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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Pourquoi l'automatisation doit être au cœur de votre stratégie d'entrepôt de données

Août 19th, 2023

Il existe quelques facteurs qui aident les entreprises à créer un avantage concurrentiel durable. La collecte et l'analyse de données d'entreprise à jour pour la prise de décision en font partie. Bien qu'il existe un certain nombre d'architectures qui répondent à ce besoin, telles que les lacs de données, les coffres-forts de données, datamarts, et ainsi de suite, nous nous concentrerons sur l'élaboration d'une stratégie d'entrepôt de données alimentée par l'automatisation dans cet article.

Aujourd'hui, les organisations s'appuient fortement sur des données à jour en temps réel dans le cadre de leur stratégie de gestion des données. Cela signifie que les méthodes traditionnelles, telles que l'ETL manuel (chargement de transformation d'extraction), pour la collecte de données pour la BI (intelligence d'affaires), l'analyse de données et le reporting ne sont plus efficaces. En automatisant l'ensemble de leurs pipelines ETL et le processus d'intégration des données, les entreprises peuvent créer des entrepôts de données capables de fournir des informations critiques en temps réel avec une implication minimale des utilisateurs. Par conséquent, les entreprises axées sur les données doivent inclure l'automatisation dans le cadre de leur stratégie d'entrepôt de données.

Voyons comment une approche axée sur l'automatisation s'applique aux différents aspects d'une stratégie d'entrepôt de données.

Assurez-vous que votre architecture de données intègre une expertise interne

L'entrepôt de données doit être conçu pour répondre aux besoins de la BI et des autres utilisateurs métier. Alors que les utilisateurs finaux savent généralement de quel type de rapports et d'analyses ils ont besoin, et à partir de quel système source, pour tirer des informations, c'est l'équipe technique/informatique qui sait comment développer réellement une solution qui peut répondre à ces besoins. Cette expertise est généralement renforcée par des consultants externes ayant une expérience de l'entreposage de données qui aident à concevoir l'entrepôt de données de l'entreprise.

Collaboration des équipes informatiques et commerciales

Collaboration des équipes informatiques et commerciales

Que se passe-t-il ensuite : des allers-retours sans fin au sein de l'équipe entraînant des retards de livraison et des coûts induits.

Cependant, ce qui peut être évité doit être évité. Les entreprises peuvent facilement minimiser le besoin de ressources externes, voire l'éviter complètement, en adoptant une approche automatisée pour créer l'entrepôt de données.

Entreposage de données automatisé aligne l'architecture sur les besoins des utilisateurs finaux en leur permettant de participer au développement et à la conception de leur solution BI. En éloignant l'entreposage de données du codage lourd et en fournissant une interface sans code, l'automatisation crée un processus collaboratif pour la conception de l'entrepôt de données.

Assurez-vous que vos données sont propres

L'importance de qualité des données car une stratégie d'entrepôt de données réussie ne peut être surestimée. Lorsque l'objectif principal de la création d'un entrepôt de données est d'améliorer la BI et la fiabilité des décisions commerciales, ne négligez aucun effort pour vous assurer que votre entrepôt de données ne contient que des données propres.

Dimensions de la qualité des données dans l'entreposage de données

Dimensions de la qualité des données

Il est logique d'investir dans des données saines. Ce qui n'a pas de sens, cependant, c'est d'investir dans des processus manuels pour améliorer la qualité des données alors qu'il existe une solution beaucoup plus viable à votre disposition.

Le processus d'amélioration de la qualité des données peut être facilement automatisé via des outils de nettoyage et de validation des données prêts à l'emploi. Ajoutez des fonctionnalités de profilage des données qui vous permettent de surveiller la qualité de vos données en temps réel et vous avez tout ce dont vous avez besoin pour garantir l'exactitude et la pertinence de votre BI sans effort manuel important.

Les logiciels d'automatisation d'entrepôt de données disponibles sur le marché sont suffisamment puissants pour garantir que seules des données saines atteignent votre entrepôt de données, quelle que soit la taille de l'ensemble de données.

Assurez-vous que vous pouvez déployer votre entrepôt de données sur la plate-forme de votre choix

Tout était censé être fluide avec les entrepôts de données sur site et le processus ETL jusqu'à ce que les entreprises aient un aperçu de ce qu'elles pouvaient réaliser avec un entrepôt de données cloud. Avec l'entreposage de données dans le cloud, vos pipelines de données ne sont plus soumis au processus ETL traditionnel. En fait, ELT remplace ETL dans ce cas, permettant aux entreprises de tirer parti de la puissance de l'infrastructure cloud pour effectuer des transformations et évoluer selon les besoins.

Cloud vs entrepôt de données sur site

Cloud vs entrepôt de données sur site

Maintenant que de nombreuses entreprises prennent conscience de l'énorme potentiel de l'architecture de données basée sur le cloud, les entreprises devront également s'assurer que leur stratégie d'entrepôt de données leur offre la flexibilité nécessaire pour déployer l'entrepôt de données sur des plates-formes sur site ou dans le cloud.

Alors que le cloud offre des gains d'évolutivité et de performances, les plates-formes d'entrepôt de données sur site offrent un contrôle total, une vitesse et les niveaux de sécurité les plus élevés. De nombreuses organisations renoncent aux services cloud simplement parce qu'il est plus facile de se conformer à la gouvernance des données et aux réglementations avec un entrepôt de données sur site.

Prenez en compte l'automatisation et le déploiement devient aussi simple que de connecter vos pipelines de données à l'entrepôt de données, qu'il soit sur site ou dans le cloud. Le logiciel d'automatisation de l'entrepôt de données permet aux utilisateurs de le faire en sélectionnant le connecteur approprié (à partir d'un bibliothèque de connecteurs intégrés) sans écrire une seule ligne de code.

Assurez-vous que vos données sont correctement mappées

Précis cartographie des données est l'une des premières cases à cocher lors de la mise en œuvre d'une stratégie d'entrepôt de données. Lorsqu'elle est bien faite, la cartographie des données sert de guide pour comprendre d'où viennent les données, quels processus elles subissent et où elles doivent aller. Il existe trois techniques de mappage de données que les entreprises peuvent intégrer dans leur stratégie d'entrepôt de données :

  • Manuel
  • Semi-automatisé
  • Entièrement automatisé
Mappage de données en action

Mappage de données en action

Pour s'assurer que les exigences de l'entreprise sont satisfaites rapidement et efficacement, l'automatisation complète du processus de cartographie des données est l'un des domaines les plus courants à examiner. Les logiciels d'automatisation d'entrepôt de données offrent la possibilité de cartographier visuellement les entités impliquées dans les pipelines d'entrepôt de données par glisser-déposer, ce qui permet même aux non-codeurs de convertir sans effort des données non structurées dans un format lisible par machine.

Assurez-vous que votre entrepôt de données peut évoluer pour gérer les 5 V

Avec un nombre toujours croissant le volume des données arrivent plus vite que jamais vitesse dans un variété de formats, la Plus-value (à partir des données) est souvent perdu en raison de problèmes avec les données véracité. Un entrepôt de données géré par du personnel technique doit être mis à jour manuellement chaque fois qu'une nouvelle source de données est ajoutée au pipeline. Chaque pipeline devra également être conçu pour garantir que les données arrivent avec une latence correcte en fonction de la vitesse des données à la source. Ce processus peut facilement devenir chronophage si davantage de sources de données sont ajoutées fréquemment.

Comme vous pouvez le voir, évolutivité est souvent un point d'interrogation avec les entrepôts de données gérés manuellement. Ceci s'ajoute à la maintenance manuelle déjà existante qui est requise périodiquement. Cependant, ces problèmes peuvent être facilement compensés en intégrant l'automatisation dans votre stratégie d'entrepôt de données.

Pour commencer, les outils d'automatisation de l'entrepôt de données simplifient considérablement la maintenance et la mise à jour des pipelines de données pour les utilisateurs. Tout ce que l'utilisateur a à faire est de glisser-déposer un connecteur source et d'exploiter les fonctionnalités intégrées de mappage de données et de qualité des données pour traiter et charger les données. L'orchestration et la planification supplémentaires de ces pipelines peuvent également être automatisées au sein de la plate-forme.

En ce qui concerne l'évolutivité, ces outils sont capables de déplacer de manière transparente l'architecture vers le cloud, ce qui permet une mise à l'échelle vers le haut et vers le bas pour répondre à des demandes supplémentaires et réduire les coûts.

Comment Astera Facilite les entreprises avec leur stratégie d'entrepôt de données

Astera offre une plate-forme d'intégration d'entrepôt de données de bout en bout et un outil ETL alimenté par l'automatisation et l'apprentissage automatique.

Astera Fonctionnalités:

Astera Fonctionnalités:

Indépendamment du volume, de la variété et de la vitesse de vos données commerciales entrantes, la création d'un entrepôt de données n'est qu'une question de glisser-déposer avec Asteral'interface utilisateur visuelle de type pointer-cliquer. Son moteur ETL de qualité industrielle et son mode d'optimisation pushdown (ELT) garantissent que vos pipelines de données continuent de circuler sans accroc, même lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données.

Grâce aux connecteurs intégrés, vous avez la possibilité de connecter n'importe quel nombre de sources d'entreprise à votre entrepôt de données, puis de déployer la solution sur site ou dans le cloud, en atténuant les problèmes liés à l'évolutivité, au contrôle et aux performances.

Astera offre des capacités de mappage de données entièrement automatisées, ce qui signifie que les utilisateurs réels de BI peuvent créer des pipelines ETL/ELT entiers avec un support technique minimal. Avec Instant Data Preview, non seulement vous pouvez voir vos données à chaque étape, mais vous pouvez également tester la validité de votre mappage de données en temps réel, garantissant ainsi la robustesse de vos implémentations.

Des fonctionnalités supplémentaires telles que le profilage et la validation des données fournissent des informations détaillées sur la qualité de vos données et aident à garantir que seules des données propres sont chargées dans votre entrepôt de données. Pour affiner davantage la qualité de vos données commerciales, vous pouvez valider les données entrantes et identifier les enregistrements manquants et même invalides de manière transparente grâce aux règles de qualité des données personnalisées.

Si vous avez décidé de construire un entrepôt de données moderne pour votre entreprise, vous connaissez les défis potentiels auxquels votre organisation pourrait être confrontée.

En plaçant l'automatisation au centre de votre stratégie d'entrepôt de données, ces obstacles deviennent une question de glisser-déposer avec Asteral'interface utilisateur visuelle pointer-cliquer de et le puissant moteur ETL/ELT.

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