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Modernização de data warehouse: um guia completo

25 de Janeiro de 2024

Os sistemas legados costumam estar profundamente enraizados nas operações de uma empresa, especialmente uma que já esteja em operação há muitos anos. Muitas vezes, as organizações continuam a contar com esses sistemas, como data warehouses, uma vez que quaisquer alterações na infraestrutura de TI envolvem riscos potenciais. No entanto, hoje a modernização do data warehouse é uma necessidade absoluta, dado o aumento sem precedentes nos volumes e na complexidade dos dados.

Este blog serve como guia para a modernização do data warehouse. Falaremos sobre os principais motivadores, as estratégias e os fatores que você precisa considerar antes de modernizar seu data warehouse.

O que é modernização de data warehouse?

A data warehouse está lá para ajudá-lo a tomar melhores decisões. Mas já se foram os dias em que um relatório diário no final do dia seria bom o suficiente para atender à maioria das demandas de sua empresa. As empresas agora precisam de informações e relatórios valiosos em tempo real, e os data warehouses legados não conseguem acompanhar essa demanda moderna de dadoshttps://www.astera.com/solutions/technology-solutions/data-warehousing/ds; nem foram projetados para isso.

A modernização do data warehouse envolve renovar e ampliar sua infraestrutura de data warehouse para colher os benefícios de tecnologias mais novas e avançadas. Envolve a adoção de soluções modernas de armazenamento, processamento e análise de dados, muitas vezes incluindo plataformas baseadas em nuvem, para melhorar a escalabilidade, a agilidade e o desempenho geral.

Também envolve a migração e a transformação de dados, a otimização do desempenho das consultas, o fortalecimento da governança de dados e a garantia da conformidade, ao mesmo tempo que permite que as organizações aproveitem o poder do big data, da análise em tempo real e da inteligência empresarial avançada para uma tomada de decisões mais informada.

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Principais motivadores da modernização do data warehouse

Cada empresa tem as suas próprias razões para modernizar o seu armazém de dados, mas existem alguns fatores comuns que são igualmente aplicáveis. Esses incluem:

Motivadores de negócios

Os impulsionadores mais críticos da modernização do data warehouse geralmente estão relacionados aos negócios, e com razão: o verdadeiro ROI de um data warehouse é medido pela sua capacidade de apoiar melhores decisões de negócios. Aqui está uma lista dos mais comuns:

  • Novos requisitos de negócios: À medida que uma empresa se expande, ela precisa de mais e mais dados para apoiar seus objetivos comerciais. Mas, à medida que um data warehouse envelhece, sua capacidade de dar suporte a novos requisitos de negócios torna-se limitada. Em última análise, torna-se essencial que as empresas avancem para a modernização para garantir que continuam a receber informações precisas e oportunas dos seus dados.
  • Melhor colaboração entre TI e usuários de negócios: Muitas vezes, as equipes de negócios e as equipes de TI têm metas separadas e desalinhadas, o que causa atrasos nos relatórios e nas análises. Imagine um cenário em que os usuários corporativos desejam adicionar um novo KPI a um de seus relatórios, mas a equipe de TI está muito ocupada com a manutenção de um data warehouse legado.
  • Suporte para BI e análises de autoatendimento: Business Intelligence (BI) e ferramentas analíticas evoluíram significativamente nas últimas décadas, tornando mais fácil para os usuários corporativos gerarem os relatórios e insights necessários diretamente dos dados. Mas, se você ainda tiver um data warehouse legado no back-end, pode ser difícil igualar a velocidade e o volume de dados que os usuários empresariais esperam e precisam para o autoatendimento.
  • Pressão da competição: Insights em tempo real são uma das táticas mais inteligentes para vencer a concorrência. Insights em tempo real permitem que as empresas ajustem campanhas de vendas e marketing, para as quais os data warehouses legados não foram projetados.

Drivers tecnológicos

Qualquer equipe de TI que trabalhe com a manutenção de um data warehouse legado sabe como isso pode ser desafiador. Aqui estão alguns dos impulsionadores tecnológicos mais urgentes para a modernização do DW:

  • Suporte para plataformas e sistemas modernos: Como empresa, é importante estar atualizado sobre os avanços tecnológicos para tornar seus processos mais eficientes e confiáveis. Um ótimo exemplo disso é o quão longe o código zero Ferramentas ETL, plataformas de automação de BI de autoatendimento e DW surgiram na última década. Desde codificação manual de dados e pipelines de relatórios até automatizar quase todos os aspectos do armazenamento de dados levando a soluções de relatórios e análises mais rápidas e precisas, a modernização de sua arquitetura abre caminhos para a integração de tecnologias mais recentes para uma tomada de decisão ágil.
  • Novos tipos de dados: Os dados agora vêm em todos os tamanhos e formas (ou deveríamos dizer 'tipos'). Temos dados estruturados, dados semiestruturados e dados não estruturados (que são armazenados em texto simples ou formato JSON) e plataformas mais recentes, como NoSQL. Para poder processar e armazenar todos esses dados, as empresas devem estender seu data warehouse para oferecer suporte a esses tipos de dados e plataformas.

Motivadores estratégicos

Os impulsionadores estratégicos referem-se a ser proativo e olhar para o futuro para garantir que sua empresa tenha um data warehouse escalável e econômico. O objetivo aqui é economizar tempo, dinheiro e esforço que está sendo gasto na manutenção, atualização e manutenção de seu data warehouse. Alguns dos impulsionadores estratégicos importantes são:

Necessidade de arquitetura escalável e flexível: A maioria dos data warehouses legados foi projetada tendo em mente uma estrutura de relatórios uniforme e consistente. No entanto, tal arquitetura é rígida no sentido de incorporar novos requisitos. Também requer muito capital e planejamento prévio para dimensionar para acomodar volumes crescentes de dados. À medida que cresce a necessidade de escalabilidade e flexibilidade, as empresas precisam buscar uma arquitetura moderna de data warehouse que possa se expandir e mudar conforme e quando os requisitos de negócios mudam.

Melhor segurança, privacidade e governança: Desde a introdução do GDPR, as empresas estão empenhadas em melhorar a governança de dados e tomar iniciativas de segurança para proteger seus dados. Um direcionador estratégico para a modernização é adotar as melhores práticas de segurança e aderir a padrões e regulamentos modernos para melhorar a segurança, a privacidade e a governança de seu data warehouse. Por exemplo, modernizar sua arquitetura oferece a oportunidade de descobrir e documentar todos os aspectos de seus dados, quem os usou e como, e todos os processos pelos quais passou antes de chegar ao destino final. Isso permite que você garanta uma melhor governança e conformidade com a provisão para rastreabilidade rápida, caso surja algum problema.

Redução de custos:  Ferramentas modernas de data warehouse, como Astera O DW Builder torna muito mais simples construir e manter um data warehouse e reduzir os custos de várias maneiras. Para começar, essas ferramentas fáceis de usar e intuitivas oferecem a vantagem de trabalhar com uma plataforma única e unificada que lida com todos os principais aspectos da construção de um data warehouse moderno, como modelagem de dados, geração de código ETL, gerenciamento de metadados, gerenciamento de qualidade de dados. e criação de perfil e vários outros. Além disso, eles oferecem um ambiente de desenvolvimento sem código/low-code para permitir que você trabalhe com uma pequena equipe de desenvolvedores, economizando custos associados à contratação de recursos adicionais. Por último, essas ferramentas permitem que você trabalhe em iterações rápidas, permitindo que sua equipe introduza alterações em seu data warehouse na velocidade dos negócios.

Estratégias de modernização de data warehouse

Como você faz a modernização do data warehouse? Você remove tudo e reconstrói do zero ou adiciona algo ao seu data warehouse existente? Você pode fazer as duas coisas. Aqui estão os três métodos mais eficazes de modernização do data warehouse:

1. Armazenamento de dados em nuvem

O primeiro método é mover seus sistemas legados locais para um data warehouse baseado em nuvem. Existem várias vantagens dessa abordagem, incluindo:

  • pay-as-you-goO modelo da nuvem ajuda a reduzir custos significativamente - você só paga pelo armazenamento e pela computação que usa.
  • Maior elasticidade, pois você pode dimensionar facilmente um data warehouse na nuvem à medida que o volume de dados aumenta.
  • Custo zero de manutenção e suporte.
  • As integrações com outros serviços e aplicativos baseados em nuvem são muito mais fáceis e rápidas.

Tendo em mente estes benefícios, recomendamos esta abordagem para empresas que desejam reduzir os altos custos e a complexidade da manutenção da infraestrutura local. Na verdade, as estatísticas mostram mesmo que uma maioria dos armazéns de dados agora já estão parcial ou totalmente na nuvem.

2. Automação de data warehouse

A automação do data warehouse (DWA) desempenha um papel significativo ao permitir e facilitar os esforços de modernização do data warehouse. As ferramentas DWA automatizam muitas tarefas demoradas e repetitivas envolvidas no armazenamento de dados, como processos ETL, geração de código e design de esquema, o que acelera o desenvolvimento e a implantação de data warehouses.

Uma parte importante da automação do data warehouse envolve responder às mudanças nos requisitos de negócios e nas fontes de dados. O DWA oferece suporte a metodologias ágeis de desenvolvimento, facilitando a iteração em projetos de data warehouse e a adaptação às necessidades em evolução.

3. Amplie seu data warehouse existente

Às vezes, as empresas podem querer manter seus sistemas locais e legados por motivos como conformidade e segurança. Mas isto não significa que não possam colher os benefícios da modernização. Nesses cenários, ampliar o seu data warehouse existente é o método recomendado para modernizar o seu ecossistema de dados.

Neste método, você integra suas fontes legadas com ferramentas modernas e plataformas em nuvem para melhorar a escalabilidade e agilidade de seu data warehouse. Enquanto alguns componentes legados permanecem intactos, outros componentes são modernizados e você constrói em cima disso para adicionar novas funcionalidades usando ferramentas modernas de integração e automação.

Os benefícios desta abordagem são:

  • Poder de processamento e capacidade de armazenamento adicionais podem ser adicionados sob demanda com uma plataforma de nuvem moderna, melhorando a escalabilidade e reduzindo custos com atualizações de hardware.
  • Permite que você tenha um ambiente mais controlado para experimentar as plataformas modernas e a nuvem, uma vez que você já possui seu data warehouse existente.

4. Comece um novo projeto

Este método envolve o uso de ferramentas, plataformas e práticas modernas para lançar uma nova iniciativa de data warehouse. Por exemplo, se você planeja lançar uma iniciativa de análise para uma unidade de negócios, pode ser uma boa oportunidade para lançar este novo projeto com a modernização em mente.

Em contraste com o lançamento de um novo projeto de análise usando sistemas legados, os benefícios deste método são:

  • Suporte para um esforço de desenvolvimento ágil e flexível, já que ferramentas modernas e plataformas em nuvem permitem experimentar, testar e desenvolver ideias rapidamente, sem investimentos pesados ​​ou longos tempos de desenvolvimento.
  • Melhor suporte para Automação DWferramentas e soluções como Astera O DW builder permite dimensionar e expandir seu esforço de análise com o mínimo de esforço.

Se você ainda não construir um data warehouse ou sentir que seu data warehouse existente não será capaz de suportar sua próxima iniciativa de análise, então esta abordagem é recomendada para garantir melhor desempenho e resultados rápidos.

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Como implementar a modernização do data warehouse

Modernizar um data warehouse é um empreendimento complexo e crítico que envolve uma série de considerações para garantir uma transição bem-sucedida. Aqui estão alguns fatores-chave a serem considerados:

  1. Avalie sua situação atual

Faça uma lista de todas as fontes de dados e veja quais dados precisam ser migrados. Você não pode simplesmente despejar todos os dados do seu data warehouse. Portanto, escolha os dados de que você precisa para sua análise.

  1. Escolha a tecnologia certa

Ao conhecer seus objetivos de negócios, você precisa escolher a tecnologia/plataforma para seu data warehouse. Você pode escolher entre Google BigQuery, Amazon Redshift ou até mesmo Snowflake. Todas essas plataformas suportam diferentes arquiteturas de data warehousing. Por exemplo, Snowflake possui diferentes componentes para armazenamento e computação, que você pode escalar facilmente. Para outros, pode ser necessário complementá-los com uma solução de armazenamento de dados como o Amazon S3.

  1. Integração de Dados

Depois de ter a lista de suas fontes de dados, você precisa de uma estratégia para integrar os dados de todas essas fontes. Você pode optar por uma ferramenta de integração de dados que vem com conectores integrados, para que seja mais fácil conectar-se a essas fontes e extrair dados delas.

  1. Crie pipelines ETL modernos

O que queremos dizer com pipelines ETL modernos? No passado, os desenvolvedores costumavam escrever código para construir pipelines ETL. Esses pipelines manuais eram propensos a erros e não conseguiam lidar com grandes volumes de dados. Os pipelines ETL modernos são resistentes a falhas e também automatizados.

Você pode usar uma ferramenta ETL de código zero como Astera Centerprise para construir pipelines ETL em uma interface visual.

Quando você cria pipelines de ETL com Astera Centerprise, você obtém verificações de qualidade de dados e mecanismos de validação integrados para identificar e resolver problemas de qualidade de dados durante o processo de ETL.

Além disso, você pode agendar e orquestrar trabalhos de ETL, facilitando o gerenciamento e a automatização de fluxos de trabalho complexos.

  1. Garanta a qualidade dos dados

Todo o sucesso do seu projeto depende de você ter migrado dados de qualidade para o seu data warehouse, e é por isso que é importante implementar medidas rigorosas de qualidade de dados. Antes de fazer qualquer coisa, estabeleça uma estrutura robusta de governança de dados com funções e responsabilidades claras. Nomeie administradores de dados responsáveis ​​pela qualidade dos dados em seus respectivos domínios. Depois de terminar isso, aqui estão mais algumas coisas que você pode fazer:

  • Defina regras de validação de dados e regras de negócios para garantir a qualidade dos dados na origem e, em seguida, aplique essas regras durante os processos de ETL.
  • Implemente recursos de linhagem e rastreabilidade de dados para rastrear a origem e a transformação dos dados e ajudá-lo a identificar onde os problemas de qualidade dos dados foram introduzidos.
  • Use transformações de dados para lidar com valores nulos, imprecisões e padronizar formatos de dados.
  1. Iniciar modelagem de dados

Você precisa selecionar um modelo de dados que atenda aos seus requisitos de negócios. Por exemplo, opte por um esquema em estrela quando seu objetivo principal for otimizar o desempenho da consulta e simplificar a recuperação de dados para fins analíticos ou de relatórios. Caso haja relacionamentos complexos em seus dados, é melhor escolher um esquema Snowflake.

  1. Implementar gerenciamento de custos

Um dos fatores mais importantes que você precisa considerar é o gerenciamento de custos. Os data warehouses em nuvem oferecem o modelo pré-pago. No entanto, os custos podem rapidamente ficar fora de controle. Portanto, certifique-se de escolher os recursos de computação e armazenamento apropriados com base nas suas necessidades reais.

Evite o provisionamento excessivo, pois pode levar a custos desnecessários. Implemente políticas de arquivamento e retenção de dados para gerenciar dados históricos com eficiência. Mova dados acessados ​​com menos frequência para opções de armazenamento de baixo custo, como armazenamento de objetos, enquanto mantém os dados usados ​​com frequência em armazenamento de alto desempenho.

Considere o uso de opções de armazenamento refrigerado e camadas de dados baseadas em nuvem para reduzir ainda mais os custos de dados acessados ​​com menos frequência.

Modernização do data warehouse: qual é o próximo passo?

Mudar para um data warehouse em nuvem é apenas uma parte da história. Você também precisa ter em mente os cuidados posteriores e a manutenção de sua nova infraestrutura. Aqui está o que você precisa fazer a seguir:

  1. Monitore o tempo que as consultas levam para serem executadas no data warehouse.
  2. Identifique consultas lentas e determine a causa do atraso.
  3. Configure mecanismos de tratamento de erros e exceções para registrar e monitorar problemas, como falhas de consulta e gargalos de desempenho.
  4. Implemente mecanismos de cache para armazenar resultados de consultas acessadas com frequência. O cache pode reduzir a carga de trabalho no data warehouse para dados comumente solicitados.
  5. Implemente estratégias de particionamento de dados para tabelas grandes para melhorar o desempenho das consultas, reduzindo a quantidade de dados que precisam ser verificados.
  6. Revise regularmente o arquivamento de dados e as estratégias de hierarquização para garantir que os dados históricos sejam armazenados adequadamente e acessíveis quando necessário.
  7. Certifique-se de que as políticas de retenção de dados sejam seguidas. Arquive ou exclua dados que não são mais necessários e implemente estratégias de eliminação de dados.

Uma solução revolucionária para a modernização do data warehouse

Os benefícios do data warehouse moderno são imensos, e você não quer esperar até que seus sistemas legados cedam e parem de agregar valor antes de tomar a iniciativa de modernização. Se você está procurando uma solução confiável e poderosa para a modernização do data warehouse, Astera O DW Builder é a resposta.

Astera Construtor de DW é um conjunto completo de data warehouse que usa uma arquitetura orientada a metadados para ajudar a construir e gerenciar seu data warehouse. Se você deseja levar sua arquitetura de dados corporativos para Snowflake, Microsoft Azure, Oracle ou Amazon Redshift, você pode contar com a plataforma para modernizar seu data warehouse para o destino desejado. Você pode realizar modelagem de dados dimensionais, trazer dados com mais de 40 fontes, construir pipelines ETL, gerar código nativo da plataforma de destino, aplicar mais de 600 transformações e realizar automação de data warehouse, tudo por meio de uma única plataforma.

Astera O DW Builder está no centro do data warehouse moderno, cuidando de todo o desenvolvimento de baixo nível para que sua equipe de TI possa se concentrar nos resultados (ou seja, insights e relatórios de alta qualidade) e não no processo. Explore como você pode garantir o sucesso do seu projeto de modernização do data warehouse com Astera DW Builder por agendando uma demonstração com nossos especialistas de produto hoje

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