La automatización del almacén de datos (DWA) está reemplazando rápidamente los enfoques convencionales para construir almacenes de datos.
Los 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 administrar volúmenes de datos colosales a través de ETL manual ya no son efectivos. En el competitivo mercado empresarial actual, la agilidad comercial 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 de almacenes de datos y la síntesis de 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 EDW 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 de múltiples departamentos de la organización en 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 durante varias décadas. Esta progresión se debe al crecimiento de los requisitos de integración y almacenamiento de datos. Otra razón es la difusión de muchas fuentes de datos, como los sistemas CRM, las API REST y las bases de datos en la nube.
Aquí hay una breve descripción de la evolución de repositorios de almacenamiento de datos.
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 estimuló la necesidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos en bases de datos. Estos requisitos permitieron el desarrollo de data marts dimensionales y relaciones entre entidades. A principios de la década de 1980, varias herramientas ETL específicas de proveedores y sistemas de gestión de bases de datos relacionales (DBMS) basados en SQL estaban disponibles en el mercado.
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 gestión deficiente de los metadatos dentro del almacén de datos existente y los recursos de desarrollo costosos, hicieron que las arquitecturas tradicionales del almacén de datos no fueran adecuadas 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 de almacenes de datos han evolucionado para dar cuenta de las nuevas necesidades tecnológicas y comerciales. Estos incluyen extracción de datos en tiempo real, análisis de datos en la nube y servicios de aplicaciones web, como las 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:
- 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.
- 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 modelo de datos multidimensional o OLAP relacional. A continuación, los datos se transforman y cargan en el almacén de datos.
- Análisis y Reporting: Una vez que la Procesos ETL están completos, los datos del almacén de datos se exportan a herramientas de BI y análisis 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 las tareas de limpieza de datos también hacen que los proyectos de almacenamiento de datos sean propensos a errores y consuman mucho tiempo. Debido a esto, los usuarios comerciales a menudo no tienen suficientes datos precisos disponibles para generar informes y enfrentan mayores riesgos de sobrecostos presupuestarios y fallas en 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.
- Procesos de integración de datos ETL y ELT.
- Modelado de datos fuente
- Conectividad a diversos proveedores 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?
- 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:
- Calidad de datos y precisión mejoradas: Las empresas pueden evitar las incoherencias que se encuentran en el ETL manual y, como resultado, obtener un mayor rendimiento. 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 migre los datos del almacén a otros sistemas de destino, como BI basado en la nube o herramientas de visualización de datos. Por lo tanto, las empresas no solo tienen acceso a datos confiables, sino también a informes y análisis más precisos.
- Mayor agilidad y tiempo de valorización más rápido: El despliegue más rápido de los almacenes de datos y el acceso a las perspectivas de datos equipan a las empresas con agilidad de negocios mejorada. Esto permite a las empresas responder rápidamente a las condiciones del mercado en constante cambio, 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, las decisiones se pueden tomar antes y reflejar mejor los cambios del mercado a través de un mejor análisis de impacto.
- 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.
