El enfoque impulsado por metadatos se encuentra con la automatización del almacenamiento de datos: una combinación hecha en el cielo

By |2021-05-14T11:45:31+00:00Marzo 9th, 2021|

En los parte anterior, aclaramos por qué la tecnología de automatización del almacenamiento de datos debe ser una parte integral de su estrategia de almacenamiento de datos.

Aquí, hablaremos sobre los metadatos y por qué un enfoque basado en metadatos y DWA son como la mantequilla de maní y la mermelada para el desarrollo ágil del almacén de datos. En este blog, discutiremos la definición de metadatos, ejemplo de metadatos y las tres categorías de metadatos. Además, explica qué son los metadatos en un almacén de datos y su importancia.

¿Qué es metadatos?

Los metadatos se definen como los datos que actúan como un directorio para otros datos. Ayuda a comprender los datos. Un ejemplo de la vida diaria para comprender el concepto de metadatos es el índice de un libro. Un índice es un metadato que incluye toda la información sobre el contenido de un libro.

¿Qué son los metadatos en el almacén de datos?

En un almacén de datos, los metadatos pueden ser muchas cosas, como tipos de datos, formatos de datos, tablas de bases de datos de origen y destino, relaciones de entidades, patrones SCD y mapeos y transformaciones ETL, y más.

Como tal, un arquitectura basada en metadatos le permite incorporar el esquema de la base de datos de origen en un modelo de datos, personalizar su estructura en función de los requisitos de su negocio y hacer que el modelo de datos esté disponible para procesos posteriores.

Cuando el enfoque basado en metadatos se combina con DWA, se convierten en los socios perfectos que agilizan el diseño, el desarrollo y la implementación, lo que lleva a una implementación sólida del almacén de datos. Dicha combinación proporciona a los equipos de TI todo lo que necesitan para formular procesos ágiles y sostenibles que ayuden a entregar resultados de alta calidad de manera consistente.

Los metadatos responden al 5 Ws (y una H) de sus datos comerciales que se almacenan esencialmente en su almacén de datos.

Piense en los metadatos como átomos. Al igual que los átomos son las unidades fundamentales de la materia y definen la estructura y propiedades de los elementos químicos, los metadatos sirven como bloques de construcción de su almacén de datos. Le proporciona el contexto, las características y el linaje de sus datos comerciales hasta un nivel atómico, lo que le permite ver su información actual e histórica.

Tres tipos principales de metadatos en el almacén de datos

Hay tres tipos principales de metadatos en el almacén de datos:

  1. Metadatos operativos: Los metadatos operativos proporcionan información sobre el historial y el estado de los datos. Los ejemplos de metadatos operativos incluirían reglas de retención y archivo de datos, registros de errores y reglas de intercambio de datos.
  2. Metadatos técnicos: Los metadatos técnicos dan conocimiento sobre el formato y la estructura de los datos. Ejemplos de metadatos técnicos serían nombres de columnas, nombres de sistemas de bases de datos y modelos de datos.
  3. Metadatos comerciales: Los metadatos comerciales se centran en la gobernanza de datos y ayudan a los usuarios comerciales no técnicos a comprender un almacén de datos en un lenguaje cotidiano más simple.
Tipos de metadatos en el almacén de datos

Categorías de metadatos en el almacén de datos

¿Por qué son importantes los metadatos en el almacén de datos?

El papel de los metadatos en el almacén de datos es crucial. Exploremos qué obtienen las partes interesadas del negocio y los equipos de TI de la unión de estas dos tecnologías:

Potencia la cultura del desarrollo iterativo

Con un proyecto tan grande como un almacén de datos, siempre se recomienda trabajar en ciclos más pequeños y manejables en lugar de un enfoque de big bang. De lo contrario, perderá fácilmente de vista el propósito real de su almacén de datos: proporcionar información confiable para ayudar a los usuarios a responder preguntas comerciales y potenciar la toma de decisiones basada en datos.

Como tal, la aplicación de un modelo iterativo solo es posible cuando su equipo de almacenamiento de datos está equipado con el equipo adecuado para entregar actualizaciones a su almacén de datos en construcción o existente de manera ágil.

Enfoque de metadatos en herramientas de automatización de almacenamiento de datos, como Astera DW Builder, permita que su equipo cree rápidamente prototipos en torno a su lógica comercial propuesta, asegurando la confiabilidad y precisión de sus procesos de almacenamiento de datos. Una vez que haya creado, probado e implementado con éxito el prototipo de uno de sus flujos de informes, puede crear un proceso repetible para otros proyectos de análisis. Esto es porque Astera DW Builder automatiza en gran medida las tareas repetitivas y le permite reutilizar modelos y flujos existentes para un desarrollo más rápido.

Prepara la implementación de su almacén de datos para el futuro

Implementación de almacén de datos

Implementación de almacén de datos (créditos: MotionPoint)

Los almacenes de datos deben diseñarse como sistemas en constante expansión que puedan acoger y adoptar fácilmente los cambios a medida que ocurren. Los usuarios comerciales descubren continuamente nuevos requisitos que deben reflejarse en los paneles de informes para basar sus análisis y predicciones en los datos y condiciones más recientes.

Con una arquitectura basada en metadatos, los equipos de TI no tienen que preocuparse por mantenerse al día con las dependencias ascendentes y descendentes. Los desarrolladores pueden estar seguros de que la actualización de la infraestructura existente con los nuevos requisitos no tendrá como resultado un efecto dominó que podría interrumpir la integridad y usabilidad de la implementación de su almacén de datos.

Astera DW Builder captura los cambios en el nivel de metadatos, lo que le evita tener que codificarlos manualmente por separado en varias áreas, como modelos dimensionales, flujos ETL y tablas de preparación. Dado que cuenta con un desarrollo lógico, todo lo que tiene que hacer es actualizar sus modelos de datos y volver a implementarlos para reflejar los cambios en múltiples entornos de desarrollo y, en consecuencia, en su almacén de datos alimentando sus proyectos de análisis.

Da la confianza para pasar a la nube

Nube de almacenamiento de datos

Ahora veamos los metadatos y automatización del almacén de datos matrimonio desde la perspectiva de la nube.

Las empresas se están alejando de la infraestructura local, al menos la mayor parte de su ecosistema de datos, si no todo, a la nube. Eso se debe principalmente al mundo de opciones que ofrecen los proveedores de la nube para almacenar y administrar datos. Hay opciones de escalabilidad con un solo clic, potencia informática ilimitada, cero requisitos de hardware para almacenar petabytes, acceso rápido y fácil a la información para los usuarios comerciales, rendimiento de consultas mejorado y la lista continúa.

Dado que los metadatos contienen toda la información contextual sobre el ecosistema de datos de su empresa, son básicamente independientes de la plataforma que se utiliza para construir el almacén de datos. Esto significa que puede cambiar fácilmente su almacén de datos a una arquitectura DW más adecuada para satisfacer sus cambiantes necesidades comerciales.

El papel de los metadatos en las herramientas de automatización del almacén de datos aquí es que toman el código subyacente y lo transforman automáticamente para que funcione en la plataforma en la nube de destino, lo que evita que los desarrolladores vuelvan a la mesa de dibujo para reescribir el código. Con esto, puede seleccionar Snowflake, Azure, Oracle, Redshift o cualquier otro proveedor en la nube para construir o migrar su almacén de datos.

Cómo funciona Astera ¿DW Builder potencia el almacenamiento de datos basado en metadatos?

Astera Constructor DW simplifica y automatiza el desarrollo del almacén de datos de un extremo a otro, utilizando un enfoque ágil basado en metadatos. El producto obtiene metadatos directamente de las bases de datos de origen y le permite utilizarlos en las fases de diseño, desarrollo e implementación de su almacén de datos. Una vez implementados, introducir cambios en el diseño es fácil, ya que los metadatos capturados le permiten propagar los cambios en todos los ámbitos y, al mismo tiempo, garantizar la integridad de los modelos, los flujos de integración y las implementaciones existentes.

¿Quiere ver estas dos tecnologías en acción juntas? Solicite una demostración de producto en vivo hoy para su caso de uso o hable con nuestros expertos para ver el valor Astera DW Builder puede aportar a sus iniciativas de almacenamiento de datos.