Qual é o benefício do data warehousing moderno?

Qual é o benefício do data warehousing moderno?
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Ronald Van Loon

Last updated July 6, 2017


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O acesso a informações relevantes do cliente e do setor é a principal vantagem competitiva das empresas sobre seus concorrentes diretos e indiretos hoje. É a abordagem mais inteligente para permanecer vigilante em um ambiente de negócios em que a concorrência está no auge de todos os tempos.

É aí que entra o data warehousing. Os data warehouses são repositórios centrais de dados integrados de uma ou mais fontes diferentes usadas para relatórios e análise de dados, que - em um ambiente corporativo - dão suporte ao processo de tomada de decisões do gerenciamento.

A digitalização está integrada nos fundamentos do panorama empresarial atual e não há como voltar daqui. As empresas de software estão aprimorando os algoritmos de engenharia de dados e os provedores de análise de dados estão usando técnicas avançadas para fornecer melhores soluções para as empresas. O resultado é soluções de business intelligence muito mais eficientes.

As empresas que são novas nessa tendência e são céticas quanto à disponibilidade dos dados geralmente perguntam: “por que precisamos de sistemas de data warehousing?”

Dados são poder

A resposta simples é porque os dados são conhecimento e conhecimento é poder. Uma empresa com informações relevantes e acesso a insights úteis do setor tem uma chance maior de se esforçar com sucesso no cenário de negócios e dominar o nicho.

Acesso aos dados minimiza os riscos

Os empreendedores sabem que há sempre algum tipo de risco envolvido quando se trata de processos de negócios. Embora os empreendedores sejam tomadores de risco por natureza, quanto menor a chance de risco, melhor. Esta é provavelmente a razão mais convincente para as empresas investirem em soluções de data warehousing.

Dados precisos sobre seus clientes e o estado da indústria minimizam a incerteza, pois ajudam a tomar melhores decisões com resultados definidos. Com o tipo certo de dados, você pode analisar tendências passadas e prever resultados futuros com probabilidade de resultados precisos.

Por exemplo, nas operações de TI, os ataques de negação de serviço distribuído (DDoS) estão se tornando cada vez mais comuns. Para evitar esses ataques, é essencial ter uma arquitetura de registro centralizada para identificar atividades suspeitas e identificar as ameaças potenciais de milhares de entradas.

Outro exemplo é que o objetivo central de uma instituição de saúde é atender às necessidades dos pacientes. A análise de dados não só provou ser benéfica para as tarefas mundanas relacionadas à administração, mas também para ter um impacto positivo na experiência geral do paciente. Ao manter um banco de dados de registros de pacientes e históricos médicos, uma instalação hospitalar pode reduzir o custo de processos desnecessários e repetitivos.

A indústria de vestuário é um terceiro exemplo que se beneficia do acesso de dados. Os dados permitem que as empresas atendam melhor às necessidades do público. Com uma ideia do que as massas exigem, a indústria da moda prospera e raramente erra.

O que vem a seguir para sistemas de data warehousing?

A análise de big data é uma indústria de ritmo acelerado que continua melhorando e evoluindo. Não há estado constante neste setor, e é por isso que o Business Intelligence (BI) deve evoluir continuamente no mesmo ritmo.

O BI é um dos fatores determinantes que moldam o futuro do data warehousing, da mineração de dados e da engenharia de dados.

Por que há necessidade de mudanças contínuas? A resposta simples é que processos de BI mais antigos não conseguem acompanhar a demanda dos clientes. Eles não têm a capacidade de interpretar e quantificar com precisão os principais indicadores de desempenho (KPIs) e o retorno sobre o investimento (ROI) do negócio.

Um sistema de gerenciamento de dados é inútil se não puder cumprir seu objetivo principal de prever informações precisas sobre os processos de negócios.

Além disso, os sistemas de BI mais antigos também são formas ineficazes de integrar informações de múltiplos canais e simplificar a comunicação. entre vários departamentos.

As empresas de big data estão tentando melhorar as soluções de data warehousing para atender ao novo conjunto de requisitos. A moderna estrutura de data warehousing pode armazenar dados em sua forma bruta em vez da estrutura hierárquica previamente selecionada. Isso permite que os usuários acessem dados com mais facilidade.

Novas soluções de data warehousing também minimizam as ineficiências causadas por falhas na comunicação. Estruturas de última geração podem integrar as informações de múltiplos canais e armazená-las em uma plataforma, agilizando o processo de comunicação.

O maior avanço recente que vimos nas estruturas de engenharia de dados é que o software de análise de dados se tornou extremamente fácil de usar. Anteriormente, apenas profissionais com as qualificações adequadas podiam trabalhar com dados. Agora, qualquer pessoa com informações básicas pode deduzir resultados e informações, porque os aspectos complexos da engenharia de dados são resolvidos por algoritmos de computador.

About the Author

Ronald is named one of the 3 most influential people in Big Data by Onalytica. He is also an author for a number of leading big data & data science websites, including Datafloq, Data Science Central, and The Guardian, and he regularly speaks at renowned events.

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