diárias, os dados são gerados de diferentes fontes, onde é possível editá-los e modificá-los à vontade.

Sendo assim, surgem redundâncias e a integridade dos dados é prejudicada.

Para reduzir esses problemas, que podem ser críticos para os resultados da análise no dia a dia, os modelos de dados para aplicações transacionais devem ser normalizados.

O que isso quer dizer?

O objetivo da normalização é reduzir e até eliminar a redundância de dados. Isso permite maior consistência e, portanto, dados mais precisos, além de garantir que o banco de dados ocupe o mínimo espaço em disco.

Por outro lado, no caso dos data warehouses, os dados são desnormalizados.

Por quê?

Consultar um banco de dados normalizado pode ser uma tarefa lenta e complexa.

A desnormalização vem com o objetivo de facilitar o acesso e melhorar a eficiência das consultas em um data warehouse.

Apesar de isso gerar certa redundância de informações, as aplicações serão beneficiadas com o ganho de desempenho, já que não é necessário unir várias tabelas, como acontece nos bancos normalizados.

Data analysis: databases x data warehouses

No momento de analisar os dados, o local de consulta vai depender do objetivo.

Ainda que os bancos de dados processem apenas transações, também é possível realizar análises de dados com eles. Porém, são análises mais simples, como a reserva de um quarto de hotel ou o saldo atual de um cliente.

Isso porque a normalização dos bancos de dados dificulta consultas mais aprofundadas. Por esse motivo, eles podem fornecer apenas um relatório instantâneo dos dados em um momento específico.

Para criar e executar consultas complexas em um database, seria necessário muito tempo, além de recursos de computação e desenvolvedores habilidosos.

Assim, os data warehouses é que são projetados para realizar consultas analíticas complexas em grandes conjuntos de dados multidimensionais de maneira direta.

Com isso, os DWs propiciam análises mais rápida e resultados úteis para o desenvolvimento de estratégias da empresa.

Além disso, no DW, é possível mergulhar fundo e ver como seus dados mudam ao longo do tempo, enquanto os relatórios instantâneos dos bancos de dados fornecem apenas informações para ações imediatas.

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