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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Una guía completa para la automatización del almacén de datos en 2024

30 de mayo 2024.

La automatización del almacén de datos (DWA) está reemplazando rápidamente los enfoques convencionales para construir almacenes de datos.

Almacenes de datos empresariales (EDW) son fundamentales para utilizar datos históricos para Business Intelligence y generación de informes. Sin embargo, los enfoques tradicionales para compilar y gestionar volúmenes colosales de datos a través de métodos manuales ETL ya no son efectivos. En el competitivo mercado empresarial actual, la agilidad empresarial y el tiempo de comercialización son cruciales. Para tales requisitos, el software de automatización del almacén de datos se destaca por minimizar los esfuerzos manuales involucrados en la construcción e implementación. almacenes de datos y sintetizar datos para informes comerciales.

Esta guía detallada explorará varios aspectos de la automatización del almacén de datos y cómo ayuda a simplificar los procesos comerciales.

¿Qué es un almacén de datos empresarial?

Un almacén de datos empresarial ayuda centralizar los datos de una empresa de diversas fuentes y aplicaciones. Como resultado, hace que los datos sean fácilmente accesibles para inteligencia empresarial, visualización y previsión. La función de un EDW es consolidar datos desde múltiples departamentos de la organización a una ubicación centralizada.

¿Qué es la automatización del almacén de datos?

Un almacén de datos moderno utiliza tecnología de última generación para la automatización. Se basa en avanzado patrones de diseño y procesos para automatizar los pasos de planificación, modelado e integración de todo el ciclo de vida de los conjuntos de datos en las industrias. Proporciona una alternativa eficiente al diseño tradicional del almacén de datos al reducir las tareas que requieren mucho tiempo, como generar e implementar códigos ETL en un servidor de base de datos.

Con herramientas de diseño de almacenamiento de datos, las empresas pueden ejecutar proyectos de inteligencia de negocios en cuestión de horas en comparación con meses a una fracción del costo de la programación manual.

¿Cómo ha evolucionado DWA?

Las funcionalidades que se encuentran en las herramientas de automatización del almacén de datos han evolucionado a lo largo de varias décadas. Esta progresión se debe al crecimiento de los requisitos de integración y almacenamiento de datos. Otra razón es la proliferación de muchas fuentes de datos, como los sistemas CRM, API RESTy almacenes de datos en la nube y bases de datos.

A continuación se ofrece una breve descripción general de la evolución de los repositorios de almacenamiento de datos.

Software de automatización de almacenamiento de datos: una guía de progresión

Explicación de los distintos niveles de automatización del almacén de datos

Sistemas de gestión de bases de datos y arquitecturas de almacenamiento de datos

Antes de los almacenes de datos tradicionales, la invención del almacenamiento en disco en la década de 1960 impulsó la necesidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos en bases de datos. Estos requisitos permitieron el desarrollo de mercados de datos dimensionales y relaciones entre entidades. A principios de la década de 1980, varios proveedores específicos Herramientas ETL y estaban disponibles en el mercado sistemas de gestión de bases de datos relacionales (DBMS) basados ​​en SQL.

Estandarización de arquitecturas de almacenamiento de datos

En la siguiente década, los requisitos comerciales para gestionar datos comerciales heterogéneos evolucionaron sustancialmente. La tecnología de almacenamiento de datos convergió en arquitecturas estandarizadas, lo que permitió a las empresas unir datos de múltiples formatos y fuentes para una vista consolidada.

Desafíos de EDW y necesidad de automatización de datos

Los desafíos inherentes al desarrollo del almacén de datos, como los largos ciclos de desarrollo, la mala gestión de metadatos dentro del almacén de datos existente y los costosos recursos de desarrollo, hicieron que los tradicionales arquitecturas de almacenamiento de datos inadecuado para un mercado dinámico.

A comienzos del milenio, las empresas descubrieron que muchos de sus sistemas estaban mal integrados con las bases de datos y los sistemas de aplicaciones y no podían integrar volúmenes de datos fragmentados. Esto allanó el camino para una plataforma ágil que puede automatizar procesos ETL e integrarse fácilmente con aplicaciones empresariales.

Hoy en día, las herramientas de automatización del almacén de datos han evolucionado para adaptarse a las nuevas tecnologías y requisitos comerciales. Estos incluyen tiempo real la extracción de datos, análisis de datos en la nube y servicios de aplicaciones web, como API REST y SOAP, e integración con herramientas de visualización de datos.

¿Cómo funciona la automatización de almacenamiento de datos (DWA)?

Comprender el funcionamiento de las herramientas de automatización requiere primero observar cómo los almacenes de datos tradicionales operan los datos.

Arquitectura tradicional de almacenamiento de datos

En un diseño de almacén de datos convencional, todos los datos pasan por tres etapas distintas:

  1. Base de datos relacional (OLTP):  En esta etapa, los usuarios emplean secuencias de comandos SQL para extraer todos los datos transaccionales de las bases de datos relacionales. Antes de mover los datos, se limpian para verificar la coherencia de la información errónea e inexacta.
  2. Almacén de datos analíticos (OLAP): Luego, los datos transaccionales se modelan en esquemas de estrella o copo de nieve y se transfieren a un servidor de procesamiento analítico en línea u OLAP a través de un OLAP relacional o modelo de datos multidimensional. A continuación, los datos se transforman y se cargan en el almacén de datos.
  3. Análisis y Reporting: Una vez que se completan los procesos de ETL, los datos del almacén de datos se exportan a herramientas de análisis y BI para obtener información para la toma de decisiones.

Por lo general, un usuario debe definir los procesos ETL desde cero para mover los datos del almacén de datos a las herramientas de BI front-end.

La codificación manual para ETL y limpieza de datos Las tareas también hacen almacenamiento de datos proyectos propensos a errores y que consumen mucho tiempo. Debido a esto, los usuarios empresariales a menudo no tienen suficientes datos precisos disponibles para generar informes y enfrentan mayores riesgos de sobrecostos presupuestarios y fracasos de los proyectos.

Arquitectura de almacén de datos automatizado

Un software de automatización de almacén de datos ofrece un enfoque fluido y sin código para agregar datos empresariales dispares desde los sistemas de origen hasta un almacén de datos y más. A diferencia de la arquitectura tradicional de almacenamiento de datos, el software automatiza la ejecución por lotes y los requisitos de implementación de código ETL del proceso de almacenamiento de datos. Basadas en metodologías ágiles, algunas de las ideas de automatización de almacenes de datos más destacadas utilizan una variedad de funcionalidades, que incluyen:

  • Estructuras de datos des-normalizadas, normalizadas y multidimensionales.
  • ETL y ELT integración de datos en costes
  • Modelado de datos fuente
  • Conectividad a diversos proveedores de datos.
Automatización de almacenamiento de datos

Viaje de almacenamiento de datos automatizado

Un software de almacenamiento de datos facilita la automatización y simplifica los proyectos de almacenamiento de datos de las siguientes maneras:

  • Procesos ETL automatizados: Agilice los procesos de automatización de extracción, transformación y carga de datos para eliminar los pasos repetitivos a través del mapeo automático y la programación de trabajos. Puede hacerlo a través de dos estrategias de carga de almacenamiento de datos, carga completa y carga incremental.
  • Interfaz de usuario limpia e intuitiva: Diseñe e implemente almacenes de datos utilizando la interfaz de usuario visual de arrastrar y soltar.
  • Conectores preconfigurados para una perfecta integración de aplicaciones: Apoyar la integración con varios conectores de aplicaciones empresariales, como Salesforce, COBOL, MS Dynamics CRM, SAP y las API REST para administrar datos a través de una amplia gama de proveedores de datos.

En resumen, el software de automatización de almacenes de datos ayuda a las empresas a crear y gestionar almacenes de datos de forma más fluida en comparación con las herramientas de diseño de almacenes de datos tradicionales. Aunque las capacidades de estas soluciones varían, las empresas pueden esperar patrones de diseño y funcionalidades comunes para cumplir con sus objetivos comerciales. Siempre es mejor buscar una comparación de costos de almacenamiento de datos de varias herramientas antes de decidirse por la herramienta de automatización de almacenamiento de datos adecuada.

Evaluación de la preparación para la automatización

A continuación se presentan algunos de los pasos que una organización debe evaluar antes de optar por una herramienta de almacenamiento de datos:

  • Arquitectura de gestión de datos: ¿Cómo funciona su arquitectura DWH? ¿Utiliza elementos únicos y especializados o una combinación de las mejores prácticas?
  • Requisito: ¿Cómo define los requisitos comerciales? ¿Es a través de un proceso de descubrimiento ágil o un enfoque en cascada centrado en los requisitos comerciales, funcionales y técnicos?
  • operaciones: ¿Cómo están estructurados los procedimientos de su organización? ¿Son las operaciones lentas, frágiles, complejas, detalladas o laboriosas?
  • Mantenimiento: ¿Cómo se estructura el mantenimiento de la infraestructura de datos? ¿Es difícil y depende de algunas personas clave?

Algunas de las herramientas y procesos de automatización de almacenamiento de datos que se usan comúnmente

  • Volatilidad: ¿Con qué frecuencia experimenta cambios frecuentes en los requisitos y el proceso de desarrollo en general?
  • Pruebas: ¿Cómo esperan las partes interesadas de su negocio la entrega de análisis y acceso a datos? ¿Es rápido y frecuente?

Beneficios de las herramientas de automatización de Data Warehouse

El software automatizado permite a las empresas asegurar una ventaja en el mercado con los siguientes beneficios:

  1. Calidad de datos y precisión mejoradas: Las empresas pueden evitar las inconsistencias encontradas en el ETL manual y mejorar calidad de los datos. La interfaz de apuntar y hacer clic del software de automatización del almacén de datos facilita la extracción de datos dispares de bases de datos, Excel, archivos delimitados y otras fuentes. También permite a los usuarios modelar dimensiones cambiantes lentamente y migrar datos a otros sistemas de destino, como BI basado en la nube o herramientas de visualización de datos. Por lo tanto, las empresas no sólo tienen acceso a datos confiables sino también a informes y análisis más precisos.
  2. Mayor agilidad y tiempo de valorización más rápido: Una implementación más rápida de almacenes de datos y el acceso a conocimientos de datos dotan a las empresas de una mayor agilidad empresarial. Esto permite a las empresas responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado, como cambios inesperados en la demanda y pérdida de ingresos disponibles. Por ejemplo, un minorista que utiliza software de almacenamiento de datos automatizado puede acortar el tiempo necesario para aprovechar los informes de BI y determinar las causas de las bajas ventas en diferentes puntos de venta y contrarrestar en consecuencia. En resumen, se pueden tomar decisiones más rápidamente y reflejar mejor los cambios del mercado mediante un mejor análisis de impacto.
  3. Mayor rendimiento del proyecto de almacén de datos y ROI: La falta de entrada manual en el software de automatización del almacén de datos permite a los usuarios construir e implementar almacenes de datos mucho más rápido, liberando recursos para desarrolladores y reduciendo costos en el proceso. Esto permite que los equipos comerciales tengan más tiempo para descubrir información inteligible, tomar decisiones estratégicas y garantizar un mayor valor del proyecto.

Astera Data Warehouse Builder: una herramienta automatizada

Astera Constructor DW es una solución de almacenamiento de datos automatizada de extremo a extremo. Permite a los usuarios diseñar, desarrollar e implementar su propio almacén de datos sin escribir una sola línea de código. La solución cuenta con un sólido diseñador de modelos de datos que admite procesos de datos posteriores, como el mapeo de datos y la población de datos de hechos y dimensiones. En total, el Astera DW Builder está diseñado para mejorar el ROI, ahorrar tiempo y mejorar la inteligencia empresarial, la seguridad de los datos y las capacidades de calidad de los datos.

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