DataWorks:Planejamento de data warehouse

A página de planejamento de data warehouse no console do DataWorks permite que arquitetos de dados e membros da equipe de modelagem projetem a estrutura do data warehouse. Nela, você defina camadas de dados, categorias de negócio, domínios de dados, processos de negócio, data marts e áreas temáticas. Esses elementos formam a base que determina como os dados são organizados, transformados e consumidos em toda a empresa.

Conceitos principais

O planejamento de data warehouse no DataWorks se organiza em dois frameworks paralelos: um framework de camadas técnicas, que define o fluxo dos dados pelas etapas de transformação, e um framework orientado a negócios, que espelha a estrutura da sua organização.

Camadas de dados

Uma camada de dados é um nível lógico no data warehouse que representa uma etapa específica do processamento de dados. Por padrão, o DataWorks divide o data warehouse em cinco camadas:

Regras de fluxo de dados: Os dados fluem para frente entre as camadas — ODS alimenta DWD, DWD alimenta DWS e DIM, e DWS alimenta ADS. Dependências reversas não são permitidas. A camada DWD é a única que lê diretamente da ODS; as camadas DWS e ADS não devem referenciar tabelas ODS diretamente.

É possível personalizar esse conjunto padrão — adicionar camadas, renomeá-las ou remover as não utilizadas — para adequar o modelo à metodologia da sua organização.

Categorias de negócio

A categoria de negócio é a divisão de nível mais alto no framework de gestão orientado a negócios. Ela representa uma área ampla da empresa, como Finanças, Marketing ou Cadeia de Suprimentos. As categorias de negócio ocupam o topo da hierarquia:

Business Category
  └── Data Domain  ─── Business Process
  └── Data Mart    ─── Subject Area

Domínios de dados

Um domínio de dados agrupa processos de negócio relacionados sob uma categoria de negócio. Enquanto a categoria de negócio define uma área ampla, o domínio de dados restringe o escopo a uma unidade funcional específica dentro dessa área — por exemplo, "Gestão de Pedidos" dentro de "E-Commerce".

Processos de negócio

O processo de negócio é a unidade atômica de produção de dados dentro de um domínio de dados. Representa uma atividade concreta e mensurável que gera dados — por exemplo, "Realizar Pedido", "Devolver Item" ou "Processar Pagamento". Cada processo de negócio mapeia para uma ou mais tabelas fato no seu modelo dimensional.

Ao definir um processo de negócio, considere os seguintes pontos:

• Qual evento mensurável esse processo registra? (a granularidade)

• Quais métricas ele produz? (quantidades, valores, durações)

• Quais dimensões fornecem contexto? (quem, o quê, quando, onde)

Data marts

Um data mart é um subconjunto focado do data warehouse, otimizado para um departamento, linha de produtos ou função analítica específica. Os data marts pertencem ao nível de categoria de negócio e são organizados separadamente dos domínios de dados.

Áreas temáticas

Uma área temática é uma coleção de assuntos de negócio usada para categorizar dados em um data mart sob múltiplas perspectivas analíticas. Enquanto o domínio de dados organiza a produção de dados por processo de negócio, a área temática organiza o consumo de dados por tema analítico — por exemplo, "Rentabilidade do Cliente" ou "Envelhecimento de Estoque" dentro de um data mart de cadeia de suprimentos.

Como funciona

A configuração do planejamento de data warehouse no DataWorks segue uma sequência top-down:

1. Defina as camadas de dados — Estabeleça os níveis técnicos que regem o fluxo dos dados desde a ingestão bruta até a camada de serviço.

2. Crie categorias de negócio — Configure as divisões de negócio de nível superior que refletem a estrutura da sua organização.

3. Adicione domínios de dados e data marts — Sob cada categoria de negócio, defina as áreas funcionais (domínios de dados) e os repositórios analíticos departamentais (data marts).

4. Defina processos de negócio — Em cada domínio de dados, crie as atividades específicas de produção de dados que geram tabelas fato.

5. Crie áreas temáticas — Em cada data mart, agrupe temas analíticos que descrevem como os usuários finais consultam os dados.

Com essa estrutura estabelecida, os modeladores do DataWorks a utilizam como base de governança: todo modelo, métrica e conjunto de dados é registrado na camada, domínio e processo de negócio apropriados, garantindo precisão no rastreamento de linhagem e na análise de impacto em todo o warehouse.

Próximos passos

• Planejamento de negócios — Crie e configure categorias de negócio, domínios de dados, data marts e áreas temáticas no console do DataWorks.

• Gerenciamento de camadas de dados — Adicione, edite ou remova camadas de dados para adequar a arquitetura do seu warehouse.