Aquí hay un resumen de nuestro seminario web sobre la creación de canalizaciones de datos autorreguladas para un almacén de datos preparado para el futuro

Recientemente, organizamos la segunda entrega de nuestra serie de seminarios web sobre los aspectos básicos del almacenamiento de datos titulada Prepare su almacén de datos para el futuro con canalizaciones de datos autorreguladas. El seminario web se centró en los elementos clave para construir un sistema automatizado de canalizaciones de datos. Asteraevangelistas de productos, así como líder intelectual de datos y practicante de BI en KIS Ltd, Paul Kellett.

Aquí hay un resumen de los temas que tocamos y algunas de las preguntas que se respondieron como parte del seminario web.

¿Por qué utilizar un enfoque de mejores prácticas para crear canalizaciones de datos autorreguladas?

Cuando hablamos de cómo las canalizaciones de datos autorregulables pueden mejorar la calidad general de la información en su almacén de datos y eliminar la necesidad de intervención manual, hablamos de cómo el uso de un enfoque de mejores prácticas garantiza que su arquitectura se vuelva demasiado compleja para diseñar y mantener. Al emplear las mejores prácticas al crear sus canalizaciones de datos, puede reutilizarlas sin codificar manualmente sus canalizaciones cada vez que cambien los sistemas subyacentes. Este tipo de adaptabilidad es clave para el santo grial de un almacén de datos preparado para el futuro.

Dado que las organizaciones de hoy están integrando datos de varias fuentes diferentes, también hablamos sobre cómo la orquestación de la canalización de datos asegura que todos sus procesos de requisitos previos ya se ejecuten antes de agregar nuevos datos a su almacén de datos. Con el enfoque de mejores prácticas, también puede estar seguro de que su arquitectura de datos admite múltiples métodos de consumo de datos, dejándolo con un almacén de datos preparado para el futuro que siempre está actualizado con datos de alta calidad.

Cómo ahorrar tiempo y recursos con la carga de datos incremental

A medida que avanzaba la conversación para poblar su almacén de datos con datos de alta calidad, explicamos cómo la carga incremental garantiza que solo los datos nuevos y actualizados se propaguen a su almacén de datos, lo que reduce las posibilidades de datos redundantes. Al utilizar la captura de datos modificados para la carga incremental, también puede minimizar los picos en la carga y los recursos obstruidos, dejándolo con una arquitectura de análisis rápida y eficiente.

También hablamos sobre cómo los diferentes tipos de cambiar la captura de datos se adaptan mejor a diferentes situaciones. Por ejemplo, si está buscando capturar la instancia de una tabla de base de datos después de que se haya realizado un cambio en particular, un enfoque basado en disparadores para la carga incremental funcionaría mejor para usted. Alternativamente, si desea asegurarse de que cada cambio se capture con precisión, utilizar un enfoque basado en registros funcionaría mejor para usted.

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ETL vs. ELT: ¿Cuál debería elegir?

Dado que las canalizaciones de datos ETL y ELT son opciones populares, mantuvimos una conversación exhaustiva con Paul Kellett sobre la elección entre las dos. Paul compartió algunas ideas que invitan a la reflexión sobre cómo el enfoque correcto depende de los requisitos de su negocio y cómo lo importante es crear canales de datos autorregulados que eliminen el esfuerzo manual de sus tareas.

Paul también enfatizó cómo idealmente debería buscar una solución de almacenamiento de datos basada en metadatos, ya que pueden reducir significativamente el riesgo de errores y el tiempo que lleva construir sus canalizaciones de datos, independientemente del enfoque que esté utilizando.

Hacia el final del seminario web, nuestro experto en productos Farhan Ahmed Khan también demostró cómo Astera La interfaz sin código de DW Builder facilita la automatización de las canalizaciones de datos al reducir la necesidad de crear nuevas canalizaciones de datos desde cero cada vez. Completo con más de 400 transformaciones integradas, Astera DW Builder está diseñado específicamente para usuarios comerciales que pueden usar el producto para enriquecer sus datos de acuerdo con sus necesidades, lo que facilita la extracción de información relevante.

También mostramos a los espectadores cómo Astera Job Monitor y Job Scheduler de DW Builder también le permiten automatizar y orquestar sus canalizaciones y rastrear cada canalización de datos en busca de problemas en tiempo real para garantizar que sus procesos no se vean afectados por ningún error.

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