Introduction à l'architecture de données basée sur les métadonnées

Lorsqu'il s'agit de projets de business intelligence, le succès se mesure à la vitesse. Plus vite vous pouvez obtenir des informations exploitables de la part de vos analystes et décideurs, plus il est probable qu'ils transforment ces informations en valeur pour votre organisation. Dans le monde de l'entreposage de données, cela signifie utiliser une architecture de métadonnées pour créer un modèle dimensionnel fonctionnel et des flux de données pour remplir l'entrepôt de données.

Pour adopter une approche véritablement agile, les entreprises doivent s'éloigner des transferts sérialisés entre les utilisateurs métier, les développeurs et les architectes qui constituent le développement traditionnel de l'entrepôt de données. Au lieu de cela, un processus collaboratif d'intégration métadonnées dans un entrepôt de données doit être adopté dans des cycles itératifs courts, afin que des résultats constants puissent être fournis aux parties prenantes en attente. Par conséquent, ce blog explique ce qu'est l'architecture des métadonnées, les avantages des métadonnées et pourquoi vous devriez créer votre propre entrepôt de données.

Astera DW Builder (ADWB) est une solution de bout en bout qui prend parfaitement en charge ce type de développement accéléré d'entrepôt de données. Notre produit permet aux utilisateurs de configurer et de déployer un modèle dimensionnel complet enrichi de métadonnées techniques et commerciales en quelques jours seulement.

Qu'est-ce que l'architecture des métadonnées?

L'architecture des métadonnées se concentre sur la gestion des métadonnées. Cependant, de nombreuses entreprises sont obligées de reconstruire leurs systèmes d'aide à la décision car leurs systèmes actuels ont des architectures défectueuses. L'architecture d'un référentiel de métadonnées joue un rôle important dans l'efficacité des systèmes d'aide à la décision. Par conséquent, il faut du temps pour créer l'architecture d'un référentiel de métadonnées qui répondra à tous les besoins en métadonnées d'une organisation.

A référentiel de métadonnées stocke et gère les connaissances commerciales. En raison des défis associés au partage et à l'administration des métadonnées, plusieurs architectures de référentiels de métadonnées ont vu le jour. Les trois approches architecturales de métadonnées les plus courantes sont :

1. Gestion centralisée des métadonnées
2. Gestion distribuée des métadonnées
3. Hybride Centralisé

Pourquoi choisir une approche d'architecture basée sur les métadonnées?

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Une architecture de métadonnées est le cœur battant de toute mise en œuvre efficace de la BI. Il fournit un contexte vital pour divers éléments de votre entrepôt de données, y compris des informations structurelles sur les relations d'entité et les formats de données qui composent l'architecture de l'EDW. Les métadonnées montrent également des détails commerciaux plus larges tels que les processus et les définitions associés à un ensemble particulier de données.

Que vous cherchiez de quel système source provient un ensemble particulier de chiffres de votre rapport, que vous déterminiez la fréquence à laquelle une dimension est mise à jour ou que vous auditiez les règles métier qui ont été utilisées pour valider une nouvelle entrée, une architecture de métadonnées peut vous aider à comprendre les données avec lesquelles vous travaillez et ainsi prendre des décisions commerciales beaucoup plus efficaces.

Avantages de l'approche d'architecture de métadonnées

• Bénéficiez d'une visibilité complète sur les processus et les opérations qui livrent les données de votre entreprise à l'entrepôt de données.
• Permettez aux utilisateurs de données de gérer et de contrôler leurs propres données sans entrer dans le code lui-même.
• Rendez les données plus accessibles aux utilisateurs à l'échelle de l'entreprise.
• Permettez aux utilisateurs de mettre à jour et de modifier rapidement les modèles de données déployés en fonction des exigences BI actuelles.
• Réduisez la redondance des données et assurez-vous que seules les données pertinentes sont présentes dans votre entrepôt de données.

Construisez votre entrepôt de données en quelques jours au niveau logique

Astera DW Builder éloigne le développement de l'entrepôt de données du monde complexe ETL scripting et dans le monde de la conception logique. Notre plate-forme unifiée vous permet de visualiser et de gérer tous les éléments d'architecture de métadonnées qui composent vos systèmes sources, modèles dimensionnels et flux de données sans écrire de code.

Le résultat est une approche rapide et agile du développement de l'entrepôt de données qui place le contrôle entre les mains des propriétaires de données et minimise les transferts aux équipes informatiques.

Découvrez l'approche centrée sur le modèle de données pour l'entreposage de données

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Prenez en charge la conception de l'entrepôt de données

Grâce à l'interface de modèle de données, vous pouvez procéder à l'ingénierie inverse de modèles de données complets à partir de n'importe quelle base de données cloud ou sur site, puis visualiser les structures de données qui pilotent les processus opérationnels et de reporting dans votre entreprise.

Le modèle de données montre:

• Comment les entités disparates au sein d'une base de données physique sous-jacente sont connectées.
• Les conventions de nommage et les descriptions sont utilisées pour définir chaque entité.
• Attributs d'entité et leurs types de données.

Une fois que vous êtes satisfait de la structure de votre modèle de données, vous pouvez commencer à configurer ses éléments de métadonnées pour créer un schéma répondant aux besoins de votre entreprise. Que vous cherchiez à maintenir un modèle ER normalisé ou un schéma en étoile complet avec des entités de dimension et de table de faits définies et une gestion SCD pour des attributs spécifiques, vous pouvez tirer parti d'une gamme complète de fonctionnalités sans code pour concevoir votre entrepôt de données.

Générer le mappage complet de la source vers l'entrepôt de données

Astera DW Builder s'appuie sur une plate-forme d'intégration de données robuste pour faciliter cartographie des données de vos systèmes sources à l'entrepôt de données. Une fois les schémas configurés, vous pouvez rapidement commencer à créer des flux de données en utilisant la même approche ETL basée sur les métadonnées.

Dans le module de flux de données, vous trouverez une variété d'objets glisser-déposer pour guider le processus de chargement de votre entrepôt de données. Ceux-ci inclus:

• Connecteurs prêts à l'emploi pour un éventail d'applications et de bases de données, y compris les principaux fournisseurs de services cloud tels que Microsoft Azure et Amazon. Vous pouvez également vous connecter directement à un modèle de données ou utiliser une requête SQL pour récupérer des tables spécifiques de votre base de données source.
• Un ensemble d'outils complet de transformations, y compris les jointures, les filtres, l'analyse des noms et des adresses et un générateur d'expression personnalisé.
• Des outils de qualité des données qui vous permettent de nettoyer et de valider les données de votre système source.
• Chargeurs de faits et de dimensions pour accélérer le remplissage des données dans un modèle dimensionnel.

Encore une fois, vous n'aurez besoin d'interagir avec ces éléments qu'au niveau logique. Astera Data Warehouse Builder vous offre la possibilité de configurer les noms de colonne de table, les types de données et les valeurs contenus, ainsi que la disposition prescrite pour les tables de destination afin de faciliter le mappage des données.

Déployez et redéployez des modèles de données en quelques minutes

Astera DW Builder est conçu pour prendre en charge le développement itératif. Une fois vos modèles de données configurés, vous pouvez les vérifier et les déployer en quelques clics. Mais il est également tout aussi simple d'intégrer de nouvelles sources et exigences dans votre architecture. Si vous dépendez de votre équipe informatique pour guider ces efforts, alors vous allez attendre longtemps que les développeurs entrent dans le code pour mettre à jour et tester les scripts ETL pièce par pièce.

Avec Astera DW Builder, vous pouvez ajouter de nouvelles entités ou modifier des entités existantes dans le modèle de données. Créez le mappage de données nécessaire pour les amener à l'entrepôt de données dans le module de flux de données. Rendez ensuite les nouvelles données disponibles pour la consommation en redéployant simplement le modèle de données.

Nous proposons des fonctionnalités d'intégration cloud intégrées qui vous aideront à déployer votre entrepôt de données dans le cloud en quelques clics. Que vous souhaitiez configurer votre BI dans Azure Synapse ou Snowflake, nous pouvons vous aider à effectuer la transition facilement.

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Nous sommes prêts à vous aider à automatiser et à accélérer chaque étape du processus de développement de votre entrepôt de données. Pour un aperçu complet de nos fonctionnalités et fonctionnalités, CONTACTEZ-NOUS et découvrez la valeur que nous pouvons apporter à votre projet BI. Vous voulez en savoir plus ? Découvrez cette ventilation détaillée de notre architecture de métadonnées ici.