Artigos de Redazione FullPress

A tipicidade dos projetos de Data Warehouse, em comparação com as aplicações gerenciais tradicionais, reflete-se também em uma técnica diferente de modelagem de dados.

Existem diferentes formas de organizar os dados em um banco de dados. Um método específico, útil para estruturar as informações em um BD, é chamado de Logical Data Model (LDM).

O Metadata é, a todos os efeitos, outro banco de dados no qual são armazenadas as informações relativas aos dados do DWH.

O acrônimo OLAP, On Line Analytical Processing, identifica uma classe de produtos que permitem uma ‘navegação’ nos dados (data surfing), fornecendo ferramentas fáceis de usar que capacitam o usuário a formular consultas de forma autônoma.

A abordagem metodológica para a realização de soluções de Data Warehouse depende da organização empresarial, do tipo de usuários, do objetivo a ser alcançado e da arquitetura técnica do sistema.

As ferramentas de ETL são um componente fundamental do Data Warehouse, pois conduzem a extração periódica dos dados das fontes de entrada, bem como sua integração, reorganização e carregamento no Data Warehouse.

O mercado da oferta apresenta-se articulado em três dimensões evolutivas, nas quais também é possível identificar 4 grupos estratégicos de oferta. Para baixar o texto completo e obter mais informações, clique AQUI

Um Data Warehouse é um conjunto de dados orientado por assunto, integrado, variante no tempo, não volátil, construído para apoiar os processos decisórios empresariais (W.H. Inmon, 1993).
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Por Business Intelligence (&Decision) entende-se a pesquisa inteligente de dados, produção e análise em tempo real de informações, ‘push’, mas sobretudo ‘pull’, para apoiar atividades de controle e decisão de gestores e profissionais (Knowledge Information Worker) de qualquer nível empresarial. Para baixar o texto completo e obter mais informações, clique AQUI