Guia completo: o que é Operational Data Store (ODS)?

Para obter a visibilidade em tempo real necessária para tomar decisões estratégicas, as organizações devem ter a capacidade de encontrar, com rapidez, os dados relevantes para suas questões de negócios. Em setores em rápida evolução, como varejo, serviços financeiros e indústria, o armazenamento de dados operacionais (operational data store, ODS) torna isso possível. Vamos analisar como funciona um ODS, os benefícios potenciais de utilizá-lo e como uma estratégia moderna de empregá-lo pode dar às empresas acesso aos dados de que necessitam de forma mais rápida e eficiente. 

O ODS é um banco de dados central que agrega informações de vários sistemas, oferecendo um único local para armazenar diversos tipos de dados. Com informações constantemente atualizadas, um ODS permite obter um snapshot atualizado das métricas mais relevantes para os negócios. Isso permite que os responsáveis pelas decisões aproveitem oportunidades prementes, tomando decisões baseadas em dados concomitantes às operações comerciais. 

Um ODS integra dados de seus sistemas de origem no formato inicial. Uma vez carregados, os dados no ODS podem ser tratados, eliminando redundâncias e garantindo conformidade com as regras de negócio aplicáveis. Um ODS é especialmente útil para processamentos analíticos leves, como relatórios operacionais. E como os dados contidos no ODS são sempre os mais recentes disponíveis, esse sistema é ideal para a análise de informações em tempo real sobre os processos de negócios à medida que eles ocorrem. 

Diferente dos sistemas de extração, transformação e carga (extract, transform, load, ETL), um ODS ingere dados brutos dos sistemas de produção em formato original, armazenando-os tal como estão. Não há necessidade de transformar os dados antes de serem analisados ou usados para tomar decisões operacionais de negócios. 

Embora os ODSs e os data warehouses compartilhem algumas semelhanças, suas funções raramente são intercambiáveis, e seus objetivos gerais são diferentes. Em vez disso, em geral, esses dois sistemas desempenham funções complementares no processamento e no armazenamento de dados analíticos. Os ODSs podem atuar como uma ponte entre os sistemas de origem e o data warehouse corporativo, servindo como uma área intermediária de preparação dos dados recebidos para armazenamento de longo prazo.

Normalmente, os dados em um ODS serão estruturados de forma semelhante aos seus sistemas de origem. Em contrapartida, os data warehouses requerem um processo de ETL antes do armazenamento e podem ser usados para armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. 

Data warehouses podem armazenar enormes quantidades de dados históricos, o que os torna as plataformas ideais para executar consultas complexas em grandes conjuntos de dados. Os dados contidos em data warehouses são usados para tomar decisões em grande escala e por toda a empresa. Por outro lado, ODSs são voltados para consultas leves em conjuntos de dados pequenos, pois eles armazenam apenas os dados operacionais mais recentes. Isso os torna adequados para ações estratégicas em tempo real, como determinar a quantidade vendida de um produto na última hora ou em qual região ocorreu a maior parte das vendas online do dia.

Data warehouses são repositórios de armazenamento de dados de alta capacidade projetados para guardar informações históricas de negócios. Um ODS é uma solução de armazenamento de curto prazo destinada a guardar apenas os dados mais recentes recebidos dos sistemas comerciais que o alimentam.

Continuamente, os ODSs sobrescrevem os dados existentes à medida que novos dados chegam, tornando os dados que ele contêm muito mais voláteis do que os dados armazenados em um data warehouse. Mudanças rápidas nos dados recebidos dos sistemas de origem podem afetar os dados contidos no ODS de forma imediata.

Os ODSs contêm apenas os dados operacionais mais recentes, fornecendo um snapshot útil das operações comerciais no momento. Os data warehouses são projetados para armazenar grandes volumes de dados históricos, úteis para realizar análises em grande escala em conjuntos de dados complexos.