Exemplo de design de data warehouse

Conceitos de Data Warehousing

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Vamos contextualizar

  • Nova startup
  • App de compartilhamento de fotos

Uma pessoa fotografando uma cena

1 Foto de Alex Alvarado no unsplash.com
Conceitos de Data Warehousing

Abordagem top-down ou bottom-up?

Pontos-chave:

  • Mostrar impacto no negócio rapidamente é vital
  • Top-down tem início mais demorado

Decisão:

  • Abordagem bottom-up
  • Data mart de Vendas é prioridade
Conceitos de Data Warehousing

Kimball - Selecionar o processo organizacional (Etapa 1)

Pontos-chave:

  • Que tipo de cliente compra grandes volumes de fotos?

Decisão:

  • Desenvolver compras do cliente
Conceitos de Data Warehousing

Kimball - Declarar o grão (Etapa 2)

Pontos-chave:

  • Dados flexíveis para responder a muitas perguntas
  • Escolher o menor grão possível

Decisão:

  • Rastrear compras de clientes/fotos
Conceitos de Data Warehousing

Kimball - Identificar as dimensões (Etapa 3)

Pontos-chave:

  • Como os usuários descrevem os dados do processo de negócio?
  • Priorização de clientes

Decisão:

  • Local do cliente (país e estado)
  • Data de adesão
  • Método de pagamento padrão
Conceitos de Data Warehousing

Kimball - Identificar os fatos (Etapa 4)

Pontos-chave:

  • O que vamos responder?

Decisão:

  • Tempo vendo a foto antes da compra
  • Custo da foto e imposto
  • Data da compra
Conceitos de Data Warehousing

Tabelas de fatos e dimensões

Um esquema estrela com dimensões e uma tabela de fatos

Conceitos de Data Warehousing

On-premises ou nuvem?

Pontos-chave:

  • Evitar custos iniciais de hardware/software
  • Equipe pequena: focar no que gera mais valor

Decisão:

  • Implementação em nuvem
Conceitos de Data Warehousing

ETL ou ELT?

Pontos-chave:

  • Reter todos os dados
  • Nuvem permite escalar computação conforme necessário

Decisão:

  • Implementação ELT
Conceitos de Data Warehousing

Resumo

  • Planejamento é crucial
  • Adapte a abordagem à situação
Conceitos de Data Warehousing

Vamos praticar!

Conceitos de Data Warehousing

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