El automatizado, Sin código Pila de datos
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Verificación del modelo de datos para mejorar la calidad de su esquema de almacenamiento de datos
¿Qué se necesita para garantizar la calidad y solidez de la implementación de su almacén de datos? Un sistema de verificación de modelos de datos en profundidad que le permite verificar a fondo sus modelos de origen y destino y ayudar a corregirlos antes de que se implementen. Porque si el esquema de su almacén de datos es preciso, los procesos de generación de informes y carga de datos posteriores se simplificarán automáticamente y estarán libres de errores.
Los modelos conceptuales de datos sirven como base de cualquier arquitectura de almacenamiento de datos diseñada para brindar datos confiables para informes y análisis. Siendo el núcleo mismo de una maquinaria tan increíble (almacén de datos), solo tiene sentido garantizar que los modelos de datos, cuando se ponen en uso, funcionen sin problemas sin dar ningún error o interrumpir el proceso de desarrollo.
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Pero la creación de modelos de datos rara vez es sencilla. Algunos dirían que sería un sueño hecho realidad para los modeladores de datos que quieren que sus modelos funcionen como un encanto la primera vez que los desarrolladores los usan para procesos de carga de datos. Entonces, ¿cómo puede usted, como modelador, lograr este nirvana de total confianza y seguridad en sus modelos de datos y omitir los largos ciclos de prueba?
La respuesta radica en realizar comprobaciones integrales de validación del modelo de datos durante el tiempo de diseño y justo antes de su implementación.
Analicemos en profundidad lo que se entiende por verificación del modelo de datos y cómo puede afectar el cronograma general y la calidad de su proyecto de almacenamiento de datos.
¿Qué hace que la verificación del modelo de datos sea esencial en DW?
Detectar esos errores del modelo de datos en tiempo de diseño es esencial
Al crear el esquema del almacén de datos, los modeladores de datos deben tener cuidado con muchos detalles más finos para que sus modelos de datos funcionen sin problemas en los procesos posteriores. Para darle una idea, echemos un vistazo a dos fases principales de modelado de datos del sistema que se beneficiarían enormemente de las comprobaciones de verificación adecuadas.
1. Comprobaciones de verificación en tiempo de diseño
Los modelos de datos se construyen con referencia a sus bases de datos de origen y destino. Debe asegurarse de que sus modelos cumplan con ciertas reglas, pruebas estadísticas y estándares de estas bases de datos y no tengan lógico errores.
Desde el perspectiva de modelado de datos de origen, los diferentes tipos de validaciones de verificación implican buscar discrepancias a nivel de campo entre el modelo y la base de datos de origen. Estos van desde diferencias en tipos de datos, índices, alias, nombres de columnas y tablas, hasta longitudes de caracteres, la capacidad de nulos de columnas, claves principales y campos faltantes en la base de datos.
En esencia, si las tablas de la base de datos y el modelo de datos de origen no están sincronizados, obtendrá errores en una etapa mucho más tardía cuando utilice los modelos de datos para crear canalizaciones de datos y campos de mapeo.
Vamos a hablar de construyendo el esquema de destino, que podría ser 3NF, modelo dimensional o bóveda de datos. Por el bien de esta discusión, usaremos el modelado dimensional (debido a su popularidad entre las masas). Requiere que configure hechos y dimensiones definiendo claves comerciales y sustitutas, claves de fecha de transacción, Roles de SCD, identificadores de fila, comprobaciones de valor nulo y algunas otras especificaciones.
Tomemos el ejemplo de un Nuestros dimensión. Desea mantener un historial de varios aspectos de los empleados, como cuándo fueron promovidos, el cambio en los salarios, la fecha en que fueron reclutados y dejaron la empresa, etc. Para esto, deberá usar SCD Tipo 2 o Tipo 6 Además, debe asegurarse de que se asignen las claves comerciales y sustitutas, se establezcan las relaciones y se defina un identificador de fila.
Falta el error de clave sustituta en la dimensión Empleado con contexto completo
Entonces, ¿qué pasará si faltan una o más piezas del rompecabezas? Digamos que no se ha definido la clave sustituta.
Cuando ejecute la canalización de datos por primera vez, insertará los datos normalmente. Cuándo Para solucionar este problema, los desarrolladores de ETL tendrán que comunicar este problema al equipo de modelado de datos, quien luego deberá ir a buscar esa dimensión específica con la clave sustituta que falta para solucionarlo. Nuevamente, toda esta reelaboración sería un proceso largo.
2. Comprobaciones de verificación para garantizar el cumplimiento de la base de datos de destino
Una vez que haya creado el esquema del almacén de datos, el siguiente paso es reproducir en la base de datos de destino. En este punto, debe asegurarse de que el script de su esquema cumpla con el proveedor de la base de datos de destino, que podría ser Snowflake, Oracle, Azure o Teradata.
Para poner esto en perspectiva, tomemos el ejemplo de Snowflake y cómo no usa índices. Entonces, si su sistema de origen es SQL Server, que admite todos los tipos diferentes de opciones de indexación (clave principal, agrupada, no agrupada, etc.), Snowflake dará un error de que la indexación no es compatible en tiempo de ejecución.
Con un módulo de validación de modelos de datos, puede validar fácilmente un modelo y probar la calidad e integridad de los modelos de datos antes de que se implementen en la base de datos de destino o se utilicen para llenar el almacén de datos. Les ahorra a los equipos muchas horas de desarrollo que, de lo contrario, se gastarían en rehacer el diseño del modelo de datos y reconstruir las canalizaciones de datos.
¿Su equipo de modelado de datos necesita un sistema de verificación?
Ciertamente lo hacen.
Hablemos de los grandes beneficios que disfrutan los equipos de almacenamiento de datos al tener implementado un sistema de verificación de modelos de datos competente.
Señala dónde están exactamente los errores y las advertencias
Considere que tiene alrededor de 60 tablas en su base de datos OLTP a partir de las cuales ha creado un modelo de datos de origen. Algunas tablas pueden tener más de 30 campos. Ahora, cuando intenta cargar datos en estas tablas, su proveedor de base de datos da el error de que ciertos tipos de datos y longitudes de caracteres no son compatibles y deben cambiarse. Es probable que usted y sus compañeros modeladores de datos tengan que pasar horas y horas para revisar los modelos, verificar cada entidad y corregir todos estos errores.
Algunos errores comunes en los modelos de datos
Tener una herramienta de verificación del modelo de datos ayuda a identificar todos los errores y advertencias al instante y proporciona un contexto completo de dónde se encuentran. Prácticamente elimina las conjeturas al probar sus modelos de datos y lo dirige justo donde necesita realizar correcciones en su esquema con un proceso iterativo.
Evita ir y venir entre equipos
Créditos de imagen: Blog de Rich Murnane
En una configuración típica, los proyectos de almacenamiento de datos tienen varios equipos que manejan varios aspectos del almacenamiento de datos. Habrá modeladores de datos, DBA, desarrolladores de ETL, arquitectos de datos y muchos otros.
El equipo de modelado de datos trabaja con los usuarios comerciales para determinar sus necesidades de generación de informes, consulta con los administradores de bases de datos para obtener las especificaciones del proveedor, construye e implementa los modelos y, finalmente, da la señal verde a los desarrolladores de ETL para que comiencen a construir canalizaciones para cargar datos.
Ahora, incluso con una herramienta de almacenamiento de datos, es un proceso que requiere mucha mano de obra. Pero los errores generalmente no aparecen hasta que llega al punto de ejecutar canalizaciones de datos para poblar el almacén de datos.
Un sistema de verificación en profundidad del modelo de datos evita que los usuarios regresen a la línea de partida, realicen cambios en el modelo de datos, lo entreguen al siguiente equipo y luego ejecuten los flujos de carga de datos para verificar si funciona bien. Al hacer las correcciones a medida que diseña los modelos de datos, puede agilizar el proceso de manera espectacular, acelerando todo el ciclo de desarrollo en horas, si no días o semanas.
Garantiza el cumplimiento de las reglas de secuencias de comandos del proveedor de la base de datos
Digamos que su base de datos OLTP está en SQL Server y está construyendo el almacén de datos en Oracle. Al implementar su esquema en una base de datos de Oracle, es probable que encuentre problemas con las restricciones en los tipos de datos y la longitud de los caracteres y la escala, ya que ambos proveedores manejan estos parámetros de manera diferente. De manera similar, es posible que obtenga un error al tener un índice agrupado en su modelo de destino, que, nuevamente, Oracle no admite.
Con un sistema de verificación del modelo de datos implementado, puede resolver fácilmente estos problemas de cumplimiento mucho antes de implementar el esquema en la base de datos de Oracle. Esto ahorra tanto a los modeladores de datos como a los desarrolladores de ETL muchas horas de reelaboración del desarrollo que, de otro modo, se utilizarían para identificar los problemas y resolverlos en cada entidad del modelo de datos.
Acelera el proceso general de almacenamiento de datos
"Hombre, si tan solo hubiera un sistema para probar estos modelos de datos y me notificara sus errores de inmediato, nos hubiéramos ahorrado toneladas de horas de desarrollo reparándolos una y otra vez".
~ Modelador de datos anónimo, Wishful
Un sistema de verificación de modelos de datos eficaz puede ser el santo grial para los equipos de almacenamiento de datos, ya que ejecuta cientos de comprobaciones tanto en el momento del diseño como en el momento de la implementación para garantizar que sus modelos de datos sean estables. Permite probar la integridad y precisión de los modelos en función de los requisitos de informes y garantiza que cumpla con los estándares de scripting del respectivo proveedor de base de datos.
Con todo en orden antes de que los modelos de datos se implementen y se entreguen al siguiente equipo, las organizaciones pueden beneficiarse de ahorros de tiempo significativos, lo que lleva a una línea de tiempo del proyecto reducida.
Aproveche la verificación del modelo de datos con un clic con Astera Constructor DW
La discusión anterior muestra que un sistema de verificación de modelos de datos es un núcleo vital para la proceso de modelado de datos y ayuda a optimizar los procesos a lo largo del ciclo de vida del almacén de datos.
Astera Constructor DW es una solución ágil basada en metadatos que le permite diseñar, implementar y probar modelos de datos y utilizarlos para crear canalizaciones de carga de datos, todo desde una sola plataforma. Viene con un módulo de verificación de modelo de datos en profundidad que se mantiene en guardia en el momento de la implementación y garantiza que ningún error o advertencia pase sin ser verificado por el usuario.
Con un solo clic, la plataforma le proporciona automáticamente una imagen del estado de sus modelos de datos. Desde la verificación de claves comerciales faltantes, anomalías en las relaciones y tipos de datos no coincidentes hasta garantizar el cumplimiento de los estándares de scripting de la base de datos de destino, puede contar con Astera DW Builder para identificar y reportar todos los posibles errores y advertencias. Esto asegura que sus modelos de datos sean estables y completos antes de pasar a la siguiente fase del proyecto.
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