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[Fundamentos] Data Warehouse (Parte 2): Neste vídeo, o Lucas nos explica sobre os processos de ETL e modelagem OLTP vs OLAP.

Existem vários tipos de modelagem utilizados em Data Warehouses, cada um com suas vantagens e desvantagens. Aqui estão alguns dos tipos mais comuns:

1. Modelagem Dimensional: Este tipo de modelagem é amplamente utilizado em Data Warehouses e é baseado em dimensões e fatos. As dimensões representam as características dos dados, enquanto os fatos representam as medidas dos dados. Esse tipo de modelagem permite que os usuários acessem facilmente as informações por meio de relatórios e análises.
2. Modelagem Entidade-Relacionamento (ER): Esse tipo de modelagem é baseado no relacionamento entre entidades, ou seja, objetos, pessoas ou eventos do mundo real. As entidades são representadas por tabelas e seus relacionamentos são estabelecidos por meio de chaves estrangeiras. Esse tipo de modelagem é adequado para bancos de dados transacionais, mas não é tão eficiente para Data Warehouses.
3. Modelagem Star Schema: A modelagem Star Schema é uma variação da modelagem dimensional que organiza os dados em torno de um fato central, com as dimensões ligadas a ele em forma de estrela. Esse tipo de modelagem é eficiente e fácil de usar, mas pode ser limitado em termos de flexibilidade.
4. Modelagem Snowflake Schema: A modelagem Snowflake Schema é uma extensão da modelagem Star Schema, em que as dimensões são normalizadas em subdimensiones. Isso ajuda a reduzir a redundância dos dados, mas também pode tornar a modelagem mais complexa.
5. Modelagem Semi-Additive: A modelagem Semi-Additive é usada quando algumas medidas podem ser somadas em algumas dimensões, mas não em outras. Por exemplo, você pode somar as vendas por dia, mas não por mês. Esse tipo de modelagem é usado quando há uma necessidade de fazer cálculos complexos com medidas.

Esses são apenas alguns exemplos de tipos de modelagem usados em Data Warehouses. A escolha do tipo de modelagem depende do tipo de dados que você está trabalhando e dos requisitos de negócios da sua empresa.

A linguagem SQL (Structured Query Language) foi desenvolvida no início dos anos 70 por um grupo de pesquisadores da IBM liderado por Donald D. Chamberlin e Raymond F. Boyce. Na época, eles trabalhavam no desenvolvimento de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) chamado System R, que foi o precursor do DB2, um dos sistemas de gerenciamento de banco de dados mais populares do mundo.

A ideia por trás do SQL era criar uma linguagem de consulta de banco de dados que fosse fácil de entender e usar, independentemente do sistema de gerenciamento de banco de dados que estivesse sendo usado. A linguagem foi projetada para ser declarativa, ou seja, para permitir que os usuários descrevessem o que queriam encontrar nos dados, em vez de como encontrá-los.

O SQL foi lançado oficialmente pela IBM em 1979 como parte do System R, e rapidamente se tornou uma das linguagens de consulta de banco de dados mais populares do mundo. Com o tempo, outras empresas começaram a adotar o SQL em seus próprios sistemas de gerenciamento de banco de dados, e em 1986 a ANSI (American National Standards Institute) estabeleceu o primeiro padrão para a linguagem.

Desde então, o SQL evoluiu muito, com novos recursos sendo adicionados regularmente. A linguagem é amplamente usada hoje em dia em uma ampla variedade de aplicações e sistemas de gerenciamento de banco de dados, desde pequenos aplicativos de desktop até grandes sistemas corporativos. O SQL também é suportado por uma grande variedade de fornecedores de software e serviços de banco de dados, tornando-se uma das linguagens de consulta mais universais e amplamente adotadas do mundo.

Aprenda mais sobre a linguagem SQL com a nossa Analista de Dados, Aurora Cardoso:
https://youtu.be/IsV6O7lPMZc

Metabase e Power BI são duas ferramentas de visualização de dados que podem ajudar a transformar dados em informações valiosas para tomada de decisões. Ambas as ferramentas oferecem recursos avançados de visualização e análise, e podem se integrar com uma variedade de fontes de dados.

No entanto, há algumas diferenças entre essas duas ferramentas. O Power BI é uma ferramenta de business intelligence (BI) completa, enquanto o Metabase é mais focado em análise de dados e visualização de dados.

O Power BI oferece recursos avançados de análise de dados, como modelagem de dados, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Ele também possui recursos de colaboração avançados, como compartilhamento de relatórios e dashboards, e pode ser integrado com outras ferramentas da Microsoft, como o Excel e o SharePoint.

Já o Metabase é uma ferramenta de visualização de dados mais leve e fácil de usar, projetada para ajudar a criar dashboards em minutos, em vez de horas. Ele é mais acessível para equipes que precisam de acesso rápido a informações e insights de dados, sem ter que passar por um longo processo de configuração e aprendizado de uma ferramenta mais complexa.

O Metabase é de código aberto e gratuito para uso, o que o torna uma ótima opção para startups e pequenas empresas. Ele também possui uma comunidade de usuários ativos que compartilham recursos e exemplos, além de uma ampla gama de conectores de banco de dados.

Em resumo, enquanto o Power BI é uma ferramenta mais completa e poderosa de business intelligence, o Metabase é mais acessível e fácil de usar para equipes que precisam de acesso rápido a insights de dados. A escolha entre as duas dependerá das necessidades específicas de cada equipe e organização.

Para saber mais sobre o Metabase, assista nosso webinar em nosso canal do YouTube:
https://youtu.be/v2kaUY29CFY