Espera-se que o mercado internacional de data warehousing se expanda em 10.7% entre 2020 e 2028, superando um valor total de mercado de US$ 51.8 bilhões até 2028.
Isso significa que um data warehouse não é mais um slogan ou uma ideia inovadora. Tornou-se agora 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 estruturados e não estruturados.
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 você precisa delas?
Um data warehouse é um armazenamento que compreende 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 de clientes, caixa registradora, cartões de comentários, etc.
Normalmente, um data warehouse reúne dados dispersos de armazenamentos de dados operacionais. Essas lojas geralmente são sistemas de transações armazenados em sistema de gerenciamento de banco de dados relacional, como o SQL Server.
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.
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
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. 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.
Considerações sobre Business Intelligence e Data Warehouse
Fonte: RhapsodyTech
Como escolher a melhor ferramenta de data warehouse? 6 fatores a considerar
Uma arquitetura de data warehouse consolidada e configurada adequadamente para um negócio orientado a dados é vital. Você precisa de uma ferramenta eficaz de design de data warehouse para executar consultas e análises multifacetadas. Isso permite que as equipes de toda a organização acessem e utilizem 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, você deve escolher um software totalmente gerenciado. data warehouse baseado em nuvem.
Se a proteção de dados for uma prioridade, 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 armazenamento de dados no local geralmente oferecem maior velocidade do que suas alternativas de nuvem devido a menores chances de problemas de latência.
2. Desempenho
Em relação ao desempenho, velocidade de 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?
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.
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 decisões oportunas.
3. Custo
As empresas precisam considerar vários fatores de custo antes de escolher uma solução de data warehouse. Esses fatores incluem:
- BI e relatórios.
- Armazenamento necessário.
- Manutenção e treinamento.
- Mão de obra.
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.
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.
Você também precisa considerar o custo de configurar, aprender e manter um data warehouse. Soluções sem código, como Astera O Data Warehouse Builder pode ser configurado em dias e pode ser usado por 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 abordagem convencional de armazenamento de dados é substituída pela automação 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 e consumir seu modelo de dados no ferramenta de BI de sua escolha.
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, ignorando o tedioso processo de consulta SQL.
Ao simplificar o processo, as ferramentas modernas de armazenamento de dados podem reduzir radicalmente o tempo, as despesas e os riscos dos projetos de armazenamento de dados.
6. 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.
Astera Construtor de Data Warehouse para Empresas
Astera Construtor de DW
As empresas estão procurando uma solução escalável e ágil para integrar, armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados e otimizar sua jornada de dados. Ao usar a ferramenta de armazenamento de dados correta, eles podem simplificar o armazenamento de dados.
Astera Construtor de Data Warehouse pode ajudá-lo a automatizar a criação de um data warehouse corporativo desde o início. Ele agiliza a transformação e a integração, a modelagem da estrutura do esquema e oferece um data warehouse de alto desempenho por meio de uma plataforma unificada e intuitiva. Algumas características principais de Astera O Construtor de Data Warehouse inclui:
- Conectores nativos integrados para oferecer suporte à integração perfeita com bancos de dados populares, aplicativos da Web e provedores de serviços em nuvem líderes, como Amazon, nuvem Azure, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana e outros, garantindo integração de dados suave em várias plataformas.
- Mecanismos ETL e ELT robustos com recursos avançados para lidar eficientemente com cargas de trabalho extensas e otimizar o desempenho das consultas, permitindo um 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 de verificação de modelo de dados abrangente que garante a implantação de modelos dimensionais ou cofres de dados sem erros, garantindo precisão e integridade dos dados 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.
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