![\"Data](\"https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2021\/05\/17105321\/image-390.png\")
Ol\u00e1, Estrategistas. Tudo bem com voc\u00eas?<\/p>\n\n\n\n
A disciplina de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o<\/strong> assusta qualquer concurseiro, n\u00e3o \u00e9 mesmo?<\/p>\n\n\n\n Hoje em dia ela est\u00e1 presente em diversas \u00e1reas, como a fiscal e a policial, n\u00e3o sendo mais cobrada apenas em concursos espec\u00edficos da \u00e1rea da tecnologia.<\/p>\n\n\n\n Por n\u00e3o ser t\u00e3o comum em certames p\u00fablicos, ela acaba se tornando um pouco complicada, uma vez que n\u00e3o est\u00e1 no dia a dia do estudante, como as disciplinas de Direito. Mas estamos aqui justamente para ajud\u00e1-lo a entender melhor este tema.<\/p>\n\n\n\n O artigo de hoje \u00e9 sobre um assunto bem recorrente em provas de TI, o Data Warehouse<\/span><\/strong>. Desse modo, dividiremos o nosso estudo em alguns t\u00f3picos, como podemos ver abaixo:<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea sabe o que \u00e9 Data Warehouse?<\/p>\n\n\n\n Bom, no sentido literal da palavra, Data Warehouse significa \u201cArmaz\u00e9m de Dados\u201d<\/strong>. Ent\u00e3o ele \u00e9 um Banco de Dados? Na verdade, ele extrapola <\/strong>este conceito, podendo ser definido como um grande reposit\u00f3rio de bancos de dados<\/strong>, em que informa\u00e7\u00f5es <\/strong>de diversas fontes<\/strong> s\u00e3o armazenadas de forma centralizada<\/strong>, em uma \u00fanica localidade.<\/p>\n\n\n\n Ele \u00e9 muito utilizado para apoiar decis\u00f5es gerenciais<\/strong>, oferecendo acesso a dados hist\u00f3ricos e atuais <\/strong>para an\u00e1lise <\/strong>avan\u00e7ada, realizando a descoberta de conhecimento e gerando relat\u00f3rios, de modo a permitir que as organiza\u00e7\u00f5es possuam informa\u00e7\u00f5es \u00fateis e completas sobre os seus neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Imagine uma pequena empresa gerenciada por apenas tr\u00eas pessoas, a qual comercializa motos, carros e bicicletas. <\/strong>Suas vendas n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o expressivas, de modo que \u00e9 poss\u00edvel consolidar todos os seus dados em poucos documentos. Entretanto, ela come\u00e7a a realizar um grande volume de neg\u00f3cios, sendo necess\u00e1rio expandir sua estrutura, contratar mais funcion\u00e1rios, etc.<\/p>\n\n\n\n Assim, grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es<\/strong> de diferentes setores come\u00e7ar\u00e3o a ser gerados a todo momento, criando diversos bancos de dados. Desse modo, \u00e9 utilizado um Data Warehouse para consolidar<\/strong> todas essas informa\u00e7\u00f5es, com o intuito de unificar todos os dados de determinado setor da empresa, atuais e hist\u00f3ricos, podendo gerar relat\u00f3rios que podem ser \u00fateis para realizar o diagn\u00f3stico da companhia, auxiliando nas tomadas de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas e gerenciais.<\/p>\n\n\n\n O Data Warehouse pode ser entendido como uma grande cole\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> orientada a assunto<\/span><\/strong>, vari\u00e1vel com o tempo<\/span><\/strong>, integrada<\/span><\/strong> e n\u00e3o-vol\u00e1til<\/span><\/strong>, a qual fornece suporte \u00e0 tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Estas quatro caracter\u00edsticas de um Data Warehouse s\u00e3o muito importantes, sendo geralmente cobradas em quest\u00f5es de provas. Desse modo, iremos analisar cada uma delas.<\/p>\n\n\n\n Os dados de um Data Warehouse s\u00e3o organizados por determinados assuntos<\/strong>, de modo a tratar de t\u00f3picos espec\u00edficos <\/strong>e que s\u00e3o importantes para a empresa, de acordo com a vis\u00e3o do neg\u00f3cio, como compras, vendas, marketing,<\/strong> entre outras.<\/p>\n\n\n\n Ele \u00e9 vari\u00e1vel com o tempo, mantendo todas as informa\u00e7\u00f5es hist\u00f3ricas (antigas) carregadas<\/strong>, sem se desfazer delas, realizando apenas a adi\u00e7\u00e3o de novas informa\u00e7\u00f5es. Desse modo, \u00e9 poss\u00edvel recuperar <\/strong>informa\u00e7\u00f5es de registros que foram armazenados h\u00e1 muito tempo, auxiliando na an\u00e1lise, permitindo a realiza\u00e7\u00e3o de compara\u00e7\u00f5es <\/strong>com os dados atuais, prever tend\u00eancias<\/strong>, entre outros diagn\u00f3sticos importantes.<\/p>\n\n\n\n As informa\u00e7\u00f5es de um Data Warehouse s\u00e3o coletadas <\/strong>de v\u00e1rias fontes<\/strong>, desse modo, \u00e9 poss\u00edvel que a formata\u00e7\u00e3o <\/strong>desses dados seja distinta <\/strong>em cada um desses bancos de dados. Dessa maneira, \u00e9 preciso que os dados sejam transformados em um mesmo padr\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, vamos supor que as datas <\/strong>das vendas dos produtos de cada ramo da empresa sejam dispostas de diferentes maneiras em cada setor, como por exemplo:<\/p>\n\n\n\n Data da venda de Carros<\/strong>: 23\/05\/2021<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n Data da venda de Motos<\/strong>: 23\/05\/21<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n Data da venda de Bicicletas<\/strong>: 23 de maio de 2021<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n Assim, quando for realizada a consolida\u00e7\u00e3o <\/strong>dessas informa\u00e7\u00f5es, ser\u00e3o gerados conflitos<\/strong>. Desse modo, elas dever\u00e3o ser convertidas <\/strong>em apenas um padr\u00e3o<\/strong>, de modo a facilitar a an\u00e1lise dessas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Assim, a integridade diz respeito \u00e0 consist\u00eancia <\/strong>dos padr\u00f5es de dados similares, de modo a uniformiz\u00e1-los.<\/strong><\/p>\n\n\n\n A n\u00e3o-volatilidade significa que os dados anteriormente armazenados n\u00e3o podem ser exclu\u00eddos ou editados<\/span><\/strong>, salvo algumas altera\u00e7\u00f5es pontuais de corre\u00e7\u00e3o. Desse modo, as \u00fanicas opera\u00e7\u00f5es que podem ser realizadas em um Data Warehouse s\u00e3o a de carga<\/span> <\/strong>de novos dados, bem como a consulta e a leitura<\/span><\/strong> dos dados previamente carregados.<\/p>\n\n\n\n Um importante conceito presente em Data Warehouse e que \u00e9 alvo constante de quest\u00f5es de concursos \u00e9 o Data Mart, sendo ele um subconjunto de um Data Warehouse<\/span><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n J\u00e1 falamos que o Data Warehouse \u00e9 a centraliza\u00e7\u00e3o <\/strong>de v\u00e1rias fontes e tipos <\/strong>de dados, desse modo, h\u00e1 uma variedade de informa\u00e7\u00f5es dentro dele, dos mais diversos assuntos. Assim, Data Marts s\u00e3o criados de modo a separar <\/strong>as informa\u00e7\u00f5es dentro de um Data Warehouse de acordo com a categoria <\/strong>de cada dado. Por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel separar, em cada Data Mart, a quantidade de vendas de cada ramo<\/strong> da empresa, ou seja, ser\u00e1 criado um subconjunto da venda de carros, al\u00e9m dos de motos e bicicletas.<\/p>\n\n\n\n Outro exemplo \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de diferentes conjuntos que podem fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre a quantidade de vendas anuais, semestrais ou mensais<\/strong>. Al\u00e9m disso, \u00e9 poss\u00edvel realizar a divis\u00e3o de vendas concretizadas por estados<\/strong>, como S\u00e3o Paulo e Rio de Janeiro, e assim por diante. Desse modo, h\u00e1 autores que identificam o Data Mart como um Data Warehouse Setorial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Eles s\u00e3o muito utilizados com o intuito de facilitar o acesso<\/strong> a dados espec\u00edficos, recuperando um conjunto particular de informa\u00e7\u00f5es com uma maior agilidade.<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea j\u00e1 aprendeu que um Data Warehouse \u00e9 criado a partir da integra\u00e7\u00e3o de dados de diferentes fontes, n\u00e3o \u00e9 mesmo? Mas como essas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o coletadas e inseridas<\/strong> neste grande reposit\u00f3rio? Bom, o principal processo utilizado para realizar esta a\u00e7\u00e3o \u00e9 o ETL<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n O ETL<\/span> (E<\/span>xtract, T<\/span>ransform, L<\/span>oad)<\/strong> \u00e9 um processo que possui tr\u00eas fases principais: Extrair, Transformar e Carregar (Load)<\/strong> os dados <\/strong>de uma fonte para o Data Warehouse<\/strong>. Entretanto, \u00e9 importante salientar que este processo n\u00e3o \u00e9 formado simplesmente por estas tr\u00eas etapas. Por\u00e9m, para efeitos de provas, o conhecimento delas \u00e9 mais do que suficiente.<\/p>\n\n\n\n Os dados s\u00e3o primeiramente extra\u00eddos <\/span><\/strong>de diversas fontes, podendo elas serem homog\u00eaneas ou heterog\u00eaneas. Eles podem ser coletados de bancos de dados relacionais, arquivos XML, arquivos log, dados da web, entre outras fontes.<\/p>\n\n\n\n Ap\u00f3s serem extra\u00eddos, eles precisam ser transformados <\/span><\/strong>para adequ\u00e1-los \u00e0s formata\u00e7\u00f5es <\/strong>do Data Warehouse de destino. Esta etapa pode ser realizada atrav\u00e9s da limpeza <\/strong>das informa\u00e7\u00f5es, eliminando aquilo que n\u00e3o seja \u00fatil, seja pela sua baixa qualidade ou porque n\u00e3o s\u00e3o convenientes; padroniza\u00e7\u00e3o dos formatos<\/strong> dos dados, de modo a encaix\u00e1-los no enquadramento do armaz\u00e9m de informa\u00e7\u00f5es, como nomenclatura e extens\u00f5es, entre outras a\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Ap\u00f3s todas estas fases, os dados finalmente estar\u00e3o preparados para serem carregados <\/span><\/strong>no Data Warehouse, de modo a armazen\u00e1-los para que possam ser utilizados em aplica\u00e7\u00f5es futuras. O processo de carregamento pode ser configurado para ser realizado a cada hora, por dia, por m\u00eas, etc.<\/p>\n\n\n\n Como j\u00e1 discutimos diversos conceitos importantes neste artigo, iremos ilustrar abaixo, de maneira geral, como \u00e9 o processo <\/strong>de um Data Warehouse:<\/p>\n\n\n\n Primeiramente, percebemos que \u00e9 necess\u00e1rio definir as fontes de informa\u00e7\u00f5es<\/strong> de onde os dados ser\u00e3o coletados. Desse modo, atrav\u00e9s do processo ETL<\/strong>, eles s\u00e3o extra\u00eddos, transformados e carregados<\/strong> para o Data Warehouse<\/strong>. Este grande reposit\u00f3rio de dados pode ser dividido <\/strong>em conjuntos, os Data Marts<\/strong>, de acordo com o assunto, departamento, regi\u00e3o, entre outros tipos. Por fim, eles podem ser visualizados e analisados<\/strong> por meio de diversas ferramentas, como o Data Mining (Minera\u00e7\u00e3o de Dados), OLAP, gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios, entre outras funcionalidades.<\/p>\n\n\n\n Os processos de Data Mining e OLAP ser\u00e3o discutidos em outros artigos.<\/p>\n\n\n\n Bom, pessoal! Finalizamos este importante artigo sobre o que \u00e9 Data Warehouse, bem como as suas principais caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n Procuramos abordar os temas mais cobrados e que s\u00e3o mais frequentemente objetos de quest\u00f5es em provas.<\/p>\n\n\n\n Abaixo voc\u00ea poder\u00e1 encontrar alguns artigos de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o <\/strong>do nosso Blog. Apesar de alguns deles estarem direcionados ao certame da Pol\u00edcia Federal, eles podem ser utilizados para o estudo de qualquer concurso:<\/p>\n\n\n\n Saiba o que \u00e9 Minera\u00e7\u00e3o de Dados (Data Mining).<\/a><\/p>\n\n\n\n Entenda o Modelo Entidade Relacionamento em Banco de Dados.<\/a><\/p>\n\n\n\n Aprenda sobre o Banco de Dados Relacional.<\/a><\/p>\n\n\n\n Caso deseje se aprofundar no tema atrav\u00e9s de aulas completas e detalhadas, com os melhores professores do mercado,<\/strong> acesse o site do Estrat\u00e9gia Concursos<\/a> e d\u00ea uma olhadinha nos nossos cursos de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Conhe\u00e7a tamb\u00e9m o Sistema de Quest\u00f5es do Estrat\u00e9gia<\/a>. Afinal, a \u00fanica maneira de consolidar o conte\u00fado <\/strong>de maneira satisfat\u00f3ria \u00e9 atrav\u00e9s da resolu\u00e7\u00e3o de quest\u00f5es.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Bons estudos e at\u00e9 a pr\u00f3xima!<\/p>\n\n\n\n Prepare-se com o melhor material e com quem mais aprova em Concursos P\u00fablicos em todo o pa\u00eds!<\/p>\n\n\n\n Assinatura de 1 ano ou 2 anos<\/p>\n <\/p>\n <\/div>\n Conceito de Data Warehouse<\/h2>\n\n\n\n
Caracter\u00edsticas<\/h2>\n\n\n\n
Data Mart<\/h2>\n\n\n\n
ETL<\/h2>\n\n\n\n
Processo de Data Warehouse<\/h2>\n\n\n\n
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Finalizando<\/h2>\n\n\n\n
Cursos e Assinaturas<\/h2>\n\n\n\n
Assinatura de Concursos<\/h3>\n