O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
Por que a automação deve estar no centro de sua estratégia de data warehouse
Existem alguns fatores que ajudam as empresas a construir uma vantagem competitiva sustentável. Coletar e analisar dados corporativos atualizados para a tomada de decisões é um deles. Embora existam várias arquiteturas que atendem a essa necessidade, como data lakes, data vaults, datamarts, e assim por diante, vamos nos concentrar na elaboração de uma estratégia de data warehouse impulsionada pela automação neste artigo.
Atualmente, as organizações dependem fortemente de dados atualizados em tempo real como parte de sua estratégia de gerenciamento de dados. Isso significa que os métodos tradicionais, como ETL manual (extract transform load), para coletar dados para BI (business intelligence), análise de dados e geração de relatórios, não são mais eficazes. Ao automatizar todos os seus pipelines de ETL e o processo de integração de dados, as empresas podem construir armazéns de dados capazes de fornecer insights críticos em tempo real com o mínimo de envolvimento do usuário. Portanto, as empresas orientadas a dados devem incluir a automação como parte de sua estratégia de armazenamento de dados.
Vamos ver como uma abordagem de automação em primeiro lugar se aplica a diferentes aspectos de uma estratégia de data warehouse.
Garanta que sua arquitetura de dados incorpore a experiência interna
O data warehouse deve ser projetado para atender às necessidades de BI e de outros usuários de negócios. Embora os usuários finais normalmente saibam de que tipo de relatórios e análises eles precisam e de qual sistema de origem para obter insights, é a equipe técnica/de TI que está ciente de como desenvolver uma solução que possa atender a essas necessidades. Esse conhecimento geralmente é reforçado por consultores externos com experiência em armazenamento de dados que ajudam a arquitetar o armazenamento de dados da empresa.
Equipes de TI e de negócios colaborando
O que acontece a seguir: intermináveis idas e vindas dentro da equipe, levando a atrasos na entrega e custos incorridos.
No entanto, o que pode ser evitado, deve ser evitado. As empresas podem minimizar facilmente a necessidade de recursos externos, ou até mesmo evitá-la completamente, adotando uma abordagem automatizada para construir o data warehouse.
Armazenamento de dados automatizado alinha a arquitetura com as necessidades dos usuários finais, capacitando-os a participar do desenvolvimento e design de sua solução de BI. Ao tirar o armazenamento de dados da codificação pesada e fornecer uma interface sem código, a automação cria um processo colaborativo para o projeto de armazenamento de dados.
Garanta que seus dados estejam limpos
A importância de qualidade de dados para uma estratégia de data warehouse bem-sucedida não pode ser exagerada. Quando o objetivo principal de construir um data warehouse é melhorar o BI e a confiabilidade das decisões de negócios, não deixe pedra sobre pedra para garantir que seu data warehouse abrigue apenas dados limpos.
Dimensões de qualidade de dados
Faz sentido investir em dados saudáveis. O que não faz sentido, porém, é investir em processos manuais para melhorar a qualidade dos dados quando há uma solução muito mais viável à sua disposição.
O processo de melhoria da qualidade dos dados pode ser facilmente automatizado por meio de ferramentas de validação e limpeza de dados prontas para uso. Adicione funcionalidades de perfil de dados que permitem monitorar a qualidade de seus dados em tempo real e você terá tudo o que precisa para garantir a precisão e a relevância do seu BI sem esforço manual extensivo.
Os softwares de automação de data warehouse disponíveis no mercado são suficientemente poderosos para garantir que apenas dados íntegros cheguem ao seu data warehouse, independentemente do tamanho do conjunto de dados.
Certifique-se de que você pode implantar seu data warehouse em sua plataforma de escolha
Tudo estava supostamente tranquilo com data warehouses locais e o processo ETL até que as empresas vislumbrassem o que poderiam alcançar com um armazém de dados na nuvem. Com o armazenamento de dados na nuvem, seus pipelines de dados não estão mais sujeitos ao processo ETL tradicional. Na verdade, o ELT substitui o ETL neste caso, permitindo que as empresas aproveitem o poder da infraestrutura de nuvem para realizar transformações e aumentar e diminuir conforme necessário.
Armazenamento de dados na nuvem versus local
Agora que muitas empresas estão despertando para o enorme potencial da arquitetura de dados baseada em nuvem, as empresas também precisarão garantir que sua estratégia de data warehouse ofereça flexibilidade para implantar o data warehouse em plataformas locais ou em nuvem.
Enquanto a nuvem oferece escalabilidade e ganhos de desempenho, as plataformas de data warehouse locais oferecem controle total, velocidade e os mais altos níveis de segurança. Muitas organizações renunciam aos serviços de nuvem simplesmente porque é mais fácil cumprir a governança e os regulamentos de dados com um data warehouse local.
Considere a automação e a implantação se torna tão simples quanto conectar seus pipelines de dados ao data warehouse, seja no local ou na nuvem. O software de automação de data warehouse permite que os usuários façam isso selecionando o conector relevante (de um biblioteca de conectores integrados) sem escrever uma única linha de código.
Certifique-se de que seus dados sejam mapeados corretamente
Preciso mapeamento de dados é uma das primeiras caixas de seleção a serem marcadas ao implementar uma estratégia de data warehouse. Quando bem feito, o mapeamento de dados serve como um guia para entender de onde os dados vêm, por quais processos eles passam e para onde precisam ir. Existem três técnicas de mapeamento de dados que as empresas podem incorporar em sua estratégia de data warehouse:
- manual
- Semiautomatizado
- Totalmente automatizado
Mapeamento de dados em ação
Para garantir que os requisitos de negócios sejam atendidos de forma oportuna e eficiente, automatizar totalmente o processo de mapeamento de dados é uma das áreas mais comuns a serem observadas. O software de automação de data warehouse vem com a capacidade de mapear visualmente entidades envolvidas em pipelines de data warehouse por meio de arrastar e soltar, tornando fácil, mesmo para os não codificadores, converter dados não estruturados em um formato legível por máquina.
Garanta que seu data warehouse possa ser dimensionado para lidar com os 5 Vs
Com uma crescente volume de dados chegando mais rápido do que nunca velocidade em uma variedade de formatos, o valor (dos dados) é frequentemente perdido devido a problemas com dados veracidade. Um data warehouse gerenciado pelo pessoal técnico precisa ser atualizado manualmente toda vez que uma nova fonte de dados é adicionada ao pipeline. Cada pipeline também precisará ser projetado para garantir que os dados sejam trazidos com uma latência correta com base na velocidade dos dados na origem. Esse processo pode facilmente se tornar demorado se mais fontes de dados forem adicionadas com frequência.
Como você pode ver, escalabilidade muitas vezes é um ponto de interrogação com data warehouses gerenciados manualmente. Isso se soma à manutenção manual já existente que é necessária periodicamente. No entanto, esses problemas podem ser facilmente compensados pela incorporação da automação em sua estratégia de data warehouse.
Para começar, as ferramentas de automação de data warehouse tornam extremamente simples manter e atualizar pipelines de dados para os usuários. Tudo o que o usuário precisa fazer é arrastar e soltar um conector de origem e aproveitar o mapeamento de dados integrado e os recursos de qualidade de dados para processar e carregar os dados. A orquestração e o agendamento adicionais desses pipelines também podem ser automatizados na plataforma.
No que diz respeito à escalabilidade, essas ferramentas são capazes de mover perfeitamente a arquitetura para a nuvem, o que permite escalar para cima e para baixo para atender a demandas adicionais e economizar custos.
Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Facilita as empresas com sua estratégia de data warehouse
Astera oferece uma plataforma de integração de data warehouse de ponta a ponta e uma ferramenta ETL alimentada por automação e aprendizado de máquina.
Astera Funcionalidades
Independentemente do volume, variedade e velocidade de seus dados de negócios recebidos, construir um data warehouse é apenas uma questão de arrastar e soltar com Asterainterface de usuário visual, apontar e clicar. Seu mecanismo ETL de força industrial e o modo de otimização de pushdown (ELT) garantem que seus pipelines de dados continuem fluindo sem problemas, mesmo ao lidar com grandes conjuntos de dados.
Com conectores integrados, você obtém flexibilidade para conectar qualquer número de fontes corporativas em seu data warehouse e, em seguida, implantar a solução no local ou na nuvem, mitigando problemas relacionados à escalabilidade, controle e desempenho.
Astera oferece recursos de mapeamento de dados totalmente automatizados, o que significa que os usuários reais de BI podem criar pipelines ETL/ELT inteiros com suporte técnico mínimo. Com o Instant Data Preview, você não apenas vê seus dados em todas as etapas, mas também testa a validade de seu mapeamento de dados em tempo real, garantindo a robustez de suas implementações.
Recursos adicionais, como Data Profiling and Validation, fornecem informações detalhadas sobre a qualidade de seus dados e ajudam a garantir que apenas dados limpos sejam carregados em seu data warehouse. Para refinar ainda mais a qualidade de seus dados de negócios, você pode validar os dados recebidos e identificar registros ausentes e até mesmo inválidos perfeitamente com as regras de qualidade de dados personalizados.
Se você decidiu construir um data warehouse moderno para sua empresa, sabe dos possíveis desafios que sua organização pode enfrentar.
Ao colocar a automação no centro de sua estratégia de data warehouse, esses obstáculos se tornam uma questão de arrastar e soltar com AsteraUI visual, apontar e clicar e o poderoso mecanismo ETL/ELT.
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autores:
Khurram Haider
