O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
Abordagem orientada por metadados encontra automação de data warehouse – uma combinação perfeita
De acordo com o relatório 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:
- 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.
- 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.
- 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.
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 (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
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.
autores:
Iqbal Ahmed
