Atps Construcao De Algoritmo

Trabalho de Data Warehouse

Características da Tecnologia do Data Warehouse

Neste contexto, a Data Warehouse proporciona uma sólida e concisa integração dos dados da empresa, para a realização de análises gerenciais estratégicas de seus principais processos de negócio. Ele se poupa em integrar e consolidar as informações de fontes internas, na maioria das vezes heterogêneas, e fontes externas, sumarizando, filtrando e limpando esses dados, preparando-os para análise e suporte à decisão.

Essa tecnologia originou o Data Warehouse, que possui um conjunto de características, conforme apresentado a seguir, que o distingue de outros ambientes de sistemas convencionais:

• Extração de dados de fontes heterogêneas (existentes ou externas);

• Transformação e integração dos dados antes de sua carga final;

• Normalmente requer máquina e suporte próprio;

• Visualização dos dados em diferentes níveis. Os dados do Data Warehouse podem ou não ser extraídos para um nível mais específico, os Data Marts, e a partir deste para um banco de dados individual;

• Utilização de ferramentas voltadas para o acesso com diferentes níveis de apresentação;

• Dados somente serão inseridos, não existindo atualização, ou melhor, updates.

Arquitetura do Ambiente

A arquitetura do Data Warehouse inclui, além de estrutura de dados, mecanismo de comunicação, processamento e apresentação da informação para o usuário final. A figura seguinte

De forma geral, as arquiteturas orientadas a esse ambiente são constituídas por um conjunto de ferramentas que respondem desde a carga até o processamento de consultas, assim como por repositórios de dados, como o Dada Warehouse e os Data Marts.

As ferramentas existentes são divididas em dois grupos:

1) Ferramentas relacionadas à carga inicial e às atualizações periódicas do Data Warehouse, que são responsáveis pela extração dos dados de múltiplos sistemas operativos e fontes externas, assim como pela limpeza, transformação e integração dos dados.

2) Ferramentas relacionadas a consultas orientadas para o consumidor final que são responsáveis pela elaboração de relatórios, pesquisas informativas, análise de desempenho e mineração de dados (Data Mining).

Quanto os relatórios, DW funciona como um grande conjunto de todos os dados, enquanto os Data Marts são as prateleiras desse armazém de dados, que permitem uma visão mais direcionada de um problema, funcionando como repositórios menores, orientado a áreas específicas.

Arquiteturas DW

Os tipos de Arquiteturas e de Implementação Dw

Nem sempre é um caso de a escolha da arquitetura ser a prioridade para o começo de um projeto de um DW. A arquitetura de ser determinada ou modificada após o começo da implementação , entretanto um longo tempo será despendido se isso vier ocorrer.

A escolha da arquitetura é uma