Características

Na seção de conceituação foram apresentados alguns conceitos para Data

Warehouse. Inmon (1997), em sua definição, apresenta quatro características para

que uma coleção de dados seja considerada um DW, são elas: orientação por assunto, integração, não-volatilidade e variância no tempo. Para compreender melhor a relevância dessas características, próprias de um sistema de Data

Warehouse, é preciso explicar cada uma delas. Essa explicação deve proporcionar o

entendimento sobre a contribuição que um DW oferece para a tomada de decisão de uma organização e, consequentemente, recurso estratégico.

Orientação por Assunto

A orientação por assunto não é apenas uma característica marcante em um DW, mas também um princípio a ser seguido. A construção de um Data

Warehousing deve estar voltada em torno dos principais assuntos de negócio da

assuntos estratégicos para a organização, enquanto que os demais estão voltados para tratar processos e aplicações específicas.

Toda organização está estruturada sobre um organograma que melhor a represente e facilite a fluidez de suas atividades a fim de cumprir seus objetivos. Diretorias, departamentos, gerências, coordenações, unidades, divisões, todos são exemplos de estruturas nas quais a organização pode estar organizada. Porém, esta estrutura organizacional pode não representar a prática gerencial.

Os departamentos de venda e de marketing de uma empresa, por exemplo, demandam necessidades de informação compartilhada focada em um assunto estratégico, a gerência da venda de produtos. Na mesma empresa, outros setores, como financeiro e estoque, podem fazer uso de um mesmo relatório cujo assunto seja vendas. Assunto é, portanto, o conjunto de informações relativas à determinada área estratégica de uma organização (MACHADO, 2006).

Os tomadores de decisão buscam a visão da organização como um todo. Apesar de todo o esforço na obtenção desta visão, é uma atividade muito complexa tratar essas informações ao mesmo tempo. Assim, para uma melhor tomada de decisão, as informações devem estar organizadas por assuntos. Durante o desenvolvimento de um Data Warehouse deve ser buscada a identificação desses assuntos como forma de facilitar o uso do sistema no futuro.

Integração

Os responsáveis por definir os caminhos da organização necessitam de informações integradas para gerir seu negócio. Os sistemas baseados em operações, criados ao longo do tempo, possuem seus dados armazenados em

vários padrões de codificação devido ao fato de serem desenvolvidos por diferentes analistas ou adquiridos de diferentes fabricantes.

Através da integração das fontes de dados, cria-se uma padronização de representação para os dados de todos os sistemas que comporão a base de dados do sistema de Data Warehouse. No entanto, uma atividade indispensável para o alcance da integração é a profunda análise que deve ser realizada em cima dos dados dos sistemas.

Um exemplo clássico que é utilizado para explicar a importância do trabalho realizado na integração dos dados é referente aos gêneros masculino e feminino, apresentados por autores, como Machado (2006), dentre outros. A Ilustração 4 mostra uma organização que possui três sistemas de funções operacionais distintas. No Sistema A, o desenvolvedor convencionou que o gênero seria representado, no banco de dados, por “M” para sexo masculino e “F” para sexo feminino. Já no Sistema B, cujo fabricante ou desenvolvedor não é o mesmo do primeiro sistema, foi usado para guardar a mesma informação de gênero: “H” para masculino e “M” para feminino. Por último, no Sistema C, foi definido “0” para masculino e “1” para feminino. Ambiente Operacional Sistema A (M, F) Sistema B (H, M) Sistema C (0, 1) Data Warehouse (M, F)

No ambiente de Data Warehouse os dados são convertidos para uma mesma codificação tornando possível a geração de relatórios de dados operacionalizados pelos três sistemas do exemplo. A integração é uma atividade de alta complexidade e quanto maior for a quantidade de sistemas a ser integrado na organização, mais trabalhoso e problemático pode ser o desenvolvimento do DW.

Não-Volatilidade

O Data Warehouse é considerado não-volátil porque os dados existentes nele não podem sofrer alterações. Desta forma, armazena o histórico imutável do ambiente organizacional. Este fenômeno pode ser comparado a fotografias, pois a cada período é programado o registro de espécies de “fotografias” do negócio para análises que propiciem a tomada de decisão de forma estratégica.

Diferentemente dos sistemas rotineiros, onde são realizadas diversas operações referentes a banco de dados, em Data Warehouses existem somente duas operações: inserções e consultas. As inserções consistem nas atividades de unir os dados oriundos de diversas fontes em um Data Warehouse, realizando as transformações necessárias para adaptação da informação. Já as consultas são responsáveis pela apresentação desses dados.

Variação no Tempo

A variação no tempo é uma característica que permite a análise temporal das informações. Esta característica está atrelada a forma como os dados são inseridos em um Data Warehouse. A carga dos dados pode acontecer anualmente,

mensalmente, semanalmente, variando de acordo com a necessidade de cada organização. Todo DW necessariamente irá possuir uma análise relacionada a informações temporais. Isso significa que a cada período definido pela organização, uma nova “fotografia” do negócio da organização deve ser registrada. A análise do conjunto de “fotografias” permite a verificação do desempenho da organização variando no tempo.

Os sistemas de operações rotineiras da organização estão preparados para oferecerem a informação no exato momento do acesso. Alguns desses sistemas também realizam consultas com variação temporal, porém a principal diferença é a volatilidade da informação. A informação é atualizada no momento do acontecimento e o registro temporal acaba sofrendo modificação. A “fotografia” do negócio é alterada. Porém, no DW, os dados armazenados corretamente não sofrerão atualização, permanecendo inalterada a informação para sempre. Desta forma, uma análise sobre determinado assunto em um período de três anos, sempre apresentará o mesmo resultado.

É necessário fazer uma observação sobre as mudanças das regras de negócio da organização. Com o passar dos anos, o negócio gerenciado pode sofrer alterações devido às mudanças impostas pela competitividade ou por outras circunstâncias. Por exemplo, no setor público o negócio pode ser alterado periodicamente quando a gestão passa para outro partido político, ou mesmo uma alteração em determinada lei. A regra sofre alteração para o negócio futuro, mas o histórico da informação permanecerá inalterado. O metadado, definição de dados sobre dados ou de regras sobre os dados, deverá acompanhar a evolução das regras do negócio e ser atualizado, porém é imprescindível que ele mantenha

registrado as regras antigas para que os tomadores de decisão consigam realizar a análise de forma correta para todo o histórico de sua organização.