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NΓ£o salvo
Artefato de documentaΓ§Γ£o

Data Model Canvas

Data Warehouse

NegΓ³cio
Contexto, valor e processos que justificam o DW

Quais resultados, decisΓ΅es ou indicadores o DW deve apoiar?

Quais perguntas o DW precisa responder para gerar valor?

Quais processos serΓ£o representados nos cubos analΓ­ticos?

Consumo AnalΓ­tico
Como os dados serΓ£o usados por pessoas e sistemas

Quais KPIs precisam aparecer nos relatΓ³rios, painΓ©is ou anΓ‘lises?

Quem usarΓ‘ os dados e por quais meios?

Quais decisΓ΅es ainda precisam ser tomadas ou validadas?

GovernanΓ§a Corporativa
PolΓ­ticas gerais que orientam todos os cubos do DW

Quem responde pelos dados no projeto?

Data Owner:
Data Steward:
Data Custodian:
Resp. tΓ©cnico:

Quais regras corporativas, legais ou Γ©ticas se aplicam?

LGPD/GDPR:
Seg. informaΓ§Γ£o:
Compartilhamento:
Uso Γ©tico/legal:

Como catΓ‘logo, KPIs e maturidade serΓ£o acompanhados?

CatΓ‘logo de dados:
KPIs de governanΓ§a:
Modelo de maturidade:
Plano de evoluΓ§Γ£o:
Arquitetura do ETL
Como os dados saem das fontes e chegam aos cubos

Uma linha por fonte, com o modo de extração e o critério de recorte incremental.

O que cada camada armazena e qual transformação a produz.

Orquestrador:
Frequência:
Janela de execução:
Dependências:
Estratégia de carga:
Idempotência:
Reprocessamento:
Tratamento de falha:

Testes que interrompem ou sinalizam a carga.

Métricas coletadas:
Alertas:
Linhagem:
Custo estimado:

Fluxo ponta a ponta, da fonte à interface analítica.

Código Mermaid
Exemplo de fluxo em três camadas
flowchart LR
  A[(API do parceiro)] -->|extração incremental| B[bronze]
  B -->|tipagem e limpeza| C[silver]
  C -->|agregação dimensional| D[(gold / DW)]
  D --> E[[Interface analítica]]
  B -.->|falha de contrato| F[quarentena]