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Um guia completo para automação de data warehouse

By |2022-10-25T05:13:09+00:00Janeiro 22nd, 2020|

A automação de data warehouse (DWA) está substituindo rapidamente as abordagens convencionais para a construção de data warehouses, repositórios de dados centralizados usados ​​por empresas para obter insights estratégicos baseados em dados.

Os armazéns de dados corporativos (EDW) são essenciais para a utilização de dados históricos para fins de Business Intelligence e geração de relatórios. Porém, as abordagens tradicionais para compilar e gerenciar volumes de dados colossais por meio da codificação ETL manual não são mais eficazes. No competitivo mercado empresarial de hoje, a agilidade dos negócios e o tempo de colocação no mercado são cruciais. Para tais requisitos, o software de automação de data warehouse se destaca por minimizar os esforços manuais envolvidos na construção e implantação de data warehouses e na síntese de dados para relatórios de negócios.

Este guia detalhado irá explorar vários aspectos da automação do data warehouse e como isso ajuda a simplificar os processos de negócios.

O que é um Enterprise Data Warehouse?

O que é Data Warehouse Automation (DWA)?

Como o DWA evoluiu?

Como funciona a automação de data warehouse?

Avaliando a prontidão para automação

Benefícios das ferramentas DWA

Astera Data Warehouse Builder – uma ferramenta automatizada

O que é um Enterprise Data Warehouse?

Um EDW ajuda a centralizar os dados de um negócio de várias fontes e aplicativos e os torna acessíveis para business intelligence, visualização e previsão. A função do EDW é consolidar dados de vários departamentos da organização em um único data warehouse.

O que é automação de data warehouse?

Um data warehouse usa uma tecnologia de última geração para automação que depende de tecnologias avançadas Padrões de design e processos para automatizar as etapas de planejamento, modelagem e integração de todo o ciclo de vida dos conjuntos de dados nas indústrias. Ele fornece uma alternativa eficiente ao design tradicional de data warehouse, reduzindo tarefas demoradas, como gerar e implantar códigos ETL em um servidor de banco de dados.

Usando ferramentas de design de data warehouse, as empresas podem executar projetos de inteligência de negócios dentro de horas em comparação com meses em uma fração do custo da programação manual.

Como o DWA evoluiu?

As funcionalidades encontradas nas ferramentas de automação de data warehouse evoluíram ao longo de várias décadas a partir da codificação manual. Essa progressão se deve ao crescimento nos requisitos de armazenamento e integração de dados, bem como à disseminação de muitas fontes de dados, como sistemas CRM, APIs REST e bancos de dados em nuvem.

Aqui está uma breve visão geral da evolução do data warehouse repositórios.

Software de automação de data warehouse - um guia de progressão

Os vários níveis de automação de data warehouse explicados

Sistemas de gerenciamento de banco de dados e arquiteturas de data warehouse

Antes dos armazéns de dados tradicionais, a invenção do armazenamento em disco na década de 1960 estimulou a necessidade de armazenar e processar grandes quantidades de dados na forma de bancos de dados. Esses requisitos permitiram o desenvolvimento de data marts dimensionais e relacionamentos de entidades. No início dos anos 1980, várias ferramentas ETL específicas do fornecedor e sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (DBMS) com SQL estavam disponíveis no mercado.

Padronização de arquiteturas de data warehouse

Na próxima década, os requisitos de negócios para gerenciar dados comerciais heterogêneos evoluíram substancialmente. A tecnologia de data warehouse convergiu em arquiteturas padronizadas, o que permitiu às empresas unir dados de vários formatos e fontes para uma visão consolidada.

Desafios EDW e necessidade de automação de dados

Os desafios inerentes ao desenvolvimento de data warehouse, como longos ciclos de desenvolvimento, gerenciamento deficiente de metadados no data warehouse existente, além de recursos de desenvolvimento dispendiosos, tornaram as arquiteturas tradicionais de data warehouse inadequadas para as condições de mercado em rápida mudança.

Na virada do milênio, as empresas descobriram que muitos de seus sistemas estavam mal integrados aos bancos de dados e sistemas de aplicativos e não conseguiam integrar volumes de dados fragmentados. Isso abriu o caminho para uma plataforma ágil que pode automatizar processos ETL e se integrar facilmente a aplicativos corporativos.

Hoje, as ferramentas de automação de data warehouse evoluíram para atender às novas tecnologias e requisitos de negócios. Isso inclui extração de dados em tempo real, análise de dados em nuvem e serviços de aplicativos da web, como APIs REST e SOAP, e integração com ferramentas de visualização de dados.

Como funciona a automação de data warehouse (DWA)?

Para entender o funcionamento das ferramentas de automação, é necessário primeiro examinar como os data warehouses tradicionais operam os dados.

Arquitetura tradicional de data warehouse

Em um design convencional de data warehouse, todos os dados passam por três estágios distintos:

  1. Banco de dados relacional (OLTP): Nesse estágio, os scripts SQL são usados ​​para extrair todos os dados transacionais dos bancos de dados relacionais. Antes de mover os dados, eles são limpos para verificar informações incorretas e imprecisas quanto à consistência. Todos os dados neste estágio estão em um modelo de relacionamento entre entidades e são usados ​​para processamento transacional online.
  2. Data Warehouse Analítico (OLAP): Os dados transacionais são modelados em esquemas em estrela ou floco de neve e transferidos para um servidor de processamento analítico online ou OLAP através de um OLAP relacional ou modelo de dados multidimensional. Isso estrutura e simplifica os dados para fins de relatórios e consultas analíticas. Em seguida, os dados são transformados e carregados no armazém de dados.
  3. Analytics e relatórios: Uma vez que o Processos ETL Quando os dados do armazém de dados são concluídos, os dados do armazém de dados são exportados para ferramentas de inteligência de negócios e análise para obter informações para a tomada de decisão.

Geralmente, um usuário deve definir os processos ETL do zero para mover os dados do data warehouse para as ferramentas de BI de front-end.

Além disso, a codificação manual para tarefas de limpeza de dados e ETL torna os projetos de armazenamento de dados propensos a erros e demorados. Por causa disso, os usuários de negócios geralmente têm dados precisos insuficientes disponíveis para geração de relatórios e enfrentam riscos maiores de estouro de orçamento e falhas de projeto.

Um software de automação de data warehouse oferece uma abordagem livre de código e fluida para agregar e mover dados corporativos díspares de sistemas de origem para um data warehouse e além. Ao contrário da arquitetura tradicional de data warehouse, o software automatiza a execução em lote e os requisitos de implantação de código ETL do processo de data warehouse. Construído sobre metodologias ágeis, algumas das mais proeminentes ideias de automação de data warehouse utilizar uma variedade de funcionalidades, incluindo:

  • Estruturas de dados des normalizadas, normalizadas e multidimensionais
  • Processos de integração de dados ETL e ELT
  • Modelagem de Dados de Origem
  • Conectividade com vários provedores de dados
Ingredientes do software de automação de data warehouse

Jornada de armazenamento automatizado de dados

Um software de data warehouse facilita a automação e simplifica os projetos de data warehouse das seguintes maneiras:

  • Processos ETL automatizados: Simplifique os processos de extração, transformação e automação de carga de dados para eliminar as etapas repetitivas por meio de mapeamento automático e agendamento de tarefas. Isso pode ser feito por meio de duas estratégias de carregamento de data warehouse - carga total e carga incremental.
  • Interface de usuário limpa e intuitiva: Projete e implemente armazéns de dados usando a IU visual de arrastar e soltar.
  • Conectores pré-configurados para integração perfeita de aplicativos: Integração de suporte com vários conectores de aplicativos corporativos, como Salesforce, COBOL, APIs do MS Dynamics CRM, SAP e REST para gerenciar dados em uma ampla variedade de provedores de dados.

Resumindo, o software de automação de data warehouse ajuda as empresas a criar e gerenciar data warehouses com muito mais facilidade em comparação com as ferramentas de design de data warehouse tradicionais. Embora os recursos dessas soluções variem, as empresas podem esperar padrões de design e funcionalidades comuns para atender a seus objetivos de negócios. É sempre melhor fazer uma comparação de custos de data warehouse de várias ferramentas antes de decidir sobre a ferramenta certa de automação de data warehouse. Se você estiver interessado em saber mais sobre as ferramentas DWA, entrar em contato.

Avaliando a prontidão para automação

Abaixo estão algumas das etapas que uma organização precisa avaliar antes de optar por uma ferramenta de data warehouse:

  • Arquitetura de gerenciamento de dados: Como sua arquitetura DWH funciona? Ele usa itens especializados exclusivos ou uma mistura de práticas recomendadas?
  • Requisito: Como você está definindo os requisitos de negócios? É por meio de um processo de descoberta ágil ou uma abordagem em cascata com foco nos requisitos de negócios, funcionais e técnicos?
  • Operações: Como são estruturados os procedimentos da sua organização? As operações são demoradas, frágeis, complexas, detalhadas ou trabalhosa?
  • Manutenção: Como está estruturada a manutenção da infraestrutura de dados? É difícil e depende de alguns indivíduos-chave?

Algumas das ferramentas e processos de automação de data warehouse que são comumente usados

  • Volatilidade: Com que frequência você passa por mudanças frequentes nos requisitos e no processo geral de desenvolvimento?
  • Teste: Como as partes interessadas da sua empresa esperam a entrega de análises e acesso a dados? É rápido e frequente?

Benefícios das ferramentas DWA

O software automatizado permite que as empresas garantam uma vantagem de mercado com os seguintes benefícios:

  1. Qualidade e precisão de dados aprimoradas: As empresas podem evitar as inconsistências encontradas no ETL manual e, como resultado, obter um desempenho de consulta mais alto. A interface de apontar e clicar do software de automação de data warehouse torna mais fácil extrair dados díspares de bancos de dados, Excel, arquivos delimitados e outras fontes. Também permite que os usuários modelem dimensões que mudam lentamente e migre os dados do warehouse para outros sistemas de destino, como BI baseado em nuvem ou ferramentas de visualização de dados. Conseqüentemente, as empresas não apenas têm acesso a dados confiáveis, mas também têm maior controle sobre relatórios e análises avançados e mais precisos.
  2. Maior agilidade e tempo para valorização mais rápido: A implantação mais rápida de data warehouses e o acesso a insights de dados equipam as empresas maior agilidade nos negócios. Isso permite que as empresas respondam rapidamente às condições de mercado em constante mudança, como mudanças inesperadas na demanda e perda de renda disponível. Por exemplo, um varejista que usa um software de armazenamento de dados automatizado pode encurtar o tempo necessário para aproveitar os relatórios de BI e determinar as causas das baixas vendas em diferentes pontos de venda e fazer o contador de acordo. Em suma, as decisões podem ser tomadas mais cedo e refletir melhor as mudanças do mercado por meio de uma melhor análise de impacto.
  3. Maior rendimento do projeto de armazém de dados e ROI: A falta de entrada manual em um software de automação de data warehouse permite que os usuários criem e implantem data warehouses muito mais rapidamente, liberando recursos do desenvolvedor e reduzindo custos no processo. Isso permite que as equipes de negócios tenham mais tempo para descobrir informações inteligíveis, buscar decisões estratégicas e garantir maior valor do projeto.

Astera Data Warehouse Builder – uma ferramenta automatizada

Astera Construtor de DW é uma solução de armazenamento de dados automatizada e ponta a ponta. Ele permite que os usuários projetem, desenvolvam e implantem seu próprio data warehouse sem escrever uma única linha de código. A solução apresenta um designer de modelo de dados robusto que oferece suporte a processos de dados subsequentes, como mapeamento de dados e população de dados de fatos e dimensões. Em suma, o Astera O DW Builder foi projetado para aumentar o ROI, economizar tempo e melhorar a inteligência de negócios, a segurança dos dados e os recursos de qualidade dos dados.

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