Data Warehouse
Um Data Warehouse é um armazém de
dados, contendo dados extraídos do
ambiente de produção da empresa.
 De acordo com INMON (1997), um Data
Warehouse, pode ser definido como um
banco de dados especializado, o qual
integra e gerencia o fluxo de informações
a partir dos bancos de dados corporativos
e fontes de dados externas à empresa.

Data Warehouse
A função do Data Warelhouse é tornar as
informações corporativas acessíveis para o
seu entendimento, gerenciamento e utilização.
 Para o desenvolvimento de um Data
Warehouse é baseado em etapas.

ETAPAS DO PROJETO DE
DATA WAREHOUSE
IDENTIFICAR
PROCESSOS A
MODELAR.
FATOS
GRANULARIDADE
DEFINIR
DIMENSÕES
ESPECIFICAR
OS FATOS
ANALISAR
ATRIBUTOS DAS
DIMENSÕES
PROJETO FÍSICO
SUPORTE A
MUDANÇAS
PREVISÃO DO
HISTÓRICO
CARGA E
EXTRAÇÃO DOS
DADOS
DATAWAREHOUSE
DADOS
DW
INFORMAÇÕES
APLICAÇÕES
INTEGRAÇÃO
DE
DADOS
DISPONIBILIZAÇÃO
DE
INFORMAÇÕES
 ORIENTADO A ASSUNTOS
 INTEGRADO
 NÃO VOLÁTIL
 HISTÓRICO
 GRANULARIDADE
É UM CONJUNTO DE DADOS ATUAIS E HISTÓRICOS,
EXTRAÍDOS DE VÁRIOS SISTEMAS OPERACIONAIS,
DESTINADOS A FORNECER INFORMAÇÕES QUE AUXILIEM O
PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO
CARACTERÍSTICAS
PROJETADOS POR ASSUNTOS/NEGÓCIOS
Exemplo de uma Companhia de seguros
As aplicações podem ser
Os principais assuntos,
negócios da empresa
CARACTERÍSTICAS
DADOS ALTAMENTE
INTEGRADOS
DADOS HISTÓRICO
DADOS NÃO VOLÁTIL
CARACTERÍSTICAS
GRANULARIDADE
ANO
REGIÃO
SEMESTRE
TRIMESTRE
LINHA
ESTADO
PRODUTO
CIDADE
MES
DIA
TEMPO
PRODUTO
REGIAO
GRANULARIDADE = NIVEL DE DETALHE
MAIOR GRANULARIDADE, MENOR DETALHAMENTO, MAIOR VOLUME
DIFERENÇAS ENTRE DW E
APLICAÇÕES OPERACIONAIS
DW
FOCO
 RECUPERAÇÃO DE DADOS
PARA ANÁLISES / DECISÕES
USUÁRIOS
OBJETO DA
ANÁLISE
APLICAÇÕES OPERACIONAIS
 ENTRADA DE DADOS PARA AS
OPERAÇÕES DE NEGÓCIO
(TRANSAÇÕES)
 GESTORES DE NEGÓCIO
 FUNCIONÁRIOS OPERACIONAIS
 ALTOS EXECUTIVOS
 FUNCIONÁRIOS DE CONTROLE
 PROCESSO DECISÓRIO
 FLUXO DE ATIVIDADES
 INDICADORES DE
OPERACIONAIS
DESEMPENHO
 ESTÁVEIS
 DINÂMICOS
 HISTÓRICOS
 CORRENTES
 ALGUNS SUMARIZADOS
 DETALHADOS
ESTRUTURA
DE DADOS
 RELACIONAL
 NORMALIZADA
TEMPO DE
RESPOSTA
 VÁRIOS SEGUNDOS /
TIPO DE
DADOS
 MULTIDIMENSIONAL
MINUTOS / HORAS
 FRAÇÕES DE SEGUNDO OU
ALGUNS SEGUNDOS
DATA MART
FOCO
GESTORES DE NEGÓCIOS
DATA
MART
É UM CONJUNTO DE DADOS DO DATA
WAREHOUSE, CUSTOMIZADOS PARA ATENDER A
NECESSIDADES DE ANÁLISES ESPECÍFICAS DE
UMA ÁREA OU PROCESSO DO NEGÓCIO DA
EMPRESA
DATA MART x DATA WAREHOUSE
DATA MART
 MENOR CUSTO E ESFORÇO
PARA IMPLEMENTAÇÃO
INICIAL
DATA WAREHOUSE
 INCLUSÃO DE REQUISITOS
DE TODAS AS FUNÇÕES DE
NEGÓCIO
 AUMENTO DE PERFORMANCE
 DEFINIÇÕES DE DADOS E
A PARTIR DA EXPERIÊNCIA
DOS USUÁRIOS
REGRAS DE NEGÓCIOS
CONSISTENTES
 CONTROLE DO DATA MART
PELA PRÓPRIA ÁREA DE
NEGÓCIO A QUAL ATENDE
 REDUNDÂNCIA DE DADOS
MINIMIZADA
OLAP (Online analytical processing)
CÁLCULOS (RANKINGS / TOP TEN)
MÉDIAS
SOMAS CUMULATIVAS
COMPARAÇÃO ENTRE PERÍODOS
CÁLCULOS ESTATÍSTICOS / FINANCEIROS
TABELA
(LINHAS E COLUNAS
DIMENSÕES)
SOBRE A QUAL O USUÁRIO PODE
“DRILL DOWN”
“DRILL UP”
“DRILL ACROSS”
MODELO MULTIDIMENSIONAL
CUBO
MERCADOS
VALOR VENDIDO
CÉLULAS DO CUBO CONTÉM
VALORES MENSURÁVEIS E AS
BORDAS DEFINEM AS
DIMENSÕES. PODEM EXISTIR
MAIS QUE TRÊS DIMENSÕES
NO NEGÓCIO
TEMPO
VENDAS
IMPLEMENTAÇÃO
Carga dos
Dados