L'approche axée sur les métadonnées rencontre l'automatisation de l'entrepôt de données - Une alliance parfaite

By |2022-03-10T08:11:35+00:009 mars 2021|

Dans le partie précédente, nous vous expliquons pourquoi la technologie d'automatisation de l'entrepôt de données devrait faire partie intégrante de votre stratégie d'entreposage de données. Ici, nous parlerons des métadonnées et des raisons pour lesquelles une approche basée sur les métadonnées et DWA sont comme le beurre de cacahuète et la gelée pour le développement d'un entrepôt de données agile. Dans ce blog, nous aborderons la définition des métadonnées, des exemples de métadonnées et les trois catégories de métadonnées. En outre, il explique ce que sont les métadonnées dans un entrepôt de données et leur importance.

Qu'est-ce que les métadonnées?

Les métadonnées sont définies comme les données qui agissent comme un répertoire pour d'autres données. Il aide les utilisateurs à comprendre les données à un niveau supérieur. Un exemple de la vie quotidienne pour comprendre le concept de métadonnées est l'index d'un livre. Un index est une métadonnée qui comprend toutes les informations sur le contenu d'un livre.

Qu'est-ce que les métadonnées dans l'entrepôt de données?

Dans un entrepôt de données, les métadonnées peuvent être de nombreux éléments, tels que les types de données, les formats de données, les tables de base de données source et de destination, les relations d'entité, les modèles SCD, les mappages et transformations ETL, etc.

En tant que tel, un architecture basée sur les métadonnées vous permet d'intégrer le schéma de la base de données source dans un modèle de données, de personnaliser sa structure en fonction des besoins de votre entreprise et de rendre le modèle de données disponible pour les processus ultérieurs, tels que l'analyse des données.

Lorsque l'approche axée sur les métadonnées est associée à DWA, ils deviennent les partenaires parfaits qui rationalisent la conception, le développement et le déploiement, conduisant à une mise en œuvre robuste de l'entrepôt de données. Une telle combinaison fournit aux équipes informatiques tout ce dont elles ont besoin pour formuler des processus agiles et durables qui contribuent à fournir des résultats de haute qualité de manière cohérente.

Les métadonnées répondent à la 5 Ws (et un H) des données de votre entreprise qui sont essentiellement stockées dans votre entrepôt de données.

Considérez les métadonnées comme des atomes. Tout comme les atomes sont les unités fondamentales de la matière et définissent la structure et les propriétés des éléments chimiques, les métadonnées sont les éléments constitutifs de votre entrepôt de données. Il vous fournit le contexte, les caractéristiques et la lignée de vos données d'entreprise jusqu'à un niveau atomique, vous permettant de voir ses informations actuelles et historiques.

Trois principaux types de métadonnées dans l'entrepôt de données

Il existe trois principaux types de métadonnées dans l'entrepôt de données:

  1. Métadonnées opérationnelles: Les métadonnées opérationnelles fournissent des informations sur l'historique et l'état des données. Des exemples de métadonnées opérationnelles comprendraient les règles d'archivage et de conservation des données, les journaux d'erreurs et les règles de partage de données.
  2. Métadonnées techniques: Les métadonnées techniques donnent des connaissances sur le format et la structure des données. Des exemples de métadonnées techniques sont les noms de colonne, les noms de système de base de données et les modèles de données.
  3. Métadonnées d'entreprise: Les métadonnées d'entreprise se concentrent sur la gouvernance des données et aident les utilisateurs professionnels non techniques à comprendre un entrepôt de données dans un langage courant plus simple.
approche axée sur les métadonnées dans l'entrepôt de données

Catégories de métadonnées dans l'entrepôt de données

Pourquoi les métadonnées dans l'entrepôt de données sont-elles importantes?

Le rôle des métadonnées dans l'entrepôt de données est crucial. Explorons ce que les acteurs métier et les équipes informatiques tirent du mariage de ces deux technologies:

Renforce la culture de développement itératif

Avec un projet de la taille d'un entrepôt de données, il est toujours recommandé de travailler dans des cycles plus petits et plus gérables plutôt que dans une approche big bang. Sinon, vous perdrez facilement de vue l'objectif réel de votre entrepôt de données: fournir des informations fiables pour aider les utilisateurs à répondre aux questions commerciales et à prendre des décisions fondées sur les données.

En tant que tel, l'application d'un modèle itératif n'est possible que lorsque votre équipe d'entrepôt de données est équipée du bon équipement pour fournir des mises à jour à votre entrepôt de données en construction ou existant de manière agile.

Approche des métadonnées dans les outils d'automatisation de l'entrepôt de données, comme Astera DW Builder, permet à votre équipe de construire rapidement des prototypes autour de la logique métier que vous proposez, en garantissant la fiabilité et l'exactitude de vos processus d'entreposage de données. Une fois que vous avez créé, testé et implémenté avec succès le prototype de l'un de vos flux de rapports, vous pouvez créer un processus reproductible pour d'autres projets d'analyse. Ceci est dû au fait Astera DW Builder automatise fortement les tâches répétitives et vous permet de réutiliser les modèles et les flux existants pour un développement plus rapide.

Prépare le déploiement de votre entrepôt de données pour l'avenir

Déploiement de l'entrepôt de données via une approche axée sur les métadonnées

Déploiement de l'entrepôt de données (Crédits: MotionPoint)

Les entrepôts de données doivent être conçus comme des systèmes en constante expansion qui peuvent facilement accueillir et accepter les changements au fur et à mesure qu'ils se produisent. Les utilisateurs métier découvrent continuellement de nouvelles exigences qui doivent être reflétées dans les tableaux de bord de reporting pour baser leur analyse et leurs prédictions sur les données et conditions les plus récentes.

Avec une architecture basée sur les métadonnées, les équipes informatiques n'ont pas à se soucier de suivre les dépendances en amont et en aval. Les développeurs peuvent être assurés que la mise à jour de l'infrastructure existante avec les nouvelles exigences n'entraînera pas un effet d'entraînement qui pourrait perturber l'intégrité et la convivialité de l'implémentation de votre entrepôt de données.

Astera DW Builder capture les modifications au niveau des métadonnées, ce qui vous évite de les coder manuellement séparément dans divers domaines, tels que les modèles dimensionnels, les flux ETL et les tables intermédiaires. Puisqu'il bénéficie d'un développement logique, il vous suffit de mettre à jour vos modèles de données et de les redéployer pour refléter les changements dans plusieurs environnements de développement et, par conséquent, dans votre entrepôt de données alimentant vos projets d'analyse.

Donne la confiance nécessaire pour passer au cloud

Approche axée sur les métadonnées dans Data Warehouse Cloud

Regardons maintenant les métadonnées et automatisation de l'entrepôt de données mariage du point de vue du cloud.

Les entreprises abandonnent l'infrastructure sur site, du moins la plupart de leur écosystème de données, sinon la totalité, vers le cloud. Cela est principalement dû au monde des options proposées par les fournisseurs de cloud pour stocker et gérer les données. Il existe des options d'évolutivité en un clic, une puissance de calcul illimitée, aucune configuration matérielle requise pour stocker des pétaoctets, un accès rapide et facile aux informations pour les utilisateurs professionnels, des performances de requête améliorées, et la liste est longue.

Étant donné que les métadonnées contiennent toutes les informations contextuelles sur l'écosystème de données de votre entreprise, elles sont fondamentalement indépendantes de la plate-forme utilisée pour créer l'entrepôt de données. Cela signifie que vous pouvez facilement basculer et déplacer votre entrepôt de données vers une architecture DW plus adaptée pour répondre à l'évolution des besoins de votre entreprise.

Le rôle de l'ETL basé sur les métadonnées dans les outils d'automatisation de l'entrepôt de données est qu'ils prennent le code sous-jacent et le transforment automatiquement pour qu'il fonctionne sur la plate-forme cloud cible, évitant ainsi à vos développeurs de revenir à la planche à dessin pour réécrire le code. Avec cela, vous pouvez sélectionner Snowflake, Azure, Oracle, Redshift ou tout autre fournisseur de cloud pour créer ou migrer votre entrepôt de données à partir de n'importe quelle source de données.

Comment Astera DW Builder permet l'entreposage de données basé sur les métadonnées?

Astera Constructeur DW simplifie et automatise le développement de l'entrepôt de données de bout en bout, en utilisant l'approche agile axée sur les métadonnées. Le produit récupère les métadonnées directement à partir des bases de données sources et vous permet de les utiliser dans les phases de conception, de développement et de déploiement de votre entrepôt de données. Une fois implémentées, il est facile d'introduire des modifications dans la conception, car les métadonnées capturées vous permettent de propager les modifications à tous les niveaux tout en garantissant l'intégrité des modèles, des flux d'intégration et des déploiements existants.

Vous voulez voir la puissance de l'approche basée sur les métadonnées et comment ces deux technologies en action ensemble ? Demandez une démonstration de produit en direct aujourd'hui pour votre cas d'utilisation ou parlez à nos experts pour voir la valeur Astera DW Builder peut apporter à vos initiatives d'entreposage de données.

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