Una guía completa para la automatización de almacenamiento de datos

By |2021-11-25T15:56:13+00:0022nd enero, 2020|

La automatización del almacén de datos (DWA) está reemplazando rápidamente los enfoques convencionales para construir almacenes de datos, repositorios de datos centralizados utilizados por las empresas para lograr conocimientos estratégicos basados ​​en datos.

Los almacenes de datos empresariales (EDW) son fundamentales para utilizar datos históricos con fines de inteligencia empresarial y generación de informes. Pero los enfoques tradicionales para compilar y administrar enormes volúmenes de datos a través de la codificación ETL manual 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 de almacenamiento de datos se destaca por minimizar los esfuerzos manuales involucrados en la creación 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?
¿Qué es la automatización de almacenamiento de datos (DWA)?
¿Cómo ha evolucionado DWA?
¿Cómo funciona la automatización del almacén de datos?
Evaluación de la preparación para la automatización
Beneficios de las herramientas DWA

¿Qué es un almacén de datos empresarial?

Un EDW ayuda a centralizar los datos de una empresa de diversas fuentes y aplicaciones, y los hace accesibles para la inteligencia empresarial, la visualización y la previsión. La función de EDW es consolidar los datos de varios departamentos de la organización en un único almacén de datos.

¿Qué es la automatización del almacén de datos?

Un almacén de datos utiliza una tecnología de próxima generación para la automatización que se basa en patrones de diseño y procesos para automatizar los pasos de planificación, modelado e integración de todo el ciclo de vida. 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 a partir de la codificación manual. Esta progresión se debe al crecimiento de los requisitos de integración y almacenamiento de datos, así como a 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 almacenamiento de datos repositorios.

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 estimuló la necesidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos en forma de bases de datos. Estos requisitos permitieron el desarrollo de marts de datos dimensionales y relaciones entre entidades. A principios de la década de 1980, varias herramientas ETL específicas del proveedor y sistemas de administración 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 depósito de datos, como los largos ciclos de desarrollo, la gestión deficiente de los metadatos dentro del depósito de datos existente, junto con los costosos recursos de desarrollo, hicieron que las arquitecturas tradicionales del depósito de datos no fueran adecuadas para las condiciones de mercado que cambian rápidamente.

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 los procesos ETL y se integra fácilmente con las 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:

  1. Base de datos relacional (OLTP): En esta etapa, los scripts SQL se utilizan para extraer todos los datos transaccionales de las bases de datos relacionales. Antes de mover los datos, se limpia para verificar la información errónea e inexacta para mantener la coherencia. Todos los datos en esta etapa están en un modelo de entidad-relación y se utilizan para el procesamiento transaccional en línea.
  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. Esto estructura y simplifica los datos para informes analíticos y consultas. A continuación, los datos se transforman y cargan en el almacén de datos.
  3. Análisis y Reporting: Una vez que la Procesos ETL Una vez finalizados, los datos del almacén de datos se exportan a herramientas de análisis e inteligencia empresarial 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.

Además, la codificación manual para ETL y las tareas de limpieza de datos 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 la presentación de informes y enfrentan mayores riesgos de exceso de presupuesto y fallas en los proyectos.

Software de automatización de almacenamiento de datos

Un software de automatización de almacén de datos ofrece un enfoque fluido y sin código para agregar y mover datos empresariales dispares desde sistemas de origen a un almacén de datos y más allá. A diferencia de la arquitectura tradicional de almacenamiento de datos, el software automatiza la ejecución por lotes y los requisitos de implementación del código ETL del proceso de almacenamiento de datos. Construido sobre metodologías ágiles, algunas de las más destacadas ideas de automatización del almacén de datos utilizar 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.
Ingredientes del software de 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: Optimice los procesos de extracción, transformación y automatización de la carga de datos para eliminar los pasos repetitivos mediante el mapeo automático y la programación de trabajos. Esto se puede hacer a través de dos estrategias de carga del almacén 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 administrar almacenes de datos con mucha más fluidez en comparación con las herramientas tradicionales de diseño de almacenes de datos. 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 realizar una comparación de costos de almacenamiento de datos de varias herramientas antes de decidir cuál es la herramienta de automatización de almacenamiento de datos adecuada. Si está interesado en conocer más sobre las herramientas DWA, ¡Contáctanos.

Evaluación de la preparación para la automatización

A continuación, se muestran algunos de los pasos que una organización debe evaluar antes de optar por una automatización del almacén de datos:

  • Arquitectura de gestión de datos: ¿Cómo funciona su arquitectura DWH? ¿Utiliza artículos especializados únicos 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 DWA

El software de automatización de almacenamiento de datos 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 ETL manual y, como resultado, generar un mayor rendimiento de consultas. 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 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 que también tienen un mayor control sobre informes y análisis avanzados y más precisos.
  2. 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.
  3. Mayor rendimiento del proyecto de almacén de datos y ROI: La falta de entrada manual en un software de automatización de almacenamiento de datos permite a los usuarios construir e implementar almacenes de datos mucho más rápidamente, 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.

Generador de almacenamiento de datos

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 diseñador de modelos de datos robusto que admite procesos de datos posteriores, como el mapeo de datos y la población de datos de hechos y dimensiones. En general, 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.