Information Marts: habilitando una BI ágil, escalable y precisa
Las empresas necesitan datos escalables, ágiles y precisos para obtener inteligencia empresarial (BI) y tomar decisiones informadas. Sin embargo, gestionar datos en evolución...
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Comprender el funcionamiento de las herramientas de automatización requiere primero observar cómo los almacenes de datos tradicionales operan los datos.
En un diseño de almacén de datos convencional, todos los datos pasan por tres etapas distintas:
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.
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:
Un software de almacenamiento de datos facilita la automatización y simplifica los proyectos de almacenamiento de datos de las siguientes maneras:
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.
A continuación se presentan algunos de los pasos que una organización debe evaluar antes de optar por una herramienta de almacenamiento de datos:
El software automatizado permite a las empresas asegurar una ventaja en el mercado con los siguientes beneficios:
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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