Aqui está um resumo do nosso webinar sobre a criação de pipelines de dados autorreguláveis ​​para um data warehouse à prova do futuro

Recentemente, hospedamos a segunda parte de nossa série de seminários on-line sobre os fundamentos do armazenamento de dados, intitulada Proteja o futuro do seu data warehouse com pipelines de dados autorreguláveis. Focado nos elementos-chave para a construção de um sistema automatizado de pipelines de dados, o webinar apresentou Asteradivulgadores de produtos da KIS, bem como líder de pensamento em dados e praticante de BI na KIS Ltd, Paul Kellett.

Aqui está um resumo dos tópicos que abordamos e algumas das perguntas que foram respondidas como parte do webinar.

Por que usar uma abordagem de práticas recomendadas para criar pipelines de dados autorreguláveis?

Ao falar sobre como os pipelines de dados autorregulados podem melhorar a qualidade geral das informações em seu data warehouse e eliminar a necessidade de intervenção manual, falamos sobre como o uso de uma abordagem de práticas recomendadas garante que sua arquitetura se torne muito complexa para engenharia e manter. Ao empregar as práticas recomendadas ao criar seus pipelines de dados, você pode reutilizá-los sem codificar manualmente seus pipelines sempre que os sistemas subjacentes forem alterados. Esse tipo de adaptabilidade é a chave para o santo graal de um data warehouse à prova de futuro.

Como as organizações hoje estão integrando dados de várias fontes diferentes, também falamos sobre como a orquestração do pipeline de dados garante que todos os seus processos de pré-requisito já sejam executados antes de você adicionar novos dados ao seu data warehouse. Com a abordagem de práticas recomendadas, você também pode ter certeza de que sua arquitetura de dados oferece suporte a vários métodos de consumo de dados, deixando-o com um data warehouse à prova de futuro que está sempre atualizado com dados de alta qualidade.

Como economizar tempo e recursos com o carregamento incremental de dados

À medida que a conversa avançava para preencher seu data warehouse com dados de alta qualidade, explicamos como o carregamento incremental garante que apenas dados novos e atualizados sejam propagados para seu data warehouse, reduzindo assim as chances de dados redundantes. Usando a captura de dados de alteração para carregamento incremental, você também pode minimizar picos de carga e recursos obstruídos, deixando você com uma arquitetura analítica rápida e eficiente.

Também falamos sobre como os diferentes tipos de alterar captura de dados são mais adequados para diferentes situações. Por exemplo, se você deseja capturar a instância de uma tabela de banco de dados depois que uma alteração específica foi feita, uma abordagem baseada em gatilho para carregamento incremental funcionaria melhor para você. Como alternativa, se você quiser garantir que cada alteração seja capturada com precisão, usar uma abordagem baseada em log funcionaria melhor para você.

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ETL vs. ELT: qual você deve escolher?

Como os pipelines de dados ETL e ELT são opções populares, tivemos uma conversa completa com Paul Kellett sobre a escolha entre os dois. Paul compartilhou alguns insights instigantes sobre como a abordagem certa depende de seus requisitos de negócios e como a parte importante é criar pipelines de dados autorreguláveis ​​que eliminem o esforço manual de suas tarefas.

Paul também enfatizou como idealmente você deve procurar uma solução de armazenamento de dados orientada por metadados, pois isso pode reduzir significativamente o risco de erros e o tempo que leva para construir seus pipelines de dados, independentemente da abordagem que você está usando.

Perto do final do webinar, nosso especialista em produtos Farhan Ahmed Khan também demonstrou como Astera A interface sem código do DW Builder torna a automação de pipelines de dados mais fácil, reduzindo a necessidade de criar novos pipelines de dados sempre do zero. Completo com mais de 400 transformações integradas, Astera O DW Builder foi desenvolvido especificamente para usuários de negócios que podem usar o produto para enriquecer seus dados de acordo com suas necessidades, facilitando a extração de percepções relevantes.

Também mostramos aos espectadores como Astera O Job Monitor e o Job Scheduler do DW Builder também permitem automatizar e orquestrar seus pipelines e rastrear cada pipeline de dados para problemas em tempo real para garantir que seus processos não sejam afetados por erros.

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