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Implementação de um Data Warehouse On-Premises, aplicando os conceitos de modelagem e utilizando as principais ferramentas do Ecossistema da Oracle (VirtualBox, Oracle Database, SQL Developer e Data Modeler) e o Pentaho (PDI) para fornecer um ambiente completo de Data Warehouse.

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alexandremcastro/Data-Warehouse-Premises

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Data Warehouse On-Premises

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Um projeto de Data Warehouse com Oracle Database é um esforço para criar um ambiente de armazenamento de dados centralizado e integrado que possa suportar as necessidades de análise de negócios de uma organização. O objetivo final é fornecer aos usuários de negócios um acesso fácil e rápido a informações precisas e relevantes para que possam tomar decisões mais informadas e eficazes.

O projeto começa com a identificação dos requisitos de negócios e dos dados que precisam ser armazenados e analisados. Em seguida, são criados modelos de dados que definem as tabelas, colunas e relacionamentos necessários para armazenar e integrar os dados. Os modelos de dados são projetados para ser escalável e permitir a adição de novos dados e análises conforme as necessidades do negócio evoluem.

Uma vez que o modelo de dados é definido, o próximo passo é a construção do data warehouse em si. O Oracle Database é uma das opções de banco de dados mais populares para Data Warehousing, devido à sua capacidade de processamento de grandes volumes de dados e à sua capacidade de escalabilidade. A arquitetura do Data Warehouse pode ser baseada em um modelo de camadas, onde os dados são carregados em uma camada de aterramento (staging layer) antes de serem transformados e carregados em camadas subsequentes. A camada final é a camada de apresentação, onde os usuários de negócios acessam os dados por meio de ferramentas de visualização ou de relatórios.

Um aspecto crítico de qualquer projeto de data warehouse é o processo de ETL (Extração, Transformação e Carregamento), que envolve a extração dos dados de várias fontes, a transformação para garantir a integridade e qualidade dos dados, e o carregamento nos repositórios de dados do data warehouse.

Por fim, o Data Warehouse é mantido por meio de atividades regulares de administração e manutenção, como monitoramento de desempenho, backup e recuperação de dados e gerenciamento de usuários e segurança.

Em resumo, um projeto de Data Warehouse com Oracle Database é uma iniciativa complexa que requer a definição cuidadosa de requisitos de negócios, a criação de um modelo de dados escalável, a construção de um Data Warehouse robusto e o gerenciamento contínuo do ambiente de armazenamento de dados.

Ferramentas utilizadas

📝 Nota: Este projeto foi concluído em Janeiro de 2023, e é importante ressaltar que alguns dos requisitos abordados podem sofrer alterações ao longo do tempo. Como em qualquer área de tecnologia, novas soluções e tecnologias surgem constantemente, o que pode tornar algumas das abordagens e soluções apresentadas neste projeto desatualizadas em algum momento.

  1. Oracle VM VirtualBox: Fornece a virtualização de máquinas para simulação de um ambiente on-premises.
  2. Oracle Linux: Sistema operacional fornecido pela Oracle e otimizado para as suas aplicações.
  3. Oracle Data Modeler: Fornece um ambiente para criar os modelos (lógico, dimensional e físico).
  4. Oracle Database: Fornece um banco de dados relacional.
  5. Oracle SQL Developer: Fornece um ambiente para acessar o banco de dados e realizar consultas em SQL.
  6. Pentaho Data Integration: Ferramenta para realizar a integração de dados.

Motivação

Este projeto experimental é o resultado das minhas experiências com Data Warehouse. Durante o processo de criação, tive a oportunidade de explorar as técnicas mais recentes de armazenamento e análise de dados em larga escala.

Ao longo do desenvolvimento, trabalhei com diversas ferramentas e tecnologias, incluindo plataformas de integração de dados, banco de dados, modelagem de dados e desenvolvimento de queries.

Sumário

Pré-requisitos

  • Hardware: O Oracle Database requer um hardware de servidor robusto com um mínimo de 2 GB de RAM para versões mais antigas e pelo menos 4 GB para versões mais recentes. É recomendável ter um processador multicore com, pelo menos, 4 núcleos e uma unidade de disco rígido com, no mínimo, 40 GB de espaço livre.

  • Sistema operacional: O Oracle Database é executado em várias plataformas de sistema operacional, incluindo Linux, Windows, Solaris e AIX. Verifique se o sistema operacional é compatível com a versão do Oracle Database que deseja instalar.

  • Software adicional: O Oracle Database requer a instalação de software adicional, como o Oracle Client, o Oracle Net Services, o Oracle Enterprise Manager e o Java Runtime Environment (JRE).

  • Espaço em disco: O espaço em disco requerido para instalar o Oracle Database varia de acordo com a versão e as opções selecionadas durante a instalação. No entanto, é recomendável ter pelo menos 10 GB de espaço livre no disco rígido.

  • Rede: O Oracle Database requer uma rede adequada para comunicação com outras máquinas e para acesso remoto. Verifique se a rede suporta as configurações de rede necessárias para a instalação do Oracle Database.

Tarefas

Tarefas concluídas

  • Descrever sobre a finalidade do Data Warehouse
  • Instalar as ferramentas necessárias para o projeto
  • Simular um ambiente On-Premises
  • Criar os modelos (negocial, lógico, relacional, dimensional e físico)
  • Implementar e integrar os dados no Data Warehouse
  • Verificar integridade dos dados

Futuras implementações

  • Simular mais necessidades do cliente
  • Modificar as tabelas de acordo com as novas necessidades
  • Simular mais cargas de dados diárias para popular mais ainda o Data Warehouse
  • Criar um dashboard com os insights que serão possíveis com adição de novos dados

Links

Projeto:

Artigos orientadores:

Conclusão

O objetivo principal deste projeto experimental foi demonstrar a eficácia e o potencial do Data Warehouse para empresas e organizações que lidam com grandes volumes de dados. Para alcançar esse objetivo, simulei dados reais de um cenário real, possibilitanto a análise e interpretação desses dados.

Este projeto foi uma experiência enriquecedora e me permitiu adquirir conhecimentos valiosos sobre a arquitetura e implementação de soluções de Data Warehouse. Espero que esta iniciativa possa ser útil para outras pessoas e organizações que buscam explorar o potencial do armazenamento e análise de dados.

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Implementação de um Data Warehouse On-Premises, aplicando os conceitos de modelagem e utilizando as principais ferramentas do Ecossistema da Oracle (VirtualBox, Oracle Database, SQL Developer e Data Modeler) e o Pentaho (PDI) para fornecer um ambiente completo de Data Warehouse.

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