Voici un résumé de notre webinaire sur la création de pipelines de données autorégulés pour un entrepôt de données à l'épreuve du temps

Nous avons récemment organisé le deuxième volet de notre série de webinaires sur l'essentiel de l'entreposage de données intitulé Futureproof Your Data Warehouse with Self-Regulating Data Pipelines. Axé sur les éléments clés de la construction d'un système automatisé de pipelines de données, le webinaire a présenté Asteraévangélistes de produits ainsi que leader d'opinion sur les données et praticien BI chez KIS Ltd, Paul Kellett.

Voici un tour d'horizon des sujets que nous avons abordés et de certaines des questions auxquelles nous avons répondu dans le cadre du webinaire.

Pourquoi utiliser une approche basée sur les meilleures pratiques pour créer des pipelines de données autorégulés ?

En parlant de la façon dont les pipelines de données autorégulés peuvent améliorer la qualité globale des informations dans votre entrepôt de données et supprimer le besoin d'intervention manuelle, nous avons expliqué comment l'utilisation d'une approche des meilleures pratiques garantit que votre architecture devient trop complexe à concevoir et maintenir. En utilisant les meilleures pratiques lors de la création de vos pipelines de données, vous pouvez les réutiliser sans coder manuellement vos pipelines chaque fois que les systèmes sous-jacents changent. Ce type d'adaptabilité est la clé du Saint Graal d'un entrepôt de données à l'épreuve du temps.

Étant donné que les organisations intègrent aujourd'hui des données provenant de plusieurs sources différentes, nous avons également expliqué comment l'orchestration du pipeline de données garantit que tous vos processus prérequis sont déjà exécutés avant d'ajouter de nouvelles données dans votre entrepôt de données. Avec l'approche des meilleures pratiques, vous pouvez également être sûr que votre architecture de données prend en charge plusieurs méthodes de consommation de données, vous laissant avec un entrepôt de données évolutif qui est toujours à jour avec des données de haute qualité.

Comment économiser du temps et des ressources avec le chargement de données incrémentiel

Au fur et à mesure que la conversation progressait pour remplir votre entrepôt de données avec des données de haute qualité, nous avons expliqué comment le chargement incrémentiel garantit que seules les données nouvelles et mises à jour sont propagées vers votre entrepôt de données, réduisant ainsi les risques de données redondantes. En utilisant la capture de données modifiées pour le chargement incrémentiel, vous pouvez également minimiser les pics de charge et les ressources étranglées, vous laissant avec une architecture d'analyse efficace et rapide.

Nous avons également parlé de la façon dont les différents types de modifier la capture de données sont les mieux adaptés à différentes situations. Par exemple, si vous cherchez à capturer l'instance d'une table de base de données après qu'une modification particulière a été apportée, une approche basée sur des déclencheurs pour le chargement incrémentiel fonctionnera mieux pour vous. Alternativement, si vous voulez vous assurer que chaque changement est capturé avec précision, l'utilisation d'une approche basée sur les journaux fonctionnerait mieux pour vous.

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ETL vs ELT : lequel choisir ?

Étant donné que les pipelines de données ETL et ELT sont des options populaires, nous avons eu une conversation approfondie avec Paul Kellett sur le choix entre les deux. Paul a partagé quelques idées stimulantes sur la façon dont la bonne approche dépend des exigences de votre entreprise et sur l'importance de créer des pipelines de données autorégulés qui suppriment l'effort manuel de vos tâches.

Paul a également souligné comment vous devriez idéalement rechercher une solution d'entreposage de données basée sur les métadonnées, car celles-ci peuvent réduire considérablement le risque d'erreurs et le temps nécessaire pour créer vos pipelines de données, quelle que soit l'approche que vous utilisez.

Vers la fin du webinaire, notre expert produit Farhan Ahmed Khan a également démontré comment Astera L'interface sans code de DW Builder facilite l'automatisation des pipelines de données en réduisant le besoin de créer à chaque fois de nouveaux pipelines de données à partir de zéro. Complet avec plus de 400 transformations intégrées, Astera DW Builder est spécialement conçu pour les utilisateurs professionnels qui peuvent utiliser le produit pour enrichir leurs données en fonction de leurs besoins, ce qui facilite l'extraction d'informations pertinentes.

Nous avons également montré aux téléspectateurs comment Astera Le moniteur de travaux et le planificateur de travaux de DW Builder vous permettent également d'automatiser et d'orchestrer vos pipelines et de suivre chaque pipeline de données pour les problèmes en temps réel afin de vous assurer que vos processus ne sont pas affectés par des erreurs.

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