Arquiteturas de Data Warehousing – Parte 2

Mais algumas informações sobre arquiteturas de DW… São considerações apresentadas  por  Turban, Sharda, Aronson e King, em seus trabalhos sobre DW e BI. Vamos lá…

Arquiteturas alternativas

Os pontos de vista de projeto arquitetônico do Data Warehouse podem ser classificados, de maneira geral, em Projeto de DW para toda a empresa, e Projeto de Data Mart (DM). Na figura 2.5 (a-e), mostramos algumas alternativas para os tipos básicos de projeto arquitetônico, incluindo uma arquitetura estrela, um DW empresarial com ODS (isto é, suporte ao acesso em tempo real), e uma arquitetura de EDW distribuída. Sen e Sinha (2005) analisaram 15 metodologias diferentes de DW. As fontes dessas metodologias são classificadas em três amplas categorias: Fornecedores da tecnologia específica, Fornecedores da infra-estruturas e Empresas de modelagem de informação.

                        Figura 2.5 Arquiteturas alternativas da Data warehouse.

                        2.5-a Arquitetura da Data Warehousing empresarial.

A literatura sobre DW oferece mais discussões sobre diversas arquiteturas, como Data marts independentes, Arquitetura de Barramento de Data Mart com Data Marts dimensionais vinculados, e Data Marts federados, veja a figura 2.6. Nos Data Marts independentes, os depósitos são desenvolvidos para operar de forma autônoma uns dos outros. Assim, eles têm definições inconsistentes de dados e diferentes medidas e dimensões, o que dificulta a análise de seus dados (ou seja, é difícil, se não impossível, ter “a versão única da verdade”).

                       Figura 2.5 Arquiteturas alternativas da Data warehouse.

                        2.5-b Arquitetura de Data Mart.

Na Arquitetura em estrela, a atenção se volta para a construção de uma infra-estrutura escalonável e passível de manutenção; ela é desenvolvida de forma iterativa, área temática por área temática, e são desenvolvidos Data Marts dependentes. Um DW centralizado é semelhante à Arquitetura em Estrela; porém, não há Data Marts Dependentes. A Arquitetura de DW Centrais é defendida por várias empresas de tecnologia (como a Teradata, por exemplo), pois aconselha o uso de DW sem nenhum Data Mart. Esta abordagem centralizada oferece aos usuários acesso a todos os dados do DW, em vez de limitá-los aos Data Marts. Além do mais, reduz a quantidade de dados que a equipe técnica deve transferir ou alterar, simplificando a gestão e a administração dos dados.

                      Figura 2.5 Arquiteturas alternativas da Data warehouse.

                      2.5-c Arquitetura em estrela de Data Mart.

A abordagem FEDERADA é uma concessão às forças naturais que minam os melhores planos de desenvolvimento de um sistema perfeito. Ela usa todos os meios possíveis para integrar recursos analíticos de múltiplas fontes, para atender às necessidades em alteração ou às condições de negócios. Basicamente a abordagem federada envolve integrar sistemas díspares. Em uma arquitetura federada, as estruturas existentes de suporte à decisão são mantidas no lugar, e os dados acessados a partir destas fontes, conforme necessário. A abordagem federada recebe suporte dos fornecedores de Middleware que propõem recursos de consulta distribuída e unificação. Essas ferramentas baseadas em Extensible Markup Language (XML) oferecem uma visualização global das fontes de dados distribuídas, incluindo DW, Data marts, Websites, documentos e sistemas operacionais.

                      Figura 2.5 Arquiteturas alternativas da Data warehouse.

                      2.5-d Warehouse empresarial e data store operacional (ODS).

Quando os usuários escolhem consultar objetos desta visualização e pressionam o botão de envio, a ferramenta automaticamente consulta as fontes distribuídas, unifica os resultados e os apresenta aos usuários. Devido a problemas de desempenho e qualidade dos dados, a maioria dos especialistas concorda que as abordagens federadas funcionam bem para complementar os DW, e não para substituí-los.

                      Figura 2.5 Arquiteturas alternativas da Data warehouse.

                      2.5-e Arquitetura de Data Warehouse distribuída.

Ariyachandra e Watsom (2005) identificaram 10 fatores que possívelmente afetam a decisão de seleção de arquitetura:

  1. Interdependência de informações entre as unidades da organização
  2. Necessidades de informações da alta administração
  3. Necessidade urgente de um DW
  4. Natureza das tarefas do usuário final
  5. Limitação de recursos
  6. Visão estratégica do DW antes da implementação
  7. Compatibilidade com os sistemas existentes
  8. Observação da capacidade da equipe interna de TI
  9. Questões técnicas
  10. Fatores sociais/políticos.

Esses fatores são semelhantes a muitos fatores descritos na literatura para projetos de sistemas de informação e projetos de DSS e BI. Mais do que proporcionarem tecnologia viavelmente pronta para uso, as questões técnicas são importantes, entretanto, não são tão importantes quanto as questões comportamentais, como a satisfação das necessidades de informação da alta administração e o envolvimento dos usuários no processo de desenvolvimento (um fator social/político). Cada arquitetura de DW tem aplicações específicas para as quais sua eficiência é maior – ou menor –, e assim oferece os benefícios máximos para a organização. Porém, no geral, a estrutura de Data Mart parece ser a menos eficiente na prática.

                             Figura 2.6 Arquiteturas alternativas para empreendimentos de Data Warehousing

Até a próxima!!!

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