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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.

    5 estratégias para reduzir o tempo de implementação de projetos ETL para empresas

    Outubro 17th, 2024

    Imagine isso: você faz parte de uma equipe de BI em uma fabricante global de roupas com dezenas de fábricas, depósitos e lojas no mundo todo. Sua equipe tem a tarefa de extrair insights de dados da empresa.    

    Você começa o ETL (Extrair, Transformar, Carregar) processo, mas você se vê lutando com o esforço manual de entender estruturas de tabelas e revisitar e modificar pipelines devido a mudanças contínuas em fontes de dados ou requisitos de negócios.    

    Avançando seis meses, a implementação do ETL ainda está longe de ser concluída. Você se volta para um colega de trabalho e pergunta: "Como devemos acelerar esse projeto ETL?" Então, o que você faz? 

    Continue lendo para descobrir!   

    5 estratégias para reduzir o tempo de implementação do projeto ETL  

    5 estratégias para reduzir o tempo de implementação do projeto ETL

    1. Defina objetivos e requisitos claros  

    Para começar, você deve definir seus objetivos e reunir requisitos detalhados. Descreva claramente as fontes de dados, as transformações necessárias e os objetivos finais para o projeto. Fazer isso antecipadamente economiza tempo durante a fase de implementação.   

    2. Automatize tarefas repetitivas  

    Automatizar tarefas repetitivas é uma das melhores maneiras de economizar tempo durante a implementação de ETL. Por exemplo, automatizar extração de dados permite que a equipe de BI se concentre em atividades mais estratégicas e de alto valor, em vez de gastar horas extraindo manualmente grandes volumes de dados.   

    A automação também ajuda a evitar erros manuais e economiza tempo. Moderno Ferramentas ETL vêm com recursos de automação integrados alimentados por IA. O tempo economizado na automação dessas tarefas repetitivas pode então ser redirecionado para atividades mais estratégicas que exigem expertise humana.  

    3. Use modelos ETL pré-criados   

    Muitas ferramentas ETL também vêm com modelos ETL pré-construídos. Esses modelos são mais adequados para lidar com casos de uso comuns. Eles ajudam a reduzir o tempo de implementação de ETL por meio de:  

    • Configuração mais rápida: Você pode pular o início do zero com modelos ETL pré-construídos. Esses modelos fornecem uma estrutura pronta para tarefas ETL comuns, acelerando o processo de construção Tubulações ETL.  
    • Reduzindo o esforço de codificação: Os modelos minimizam ou eliminam a necessidade de codificação manual. Você pode se concentrar na personalização em vez de gastar tempo em tarefas de codificação demoradas.  
    • Adaptabilidade às Mudanças: Muitos modelos são flexíveis. Eles podem ser modificados para acomodar mudanças em fontes de dados ou requisitos de negócios sem exigir uma revisão completa do pipeline de dados. 

    4. Priorize a qualidade dos dados desde o início  

    Problemas de qualidade de dados são geralmente os principais culpados por atrasos no processo ETL. A cada ano, as empresas perdem mais de $ 12.9 milhões em média devido à baixa qualidade dos dados. Você pode evitar isso abordando as preocupações com a qualidade dos dados no início do projeto.  

    Começar com implementação data de validade e limpeza de dados rotinas desde o início. Você também pode fazer parceria com ferramentas de qualidade de dados que oferecem verificações de saúde em tempo real para garantir que os dados que estão sendo processados ​​sejam precisos e consistentes. O acesso rápido a dados precisos pode ajudar sua empresa a permanecer ágil, permitindo verificações em tempo real integração de dados e análise.  

    5. Monitore e otimize 

    É importante entender que muitos aspectos podem dar errado, mesmo quando você sente que já terminou a parte difícil. Para evitar isso, fique de olho em algumas métricas, incluindo:  

    • Tempo de execução ETL: Isso mede a duração para um pipeline concluir uma execução completa. Seu objetivo é garantir que esse número seja baixo.   
    • Uso de recursos: Isso rastreia os recursos totais que seu pipeline usa. Monitore de perto o uso de recursos para garantir que seu pipeline não esteja consumindo recursos em excesso. Essa métrica pode dar uma boa ideia do desempenho do seu pipeline e ajudar a identificar áreas para melhoria. 

    Acelere seu processo de implementação de ETL com Astera Acelerador de pipeline de dados 

    O Astera O Data Pipeline Accelerator foi criado especificamente para reduzir os cronogramas de projetos ETL. Ele verifica todas as caixas para as estratégias discutidas acima por:

    • Automatizando Tarefas Repetitivas: Elimine o esforço manual e acelere os fluxos de trabalho com automação integrada. 
    • Modelos ETL pré-construídos: Comece seus projetos com blocos personalizáveis ​​pré-criados para acelerar o design dos seus processos de dados mais comuns.  
    • Garantindo a precisão dos dados: Mantenha alta qualidade de dados por meio de validação automatizada e verificações de qualidade de dados. 
    • Oferecendo escalabilidade: Escale facilmente seu Processos ETL para atender às crescentes necessidades do seu negócio.  

    Aqui estão mais algumas maneiras Astera pode transformar seus fluxos de trabalho ETL: 

    • Sincronização de dados: Quaisquer alterações na origem são refletidas automaticamente no destino. 
    • Custos de propriedade mais baixos: A maior taxa de conclusão do projeto e os custos mais baixos fazem do Data Pipeline Accelerator um investimento sólido para qualquer empresa. 
    • Adaptável à mudança: Alterações no esquema de origem são refletidas automaticamente no destino, eliminando a necessidade de revisitar o design ETL sempre que algo muda.  

     Contatos hoje para aprender como o Astera O Data Pipeline Accelerator pode transformar seus fluxos de trabalho!   

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    autores:

    • Sunbul Ali
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