El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Cree un almacén de datos ágil con un enfoque iterativo
Si ha tenido una conversación con un ingeniero o arquitecto de datos sobre la construcción de un diseño de almacén de datos ágil o el mantenimiento de un arquitectura del almacén de datos, probablemente les oirás decir que es un proceso continuo y que realmente no tiene un final definido. Y eso, en esencia, es prácticamente la verdad.
Un diseño exitoso de almacén de datos generalmente utiliza un enfoque ágil y métodos de desarrollo iterativos que garantizan la entrega de información de calidad a los usuarios finales en función de los datos comerciales actuales.
Afortunadamente, almacén de datos en la nube Los proveedores, como Microsoft Azure y Amazon Redshift, ofrecen opciones rápidas de flexibilidad y escalabilidad que hacen que la adopción de este enfoque sea relativamente más fácil que los rígidos marcos tradicionales. Y, en consecuencia, tener una arquitectura en constante evolución significa que tendrá acceso a datos precisos y actualizados para impulsar sus análisis, lo que permitirá a los equipos y departamentos alcanzar sus respectivos objetivos.
Como bien dijo Geoffrey Moore:
"Sin el análisis de big data, las empresas son ciegas y sordas, y deambulan por la web como ciervos en una autopista".
Entonces, ¿cómo puedes construir tu propio diseño ágil de almacén de datos? ¿Cómo funciona este proceso iterativo? almacenamiento de datos ¿El trabajo de la solución y qué resultados puede esperar de él un equipo de ingenieros y analistas de negocios de almacén de datos?
Pasos para la Construir un almacén de datos
Creación de una infraestructura de almacenamiento de datos más adaptable y receptiva
En un modelo de desarrollo iterativo, el almacén de datos se encuentra en un estado constante de mejora y evolución. En lugar de crear una arquitectura que responda a todas las consultas desde el primer día, su equipo se centra en la información que más les importa a los usuarios de su empresa. Debe priorizar lo que es importante, colocarlos en pequeños segmentos manejables y luego realizar varias rondas para modificar la arquitectura de su almacén de datos según los requisitos de su negocio.
Para lograr esto, los equipos de datos trabajan en múltiples sprints y ciclos, haciendo cambios en el ETL flujos, modelos dimensionalesy otros procesos de datos después de recibir comentarios de analistas comerciales y otras partes interesadas. Después de cada ciclo, la retroalimentación continua asegura que estas implementaciones brinden una imagen real del desempeño comercial y aborden de manera efectiva los puntos débiles y las brechas.
¿Qué necesita para construir un almacén de datos ágil?
Además de un equipo dedicado de arquitectos y analistas de datos, básicamente necesitará un herramienta de almacenamiento de datos que ofrece un entorno de desarrollo sin código para facilitar cambios rápidos, permitiéndole eliminar la rigidez de la arquitectura.
Componentes principales de AsteraGenerador de almacén de datos
Dicho esto, casi cualquier organización puede implementar una solución ágil de almacenamiento de datos, siempre que cuente con la tecnología adecuada para impulsar la iniciativa. En esencia, una herramienta de almacenamiento de datos debe proporcionar:
- Capacidades de modelado de datos de origen que pueden mapear fácilmente y construir relaciones entre sus fuentes de datos
- Funcionalidad de modelado dimensional que pueden ayudar a determinar hechos y dimensiones en función de los datos de origen y generar el esquema y las tablas que encajarían en su almacén de destino
- A motor ETL de alto rendimiento para simplificar y acelerar la agregación de datos y ofrecer una variedad de opciones de transformación, como normalización, desnormalización, fusión, unión y más
- La opción de cambiar a Modo ELT o pushdown para reducir el tiempo para transformar y acceder a los datos comerciales rápidamente
- Módulos de calidad de datos para garantizar que cada byte de datos cumpla con los estándares de calidad de su organización
- Una amplia gama de aplicaciones web, bases de datos y nube. conectores para conectar y llevar sus datos comerciales a su almacén de datos
- Cambiando lentamente las dimensiones (Tipos 1-6) para controlar cómo se completan los diferentes campos de datos en las tablas de la base de datos
- Apoyo a Servicio OData para proporcionar formas seguras a los usuarios finales de acceder a los datos para informes y análisis
Esta no es una lista exhaustiva, sino solo una descripción general de las principales características y funcionalidades requeridas. Ahora, puede encontrar muchos proveedores de soluciones que combinan varias herramientas y crean un paquete personalizado para cerrar las brechas de funcionalidad. Sin embargo, la forma recomendada es optar por un plataforma unificada que marca todas estas casillas para satisfacer sus necesidades de almacenamiento de datos.
Vale, suena genial. Pero, ¿por qué debería considerar este enfoque?
Bueno, he aquí por qué:
El objetivo principal de cualquier implementación de diseño de almacenamiento de datos ágil es proporcionar respuestas respaldadas por datos confiables basados en el escenario comercial actual.
Pero el problema es que las empresas en crecimiento adquieren nuevas fuentes de datos y realizan cambios en el flujo de información dentro de las aplicaciones y bases de datos para adaptarse al ritmo de sus crecientes necesidades comerciales. Todas estas nuevas fuentes y actualizaciones estructurales, naturalmente, deben tenerse en cuenta en los modelos de datos existentes y reflejarse en el repositorio centralizado para proporcionar datos precisos y confiables a los usuarios finales.
Como tal, el enfoque iterativo sigue la metodología ágil que le permite diseñar, desarrollar e implementar la arquitectura más flexible y orientada a resultados para construir su almacén de datos empresarial. Puede incluir fácilmente nuevos flujos de datos sin tener que volver a visitar o reescribir scripts ETL, y eso también en cuestión de unas pocas horas, si no minutos. Esto se debe en gran parte a que las herramientas modernas de almacenamiento de datos brindan un entorno de desarrollo sin código y una automatización de procesos integral, lo que le permite realizar cambios rápidos en sus flujos y crear mejores procesos ETL.
No solo eso, también puede disfrutar de los beneficios en varios escenarios. Ya sea que se trate de planificar y diseñar estrategias para el proceso de almacenamiento de datos, implementar prototipos para probar su viabilidad o realizar pruebas ETL para garantizar resultados consistentes, esta metodología ágil facilita el proceso de desarrollo en cada etapa.
Quizás, el valor real de este enfoque se ve en los beneficios comerciales que las organizaciones pueden generar con su implementación. Estos incluyen pero no se limitan a:
- Resultados más rápidos para cumplir con los requisitos de inteligencia empresarial (DW BI) y análisis del almacén de datos del usuario final
- Mejor alineación con las necesidades empresariales en evolución
- Capacidad para acelerar la creación de prototipos y el análisis de viabilidad
- Menor TCO debido a procesos de desarrollo optimizados
- Información de mayor calidad y actualizada sobre una sólida toma de decisiones
- Reducción de la complejidad del proyecto debido a ciclos más pequeños y manejables
- La capacidad de identificar las deficiencias más rápidamente, lo que lleva a una mejor gestión de riesgos.
- Mayor transparencia sobre el progreso, el rendimiento y los desafíos en cada iteración
Una solución que se ajusta a la factura
“La arquitectura tradicional es demasiado lenta. Ya no tenemos el lujo de dos o tres meses. Necesitamos poder decirles a los usuarios: 'Podemos tener eso para usted, en dos o tres días' ". - Rick van der Lans
De la fuente a la información: 7 pasos
Y aquí es donde las soluciones modernas de almacenamiento de datos, como Astera Constructor DW, vienen que se sabe que reducen significativamente el tiempo de desarrollo mediante la automatización de un extremo a otro. Proporciona un marco de almacenamiento de datos unificado que permite a una empresa pasar de la recopilación de requisitos hasta el análisis a través de la integración directa con el software de visualización de datos.
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