Data Warehouse: o que é, para que serve e por que ele é importante na engenharia de dados

Data Warehouse é um termo que aparece com frequência em conversas sobre análise de dados, business intelligence (BI) e engenharia de dados. No entanto, para quem está começando na área, pode soar técnico demais, ou até intimidante, à primeira vista.

O que muita gente não sabe é que o data warehouse está muito mais presente no nosso dia a dia do que parece. Ele está por trás de decisões estratégicas em empresas de varejo, fintechs, e-commerces e até hospitais, quando há um grande volume de dados sendo coletado, organizado e analisado.

Neste artigo, você vai entender o que é data warehouse, como ele funciona e por que ele é tão importante para a análise de dados.

O que é um data warehouse?

O data warehouse, ou armazém de dados, é um sistema utilizado para centralizar, organizar e armazenar grandes volumes de informações provenientes de diversas fontes, como sistemas transacionais, bancos de dados relacionais, planilhas e APIs externas.

Esse repositório unificado permite que os dados sejam acessados de forma rápida e eficiente por ferramentas de BI, clientes SQL, painéis analíticos e aplicações de machine learning e inteligência artificial (IA).

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Por que usar um data warehouse?

Porque o data warehouse transforma dados dispersos em informações claras, acessíveis e estratégicas. Em vez de deixar os dados espalhados em diferentes sistemas, ele centraliza tudo em um único lugar, padroniza, limpa e organiza essas informações, o que facilita a análise e a tomada de decisões.

Confira a seguir as principais vantagens de investir nesse sistema:

Melhora a qualidade de dados

Quando as informações estão espalhadas entre diferentes sistemas, como CRM, ERP, planilhas ou bancos locais, podem surgir inconsistências, como duplicidade de registros ou formatos incompatíveis. 

O data warehouse resolve esse problema ao centralizar e padronizar os dados de todas as fontes, eliminando erros e duplicações no processo. Isso cria uma base confiável, onde todos acessam as mesmas informações para análise e decisão. 

Agiliza a análise de dados

Um dos grandes desafios das empresas modernas é lidar com dados que ficam “presos” em sistemas operacionais isolados, o que dificulta análises estratégicas mais rápidas. 

Com um data warehouse, elas conseguem acessar o histórico completo de dados de diferentes sistemas. E isso facilita a identificação de tendências, falhas e pontos de melhoria com mais agilidade.

Permite melhores tomadas de decisão

Confiar apenas na experiência ou percepção pode gerar decisões arriscadas ou imprecisas. Com o data warehouse, você não precisa mais contar com isso. 

Afinal, o sistema permite análises de dados mais robustas, geração de relatórios detalhados e visualizações estratégicas. Tudo isso te ajuda a tomar decisões embasadas em evidências reais. 

Como é a arquitetura de um data warehouse?

Os desenvolvedores projetaram a arquitetura dessa tecnologia para garantir o processamento, a organização e a consulta ágil de grandes volumes de dados. Para isso, normalmente, ela é estruturada em três camadas principais, cada uma com funções específicas dentro do fluxo de dados.

Conheça cada uma delas a seguir:

Camada inferior

A camada inferior é a base do sistema. Nela, os dados são coletados de diversas fontes, como bancos transacionais, APIs, planilhas e sistemas de CRM/ERP, e armazenados em um servidor para análise. 

O processo de migração de dados pode ocorrer de duas formas: por ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform). Ambos são responsáveis por padronizar, limpar e transformar os dados, preparando-os para análises futuras. 

Camada intermediária

A camada intermediária pode ser considerada o cérebro analítico do data warehouse. É nela que entra um motor de análise, geralmente baseado em tecnologias Processamento Analítico Online (OLAP). 

Essas ferramentas permitem executar consultas complexas em alta velocidade. Você pode encontrar três tipos de OLAP nessa camada:

• ROLAP (Relational OLAP): utiliza bancos de dados relacionais para realizar análises multidimensionais;
• MOLAP (Multidimensional OLAP): envolve a criação de um cubo de dados que representa informações multidimensionais. Nesse caso, o sistema armazena dados pré-calculados no chamado “hipercubo”;
• HOLAP: combina os dois modelos anteriores, buscando unir o melhor de cada abordagem.

Camada superior

A camada superior é aquela que o usuário final visualiza (front-end). Ela reúne ferramentas de relatórios, dashboards e análise de dados ad hoc, que permitem extrair valor real dos dados armazenados.

Com essa camada, analistas e gestores conseguem gerar visualizações interativas, acompanhar indicadores em tempo real, explorar tendências e identificar oportunidades com facilidade. Tudo isso sem depender diretamente da equipe técnica.

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Como funciona o data warehouse na prática?

O data warehouse funciona como uma central de organização, integração e análise de dados coletados a partir de diferentes fontes, como sistemas de vendas, CRM, ERPs, planilhas e APIs.

Essa central transforma todas essas informações em um formato padronizado, limpo e pronto para análise, por meio de pipelines de dados que seguem uma das duas abordagens: ETL ou ELT.

Depois disso, analistas e equipes de negócio acessam esses dados usando ferramentas de BI, dashboards, consultas SQL ou até modelos de machine learning. O objetivo é gerar insights estratégicos com base em informações confiáveis, integradas e atualizadas.

Quais as diferenças entre um data warehouse tradicional e moderno?

Você pode investir em diferentes tipos de data warehouse, sendo os mais conhecidos os modelos tradicional e moderno. Os data warehouses tradicionais são baseados em serviços on-premise. Nesse modelo, tudo é hospedado localmente. 

Ou seja, é necessário adquirir uma licença de software, como Oracle Exadata ou Microsoft SQL Server, e implantar a tecnologia em servidores próprios.

Isso exige a compra, a configuração e a manutenção da infraestrutura de hardware e software, o que demanda um alto investimento inicial e uma equipe técnica especializada. 

As empresas geralmente coletam os dados de bancos relacionais e sistemas transacionais, capturam-nos em lotes e os organizam em esquemas rígidos. E essas características dificultam consultas mais flexíveis, especialmente análises em tempo real ou investigações espontâneas.

Com o avanço da transformação digital, os dados passaram a desempenhar um papel central nas estratégias de negócio. Para atender às novas demandas, surgiram os data warehouses modernos.

O que são data warehouses modernos?

Nesse novo modelo, tudo é hospedado e gerenciado em nuvem, por provedores como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Não há necessidade de investir em hardware próprio ou se preocupar com a manutenção da infraestrutura. Tudo é gerenciado pela plataforma.

Esses sistemas oferecem escalabilidade instantânea, suportam grandes volumes de dados de diferentes formatos, permitem consultas analíticas complexas em alta velocidade e se adaptam rapidamente às mudanças do negócio.

Além disso, o custo-benefício costuma ser melhor, já que a cobrança é feita sob demanda, o que torna o modelo atrativo para quem busca agilidade, escalabilidade e economia.

Característica	Data Warehouse Tradicional	Data Warehouse Moderno (em Nuvem)
Infraestrutura	Hospedado localmente (on-premise)	Serviço gerenciado em nuvem
Investimento inicial	Alto (hardware, licenças, equipe técnica)	Baixo (pagamento sob demanda, sem compra de hardware)
Escalabilidade	Limitada e cara; exige planejamento e compra de novos recursos	Escalável de forma instantânea, conforme a necessidade
Flexibilidade de esquema	Esquemas rígidos, pouco flexíveis para novos tipos de dados	Alta flexibilidade para diversos formatos e volumes de dados
Tempo de implantação	Longo (instalação, configuração e testes demorados)	Curto (infraestrutura já pronta e gerenciada)
Manutenção	Responsabilidade da empresa	Responsabilidade do provedor de nuvem
Casos de uso ideais	Organizações com exigência máxima de controle (governos, bancos)	Organizações que buscam agilidade, inovação e crescimento escalável

Por que adotar um data warehouse na nuvem?

Porque o data warehouse na nuvem entrega tudo o que um sistema tradicional oferece com vantagens adicionais, como escalabilidade instantânea, menor custo, facilidade de uso e gerenciamento automático. 

Ele elimina a necessidade de investir em infraestrutura física, permite pagar apenas pelo uso (modelo pay-as-you-go) e se adapta facilmente a volumes de dados variados. 

Além disso, esse sistema em nuvem integra dados de múltiplas fontes e ainda suporta análises em tempo real, BI, IA e machine learning. E faz tudo isso com alta performance, segurança e atualizações automáticas.

Outro diferencial é a facilidade de gerenciamento. As melhores soluções em nuvem oferecem gestão completa e autonomia, permitindo que até mesmo iniciantes criem e utilizem o sistema com apenas alguns cliques. 

Do ponto de vista técnico, eles também oferecem recursos avançados, como:

• Processamento massivamente paralelo (MPP);
• Armazenamento colunar;
• Suporte a dados estruturados, semiestruturados e não estruturados;
• Integração com data lakes em nuvem.

Data warehouse vs. data lake: quais as diferenças?

Essas tecnologias têm propósitos, estruturas e aplicações bastante diferentes. Os especialistas projetam o data warehouse especificamente para analisar dados estruturados.

Ele armazena informações que já passaram por pré-processamento, organização e transformação. Por isso, esse sistema exige que os dados sigam um esquema rígido e tabular, o que permite o uso eficiente de ferramentas como o SQL. 

Essas características tornam o data warehouse ideal para analisar dados históricos de diferentes fontes e produzir informações confiáveis com alta performance.

Já o data lake funciona como um repositório centralizado que armazena qualquer tipo de dado, inclusive dados brutos, semiestruturados ou não estruturados. Isso inclui imagens, vídeos, registros de sensores IoT, postagens em redes sociais, logs de sistemas e arquivos de texto.

Por conta dessa flexibilidade, você pode usar o data lake quando ainda não sabe exatamente como os dados serão utilizados, mas deseja mantê-los acessíveis para projetos futuros. Isso é importante principalmente em projetos que envolvem big data, machine learning ou análise exploratória.

Vale lembrar que muitos provedores já oferecem soluções que unificam o data lake e o data warehouse em uma única plataforma, o chamado lakehouse, garantindo uma gestão de dados corporativos mais centralizada e eficiente.

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Diferença entre data warehouse e banco de dados transacional

A principal diferença entre um data warehouse e um banco de dados transacional está no propósito de uso e no tipo de análise que cada um permite realizar.

O banco de dados transacional é projetado para lidar com as operações do dia a dia, como o registro de compras, cadastros de clientes ou movimentações bancárias.

Ele é otimizado para consultas rápidas e processamento de transações em tempo real, geralmente dentro de um único sistema ou aplicativo. Além disso, seu foco está em garantir agilidade, precisão e integridade nas interações rotineiras.

Já o data warehouse tem uma função mais estratégica. Ele armazena grandes volumes de dados históricos, integrados de várias fontes da organização. Isso possibilita análises mais profundas, como identificação de tendências, geração de relatórios, machine learning e previsão de comportamento.

Por isso, o data warehouse apoia decisões baseadas em dados, oferecendo uma visão ampla e consolidada do negócio ao longo do tempo.

Na prática, o banco de dados transacional organiza as operações do presente, enquanto o data warehouse ajuda a entender o passado e prever o futuro.

Melhores ferramentas de data warehouse

Hoje, você consegue encontrar várias ferramentas de data warehouse no mercado, cada uma com características específicas para atender diferentes tipos de negócio e volumes de dados. Confira a seguir as principais soluções que você pode considerar para seus projetos:

Snowflake

O Snowflake é uma das plataformas mais avançadas, graças à sua arquitetura única, que separa armazenamento e computação. Isso permite escalar cada componente de forma independente, garantindo alta performance e controle de custos.

A ferramenta suporta dados estruturados e semiestruturados, é fácil de usar e pode ser implementada em qualquer provedor de nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud. Além disso, oferece armazenamento praticamente ilimitado, suporte a múltiplas fontes de dados e a vários usuários simultâneos.

Microsoft Azure Synapse

O Microsoft Azure Synapse (antigo Azure SQL Data Warehouse) é uma plataforma unificada que combina data warehouse tradicional, processamento de big data e ferramentas de inteligência artificial.

Ela é indicada especialmente para empresas que já utilizam o ecossistema Microsoft, já que possui integração nativa com o SQL Server e outros produtos da marca.

Google BigQuery

Por conta da sua arquitetura totalmente serverless e gerenciada, o BigQuery permite executar consultas SQL em tempo real sobre grandes volumes de dados.

Ele é uma solução fácil de usar, econômica e altamente integrada com os serviços do Google. Além disso, oferece recursos analíticos avançados, incluindo capacidades de machine learning e previsão de tendências.

Amazon Redshift

O Amazon Redshift é um dos pioneiros entre os data warehouses em nuvem. Ele oferece armazenamento escalável, com suporte a exabytes de dados e integração completa com os demais serviços da Amazon.

Embora seja uma ferramenta mais técnica, que exige uma equipe especializada para configuração e manutenção, ele é uma ótima escolha para projetos com grande volume de dados e alta demanda analítica.

IBM Db2 Warehouse

O IBM Db2 Warehouse é voltado para grandes empresas que já utilizam os serviços da IBM. Ele se diferencia pela confiabilidade, controle de transações e alta disponibilidade, além de se beneficiar da tecnologia Netezza.

Além disso, esse sistema oferece recursos avançados de consulta, suporte a múltiplas nuvens e integração com soluções como SAP e Oracle.

Exemplo prático: uso de data warehouse na vida real

A melhor forma de entender como o data warehouse faz a diferença no dia a dia é com um exemplo prático. 

Então, imagine a seguinte situação: a rede de supermercados Atacarejo possui filiais em diferentes cidades. Cada unidade registra informações diariamente em sistemas distintos, vendas, estoques, compras de fornecedores, promoções aplicadas, comportamento de clientes, entre outros.

A empresa coleta automaticamente todos esses dados, padroniza as informações e centraliza tudo em um único repositório analítico por meio da implementação de um data warehouse em nuvem.

A partir disso, os gestores conseguem cruzar informações entre setores e regiões para responder com agilidade a perguntas estratégicas como:

• Quais produtos vendem mais em cada cidade e dia da semana?
• Qual campanha promocional gerou mais retorno financeiro nos últimos meses?
• Como está o giro de estoque por categoria e qual item está parado há mais de 60 dias?
• Existe alguma correlação entre clima local e aumento nas vendas de determinados produtos?

As ferramentas de BI conectadas ao data warehouse realizam essas análises e atualizam os dados automaticamente. Com isso, os gerentes de loja conseguem acessar dashboards personalizados, enquanto a diretoria recebe relatórios estratégicos com dados consolidados, confiáveis e em tempo real.

Dessa forma, a rede de supermercados pode otimizar estoques, reduzir perdas, personalizar promoções regionais, antecipar demandas sazonais e melhorar a experiência do cliente. 

Tudo isso com base em dados reais, históricos e integrados, garantindo uma operação mais eficiente, decisões mais acertadas e aumento direto na competitividade e no faturamento.

@asimov.academy

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♬ som original – Asimov Academy

Transforme dados em decisões estratégicas com um data warehouse

Como você viu no exemplo, empresas que centralizam e analisam dados de forma integrada conseguem reduzir custos, aumentar a receita e se adaptar rapidamente às mudanças do mercado. 

Mas, para alcançar esses resultados, é essencial contar com um bom data warehouse. Afinal, ele é a base para decisões inteligentes.

Seja em e-commerce, saúde, finanças ou qualquer outro setor, um data warehouse bem arquitetado elimina a dependência de planilhas fragmentadas e relatórios demorados. Tudo isso é substituído por análises em tempo real e informações que geram ação.

E você nem precisa ser um engenheiro sênior para começar a trabalhar com isso e ajudar empresas a conquistarem esses resultados.

Como aprender a construir data warehouses e pipelines de dados com Python do zero

Quer dominar na prática o desenvolvimento de data warehouses modernos? Então você precisa conhecer a Trilha de Engenharia de Dados com Python, da Asimov Academy.

Ao longo dessa trilha, você aprende a:

• Construir pipelines de dados do zero;
• Dominar os principais processos de ETL;
• Arquitetar soluções de dados robustas e escaláveis;
• Trabalhar com ferramentas essenciais do mercado, como Python, SQL e Airflow.

Tudo com foco prático e aplicado a desafios reais. Esse é o primeiro passo para começar a trabalhar com data warehouses!

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