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Abordagem orientada por metadados encontra automação de data warehouse – uma combinação perfeita

9 de junho de 2023

No parte anterior, esclarecemos por que a tecnologia de automação de data warehouse deve ser parte integrante de sua estratégia de data warehouse. Aqui, falaremos sobre metadados e por que uma abordagem orientada por metadados e DWA são como manteiga de amendoim e geleia para o desenvolvimento ágil de data warehouse. Neste blog, discutiremos a definição de metadados, exemplos e as três categorias de metadados. Além disso, explica a importância dos metadados em um data warehouse.

O que são metadados?

Metadados são os dados que atuam como um diretório para outros dados. Ele ajuda os usuários a entender os dados em um nível superior. Um exemplo cotidiano de compreensão do conceito de metadados é o índice de um livro. Um índice é um metadado que inclui todas as informações sobre o conteúdo de um livro.

O que são metadados em data warehouse?

Em um data warehouse, os metadados podem ser muitas coisas, como tipos de dados, formatos, tabelas de banco de dados de origem e destino, relacionamentos entre entidades, padrões SCD, mapeamentos e transformações ETL e muito mais.

Como tal, um arquitetura orientada por metadados permite que você traga o esquema de banco de dados de origem para um modelo de dados, personalize sua estrutura com base em seus requisitos de negócios e disponibilize o modelo de dados para processos subsequentes, como análise de dados.

Quando a abordagem orientada por metadados é acoplada ao DWA, eles se tornam os parceiros perfeitos que agilizam o design, o desenvolvimento e a implantação, levando a uma implementação robusta de data warehouse. Essa combinação oferece às equipes de TI tudo o que precisam para formular processos ágeis e sustentáveis ​​que ajudam a fornecer resultados de alta qualidade de forma consistente.

Metadados respondem a 5 Ws (e um H) de seus dados de negócios armazenados em seu data warehouse.

Pense nos metadados como átomos. Assim como os átomos são as unidades fundamentais da matéria e definem a estrutura e as propriedades dos elementos químicos, os metadados servem como blocos de construção do seu data warehouse. Ele fornece o contexto, as características e a linhagem de seus dados de negócios em um nível atômico, permitindo que você veja suas informações atuais e históricas.

Três tipos principais de metadados em data warehouse

Existem três tipos principais de metadados em um data warehouse:

  1. Metadados operacionais: Os metadados operacionais fornecem informações sobre o histórico e o status dos dados. Exemplos de metadados operacionais incluem arquivamento de dados e regras de retenção, logs de erros e regras de compartilhamento de dados.
  2. Metadados técnicos: Os metadados técnicos fornecem conhecimento sobre o formato e a estrutura dos dados. Exemplos de metadados técnicos incluem nomes de colunas, nomes de sistemas de banco de dados e modelos de dados.
  3. Metadados de negócios: Os metadados de negócios concentram-se na governança de dados e ajudam os usuários de negócios não técnicos a entender um data warehouse em uma linguagem cotidiana mais direta.
abordagem orientada por metadados em data warehouse

Categorias de metadados em data warehouse

Por que os metadados no data warehouse são importantes?

O papel dos metadados em um data warehouse é crucial. Vamos explorar o que as partes interessadas nos negócios e as equipes de TI obtêm do casamento dessas duas tecnologias:

Potencializa a cultura de desenvolvimento iterativo

Com um projeto tão grande quanto um data warehouse, trabalhar em ciclos menores e mais gerenciáveis ​​é sempre recomendado, em vez de uma abordagem big-bang. Caso contrário, você facilmente perderá de vista o objetivo real do seu data warehouse: fornecer insights confiáveis ​​para ajudar os usuários a responder a perguntas de negócios e capacitar a tomada de decisões baseada em dados.

Assim, a aplicação de um modelo iterativo só é possível quando sua equipe de data warehouse está equipada com o equipamento certo para fornecer atualizações para seu data warehouse em construção ou existente de maneira ágil.

Uma abordagem de metadados em ferramentas de automação de data warehouse, como Astera O DW Builder permite que sua equipe crie rapidamente protótipos em torno de sua lógica de negócios proposta, garantindo a confiabilidade e a precisão de seus processos de armazenamento de dados. Depois de criar, testar e implementar com sucesso um de seus protótipos de fluxos de relatório, você pode criar um processo repetível para outros projetos de análise. Isto é porque Astera O DW Builder automatiza fortemente as tarefas repetitivas e permite que você reaproveite os modelos e fluxos existentes para um desenvolvimento mais rápido.

Prevê o futuro de sua implantação de data warehouse

Implantação de Data Warehouse por meio de abordagem orientada a metadados

Implantação de data warehouse (créditos: MotionPoint)

Os armazéns de dados devem ser projetados como sistemas em constante expansão que podem acolher e aceitar facilmente as mudanças à medida que ocorrem. Os usuários de negócios descobrem continuamente novos requisitos que devem ser refletidos nos painéis de relatórios para basear suas análises e previsões nos dados e condições mais recentes.

Com uma arquitetura orientada por metadados, as equipes de TI não precisam se preocupar em acompanhar as dependências upstream e downstream. Os desenvolvedores podem ter certeza de que atualizar a infraestrutura existente com os novos requisitos não resultará em um efeito cascata que pode interromper a integridade e a usabilidade da implementação do data warehouse.

Astera O DW Builder captura as alterações no nível dos metadados, evitando que você precise codificá-los manualmente separadamente em várias áreas, como modelos dimensionais, fluxos ETL e tabelas de preparação. Como possui desenvolvimento lógico, você deve atualizar seus modelos de dados e reimplantá-los para refletir as mudanças em vários ambientes de desenvolvimento e, conseqüentemente, em seu data warehouse, alimentando seus projetos analíticos.

Dá confiança para mudar para a nuvem

Abordagem orientada por metadados no Data Warehouse Cloud

Agora vamos olhar para os metadados e automação de data warehouse casamento da perspectiva da nuvem.

As empresas estão mudando da infraestrutura local, pelo menos a maior parte de seu ecossistema de dados, se não todos, para a nuvem. Isso se deve principalmente ao mundo de opções que os provedores de nuvem oferecem para armazenar e gerenciar dados. Existem opções de escalabilidade com um clique, capacidade de computação ilimitada, zero requisitos de hardware para armazenar petabytes, acesso rápido e fácil a informações para usuários corporativos, desempenho de consulta aprimorado e assim por diante.

Como os metadados contêm todas as informações contextuais sobre o ecossistema de dados corporativos, eles são independentes da plataforma usada para criar o data warehouse. Isso significa que você pode alternar e mudar facilmente seu data warehouse para uma arquitetura de DW mais adequada para atender às suas necessidades de negócios em constante mudança.

O papel do ETL orientado por metadados nas ferramentas de automação de data warehouse é que eles pegam o código subjacente e o transformam automaticamente para funcionar na plataforma de nuvem de destino, evitando que seus desenvolvedores voltem à prancheta para reescrever o código. Com isso, você pode selecionar Snowflake, Azure, Oracle, Redshift ou qualquer outro provedor de nuvem para criar ou migrar seu data warehouse de qualquer fonte de dados.

Como funciona Astera O DW Builder capacita o armazenamento de dados orientado por metadados?

Astera Construtor de DW simplifica e automatiza o desenvolvimento de data warehouse de ponta a ponta, usando a abordagem ágil orientada por metadados. O produto busca metadados diretamente dos bancos de dados de origem e permite que você os utilize nas fases de design, desenvolvimento e implantação do data warehouse. Depois de implementadas, é fácil introduzir alterações na invenção, pois os metadados capturados permitem que você propague as alterações em toda a linha, garantindo a integridade dos modelos, fluxos de integração e implantações existentes.

Você quer ver o poder da abordagem orientada por metadados e como essas duas tecnologias estão em ação juntas? Solicite uma demonstração ao vivo do produto para o seu caso de uso hoje ou fale com nossos especialistas para ver o valor Astera O DW Builder pode trazer para suas iniciativas de armazenamento de dados.

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