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Modelagem do Data Warehouse - Introdução

Data warehouses desempenham um papel crucial na Ciência de Dados, fornecendo um repositório centralizado e bem estruturado de dados históricos e integrados, essenciais para análises complexas e modelagem preditiva. Ao consolidar informações de diversas fontes operacionais, os data warehouses eliminam a complexidade da integração manual de dados, garantindo a consistência e a qualidade necessárias para a aplicação eficaz de técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina e outras metodologias avançadas. Essa infraestrutura robusta permite que cientistas de dados se concentrem na extração de insights valiosos, impulsionando a tomada de decisões estratégicas e a descoberta de conhecimento em banco de dados. A modelagem de data warehouse organiza dados para análise, utilizando um esquema multidimensional centrado em tabelas fato, que armazena sumarizações de dados. Tabelas de dimensões são associadas a tais fatos a fim de fornecerem o contexto dimensional para a análise, respondendo às perguntas "quem", "o que", "onde" e "quando" (exemplos: cliente, produto, loja, data). Essa estrutura facilita a criação de consultas analíticas complexas, permitindo a exploração e a segmentação dos dados para identificar tendências, padrões e insights relevantes para a tomada de decisões estratégicas. Este vídeo apresente uma introdução dos conceitos utilizados no processo de modelagem de um data warehouse. Nos vídeos seguintes continuaremos esse processo e faremos a modelagem em si.