Qual é a diferença entre um ODS e um data warehouse?
Para entender melhor a diferença entre um armazenamento de dados operacionais (ODS) e um data warehouse, é melhor esclarecer que um ODS não é um substituto ou substituição para um data warehouse. Embora um ODS seja frequentemente uma área intermediária ou de preparação para um data warehouse, o ODS difere pelo fato de seus dados serem substituídos e mudam com frequência. Em contrapartida, um data warehouse contém dados estáticos para arquivamento, armazenamento, análise histórica e relatórios.
No entanto, um ODS e um data warehouse têm muito em comum, pois ambos importam e consolidam dados de fontes distintas. Essas fontes fornecem uma função essencial para análise e relatórios, mas é importante distinguir as nuances entre os dois para decidir se deve implantar uma solução de dados integrada ou combiná-las em uma arquitetura de dados em camadas para fornecer o máximo de business intelligence ‘inteligência empresarial’ (BI) para sua organização.
O ODS em Ação
Uma seguradora Fortune 100 P&C nos EUA achou desafiador gerenciar operações de forma eficiente com ciclos de vida de desenvolvimento lentos, capacidade limitada de processamento de dados e forte dependência de TI. Eles estavam procurando por infraestrutura e análise de baixo custo à medida que migravam seus aplicativos existentes para uma arquitetura baseada em eventos.
Sabendo que havia uma maneira melhor, eles se propuseram a implementar uma solução de ODS e análise inteligente e de última geração. Para saber como migramos seus aplicativos existentes para uma arquitetura baseada em eventos, leia este estudo de caso sobre a implementação de um armazenamento de dados operacionais de última geração.
Procurando uma maneira mais rápida de consultar dados do seu ODS e data warehouse?
Os conectores de consulta federada do Amazon Athena possibilitam a conexão e a consulta de vários bancos de dados fora do ecossistema da AWS.
O que é um Data Warehouse?
Um data warehouse é um sistema usado para geração de relatórios e análise de dados que atua como o repositório central de dados integrados de fontes distintas. Os Data warehouses armazenam dados não estruturados, estruturados e semiestruturados para oferecer às organizações uma única fonte de verdade (SSOT) para planejamento estratégico de longo prazo.
A maioria dos data warehouses inclui os seguintes elementos:
Um banco de dados relacional (RDB) para armazenar grandes quantidades de dados comerciais relacionados a clientes, pedidos ou produtos.
Uma solução de extração, carregamento e transformação (ELT) usada para preparar big data para análise estatística, relatórios e recursos de mineração de dados.
Ferramentas de visualização do lado do cliente para apresentar dados aos usuários empresariais.
Os data warehouses avançados geralmente incluem aplicativos sofisticados que geram informações acionáveis por meio da aplicação de algoritmos de ciência de dados e inteligência artificial (IA).
As 5 principais soluções de data warehouse
Os data warehouses podem ser implantados no local, na nuvem ou em um ambiente de nuvem híbrida. A maioria dos data warehouses é hospedada em um serviço de nuvem, o que oferece uma solução mais escalável e econômica para infraestruturas no local. As opções de data warehouse na nuvem mais populares incluem:
1. O Amazon Redshift é uma plataforma de data warehousing totalmente gerenciada e baseada na nuvem AWS. O Redshift é uma excelente opção para empresas que têm um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) existente, como MySQL, PostgreSQL e Oracle DB.
2. O Azure SQL Data Warehouse é um serviço de escala de petabytes gerenciado pela Microsoft com controles para gerenciar computação e armazenamento de forma independente. É melhor para usuários que buscam pausar a camada de computação enquanto persistem os dados para reduzir custos operacionais em um ambiente de pagamento conforme o uso.
3. O Google BigQuery é um data warehouse multi-cloud sem servidor, altamente escalável e econômico, projetado para análise interativa de conjuntos de dados massivos. O Google oferece ferramentas integradas de machine learning e business intelligence, como o BigQuery ML e o BigQuery BI Engine para dar suporte a recursos avançados de análise .
4. O SAP Data Warehouse Cloud é uma solução de nuvem SAAS que inclui integração de dados, banco de dados, data warehouse e recursos de análise para ajudar as organizações a construir uma empresa orientada por dados.
5. Snowflake é um banco de dados de armazenamento em colunas SQL padrão ANSI projetado para análise de big data. Snowflake é mais adequado para organizações que executam consultas complexas, fazem análise de dados ou ciência de big data.
Benefícios de um Data Warehouse
Além de um data warehouse fornecer recursos analíticos para melhorar a tomada de decisões de negócios, aqui estão mais cinco maneiras pelas quais um DW oferece às empresas uma vantagem competitiva importante.
Dados históricos ricos
Quando formatados corretamente, os dados precisos que um data warehouse fornece são essenciais para permitir que os tomadores de decisão aprendam com tendências e desafios passados. Um data warehouse pode adicionar contexto a dados históricos listando todas as principais tendências de desempenho em torno de estratégias anteriores — algo que não pode ser feito com um banco de dados tradicional.
Mais opções de segurança
Seja no local ou na nuvem, um data warehouse pode garantir a segurança dos dados usando criptografia e configurações de proteção específicas, como “Leitura Apenas para usuários sem privilégios”, para bloquear código SQL malicioso e proteger dados confidenciais.
Maior escalabilidade
Os data warehouses são componentes-chave para fornecer às organizações a escalabilidade necessária para manter as operações funcionando sem problemas. A capacidade de lidar com mais consultas e aumentar e diminuir a escala durante picos de demanda ajuda a gerar mais escalabilidade no negócio em geral.
Melhor estratégia
Ao usar dados históricos para permitir uma tomada de decisão mais inteligente, baseada em métricas, sobre tudo, desde o inventário até as principais vendas e lançamentos de produtos, as organizações podem criar uma estratégia competitiva que nãoNão confie na intuição.
Alto ROI
Um data warehouse capacita as organizações a responder a perguntas vitais como: Qual é o valor dos ativos de dados disponíveis? As partes interessadas podem acessar nossos dados em tempo real? Os fluxos de dados podem ser monetizados? Qual é o valor dos ativos de dados disponíveis? A capacidade de responder a essas perguntas proporciona às organizações um período de retorno do investimento do data warehouse de menos de dois anos.
Desvantagens de um Data Warehouse
Uma das principais desvantagens de um data warehouse é sua natureza não volátil, o que significa que os dados são somente leitura e exigem limpeza. Isso leva à variação de tempo, o que significa que as atualizações do data warehouse são realizadas em lotes programados, levando à possibilidade de relatórios desatualizados.
Por esse motivo, muitas organizações optam por implementar um ODS como uma área de preparação para integrar dados operacionais para o funcionamento diário.
O que é um armazenamento de dados operacionais?
Um armazenamento de dados operacionais é uma solução econômica para a natureza não volátil dos data warehouses. Um ODS não requer o mesmo tipo de transformações que um data warehouse. Como um ODS só pode armazenar dados estruturados, os dados permanecem em seu esquema existente, tornando-o mais parecido com um data lake, que usa a abordagem schema na gravação.
Nesse sentido, o ODS atua como um repositório que armazena um instantâneo dos dados mais atuais de uma organização, facilitando para os usuários diagnosticar problemas antes de pesquisar nos sistemas de componentes. Por exemplo, um ODS permite que os representantes de serviço consultem imediatamente uma transação para responder:
Onde o pacote do cliente está localizado nesse momento?
Por que a transação não está sendo concluída?
Que medidas posso tomar para solucionar esse problema?
Como a área de preparação recebe dados operacionais de fontes transacionais quase em tempo real, a carga é descarregada dos sistemas transacionais, fornecendo acesso apenas aos dados atuais que estão sendo consultados. Isso torna o ODS a solução ideal para quem busca uma visão de 360 graus das informações conectadas aos registros de dados atuais para tomar decisões comerciais mais rápidas.
Benefícios de um armazenamento de dados operacionais
Como sua empresa pode se beneficiar de um data store operacional (armazentamento de dados operacionais)? Aqui estão cinco motivos convincentes pelos quais você deve considerar um ODS para oferecer à sua empresa a velocidade, escala e agilidade de que ela precisa em um piscar de olhos.
Custo-benefício
A criação e implementação de um ODS é muito mais barata do que a de data warehouses e data lakes. Embora os preços variem drasticamente com base nos requisitos operacionais e casos de uso, um ODS normalmente custa cerca de um décimo do que as empresas podem esperar pagar por um data warehouse local.
Consulta rápida
Como um armazenamento de dados operacional coleta apenas dados atuais, a consulta é simplificada, pois não há necessidade de uniões em vários níveis. Isso é particularmente útil ao localizar dados para responder a perguntas transacionais urgentes em tempo real.
Melhor qualidade de dados
Como um ODS atua como uma área de preparação, ele pode configurar os dados em um formato consistente. Isso melhora a qualidade geral dos dados antes de serem enviados para o data warehouse, onde serão usados para tomada de decisões estratégicas.
Tomada de decisão tática mais rápida
Um ODS fornece dados comerciais sensíveis ao tempo que seriam impossíveis de localizar quando incorporados em sistemas de origem distintos. Como um ODS extrai dados operacionais em tempo real, ele simplifica o processo de relatórios e melhora muito a eficiência ao consolidar essas informações em um repositório de snapshots.
Tempo de colocação no mercado mais rápido
Um ODS de próxima geração pode reduzir o mapeamento manual de esquemas a apenas um clique. Com uma arquitetura de microsserviços, as organizações podem colocar novos serviços ao mercado mais rapidamente.
Desvantagens de um armazenamento de dados operacionais
As soluções tradicionais ODS geralmente sofrem de alta latência porque são baseadas em bancos de dados relacionais ou bancos de dados NoSQL baseados em disco. Esses sistemas simplesmente não conseguem lidar com grandes quantidades de dados e oferecer alto desempenho simultaneamente.
A escalabilidade limitada dos sistemas tradicionais também leva a problemas de desempenho quando vários usuários acessam o armazenamento de dados ao mesmo tempo. Dessa forma, as soluções tradicionais de ODS não podem fornecer serviços de API em tempo real para acessar sistemas de registro.
É necessário combinar um armazenamento de dados operacionais e um data warehouse?
Resumindo, depende de seus casos de uso e da quantidade de dados que estão sendo analisados. Se sua organização antecipa uma quantidade esmagadora de informações de clientes, funcionários e contas de consumidores, então uma solução ODS deve ser integrada a um sistema de data warehouse.
As fusões ou aquisições são outro fator a ser considerado na criação de uma arquitetura em camadas. Para permitir uma visão central de dados atuais e históricos em vários sistemas de origem, a combinação de um ODS e de um data warehouse oferecerá o instantâneo mais relevante de toda a empresa.
Nesta era digital, em que a nuvem promete muita liberdade e flexibilidade, uma infraestrutura de TI robusta que una plataformas de nuvem, análise e big data impulsionará a excelência empresarial de sua empresa.
Como implantar uma solução de ODS e Data Warehouse?
A equipe de análise da Trianz pode desenvolver e implementar uma solução ODS com o mínimo de interrupção em seus processos comerciais gerais. Ao implementar um armazenamento de dados operacionais de última geração usando Hortonworks Data Platform (HDP) no AWS EC2, implementação do Hadoop no AWS Simple Storage Service (S3), Elastic Block Store (EBS) e AWS EC2 Instance Store, a transformação solucionará ciclos de vida de desenvolvimento lento, os recursos limitados de processamento de dados e forte dependência de TI.
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