Camadas de Arquitetura

A arquitetura de um data warehouse é frequentemente dividida em várias camadas que representam diferentes estágios no processamento dos dados:

I) Extração: Nesta camada, os dados são extraídos das fontes de dados operacionais, como bancos de dados transacionais, arquivos e serviços da web.

II) Transformação: Aqui, os dados extraídos são limpos, integrados, transformados e formatados para atender aos requisitos de análise. Isso pode envolver filtragem de dados, remoção de duplicatas, padronização de formatos e cálculos de agregação.

III) Carga: Após a transformação, os dados são carregados no data warehouse, geralmente em um formato otimizado para consulta e análise. Isso pode incluir a carga em tabelas dimensionais e de fatos.

IV) Apresentação: Nesta camada, os usuários finais acessam os dados por meio de ferramentas de consulta, relatórios e visualização. Isso permite que eles executem análises ad hoc, gerem relatórios e tomem decisões baseadas nos insights extraídos do data warehouse.

Cada uma dessas camadas desempenha um papel crucial no processo de transformação de dados brutos em informações valiosas para a tomada de decisões.

Questões

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