Data warehouse ainda mais moderno pode ser utilizado no Sistema Unimed Paranaense - Canal Unimed Paraná

Um data warehouse bem projetado possibilita a centralização, a consulta e o cruzamento de dados de maneira mais ágil e analítica. Ele ainda garante a confiabilidade das informações, já que inconsistências são resolvidas antes mesmo que esses dados sejam carregados no repositório.

O principal objetivo do chamado “DW” é consolidar uma grande quantidade de dados de diversas fontes e gerenciar desses dados, sendo projetado para ativar e fornecer suporte às atividades de Business Inteligence (BI ou Inteligência Empresarial). Na Unimed Paraná, de acordo com Jessica Fernandes de Macedo, responsável pelo Núcleo de Inteligência e Informações em Saúde (NIIS), o projeto passou por uma modernização no último ano.

Entre as atualizações e melhorias destacam-se o atendimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), o registro de execuções (conferência de informações), processos de extração, transformação e carregamento (ETL), padronização de termos inseridos pelos usuários, criação de processo e documentação técnica de tabelas, colunas e domínios. “As entregas geradas foram a arquitetura de dados padronizada, um novo modelo de bancos de dados multidimensional, dados confiáveis, melhora na performance dos painéis de BI (Qlik), modernização do ambiente e, novamente, documentação das tabelas”, explica Jessica.

Equipe NIIS

Segundo Carlos Alberto Gomes de Souza Leão, técnico do projeto e também do NIIS da Unimed Paraná, a consulta e o cruzamento de dados do projeto modernizado do DW permitem uma análise mais rápida dos dados do que os oferecidos pelos tradicionais sistemas ERPs (software de planejamento de recursos empresariais). “Ele fornece uma alta taxa de transferência de dados e dá flexibilidade suficiente para os usuários finais dividirem e organizarem ou reduzirem o volume de dados para um exame mais detalhado, atendendo, assim, uma variedade de demandas em nível macro ou minuciado”, complementa Leão.

Jessica também acrescenta que, com o tempo, criou-se um grande registro histórico para cientistas de dados e analistas de negócios, já que o repositório recebe informações de todas as Unimeds do estado desde 2003.

Padronização de termos

Como os dados são inseridos por diversas Singulares do estado, é comum que informações do mesmo tipo sejam inseridas de diferentes formas. Exemplos disso são dados de cidades, bairros, estado civil ou escolaridade. “Por isso foram criados algoritmos de padronização desses termos, com o intuito de deixar essas informações mais uniformes possível”, afirma Jessica. (Veja abaixo os exemplos de padronização.)

A modernização do projeto foi finalizada em dezembro de 2022. O servidor e a administração dele ficam sob a gestão da Unimed Paraná. No entanto, como a maioria dos dados dos Sistemas de Gestão estão armazenados na Federação, todas as Singulares são beneficiadas pelo projeto. Ou seja, todos os usuários que desenvolvem painéis de BI ou que realizam análise de dados serão atingidos positivamente na hora de receberem informações qualificadas, padronizadas e mais ágeis.
 
Benefícios do projeto

Além dos benefícios já mencionados, como a padronização da arquitetura, a agilidade na entrega, a confiabilidade nos dados, o atendimento à regulamentação, entre outros, Rafaela Raganham, técnica do projeto e da equipe do NIIS, destaca outro diferencial do data warehouse, que é a melhor performance no relacionamento com os stakeholders. “Seus recursos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões”, diz. 

Alguns exemplos de padronizações definidas: