Um guia completo para automação de data warehouse em 2024

A automação de data warehouse (DWA) está substituindo rapidamente as abordagens convencionais para construindo armazéns de dados.

Armazéns de dados empresariais (EDW) são essenciais para a utilização de dados históricos para Business Intelligence e relatórios. Mas, as abordagens tradicionais para compilar e gerenciar volumes colossais de dados por meio de ETL não são mais eficazes. No competitivo mercado empresarial atual, a agilidade dos negócios e o tempo de colocação no mercado são cruciais. Para tais requisitos, os softwares de automação de data warehouse se destacam por minimizar os esforços manuais envolvidos na construção e implantação armazéns de dados e sintetizar 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?

Um data warehouse empresarial ajuda centralizar os dados de uma empresa de diversas fontes e aplicações. Como resultado, torna os dados facilmente acessíveis para inteligência de negócios, visualização e previsão. A função de um EDW é consolidar dados de vários departamentos da organização para um local centralizado.

O que é automação de data warehouse?

Um data warehouse moderno usa tecnologia de última geração para automação. Ele se baseia em avançados 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.

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Como o DWA evoluiu?

As funcionalidades encontradas nas ferramentas de automação de data warehouse evoluíram ao longo de várias décadas. Essa progressão se deve ao crescimento nos requisitos de armazenamento e integração de dados. Outra razão é a disseminação de muitas fontes de dados, como sistemas de CRM, APIs REST e armazéns de dados em nuvem e bancos de dados.

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

Os vários níveis de automação de data warehouse explicados

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

Antes dos data warehouses tradicionais, a invenção do armazenamento em disco na década de 1960 estimulou a necessidade de armazenar e processar grandes quantidades de dados em bancos de dados. Esses requisitos permitiram o desenvolvimento de data marts dimensionais e relacionamentos entre entidades. No início da década de 1980, vários fornecedores específicos Ferramentas ETL e sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (SGBD) baseados em 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, má gestão de metadados dentro do data warehouse existente e recursos de desenvolvimento dispendiosos, tornaram o tradicional arquiteturas de armazenamento de dados inadequado para um mercado dinâmico.

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 caminho para uma plataforma ágil que pode automatizar processos de ETL e integrar-se facilmente com aplicativos corporativos.

Hoje, as ferramentas de automação de data warehouse evoluíram para atender às novas tecnologias e requisitos de negócios. Isso inclui tempo real extração de dados, análise de dados em nuvem e serviços de aplicações 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):  Nesta fase, os usuários utilizam scripts SQL para extrair todos os dados transacionais de bancos de dados relacionais. Antes de mover os dados, eles são limpos para verificar informações errôneas e imprecisas quanto à consistência.
2. Data Warehouse Analítico (OLAP): Os dados transacionais são então modelados em esquemas de estrela ou floco de neve e transferidos para um servidor de processamento analítico online ou OLAP por meio de um OLAP relacional ou modelo de dados multidimensional. Em seguida, os dados são transformados e carregados no data warehouse.
3. Analytics e relatórios: Assim que os processos de ETL forem concluídos, os dados do data warehouse são exportados para ferramentas de BI e análise para obter insights para a tomada de decisões.

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.

A codificação manual para ETL e limpeza de dados tarefas também faz armazenamento de dados projetos propensos a erros e demorados. Por causa disso, os usuários empresariais muitas vezes não têm dados precisos suficientes disponíveis para relatórios e enfrentam riscos maiores de estouros de orçamento e falhas de projetos.

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Arquitetura de Data Warehouse Automatizada

Um software de automação de data warehouse oferece uma abordagem fluida e sem código para agregar dados corporativos díspares, de sistemas de origem a um data warehouse e muito mais. 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. Baseadas em metodologias ágeis, algumas das ideias mais proeminentes de automação de data warehouse utilizam uma variedade de funcionalidades, incluindo:

• Estruturas de dados des normalizadas, normalizadas e multidimensionais
• ETL e ELT integração de dados processos
• Modelagem de Dados de Origem
• Conectividade com vários provedores de dados

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. Você pode fazer isso 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.

Em suma, o software de automação de data warehouse ajuda as empresas a criar e gerenciar data warehouses com mais facilidade em comparação com as ferramentas tradicionais de design de data warehouse. Embora os recursos dessas soluções variem, as empresas podem esperar padrões de design e funcionalidades comuns para atender aos seus objetivos de negócios. É sempre melhor fazer uma comparação de custo de data warehouse de várias ferramentas antes de decidir sobre a ferramenta de automação de data warehouse certa.

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 funciona sua arquitetura DWH? Ele usa itens exclusivos e especializados ou uma mistura das melhores práticas?
• 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?

• 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 de automação de data warehouse

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 melhorar qualidade de dados. A interface de apontar e clicar do software de automação de data warehouse facilita a extração de dados díspares de bancos de dados, Excel, arquivos delimitados e outras fontes. Também permite aos usuários modelar dimensões que mudam lentamente e migrar dados para outros sistemas de destino, como BI baseado em nuvem ou ferramentas de visualização de dados. Conseqüentemente, as empresas não só têm acesso a dados confiáveis, mas também a relatórios e análises 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 proporcionam às empresas maior agilidade nos negócios. Isto permite que as empresas respondam rapidamente às condições de mercado em constante mudança, tais como mudanças inesperadas na procura e perda de rendimento disponível. Por exemplo, um varejista que utiliza software de armazenamento de dados automatizado pode reduzir o tempo necessário para aproveitar os relatórios de BI e determinar as causas das vendas baixas em diferentes pontos de venda e combater adequadamente. Em suma, as decisões podem ser tomadas mais cedo e reflectir melhor as mudanças do mercado através de uma melhor análise de impacto.
3. Maior rendimento do projeto de armazém de dados e ROI: A falta de entrada manual no software de automação de data warehouse permite que os usuários criem e implantem data warehouses muito mais rapidamente, liberando recursos de 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.

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