Полное руководство по автоматизации хранилищ данных в 2024 году

Автоматизация хранилищ данных (DWA) быстро заменяет традиционные подходы к создание хранилищ данных.

Корпоративные хранилища данных (EDW) имеют решающее значение для использования исторических данных для бизнес-аналитики и отчетности. Однако традиционные подходы к сбору и управлению колоссальными объемами данных вручную ETL уже не эффективны. На современном конкурентном корпоративном рынке решающее значение имеют гибкость бизнеса и время выхода на рынок. Для таких требований программное обеспечение для автоматизации хранилищ данных выделяется тем, что сводит к минимуму ручные усилия, необходимые для создания и развертывания. хранилища данных и синтез данных для деловой отчетности.

В этом подробном руководстве будут рассмотрены различные аспекты автоматизации хранилищ данных и то, как это помогает упростить бизнес-процессы.

Что такое корпоративное хранилище данных?

Хранилище корпоративных данных помогает централизовать данные бизнеса из различных источников и приложений. В результате данные становятся легко доступными для бизнес-аналитики, визуализации и прогнозирования. Функция EDW заключается в том, чтобы консолидировать данные из нескольких отделов организации в централизованное место.

Что такое автоматизация хранилища данных?

Современное хранилище данных использует для автоматизации технологии нового поколения. Он опирается на передовые шаблоны проектирования и процессы для автоматизации этапов планирования, моделирования и интеграции всего жизненного цикла наборов данных в отраслях. Он обеспечивает эффективную альтернативу традиционному проектированию хранилища данных за счет сокращения трудоемких задач, таких как создание и развертывание кодов ETL на сервере базы данных.

Используя инструменты проектирования хранилищ данных, предприятия могут выполнять проекты бизнес-аналитики в течение нескольких часов по сравнению с месяцами и за небольшую часть стоимости ручного программирования.

Разрабатывать и развертывать хранилища данных большого объема.

Попробуй это сейчас!

Как развивалось DWA?

Функциональные возможности инструментов автоматизации хранилищ данных развивались на протяжении нескольких десятилетий. Этот прогресс обусловлен ростом требований к хранению и интеграции данных. Другая причина — распространение множества источников данных, таких как CRM-системы, API RESTкачества облачные хранилища данных и базы данных.

Вот краткий обзор эволюции репозиториев хранилищ данных.

Объяснение различных уровней автоматизации хранилища данных

Системы управления базами данных и архитектуры хранилищ данных

До появления традиционных хранилищ данных изобретение дисковых хранилищ в 1960-х годах стимулировало необходимость хранения и обработки больших объемов данных в базах данных. Эти требования позволили разработать многомерные витрины данных и отношения сущностей. К началу 1980-х годов несколько конкретных поставщиков Инструменты ETL и системы управления реляционными базами данных (СУБД) на базе SQL были доступны на рынке.

Стандартизация архитектур хранилищ данных

К следующему десятилетию бизнес-требования к управлению разнородными бизнес-данными существенно изменились. Технологии хранилищ данных объединились на стандартизированных архитектурах, что позволило предприятиям объединять данные из разных форматов и источников для получения консолидированного представления.

Проблемы EDW и необходимость автоматизации данных

Неизбежные проблемы разработки хранилищ данных, такие как длительные циклы разработки, плохое управление метаданными в существующем хранилище данных и дорогостоящие ресурсы разработки, стали традиционными. архитектуры хранилищ данных не подходит для динамичного рынка.

На рубеже тысячелетий предприятия обнаружили, что многие из их систем были плохо интегрированы с базами данных и прикладными системами и не могли интегрировать объемы фрагментированных данных. Это проложило путь к гибкая платформа который может автоматизировать процессы ETL и легко интегрироваться с корпоративными приложениями.

Сегодня инструменты автоматизации хранилищ данных развиваются с учетом новых технологий и требований бизнеса. К ним относятся режим реального времени извлечение данных, анализ облачных данных и сервисов веб-приложений, таких как REST API и SOAP, а также интеграция с инструментами визуализации данных.

Как работает автоматизация хранилищ данных (DWA)?

Для понимания работы инструментов автоматизации необходимо сначала изучить, как традиционные хранилища данных обрабатывают данные.

Традиционная архитектура хранилища данных

В традиционном хранилище данных все данные проходят три отдельных этапа:

1. Реляционная база данных (OLTP):  На этом этапе пользователи используют сценарии SQL для извлечения всех транзакционных данных из реляционных баз данных. Перед перемещением данных они очищаются для проверки ошибочной и неточной информации на предмет согласованности.
2. Хранилище аналитических данных (OLAP): Затем транзакционные данные моделируются по схемам «звезда» или «снежинка» и передаются на онлайн-сервер аналитической обработки или OLAP через реляционную OLAP или многомерную модель данных. Далее данные преобразуются и загружаются в хранилище данных.
3. Аналитика и отчетность: После завершения процессов ETL данные из хранилища данных экспортируются в инструменты бизнес-аналитики и аналитики для получения информации для принятия решений.

Обычно пользователю приходится определять процессы ETL с нуля, чтобы переместить данные из хранилища данных во внешние инструменты BI.

Ручное кодирование для ETL и очистка данных задачи также делает хранилище данных проекты подвержены ошибкам и отнимают много времени. Из-за этого бизнес-пользователи часто не имеют достаточных точных данных для отчетности и сталкиваются с более высокими рисками перерасхода бюджета и провалов проектов.

Экономьте время и повышайте эффективность с помощью автоматизации хранилища данных

Подробнее

Архитектура автоматизированного хранилища данных

Программное обеспечение для автоматизации хранилища данных предлагает гибкий и свободный от кода подход к агрегированию разрозненных корпоративных данных из исходных систем в хранилище данных и за его пределами. В отличие от традиционной архитектуры хранилища данных, это программное обеспечение автоматизирует пакетное выполнение и требования к развертыванию кода ETL в процессе хранения данных. Некоторые из наиболее известных идей автоматизации хранилищ данных, основанные на гибких методологиях, используют различные функциональные возможности, в том числе:

• Денормализованные, нормализованные и многомерные структуры данных.
• ЭТЛ и ЭЛТ Интеграция данных Процессы
• Моделирование исходных данных
• Возможность подключения к различным поставщикам данных

Путь к автоматизированному хранилищу данных

Программное обеспечение хранилища данных облегчает автоматизацию и упрощает проекты хранилищ данных следующими способами:

• Автоматизированные процессы ETL: Оптимизируйте процессы извлечения, преобразования и автоматизации загрузки данных, чтобы исключить повторяющиеся шаги за счет автоматического сопоставления и планирования заданий. Это можно сделать с помощью двух стратегий загрузки хранилища данных: полной загрузки и добавочной загрузки.
• Чистый и интуитивно понятный пользовательский интерфейс: Проектируйте и внедряйте хранилища данных с помощью визуального пользовательского интерфейса с возможностью перетаскивания.
• Предварительно настроенные разъемы для плавной интеграции приложений: Поддержка интеграции с несколькими соединители корпоративных приложений, такие как Salesforce, COBOL, MS Dynamics CRM, SAP и REST API, для управления данными от широкого круга поставщиков данных.

Короче говоря, программное обеспечение для автоматизации хранилищ данных помогает компаниям создавать хранилища данных и управлять ими более плавно по сравнению с традиционными инструментами проектирования хранилищ данных. Хотя возможности этих решений различаются, предприятия могут ожидать, что общие шаблоны проектирования и функциональные возможности будут соответствовать их бизнес-целям. Всегда лучше провести сравнение стоимости различных инструментов хранилища данных, прежде чем принять решение о правильном инструменте автоматизации хранилища данных.

Оценка готовности к автоматизации

Ниже приведены некоторые шаги, которые организация должна оценить, прежде чем выбрать инструмент хранилища данных:

• Архитектура управления данными: Как работает ваша архитектура СХД? Используются ли в нем уникальные, специализированные элементы или смесь лучших практик?
• Требование: Как вы определяете бизнес-требования? С помощью гибкого процесса обнаружения или каскадного подхода, ориентированного на бизнес, функциональные и технические требования?
• Операции: Как построены процедуры вашей организации? Являются ли операции трудоемкими, хрупкими, сложными, подробными или трудоемкими?
• Обслуживание: Как структурировано обслуживание инфраструктуры данных? Это сложно и зависит от нескольких ключевых людей?

• Волатильность: Как часто у вас происходят частые изменения в требованиях и общем процессе разработки?
• Тестирование: Как заинтересованные стороны вашего бизнеса ожидают предоставления анализа и доступа к данным? Это быстро и часто?

Преимущества инструментов автоматизации хранилищ данных

Автоматизированное программное обеспечение позволяет предприятиям обеспечить преимущество на рынке благодаря следующим преимуществам:

1. Улучшенное качество и точность данных: Предприятия могут избежать несоответствий, обнаруженных в ручном ETL, и улучшить Качество данных. Интерфейс программного обеспечения для автоматизации хранилища данных «укажи и щелкни» упрощает извлечение разрозненных данных из баз данных, Excel, файлов с разделителями и других источников. Это также позволяет пользователям моделировать медленно меняющиеся размеры и переносить данные в другие целевые системы, такие как облачные инструменты бизнес-аналитики или визуализации данных. Таким образом, предприятия имеют доступ не только к надежным данным, но и к более точной отчетности и анализу.
2. Повышенная гибкость и более быстрая окупаемость: Более быстрое развертывание хранилищ данных и доступ к аналитическим данным позволяют компаниям повысить гибкость бизнеса. Это позволяет предприятиям быстро реагировать на постоянно меняющиеся рыночные условия, такие как неожиданные изменения спроса и потеря располагаемого дохода. Например, розничный торговец, использующий программное обеспечение для автоматизированного хранения данных, может сократить время, необходимое для использования отчетов BI, и определить причины низких продаж в различных торговых точках и принять соответствующие меры. Короче говоря, решения можно принимать быстрее и лучше отражать изменения на рынке благодаря более качественному анализу последствий.
3. Более высокая производительность и рентабельность инвестиций в проекты хранилища данных: Отсутствие ручного ввода в программном обеспечении для автоматизации хранилищ данных позволяет пользователям создавать и развертывать хранилища данных гораздо быстрее, высвобождая ресурсы разработчиков и снижая затраты в процессе. Это дает бизнес-командам больше времени для сбора понятной информации, принятия стратегических решений и обеспечения более высокой ценности проекта.

Откройте для себя модельно-ориентированный подход к хранению данных

Скачать бесплатный технический документ

Astera Data Warehouse Builder – автоматизированный инструмент

Astera Построитель хранилища данных представляет собой автоматизированное комплексное решение для хранения данных. Он позволяет пользователям проектировать, разрабатывать и развертывать собственное хранилище данных без написания единой строки кода. Решение включает в себя надежный конструктор моделей данных, который поддерживает последующие процессы обработки данных, такие как сопоставление данных, а также заполнение данных фактами и измерениями. В целом, Astera DW Builder предназначен для повышения рентабельности инвестиций, экономии времени и улучшения возможностей бизнес-аналитики, безопасности и качества данных.

Сократите время разработки хранилища данных до 80 %