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Ferramentas de data warehouse: exemplos, recursos e considerações

By |2022-12-14T08:02:39+00:0018 de Novembro de 2019|

Espera-se que o mercado internacional de data warehousing se expanda em 8.3% entre 2019 e 2024, superando um valor de mercado total de US$ 20 bilhões até 2024. Isso significa que um data warehouse não é mais um slogan ou uma ideia inovadora; agora se tornou uma metodologia popular de armazenamento de dados. Várias empresas orientadas a dados estão se voltando para ferramentas de armazenamento de dados como uma solução para gerenciar seus crescentes volumes de dados.

Este artigo cobrirá os diferentes casos de uso de ferramentas, técnicas de data warehouse e os fatores a serem considerados ao escolher uma solução de data warehouse.

Ferramentas de data warehouse: por que precisamos delas?

Um data warehouse é um repositório que inclui informações de uma ou várias fontes. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode usar um data warehouse para integrar e combinar diversas informações de clientes, como endereços de e-mail do cliente, caixa registradora, cartões de comentários etc. O principal benefício de um data warehouse é seu papel na simplificação de dados para inteligência de negócios (BI). No entanto, o processo de ETL no data warehouse é essencial para o movimento suave de dados de uma camada arquitetônica para outra.

Diferentemente dos tradicionais data warehouses, as soluções modernas de data warehousing automatizam as tarefas repetitivas envolvidas no design, desenvolvimento e implantação de um design de data warehouse para atender aos requisitos de negócios em rápida mudança. Por esse motivo, muitas empresas utilizam ferramentas de armazenamento de dados para coletar insights.

Lista de recursos que as ferramentas de data warehouse devem ter

Aqui estão alguns casos de uso e exemplos de aplicativos de armazenamento de dados que abordam vários desafios de gerenciamento de dados:

1. Limpeza de dados

Muitas empresas usam armazenamento de dados para alavancar dados históricos para decisões críticas de negócios. Portanto, é essencial garantir que apenas dados de alta qualidade sejam carregados em um data warehouse. Isso pode ser feito fazendo limpeza de dados uma parte do processo de armazenamento de dados, que pode ajudar a detectar e remover registros inválidos, incompletos ou desatualizados dos conjuntos de dados de origem.

2. Transformação e carregamento de dados

Transformação de dados envolve a modificação de dados em um formato compatível com o sistema de destino, como um banco de dados, para simplificar o carregamento de dados.

Muitas ferramentas de gerenciamento de data warehouse oferecem transformações integradas, como agregação, pesquisa, junção e filtro, para simplificar a etapa de integração de dados em um data warehouse. Os dados integrados fornecem um perfil de dados holístico e são necessários para uma análise eficaz.

3. Business Intelligence e Análise de Dados

Data warehousing e Business Intelligence (BI) são dois distintos, mas tecnologias estreitamente interligadas que auxiliam uma empresa a tomar decisões informadas. As organizações têm muitas informações em forma bruta na era digital, geralmente armazenadas em um data warehouse. É crucial que as ferramentas de análise de data warehouse tenham funcionalidade de BI para auxiliar na recuperação de dados, pois ajuda a gerar insights de negócios.

 

Ferramentas do Data Warehouse 1 Áreas de uso

Considerações sobre Business Intelligence e Data Warehouse

Fonte: RhapsodyTech

Como escolher ferramentas de data warehouse?

Uma arquitetura de data warehouse consolidada e configurada adequadamente para um negócio orientado a dados é indispensável. Para executar consultas e análises multifacetadas, você precisa de uma ferramenta eficaz de design de data warehouse para que diferentes equipes em toda a organização possam acessar e utilizar os dados com facilidade.

No entanto, a escolha de uma ferramenta de software de data warehouse que atenda a todos os seus requisitos de negócios deve ser considerada cuidadosamente. Afinal, mudar de uma ferramenta DWH para outra pode ser trabalhoso e perturbador. Portanto, quanto mais você pensar em sua seleção, mais fácil fará as coisas para você mesmo no futuro.

Aqui estão cinco fatores principais que você precisa considerar ao escolher uma plataforma de armazenamento:

1. Nuvem x local

Ao escolher uma ferramenta de software de data warehouse, o primeiro ponto a considerar é escolher um software de data warehouse na nuvem ou local. Se você está procurando um software de data warehouse econômico sem servidores, hardware e custos de manutenção mais baixos, deve optar por um data warehouse totalmente gerenciado baseado em nuvem.

Se proteger os dados é uma prioridade para o seu negócio, uma arquitetura de data warehouse local pode ser o caminho certo a seguir. Essa opção oferece controle total sobre a segurança e o acesso às informações. Além disso, as soluções de data warehouse no local geralmente oferecem maior velocidade do que suas alternativas de implantação em nuvem devido a menores chances de problemas de latência.

2. Desempenho

Quando se trata de desempenho, acesso e velocidade de processamento são duas considerações importantes para qualquer ferramenta de armazenamento de dados. Ao pesquisar, pergunte-se qual ferramenta de gerenciamento de data warehouse fornecerá um desempenho de consulta mais rápido. Com que rapidez você pode extrair dados dos sistemas de origem e carregá-los nos sistemas de destino? Qual ferramenta ajudará sua arquitetura de data warehouse a manter um nível de desempenho ideal?

As ferramentas de integração de dados em data warehousing oferecem níveis de desempenho variados, dependendo de como são estruturadas. Para manter o desempenho ideal de seu data warehouse, use uma ferramenta que garanta que seus dados sejam limpos, desduplicados, transformados e carregados com precisão.

Além disso, escolha uma ferramenta de software de data warehouse que suporte formatos de dados de origem usados ​​com frequência e estruturas de dados de destino. Isso permitirá que você acesse diversos conjuntos de dados para a tomada de decisões oportunas rapidamente.

3. Escalabilidade

Se sua empresa está se expandindo rapidamente, você deseja escolher uma ferramenta de análise de data warehouse que dimensione seus negócios. Por exemplo, opte por uma ferramenta que oferece redimensionamento de cluster rápido e perfeito sem monitoramento contínuo para garantir a conformidade com os requisitos do conjunto de dados.

Você pode determinar a escalabilidade de várias ferramentas de integração de dados para armazenamento de dados em termos de custo, recursos e simplicidade. Algumas ferramentas precisam de mais manutenção, mas são econômicas. Da mesma forma, você encontrará algumas ferramentas DWH que são escalonáveis ​​horizontalmente, o que significa que elas oferecem alto desempenho mesmo se você adicionar mais nós ao seu data warehouse. Além disso, se otimizadas corretamente, essas ferramentas podem ser relativamente econômicas.

4. Capacidades de automação

A abordagem convencional de armazenamento de dados é substituída por uma alternativa automatizada para atender às crescentes necessidades de volume de dados e permitir um tempo de percepção mais rápido. As ferramentas DWA automatizam as etapas repetitivas envolvidas no projeto, desenvolvimento e implantação de um data warehouse. Para garantir que dados sem erros sejam carregados no data warehouse, sua solução selecionada deve ser capaz de automatizar o processo de limpeza de dados desde a criação de perfil dos dados de origem até sua validação antes de carregá-los no data warehouse.

Ao contrário das ferramentas tradicionais de armazenamento de dados, as modernas suportam automação de fluxo de trabalho e padrões de design de modelos de dados, como Vault, Inmon e Kimball. Eles oferecem automação em cada etapa, desde o projeto do data warehouse até o mapeamento e geração Código ETL para carregar informações no data warehouse. Ao simplificar o processo, as ferramentas modernas de data warehouse podem diminuir radicalmente o tempo, as despesas e os riscos dos projetos de data warehouse.

5. Integrações

A expansão dos negócios geralmente envolve a integração de diversas fontes de dados, como fontes de nuvem, formatos in-memory e bancos de dados. Isso resulta em volumes crescentes de dados heterogêneos. Assim, é essencial selecionar uma ferramenta DWH que possa integrar dados de diferentes aplicações e sistemas de informação.

 

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