Blogs

Home page / Blogs / O que é um data warehouse em nuvem? Um guia completo

Tabela de conteúdo
O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados

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

O que é um data warehouse em nuvem? Um guia completo

20 de Dezembro de 2023

O que é um data warehouse na nuvem?

O que é um Cloud Data Warehouse?

Simplificando, um data warehouse em nuvem é um data warehouse que existe no ambiente de nuvem, capaz de combinar exabytes de dados de múltiplas fontes. Os data warehouses em nuvem são projetados para lidar com consultas complexas e otimizados para business intelligence (BI) e análises. Os benefícios de um data warehouse em nuvem se estendem à quebra silos de dados, consolidando os dados disponíveis em diferentes aplicações e identificando oportunidades que de outra forma passariam despercebidas com um ambiente local tradicional data warehouse.

 

Definição de data warehouse em nuvem

Um data warehouse em nuvem é um banco de dados centralizado em uma nuvem pública para armazenar, processar, integrar e gerenciar grandes volumes de dados estruturados e semiestruturados.

A parte “nuvem” significa que em vez de gerenciar servidores físicos e infraestrutura, tudo acontece on-line – servidores externos cuidam do trabalho pesado e você pode acessar seus dados e ferramentas analíticas pela Internet sem a necessidade de baixar ou configurar qualquer softwares ou aplicativos.

Um data warehouse em nuvem é fundamental para tomar decisões rápidas e baseadas em dados. Ele oferece capacidade computacional aprimorada e gerenciamento de dados simplificado, permitindo extrair insights valiosos de dados atualizados, precisos e enriquecidos quando necessário.

 

Principais recursos de um data warehouse em nuvem

Existem certos recursos importantes inerentes a um data warehouse em nuvem que o posicionam como uma solução valiosa para empresas que buscam se beneficiar da nuvem. Ele oferece o equilíbrio certo entre segurança, escalabilidade e acessibilidade, além de vários outros recursos. Esses incluem:

Atuação: Consulta rápida e eficiente de grandes conjuntos de dados.

Integração: Integração perfeita com várias ferramentas analíticas.

Segurança: Medidas fortes como criptografia e controles de acesso.

Gestão de custos: Modelo pré-pago para economia.

Escalabilidade: Ajusta-se facilmente ao volume de dados e às necessidades de processamento.

Acessibilidade: Acesso aos dados de qualquer lugar com conexão à internet.

Atualizações automáticas: Atualizações automáticas regulares para os recursos e patches de segurança mais recentes.

 

Dicas práticas para lidar com a qualidade dos dados durante a migração para a nuvem

A nuvem oferece uma série de benefícios que os sistemas locais não oferecem. No entanto, as migrações para a nuvem não são uma jornada simples. Aqui estão algumas dicas para garantir a qualidade dos dados ao levar seu data warehouse para a nuvem.

download do whitepaper

 

Data Warehouse em nuvem versus data warehouse local

O tradicional arquitetura de armazém de dados não consegue mais lidar com as crescentes necessidades analíticas das empresas hoje. O fato de que o mercado de data warehouse em nuvem deverá atingir US$ 3.5 bilhões até 2025 significa apenas que os armazéns de dados locais tradicionais têm sido cada vez mais incapazes de fornecer às organizações a velocidade, escalabilidade e agilidade que procuram. A tabela abaixo resume a diferença entre data warehouse em nuvem e data warehouse local:

 

Armazém de dados local Armazém de dados na nuvem
Demprego Implantado em servidores físicos no local Implantado em servidores virtualizados na Internet
AMPLIAR Oferece escalabilidade limitada, requer investimento inicial em hardware Facilmente escalável com ajuste de recursos sob demanda
Manutenção Requer gerenciamento interno de TI para atualizações e solução de problemas Serviços gerenciados, menos carga de manutenção
Estrutura de custos Envolve despesas de capital (CapEx) com custos iniciais de hardware e infraestrutura O modelo de preços de despesas operacionais (OpEx) e pré-pago oferece flexibilidade e eficiência
Flexibilidade Capacidade fixa, mais difícil de adaptar às novas necessidades Flexível, pode dimensionar recursos com base na demanda
Moderna Integração limitada com serviços em nuvem Integração perfeita com vários serviços em nuvem
Acessibilidade Acessibilidade limitada, vinculada à localização física Acessível de qualquer lugar com conexão à internet
Velocidade de implantação Prazos de entrega mais longos para aquisição, instalação e configuração de hardware Implantação rápida com recursos sob demanda, tempo de obtenção de valor reduzido
Atualizações e upgrades Atualizações e upgrades manuais, potencialmente causando tempo de inatividade Atualizações automatizadas, tempo de inatividade mínimo com serviços gerenciados
Disaster Recovery Depende de soluções de backup e recuperação locais Opções integradas de recuperação de desastres na nuvem

 

Arquitetura de data warehouse em nuvem

A arquitetura de data warehouse em nuvem refere-se ao design estrutural e à organização de componentes dentro de um data warehouse hospedado e gerenciado na nuvem. Inclui elementos-chave e suas interações, garantindo processamento, armazenamento, integração e recuperação eficientes de dados. Os seguintes componentes compõem a arquitetura do data warehouse em nuvem:

Fontes de dados: As fontes de dados referem-se às diversas origens das quais os dados são coletados e ingeridos no data warehouse para análise. Essas fontes podem variar amplamente em termos de tipos de dados, formatos e mecanismos de entrega, desde bancos de dados transacionais até dados de streaming e APIs externas. Um dos maiores pontos fortes dos data warehouses em nuvem é a capacidade de lidar com diversos tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Camada de ingestão de dados: A jornada de dados em um DWH na nuvem começa com a ingestão de dados camada, que é responsável por coletar e importar dados perfeitamente. Esta camada geralmente emprega ETL processos para garantir que os dados sejam transformados e formatados para armazenamento e análise ideais. Alguns armazéns de dados na nuvem suportam a ingestão de dados em tempo real, permitindo-lhe ingerir e processar dados à medida que ficam disponíveis.

Camada de armazenamento: A camada de armazenamento organiza e armazena dados em um formato estruturado otimizado para processamento analítico. Este formato pode envolver armazenamento colunar, que é adequado para análises devido à sua capacidade de compactar e armazenar tipos de dados semelhantes juntos. A camada de armazenamento integra-se à camada de computação para recuperação de dados com base nos requisitos de consultas analíticas. Muitos data warehouses em nuvem utilizam sistemas de arquivos distribuídos para armazenamento, distribuindo dados entre vários nós e fornecendo escalabilidade e paralelismo.

Camada de computação: A camada de computação é responsável por processar consultas e realizar operações analíticas nos dados armazenados. Ele gerencia a alocação de recursos, como CPU e memória, para diferentes consultas e cargas de trabalho. A alocação de recursos é dinâmica e pode ser ajustada com base na prioridade e nos requisitos das tarefas em andamento.

Otimização e execução de consultas: A camada de computação incorpora técnicas de otimização de consulta para melhorar a eficiência. O mecanismo do data warehouse em nuvem otimiza consultas SQL escolhendo planos de execução ideais, estratégias de indexação e por meio de outras otimizações para minimizar os tempos de resposta das consultas. Muitos data warehouses em nuvem usam otimização baseada em custos para analisar consultas. Esta abordagem avalia diferentes planos de execução e seleciona aquele com menor custo estimado.

Integração com ferramentas de BI: Os data warehouses em nuvem fornecem protocolos e interfaces de conectividade que permitem integração perfeita com ferramentas de BI. Os protocolos comuns incluem Java Database Connectivity (JDBC), Open Database Connectivity (ODBC) e APIs RESTful. Esses data warehouses também suportam recursos de Processamento Analítico Online (OLAP), permitindo que ferramentas de BI criem cubos de dados para análise multidimensional. Isto é particularmente valioso para cenários analíticos complexos.

 

Projete, desenvolva e implante seu data warehouse na nuvem

Construir um data warehouse não requer mais codificação. Com Astera Com o Data Warehouse Builder, você pode projetar um data warehouse e implantá-lo na nuvem sem escrever uma única linha de código.

Saber Mais​

 

Benefícios do armazenamento de dados em nuvem

Os data warehouses em nuvem são mais fáceis de configurar em comparação com seus equivalentes tradicionais, o que geralmente envolve uma configuração complexa. Um CDWH moderno armazena, integra e processa grandes volumes de dados de diversas fontes, seja localmente ou na Internet.

Aqui estão mais benefícios de um data warehouse em nuvem:

Acessibilidade aprimorada

Os data warehouses hospedados na nuvem permitem o acesso a dados relevantes de qualquer lugar do mundo. Além do mais, eles vêm com recursos de controle de acesso para garantir que os dados necessários para BI sejam visíveis apenas para o pessoal relevante. Curiosamente, embora vários funcionários possam acessar o data warehouse simultaneamente, integridade de dados permanece intacta. A camada adicional de governança melhora o desempenho geral gerenciamento de qualidade de dados esforços de uma organização.

Escalabilidade ilimitada

A arquitetura virtual permite que as organizações modifiquem sua alocação de recursos de acordo com as mudanças nas demandas. Com um data warehouse em nuvem, as empresas com necessidades flutuantes têm a opção de pagar apenas pelos recursos e capacidades de que precisam – algo impossível com alternativas locais. Por exemplo, as empresas de turismo podem necessitar de mais poder computacional para análises melhoradas durante a época alta, embora possam consumir apenas uma fração deste poder de processamento durante a época baixa.

Desempenho ilimitado

Um data warehouse em nuvem permite que todos os departamentos de uma organização acessem dados relevantes simultaneamente, sem sacrificar o desempenho. Isso é possível porque eles normalmente possuem vários servidores que compartilham a carga, garantindo que grandes quantidades de dados sejam processadas simultaneamente e sem atrasos.

Armazenamento abundante de dados

Uma das razões mais convincentes para optar por um data warehouse em nuvem é a quantidade excessiva de armazenamento que ele oferece. Conforme mencionado anteriormente, os provedores de soluções de armazenamento de dados em nuvem geralmente têm um modelo de preços pré-pago, que permite que as organizações aumentem ou diminuam a escala sem desperdiçar espaço de armazenamento. O mesmo também se aplica a outras capacidades e funcionalidades que permitem às empresas experimentar projetos de armazenamento de dados sem incorrer em custos elevados.

Integração sem emenda

De acordo com uma estudo recente, as empresas usam dados de mais de 400 fontes para análise e inteligência de negócios. Assim, os dados não estão apenas em vários formatos diferentes, mas também estruturados de diferentes formas, o que dificulta a integração. Os data warehouses em nuvem podem ajudar a superar os desafios da integração, pois são projetados para integrar dados de diversas fontes, incluindo aplicativos em nuvem, bases de dadose formatos de arquivo. Esta estrutura também permite a extração e consolidação de dados semiestruturados e não estruturados.

Disaster Recovery

A recuperação de desastres com bancos de dados legados costuma ser questionável. As empresas que utilizam ferramentas legadas devem gastar grandes quantias de dinheiro em hardware adicional necessário para criar backups de dados em caso de desastre ou falha do sistema. Um data warehouse em nuvem mitiga a maioria desses problemas criando backups regularmente, protegendo dados importantes em caso de desastre. Além disso, as organizações que adotam soluções virtuais para suas análises evitam custos desnecessários de aquisição de equipamentos ou áreas de armazenamento para armazenar seu hardware.

 

Projete um data warehouse em nuvem do zero

Com o Astera Com o Data Warehouse Builder, você pode projetar data warehouses em nuvem criados especificamente do zero em poucos dias. Inscreva-se para uma demonstração e veja como é feito.

Ver demonstração

 

Desafios de armazenamento de dados em nuvem 

Embora os data warehouses em nuvem ofereçam benefícios significativos, especialmente quando se trata de escalabilidade e flexibilidade, eles apresentam seu próprio conjunto de desafios e complexidades.

Integração de Dados

Integração de dados Os desafios na nuvem devem-se à diversidade das fontes de dados, à natureza dinâmica da infraestrutura e à necessidade de gerir e governar os dados de forma eficaz. Além disso, as organizações muitas vezes têm uma combinação de sistemas locais e baseados em nuvem, e a integração de dados entre esses sistemas pode envolver diversas considerações adicionais, incluindo segurança, latência e conectividade.

Segurança

A necessidade de alinhar práticas de criptografia com requisitos organizacionais específicos pode ser complexa devido aos diversos ambientes de dados. Por exemplo, se a sua organização tiver uma infraestrutura híbrida, incluindo sistemas locais e baseados em nuvem, a integração perfeita de práticas de criptografia entre eles pode ser um desafio. Além disso, operar em ambientes multinuvem requer padrões de controle de acesso compatíveis entre diferentes plataformas de nuvem. Garantir controles de acesso consistentes quando os dados são distribuídos entre vários provedores de nuvem exige esforços de padronização.

Compliance

Os provedores de serviços em nuvem operam em um modelo de responsabilidade compartilhada, onde gerenciam determinados aspectos da segurança, mas os clientes são responsáveis ​​por outros. Compreender e cumprir esta responsabilidade partilhada pode ser complexo. A natureza dinâmica e diversificada dos cenários regulatórios, que muitas vezes abrangem indústrias e jurisdições, pode tornar-se um obstáculo para garantir a conformidade com os órgãos reguladores.

Gestão de Custos

Embora os data warehouses em nuvem ofereçam flexibilidade incomparável e recursos sob demanda, o modelo de pagamento conforme o uso pode levar a custos inesperados se não for monitorado cuidadosamente. O desafio reside na otimização da utilização de recursos para corresponder às cargas de trabalho variáveis ​​e às demandas de processamento de dados. Pode ser difícil prever custos com precisão, especialmente quando se lida com volumes de dados flutuantes e consultas analíticas complexas. Além disso, a diversidade de serviços e recursos oferecidos pelos data warehouses em nuvem pode resultar em superprovisionamento ou subutilização não intencional, impactando a eficiência de custos.

Bloqueio do fornecedor

Organizações que aproveitam os recursos e serviços de uma nuvem específica solução de armazenamento de dados o provedor corre o risco de se tornar totalmente integrado às tecnologias e APIs proprietárias desse provedor. Embora essas tecnologias melhorem a eficiência e a funcionalidade, elas também criam dependências que podem ser difíceis de resolver. A transição para um fornecedor de nuvem diferente ou a adoção de uma estratégia multinuvem torna-se complexa, pois o processo de migração pode envolver a reescrita de consultas, a adaptação de modelos de dados e a resolução de problemas de compatibilidade.

 

Modelagem Dimensional ou Modelagem de Data Vault? Nós temos os dois!

Quer você goste de Modelagem Dimensional para análises intuitivas ou de Modelagem de Data Vault para escalabilidade ágil, nós temos o que você precisa. Obtenha o melhor dos dois mundos com Astera Construtor de Data Warehouse.

Download da Avaliação

 

Melhores soluções de data warehouse em nuvem para empresas

A maioria das soluções de armazenamento de dados em nuvem opera no modelo de preços pré-pago preferido pelas empresas, especialmente startups que são novas no mundo do armazenamento de dados. Esta opção de preço também é útil para empresas que prevêem a adição de novas fontes e plataformas à sua arquitetura de dados, porque um data warehouse em nuvem pode evoluir rapidamente para atender a essas necessidades.

Além disso, as soluções de data warehouse em nuvem mais comuns oferecem valor semelhante quando se trata de oferecer alto desempenho, escalabilidade, flexibilidade, facilidade de uso e preços. O que varia é como eles são implementados. As organizações devem avaliar cuidadosamente os recursos e pontos fortes exclusivos de cada solução de data warehouse em nuvem com base em seus requisitos e preferências específicos.

Armazém de dados em nuvem: Microsoft Azure Synapse Analytics

O Microsoft Azure Synapse Analytics combina análise de big data com armazenamento de dados corporativos para acelerar o tempo de obtenção de insights. Especificamente, ele usa SQL para armazenamento de dados, tecnologias Spark para lidar com big data e Pipelines para integração de dados via ETL e ELT. O Azure Synapse Analytics também se integra perfeitamente com ferramentas de BI como o Power BI.

Pode ser uma solução viável de data warehouse se sua organização estiver envolvida em todos ou na maioria desses esforços de gerenciamento de dados. Além disso, se você já usa vários outros serviços da Microsoft, considere integrar o Azure Synapse Analytics à sua pilha de dados existente, uma vez que os serviços da Microsoft se integram perfeitamente.

 

Prós do Azure Synapse Analytics

  • Integração perfeita com outros serviços do Azure e plataformas avançadas de BI, análise e ML
  • Suporte para diversos tipos de dados, incluindo dados não estruturados
  • Consultas sem servidor sob demanda econômicas
  • Escala facilmente para lidar com grandes conjuntos de dados
  • O provisionamento de recursos sob demanda oferece flexibilidade adicional
  • Recursos de segurança robustos para proteção de dados

Contras do Azure Synapse Analytics

  • Alta dependência do ecossistema Azure
  • O ajuste fino para obter resultados ideais pode ser complexo
  • Atualizações e mudanças frequentes significam que os usuários devem se adaptar continuamente
  • Potencial aumento de custos com maior uso
  • Curva de aprendizado para equipes não familiarizadas com a plataforma. Os usuários muitas vezes precisam de treinamento para se adaptarem à plataforma

 

Use o Azure Synapse Analytics para:

  • Análise de Big Data
  • Análise em tempo real
  • Consulta sem servidor em data lakes
  • Análise preditiva e previsão
  • Armazenamento de dados em nuvem de nível empresarial
  • Integrando análises avançadas e ML

 

Armazém de dados em nuvem: Amazon Redshift

Amazon RedShift é um serviço de data warehouse totalmente gerenciado em escala de petabytes fornecido pela Amazon Web Services (AWS). Ele foi projetado para lidar com grandes conjuntos de dados e fornecer análises de alto desempenho para organizações que buscam uma solução escalonável e econômica. O Amazon Redshift é particularmente adequado para cargas de trabalho analíticas e aplicações de business intelligence.

 

Prós do Amazon Redshift

  • Dimensiona facilmente de conjuntos de dados pequenos a grandes
  • Oferece desempenho de consulta rápido, especialmente para cargas de trabalho analíticas
  • Integração perfeita com outros serviços da AWS para soluções abrangentes
  • Backups e manutenção automatizados reduzem a carga operacional
  • Recursos de segurança robustos para proteger dados confidenciais

Contras do Amazon Redshift

  • Otimizado para consultas analíticas; menos adequado para cargas de trabalho transacionais
  • A disponibilidade de recursos varia de acordo com a região
  • Os usuários podem precisar de tempo para se familiarizarem com a plataforma e o ecossistema AWS
  • Embora seja econômico, o uso em larga escala pode incorrer em custos significativos

 

Use o Amazon Redshift para:

  • BI e análise
  • Armazenamento de dados em nuvem
  • Análise ad hoc
  • Integração com serviços AWS
  • Consultas e agregações complexas
  • Processamento de dados escalonável

 

Armazém de dados em nuvem: Google BigQuery

O Google BigQuery é uma solução de data warehouse em nuvem totalmente gerenciada e sem servidor fornecida pelo Google Cloud Platform (GCP). Ele foi projetado para lidar com cargas de trabalho analíticas em grande escala e permite analisar e consultar grandes conjuntos de dados em tempo real. Sua integração com outros serviços em nuvem do Google o torna uma plataforma abrangente para diversas necessidades de análise de dados.

 

Prós do Google BigQuery

  • A operação sem servidor significa que a plataforma é dimensionada automaticamente
  • Otimizado para desempenho rápido de consultas, adequado para análises em tempo real
  • Lida com eficiência com grandes conjuntos de dados, dimensionando automaticamente com base na carga de trabalho
  • Integração perfeita com outros serviços do Google Cloud
  • Sintaxe SQL familiar para fácil adoção por analistas de dados e desenvolvedores
  • Suporte para streaming de dados em tempo real

Contras do Google BigQuery

  • Não projetado para processamento transacional; otimizado para análise
  • A integração com o GCP pode resultar em algum grau de dependência do fornecedor
  • Embora seja econômico para cargas de trabalho pequenas e médias, as despesas podem aumentar para uso em grande escala
  • Os usuários podem precisar de tempo para se familiarizarem com a plataforma e o ecossistema do Google

 

Use o Google BigQuery para:

  • Análise de dados ad hoc
  • Painéis em tempo real
  • Análise de registros
  • Análise de dados IoT
  • Análise preditiva
  • Armazenamento de dados em nuvem

 

Armazém de dados em nuvem: floco de neve

Snowflake é uma plataforma de armazenamento de dados baseada em nuvem que fornece uma solução totalmente gerenciada e escalonável para armazenamento e análise de dados. Ele opera como uma plataforma de software como serviço (SaaS) e foi projetado para ser simples, flexível e eficiente para organizações que buscam um data warehouse moderno em nuvem.

 

Prós do floco de neve

  • Os usuários podem implantar o Snowflake em várias plataformas de nuvem, oferecendo flexibilidade e evitando a dependência de fornecedores
  • O escalonamento automático garante desempenho ideal para diversas cargas de trabalho
  • Facilita o compartilhamento fácil e seguro de dados entre organizações ou departamentos
  • Clonagem eficiente de bancos de dados ou tabelas sem uso adicional de armazenamento (clonagem de cópia zero)
  • Acesso a dados históricos e recuperação de alterações
  • Capacidade de dimensionar armazenamento e calcular de forma independente

Contras do floco de neve

  • A transferência de dados entre diferentes provedores de nuvem pode gerar custos adicionais
  • Os usuários podem precisar de tempo para se familiarizarem com a plataforma Snowflake
  • Algumas cargas de trabalho complexas exigem ajuste fino para desempenho ideal
  • Embora ofereça boa relação custo-benefício, o uso em larga escala pode resultar em custos significativos

 

Use o floco de neve para:

  • Replicação de dados entre nuvens
  • Desenvolvimento de aplicativos com uso intensivo de dados
  • Compartilhamento de dados em toda a empresa
  • Análise de segurança cibernética
  • Armazenamento de dados em nuvem
  • Acesso aprimorado aos dados

 

Modelagem Dimensional ou Modelagem de Data Vault? Nós temos os dois!

Quer você goste de Modelagem Dimensional para análises intuitivas ou de Modelagem de Data Vault para escalabilidade ágil, nós temos o que você precisa. Obtenha o melhor dos dois mundos com Astera Construtor de Data Warehouse.

Download da Avaliação

 

Optando por um data warehouse em nuvem: fatores a serem considerados

É crucial considerar vários fatores ao selecionar uma solução de data warehouse em nuvem para sua organização. Aqui estão algumas considerações que você pode levar em consideração:

Fácil de usar

Ao avaliar um data warehouse em nuvem, a simplicidade e a familiaridade da linguagem de consulta são fundamentais, principalmente se sua equipe for bem versada em SQL. Uma transição perfeita é crucial para a eficiência e a produtividade. Além disso, avalie os recursos de integração da solução com suas ferramentas de BI e serviços de integração de dados atuais. Um data warehouse em nuvem que se adapta facilmente à sua tecnologia e pilha de dados existentes garante um fluxo de trabalho coeso e simplificado e minimiza interrupções.

Performance

A avaliação do desempenho da consulta, especialmente para consultas analíticas complexas, fornece insights sobre a capacidade da plataforma de lidar com suas cargas de trabalho específicas de maneira eficaz. Os recursos simultâneos de manipulação de consultas e usuários são igualmente importantes, pois uma solução robusta deve ser capaz de gerenciar vários usuários e consultas simultâneas sem comprometer a capacidade de resposta. A escalabilidade, tanto em termos de armazenamento quanto de recursos de computação, é uma consideração importante para garantir que a solução possa crescer perfeitamente com a evolução das suas demandas de dados.

Preços

Avalie a estrutura de preços para garantir que ela esteja alinhada com seus padrões de uso e evitar custos imprevistos. Além do preço por consulta ou por GB, avalie o custo total de propriedade (TCO) e lembre-se de levar em conta fatores como custos de armazenamento e despesas de transferência de dados. Levar em consideração o panorama geral garantirá que o data warehouse em nuvem escolhido não apenas atenda às suas considerações orçamentárias imediatas, mas também se mostre economicamente sustentável no longo prazo.

Bloqueio do fornecedor

Priorizar o suporte multinuvem contribui para uma pilha de dados resiliente e adaptável. Avalie a capacidade da solução de data warehouse em nuvem de ser implantada perfeitamente em vários provedores de nuvem, garantindo flexibilidade na escolha e na transição entre serviços. Isto não apenas mitiga os riscos associados à dependência de um único fornecedor, mas também proporciona a capacidade de aproveitar as ofertas exclusivas de diferentes ambientes de nuvem.

Suporte do fornecedor

Um sistema de suporte ao fornecedor ágil e confiável é crucial para a resolução oportuna de problemas e para garantir que sua equipe possa aproveitar todo o potencial do data warehouse em nuvem. Avalie fatores como tempos de resposta e disponibilidade de planos de suporte. Além disso, considere observar o envolvimento da comunidade na plataforma e a qualidade da documentação disponível, pois esses recursos muitas vezes são inestimáveis ​​para enfrentar desafios e otimizar o uso.

 

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Pode facilitar sua mudança para a nuvem

Adotar um data warehouse em nuvem para sua organização é uma grande decisão. Além de treinar e preparar seus funcionários para a mudança, você também terá que garantir que todos os envolvidos no processo de migração conheçam bem as complexidades da plataforma selecionada, bem como o próprio processo de migração.

É exatamente onde Astera entra com seu Construtor de Data Warehouse—uma solução de data warehouse unificada e orientada por metadados. Com Astera, você pode:

  • Construa um data warehouse completo do zero em questão de dias, não de semanas
  • Implante data warehouses de alto volume e totalmente operacionais, tanto no local quanto na nuvem
  • Automatize o processo de modelagem de cofre de dados para criar hubs, links e satélites
  • Conecte-se perfeitamente a ferramentas de BI e análises para gerar relatórios e análises aprofundadas

E muito mais — tudo sem escrever uma única linha de código.

Pronto para aproveitar os benefícios de um data warehouse em nuvem? Entre em contato com um de nossos especialistas hoje mesmo. Alternativamente, você pode baixar um 14-day free trial or ver demonstração.

Você pode gostar
Governança da Informação vs. Governança de Dados: Uma Análise Comparativa
Estrutura de qualidade de dados: o que é e como implementá-la
Tudo o que você precisa saber sobre a integridade dos dados 
Considerando Astera Para suas necessidades de gerenciamento de dados?

Estabeleça conectividade sem código com seus aplicativos corporativos, bancos de dados e aplicativos em nuvem para integrar todos os seus dados.

Vamos nos conectar agora!
vamos conectar