A estruturação de um Data Warehouse (DW) e de Data Marts é essencial para empresas que buscam centralizar, consolidar e analisar dados de forma eficaz. Dois frameworks amplamente utilizados para construir essas soluções são os de Bill Inmon e Ralph Kimball, oferecendo abordagens distintas para a organização e análise de dados em grandes volumes, especialmente na integração de sistemas de Business Intelligence (BI) e Enterprise Resource Planning (ERP).

Framework de Inmon: Arquitetura Corporativa Centralizada

O framework de Inmon estabelece um modelo de data warehouse centralizado, projetado para integrar e consolidar dados de diversas fontes, criando uma "fonte única de verdade" para a organização. Esse framework apoia-se em uma arquitetura corporativa em que o DW serve como um repositório centralizado, onde as informações são coletadas, integradas e normalizadas para garantir a consistência e confiabilidade dos dados utilizados em toda a empresa.

- Data Warehouse Corporativo: O DW atua como uma fonte central que reúne dados de várias áreas da empresa, promovendo uma visão única e padronizada.

- Modelagem Normalizada (3NF): Utiliza-se a terceira forma normal (3NF) para organizar os dados no nível mais detalhado possível, facilitando a precisão e consistência na integração de dados.

- Processo ETL (Extract, Transform, Load): A transformação dos dados operacionais em informações de alta qualidade é realizada por um processo robusto de ETL, garantindo que dados armazenados estejam prontos para análises corporativas e decisões estratégicas.

Essa abordagem é especialmente indicada para organizações que buscam centralizar e padronizar dados de modo consistente, fornecendo uma arquitetura de dados estável e voltada para a criação de uma visão integrada e confiável de todas as áreas de negócios.

Framework de Kimball: Arquitetura Orientada à Análise e Dimensionalidade

O framework de Kimball oferece uma abordagem orientada ao usuário e às necessidades analíticas específicas de áreas de negócio. O modelo de Kimball, conhecido como "bottom-up," foca na criação de data marts dimensionais, que são módulos analíticos específicos para cada área, como finanças ou vendas, otimizados para atender às necessidades de análise de dados de forma prática e rápida.

- Data Marts Dimensionais: A criação de data marts é focada em áreas de negócio específicas, que podem ser integrados posteriormente para formar um DW consolidado.

- Modelagem Dimensional (Esquema Estrela e Floco de Neve): A modelagem dimensional facilita consultas e análises diretas, utilizando esquemas estrela ou floco de neve para otimizar o desempenho e tornar a análise de dados mais acessível para o usuário final.

- Acessibilidade ao Usuário Final: A abordagem de Kimball facilita a acessibilidade dos dados para diferentes áreas, permitindo que usuários possam extrair insights de maneira rápida e eficiente.

Essa estrutura é ideal para empresas que precisam de agilidade e praticidade na análise de dados, pois fornece uma infraestrutura que otimiza a consulta de dados e permite que informações sejam facilmente acessadas por diferentes áreas de negócio, promovendo uma visão detalhada e orientada aos processos.

Integração dos Frameworks de Inmon e Kimball

A combinação dos frameworks de Inmon e Kimball pode oferecer uma solução completa para empresas que necessitam de uma estrutura centralizada e robusta, mas que também priorizam agilidade e acessibilidade na análise de dados. Ao estabelecer um repositório centralizado (Inmon), garante-se a consistência dos dados, enquanto a criação de data marts específicos (Kimball) possibilita análises personalizadas e orientadas a processos.

Essa abordagem híbrida oferece a segurança e a precisão do DW centralizado com a flexibilidade dos data marts dimensionais, facilitando a exploração de dados de diferentes perspectivas e permitindo uma resposta rápida às demandas analíticas e operacionais. Essa estrutura fortalece a capacidade de obter insights rápidos e precisos, impactando diretamente a eficiência da organização na tomada de decisões estratégicas e operacionais.