DATA WAREHOUSE Bruna Campos Larissa Azevedo Lucas Bragion

Apresentação em tema: "DATA WAREHOUSE Bruna Campos Larissa Azevedo Lucas Bragion"— Transcrição da apresentação:

1 DATA WAREHOUSE Bruna Campos Larissa Azevedo Lucas Bragion
Marcela Marinho Pedro Stutz

2 Origem Surgimento na década de 90;
Evolução de sistemas de gestão de materiais; Organizar dados distintos em um só lugar.

3 Conceito Tecnologia de análise e organização de informação dentro de um banco de dados. Padronização das informações digitais; Organização; Criação e análise de relatórios.

4 Características Não Volátil; Variante no tempo; Integrado;
Orientado por assunto; Suportado a decisão.

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6 Vantagens Qualidade de dados e acesso rápido; Vantagem competitiva;
Administração do fluxo da informação; Auxilia nos processos de decisões; Agilidade no uso de ferramentas de apoio à decisão; Maior abrangência na visão de indicadores

7 Desvantagens Administração e treinamento;
A informação pode ficar obsoleta rapidamente; Pode-se abusar da informação fornecida ou usá-la de forma inadequada; Dados poucos estruturados continuam difíceis de trabalhar em DW; Complexidade e alto custo de desenvolvimento.

8 OLAP x DATA MARTS Repositório de Dados Esse termo é usado para se referir a um Data Warehouse de pequena capacidade usado para atender especificamente a uma Unidades Estratégica Negócio ou a um departamento da corporação. Processamento Analítico On-Line O OLAP e o DW são destinados a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP deve recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. As duas tecnologias se complementam. Um Data Warehouse para ser bem sucedido deve levar em consideração o que se deseja apresentar na interface OLAP.

9 Conclusão Organização de informações da empresa;
Facilita os processos; Agilidade em relatórios e gráficos; Atua diretamente nas tomadas de decisões.

10 Pergunta Os sistemas de data warehouse diferem de várias formas dos sistemas transacionais das empresas, como, por exemplo, em seu modelo de dados. Para transferir e transformar os dados dos sistemas transacionais para os sistemas de data warehouse, é comum utilizar, como estratégia, a existência de uma camada especial da arquitetura conhecida como: A) Data Marts B) Data Staging Area C) Dimensional Model Area D) Presentation Area E) Living Sample Area