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O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados

Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.

As 8 principais ferramentas de data warehouse para 2024

6 de fevereiro de 2024

O mercado global de ferramentas de armazenamento de dados tocou $ 31.85 bilhões em 2023, acima dos US$ 27.93 bilhões em 2022. Os números representam a importância e a crescente prevalência de armazenamento de dados no mundo dos negócios. Então, qual é a razão por trás desse crescimento? Por que as ferramentas de data warehouse estão subitamente se tornando o centro das atenções?

A principal razão por trás da crescente popularidade das ferramentas de armazenamento de dados é a crescente quantidade de dados. As ferramentas de armazenamento de dados são a melhor solução para controlar o aumento no volume e na variedade de dados. Eles podem consolidar e organizar vastos volumes de dados de diversas fontes e facilitar análises avançadas.

Neste artigo discutiremos tudo sobre ferramentas de data warehouse, seus benefícios e algumas das principais opções do mercado.

O que são ferramentas de data warehouse?

Ferramentas de data warehouse são aplicativos de software ou plataformas projetadas para facilitar o processo de coleta, armazenamento, gerenciamento e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes, como bases de dados, planilhas, serviços em nuvem e até dispositivos IoT. Esta centralização agiliza gestão de dados e elimina a necessidade de navegar por vários silos de dados.

O principal objetivo de um data warehouse é que torna mais fácil para os usuários recuperar e analisar dados. As ferramentas de data warehouse permitem definir o nível de detalhe ou granularidade em que os dados são armazenados, variando de dados altamente agregados a dados refinados em nível de transação.

Você também pode configurar um data mart, um subconjunto de um data warehouse focado em uma área de negócios ou departamento específico.

Como as ferramentas de Data Warehouse ajudam?

Para implementar o arquitetura de armazenamento de dados, é importante escolher a ferramenta de data warehouse certa para agilizar e automatizar muitas das tarefas. Vamos começar com o básico:

  1. Extração de dados: A primeira e mais importante coisa que uma ferramenta de armazenamento de dados faz é extrair informações de todas as fontes operacionais de uma organização, como bancos de dados de clientes.
  2. Transformação de dados: A informação extraída é então limpa e validada, para que possa ser enviada para um data warehouse. As ferramentas de data warehouse oferecem uma variedade de recursos de transformação para limpar, padronizar e enriquecer dados.
  3. Carregamento de dados: Em seguida, você pode carregar os dados no destino. Você pode optar por qualquer estratégia de carregamento, como carregamentos completos, carregamentos incrementais e streaming em tempo real, dependendo do que melhor atende às suas necessidades.
  4. Modelagem de dados: Depois que seus dados estiverem no data warehouse, você poderá usar os recursos de ferramentas para definir os relacionamentos em seus dados. Você pode usar o esquema em estrela ou o esquema em floco de neve, que consiste em tabelas de fatos (contendo medidas) e tabelas de dimensões (contendo atributos). Por exemplo, o fato pode ser “Receita de Vendas” que representa os dados quantitativos relacionados a cada transação de venda, como o valor total de dinheiro gerado por cada venda. Por outro lado, “Produto” pode ser uma dimensão que fornece detalhes sobre os produtos vendidos. Inclui atributos como “Nome do produto”, “Categoria do produto”, “Fabricante” e assim por diante.
  5. Consulta e Análise: Essas ferramentas fornecem recursos de consulta e geração de relatórios que permitem extrair insights do data warehouse. Você pode escrever consultas SQL ou usar interfaces gráficas para criar relatórios e visualizações para análise.

As 8 principais ferramentas de data warehouse

1. Astera Construtor de Data Warehouse

Astera construtor de data warehouse ou ADWB é uma ferramenta ágil de data warehouse orientada por meta que simplifica e automatiza todos os processos de data warehousing, desde o design e desenvolvimento até a implantação e publicação de dados, oferecendo a você uma plataforma única para construir no local ou armazéns de dados em nuvem de ponta a ponta. Aqui estão alguns recursos importantes do ADWB que o tornam uma ferramenta de armazenamento de dados ideal:

  • Conectores nativos integrados para suportar integração perfeita com bancos de dados populares, aplicativos web e provedores líderes de serviços em nuvem, como Amazon, nuvem Azure, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana e outros, garantindo suave integração de dados através de várias plataformas.
  • Robusto ETL e ELT motores com recursos avançados para lidar com eficiência com cargas de trabalho extensas e otimizar o desempenho de consultas, permitindo processamento de dados rápido e eficiente.
  • A modelagem de dados independente de esquema e os recursos intuitivos de desenvolvimento sem código reduzem significativamente o tempo necessário para colocar seu data warehouse em produção, permitindo implementação e implantação mais rápidas.
  • Módulo abrangente de verificação de modelo de dados que garante a implantação de modelos dimensionais ou cofres de dados sem erros, garantindo integridade de dados e precisão em todo o processo de armazenamento de dados.
  • Arquitetura unificada orientada por metadados que facilita a integração de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de diversas fontes, permitindo uma visão holística dos dados e maximizando os insights de dados.
  • Mecanismo granular de controle de acesso baseado em função que permite controle refinado sobre as funções do usuário, concedendo e restringindo o acesso a diferentes usuários com base em suas necessidades específicas, aprimorando a governança de dados e as medidas de segurança.

2. Floco de neve

Snowflake é uma plataforma de armazenamento de dados baseada em nuvem que oferece uma solução totalmente gerenciada e escalonável para armazenamento, processamento e análise de dados. Ele foi projetado para enfrentar os desafios do armazenamento de dados local tradicional, fornecendo uma arquitetura moderna e nativa da nuvem. Aqui estão os principais recursos do Snowflake:

  • O Snowflake é construído desde o início para a nuvem. Ele é executado inteiramente em ambientes de nuvem como AWS, Azure e Google Cloud Platform (GCP).
  • A plataforma usa uma arquitetura de dados compartilhados com vários clusters, o que significa que vários usuários e cargas de trabalho podem acessar e analisar simultaneamente os mesmos dados sem interferência.
  • A ferramenta usa uma variedade de técnicas de otimização, como indexação automática e cache, para acelerar a execução da consulta.
  • Você pode usar os recursos nativos de carregamento de dados do Snowflake ou o Snowpipe do Snowflake para ingestão de dados em tempo real.
  • Snowflake também possui um recurso de viagem no tempo para controle de versão de dados e rastreamento de histórico.

3. Nuvem SAP Datawarehouse

SAP Data Warehouse Cloud é uma solução de armazenamento de dados baseada em nuvem desenvolvida pela SAP. Ele foi projetado para fornecer às organizações uma plataforma moderna, escalonável e integrada para armazenamento de dados, modelagem de dados, integração de dados e análise. Aqui estão os principais recursos e aspectos do SAP Data Warehouse Cloud:

  • A plataforma permite integrar dados de uma ampla variedade de fontes, incluindo bancos de dados locais, aplicativos baseados em nuvem, planilhas e muito mais
  • O Data Warehouse Cloud apresenta uma camada semântica que abstrai estruturas de dados complexas e fornece uma visão dos dados amigável aos negócios.
  • Você pode realizar consultas ad hoc, criar relatórios e criar visualizações usando ferramentas integradas de business intelligence e análise.
  • Você pode usar a interface de arrastar e soltar, permitindo criar modelos de dados, definir relacionamentos e construir hierarquias sem a necessidade de codificação extensa.

4. Oracle Exadata

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) é um serviço de armazenamento de dados baseado em nuvem oferecido pela Oracle Corporation. Ele foi projetado para simplificar tarefas de gerenciamento e análise de dados, automatizando muitos dos processos tradicionalmente complexos e demorados associados ao armazenamento de dados. Aqui estão os principais aspectos e recursos do Oracle Autonomous Data Warehouse:

  • Ele suporta integração de dados e processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar) com recursos integrados para carregamento e transformação de dados.
  • O ADW oferece suporte a vários tipos e modelos de dados, incluindo dados relacionais, JSON, espaciais e gráficos, tornando-o versátil para diversos requisitos analíticos.
  • Oracle ADW é um serviço totalmente gerenciado, o que significa que a Oracle lida com provisionamento de infraestrutura, configuração, aplicação de patches, backup e outras tarefas administrativas.

5. Panóplia

Panoply é um ELT gerenciado e uma plataforma de data warehouse em nuvem que permite aos usuários configurar uma arquitetura de data warehouse. O data warehouse em nuvem elimina a necessidade de configurar e manter seu próprio data warehouse local, economizando tempo e recursos.

Aqui estão os principais recursos do Panoply:

  • Vários conectores integrados para ingerir dados de diversas fontes
  • Agendador integrado para automação
  • Transformação de dados recursos para limpar, transformar e enriquecer dados usando SQL, Python ou outras linguagens de script.
  • Formato de armazenamento colunar para desempenho de consulta otimizado

6. Teradata Vantagem

Teradata Vantage é uma plataforma de armazenamento e análise de dados projetada para lidar com grandes volumes de dados e suportar cargas de trabalho analíticas complexas. A plataforma usa SQL como linguagem de consulta principal, o que significa que se destina principalmente a usuários com habilidades em SQL. Aqui estão alguns aspectos principais do Teradata Vantage para armazenamento de dados:

  • Várias fontes, incluindo data warehouses, lagos de dados, sistemas locais e plataformas em nuvem.
  • Funções analíticas integradas e suporte à integração com ferramentas populares de ciência de dados e aprendizado de máquina.
  • Recursos de gerenciamento de carga de trabalho para garantir que diferentes tipos de consultas e cargas de trabalho de análise sejam priorizados e alocados adequadamente.

7.Microsoft Azure

O Microsoft Azure também oferece recursos de armazenamento de dados. Se tiver dados armazenados no armazenamento de Blobs do Azure ou num data lake, pode introduzir capacidades analíticas utilizando o Azure Synapse ou com o Azure HDInsight. Se você quiser mover dados da origem ao data warehouse, você pode fazer isso usando o Azure Data Factory ou o Oozie no Azure HDInsight.

O Azure divide as opções de armazenamento de dados em duas: se você tiver conjuntos de dados pequenos a médios que não exigem consultas complexas, poderá usar armazéns de dados simétricos (baseados em SMP). Caso você esteja lidando com big data, é melhor optar pelo sistema de processamento massivamente paralelo (MPP). Aqui estão alguns recursos principais do data warehouse do Microsoft Azure:

  • A plataforma oferece recursos analíticos integrados, incluindo integração com Azure Machine Learning e Power BI.
  • Ele vem com arquitetura MPP, que distribui dados e consultas em vários nós e permite processar grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente.
  • Ele também se integra a diversas fontes de dados, tanto locais quanto na nuvem, facilitando a ingestão e o gerenciamento de dados de diferentes sistemas.

8. Dados Hevo

Hevo, é um software baseado em nuvem plataforma de integração de dados projetado para agilizar o processo de coleta, transformação e carregamento de dados (ETL) em data warehouses e outros destinos. Embora não seja uma ferramenta de armazenamento de dados em si, facilita a ingestão e integração de dados. Aqui estão alguns recursos e aspectos principais do Hevo para armazenamento de dados:

  • Uma ampla variedade de conectores e integrações pré-construídos para coletar dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, aplicativos em nuvem, sistemas de arquivos e muito mais.
  • Interface visual de transformação de dados que permite limpar, enriquecer e transformar dados à medida que eles fluem para o data warehouse.
  • Hevo permite definir modelos e esquemas de dados, garantindo que os dados sejam estruturados adequadamente para análise dentro do data warehouse.
  • Inclui qualidade de dados recursos para ajudá-lo a identificar e resolver problemas de qualidade de dados durante o processo de ETL.

Astera Revisão do Construtor de Data Warehouse

4 recursos importantes que as ferramentas de data warehouse devem ter

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 por meio do processamento de dados. 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

A transformação de dados envolve a modificação dos 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. Essas etapas incluem agregar, pesquisar, unir e filtrar 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. Governança de dados e gerenciamento de metadados

Governança de dados e gerenciamento de metadados desempenham papéis críticos em uma ferramenta de data warehouse. A governança de dados garante a integridade, a conformidade e o gerenciamento eficaz dos dados por meio de políticas, processos e controles. Abrange atividades como monitoramento da qualidade dos dados, rastreamento da linhagem de dados, implementação de medidas de segurança de dados e adesão aos regulamentos de privacidade de dados.

Por outro lado, o gerenciamento de metadados se concentra no gerenciamento de informações relacionadas aos dados, incluindo sua estrutura, atributos e relacionamentos.

A governança eficiente de dados e o gerenciamento de metadados são vitais para garantir a transparência, confiabilidade e conformidade dos dados. Eles capacitam as organizações a manter dados precisos e consistentes, atender aos requisitos regulamentares e tomar decisões bem informadas.

4. 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.

Como escolher a melhor ferramenta de data warehouse? 6 fatores a considerar

A escolha de uma ferramenta de software de data warehouse que atenda a todos os seus requisitos de negócios requer uma consideração cuidadosa. Afinal, mudar de uma ferramenta DWH para outra pode ser trabalhoso e perturbador.

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

1. Nuvem versus local

Ao escolher uma ferramenta de software de data warehouse, o primeiro ponto que você precisa considerar é se você precisa de 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, você deve escolher um data warehouse totalmente gerenciado baseado em nuvem.

Se a proteção dos dados for uma prioridade, uma arquitetura de data warehouse local pode ser o caminho certo a seguir. O data warehouse local oferece controle total sobre a segurança e o acesso às informações. Além disso, essas soluções geralmente oferecem maior velocidade do que as alternativas em nuvem devido à menor latência.

2. atuação

No que diz respeito ao desempenho, é necessário verificar a velocidade de acesso e a velocidade de processamento. Durante a pesquisa, você deve fazer perguntas como qual ferramenta de gerenciamento de data warehouse proporcionará um desempenho de consulta mais rápido. Com que rapidez ele consegue 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?

Ferramentas de integração de dados em armazenamento de dados oferecem níveis de desempenho variados, dependendo de como são estruturados. Para manter o melhor desempenho de seu data warehouse, use uma ferramenta que garanta que seus dados sejam limpos, duplicados, transformados e carregados com precisão.

Certifique-se de escolher uma ferramenta de software de data warehouse que suporte formatos de dados de origem e estruturas de dados de destino usados ​​com frequência, para que você possa acessar facilmente diversos conjuntos de dados para tomar decisões oportunas.

3. Custo

Quando se trata de custo, você precisa considerar vários fatores, como:

  • BI e relatórios

BI e visualizações de dados são essenciais para apresentar dados às partes interessadas, e é por isso que muitas soluções DWH oferecem painéis para geração de relatórios. Você pode optar por uma solução corporativa ou optar por uma ferramenta de código aberto. Embora as soluções de código aberto sejam mais baratas, elas exigem desenvolvedores dedicados para codificar e manter.

  • Requisitos de armazenamento

A quantidade de armazenamento necessária é outro fator importante. Os data warehouses em nuvem oferecem armazenamento escalável e cobram por gigabyte/terabyte de dados – uma opção perfeita para grandes empresas.

  • Manutenção e treinamento

Você também precisa considerar o custo de configuração, aprendizado e manutenção de um data warehouse. Se você optar por soluções sem código, como Astera Data Warehouse Builder, você pode configurá-lo em poucos dias e também tornar a ferramenta acessível para usuários não técnicos. As ferramentas sem código também reduzem a necessidade de desenvolvedores dedicados, reduzindo os custos de mão de obra.

4. 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 menos caras.

Da mesma forma, você encontrará algumas ferramentas DWH que são escalonáveis ​​horizontalmente. Isso significa que eles oferecem alto desempenho mesmo se você adicionar mais nós ao seu data warehouse. Além disso, se otimizadas corretamente, essas ferramentas podem ser relativamente econômicas.

5. Capacidades de Automação

A automação se tornou a necessidade do momento para atender às necessidades crescentes de volume de dados e permitir um tempo de obtenção de insights mais rápido, por isso é importante que a ferramenta que você escolher ofereça suporte à automação. As ferramentas modernas de data warehouse podem diminuir radicalmente o tempo, as despesas e os riscos dos projetos de data warehousing, pois, diferentemente das ferramentas tradicionais de data warehousing, elas oferecem automação em cada etapa. Eles vêm com automação de fluxo de trabalho e padrões de design de modelos de dados, como Vault, Inmon e Kimball. Desde projetar o data warehouse até mapeamento de dados e gerando código ETL para carregar informações no data warehouse, a ferramenta automatizada de data warehousing elimina o tedioso processo de consulta SQL.

Eles também garantem que dados livres de erros sejam carregados em seu data warehouse, pois o processo completo de limpeza de dados, desde a criação do perfil dos dados de origem até sua validação antes de carregá-los no data warehouse, será automatizado.

6. Integrações

Em média, as empresas lidam com 400 fontes de dados, desde bancos de dados locais até aplicativos, dados de sensores e dados de PDV. O objetivo final de qualquer empresa é combinar esses dados em uma visão unificada. Portanto, é essencial selecionar uma ferramenta DWH que possa integrar dados de diferentes aplicações e sistemas de informação. Certifique-se de que a ferramenta escolhida tenha conectores integrados para as fontes com as quais você trabalha.

Crie seu data warehouse empresarial com Astera em 6 Easy Steps

Astera Construtor de DW

O ADWB acelera consideravelmente sua jornada para a implantação de um data warehouse. Vamos ver como você pode implantar um data warehouse com ADWB em apenas seis etapas:

  1. Ingerir dados de diversas fontes

O ADWB vem com conectores integrados que facilitam a extração de dados de qualquer fonte em sua organização. Tudo o que você precisa fazer é arrastar e soltar o conector de origem e estabelecer a conexão.

  1. Criar Esquema

Você pode aproveitar a interface visual da plataforma e o modelador de dados integrado para criar um modelo do zero ou fazer engenharia reversa de um modelo para um banco de dados existente.

  1. Modelagem de Dados

Em seguida, você pode começar com a modelagem de dados. ADWB suporta ambos modelagem dimensional e modelagem de cofre de dados. Você pode automatizar o processo de modelagem de cofre de dados e criar hubs, links e satélites para cada entidade subjacente ou pode atribuir um tipo de entidade a cada entidade geral em um modelo de dados para transformá-la em um modelo dimensional.

  1. Verifique seu modelo de dados

Em seguida, a ferramenta pode ajudá-lo a verificar se os dados de fatos e dimensões são válidos e precisos usando o Valide metadados e integridade de dados opção. Estas opções irão notificá-lo de que estes problemas existem nos dados presentes nas entidades de um modelo dimensional implementado.

  1. Preencha seu data warehouse

Em seguida, você poderá usar o designer de fluxo de dados para configurar pipelines ETL para carregar dados em seu data warehouse. Você pode usar o carregador de dimensões e fatos para carregar dados no modelo de destino.

  1. Visualize seus dados

Agora, esta é a parte interessante. ADWB vem com serviço OData, com o qual você pode visualizar e analisar facilmente seus dados usando qualquer ferramenta analítica como Power BI ou Tableau.

Conclusão

As ferramentas de armazenamento de dados tornaram-se ativos indispensáveis ​​das organizações modernas, pois ajudam as empresas a lidar com os desafios modernos de dados. Se você está procurando uma maneira mais fácil de configurar seu data warehouse, tente Astera Construtor de data warehouse para grátis com um teste de 14 dias.

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