Projeto de Data Warehouse em SQL

Repositório para uma solução completa de Data Warehouse e Analytics, da ingestão de dados à geração de insights acionáveis.

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Visão Geral

O projeto cobre:

1. Arquitetura de Dados: Data Warehouse moderno usando a Medallion Architecture com camadas Bronze, Silver e Gold.
2. Pipelines ETL: Extração, transformação e carga de dados dos sistemas fonte para o DW.
3. Modelagem Dimensional: Tabelas fato e dimensões otimizadas para consultas analíticas.
4. Analytics e Relatórios: Consultas SQL e dashboards para insights de negócio.

Requisitos do Projeto

Construção do Data Warehouse (Data Engineering)

Objetivo
Criar um DW em SQL Server para consolidar dados de vendas e habilitar relatórios analíticos e tomada de decisão.

Especificações

• Fontes de dados: Importar de dois sistemas (ERP e CRM) fornecidos como CSV.
• Qualidade: Tratar e corrigir problemas de qualidade antes da análise.
• Integração: Unificar as fontes em um modelo analítico de fácil consumo.
• Escopo: Focar no dataset mais recente (sem historização).
• Documentação: Descrever claramente o modelo para negócio e analytics.

BI: Analytics e Relatórios (Data Analysis)

Objetivo
Produzir análises SQL para insights sobre:

• Comportamento de clientes
• Performance de produtos
• Tendências de vendas

Arquitetura de Dados

A arquitetura segue a Medallion Architecture com camadas Bronze, Silver e Gold:

1. Bronze: Armazena dados brutos dos sistemas fonte (CSV carregados no SQL Server).
2. Silver: Limpeza, padronização e normalização para preparar a análise.
3. Gold: Dados prontos para negócio, modelados em esquema estrela para relatórios e analytics.

Integração de Dados

Diagrama de integração entre as tabelas e relacionamentos:

Modelagem de Dados

Após Bronze (bruto) e Silver (transformado), a camada Gold é modelada em esquema estrela (fato + dimensões):

Fluxo completo de dados: