Como vimos no artigo anterior, sobre a construção de DW e DM em uma esfera organizacional, é fato que em um Projeto de BI há diversos fatores com os quais devemos nos preocupar na hora de implementar. Um deles é detalhar, especificar e entender a Arquitetura.

A escolha da arquitetura é uma decisão gerencial do projeto e está baseada (normalmente) nos fatores relativos à infra-estrutura atualmente disponível (que se for o caso de aquisição do mesmo), ao ambiente de negócios, escopo desejado, além de capacitação dos recursos disponibilizados no projeto e funcionários da empresa projetos para tal investimento.

O DW é projetado e construído com base nas necessidades da empresa como um todo e considerado um repositório comum de dados de suporte à decisão, disponível em toda a empresa.

A arquitetura global pode ser fisicamente centralizada ou fisicamente distribuída nas instalações de uma empresa.

A centralização física é utilizada quando a empresa existe em um único local e o DW é administrado por alguma pessoa ou recurso de TI.

A distribuição física de um DW é utilizada quando a empresa possui diversos locais físicos (instalações) e os dados em múltiplas instalações físicas. Também é administrado por alguém do departamento de TI.

Obs.: Quando o departamento de TI adminstra o DW, isso não quer dizer que o departamento de TI controla o DW. Isso pode ser feito por outro departamento ou até mesmo por uma empresa especializada em controle e administração de DW, pois é ele quem decide quais e que dados irão entrar no DW e quando devem ter a carga incremental (atualização), além de como outros departamentos irão acessar, que pessoas podem acessar os dados, etc.

Dentro desse contexto, resume-se que a implementação e a administração devem ser realizadas por um departamento e profissionais específicos da área de TI, até porque o departamento de TI é o que administra a rede interna de comunicação de dados da empresa.

A figura a seguir mostra a arquitetura de um Data Warehouse, considerando que a implementação é top-down (relembrando o artigo anterior: Top-Down é quando a empresa cria um DW e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o DW em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos.), ou seja, segundo Inmon, direto ao DW.

Arquitetura de Data Warehouse

Os dados são extraídos de sistemas transacionais (OLTP) e/ou de fontes de dados externas, seja via arquivo local (TXT, XML por exemplo) ou ainda por um ERP.

Os dados são filtrados, sendo eliminados os dados não necessários e realiza-se o processo de ETL, que é a extração, transformação e carga desses dados e metadados, que, então, posteriormente e logicamente, são carregados no DW.

A partir do DW, os dados e metadados são extraídos para os Data Marts (DM), que, por sua vez, as informações estão em maior nível de sumarização e, normalmente, não apresentam o nível histórico encontrado no DW.

Essa implementação tem como lado positivo o fato de “forçar” a empresa a definir regras de negócio de forma corporativa antes de iniciar-se projeto de DW em si.

Vantagens e devantagens dessa arquitetura:

Vantagens:

• Herança de arquitetura: todos os DM originados de um DW utilizam a arquitetura e os dados desse DW, permitindo uma fácil implementação.
• Visão de empreendimento: o DW concentra todos os negócios da empresa, sendo possível extrair dele níveis menores de informações.
• Repositório de metadados centralizado e simples: o DW provê de um repositório de metadados central para o sistema. Essa centralização permite manutenções mais simples do que aquelas realizadas em múltiplos repositórios.
• Controle e centralização de regras: a arquitetura top down garante a existência de um único conjunto de aplicações para extração, limpeza e integração dos dados, além de processos centralizados de manutenção e monitoração.

Desvantagens:

• Implementação muito longa: os DW são, normalmente, desenvolvidos de modo iterativo, por áreas de assuntos, como por exemplo, vendas, finanças e recursos humanos. Mesmo assim, são necessários, em média 15 ou mais meses para que área de assunto entre em produção, dificultando a garantia de apoio político e orçamentário.
• Alta taxa de risco: não existem garantias para o investimento nesse tipo de ambiente.
• Heranças de cruzamentos funcionais: é necessária uma equipe de desenvolvedores e usuários finais altamente capacitados para avaliar as informações e consultas que garantam à empresa habilidade para sobreviver e prosperar na arena de mudanças de competições políticas, geográficas e organizacionais.
• Expectativas relacionadas ao ambiente: a demora do projeto e a falta de retorno podem induzir expectativas nos usuários.

No próximo artigo, continuarei abordando a arquitetura de DW, mais precisamente sobre a implementação Botton Up e de Implementação Combinada.

Referências Bibliográficas:

Tecnologia e Projeto de Data Warehouse, Felipe Nery Rodrigues Machado, 2007.