Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Создайте гибкое хранилище данных с помощью итеративного подхода
Если вы обсуждали с инженером по данным или архитектором создание гибкой конструкции хранилища данных или поддержание архитектура хранилища данных, вы, вероятно, слышали, как они говорят, что это непрерывный процесс и на самом деле не имеет определенного конца. И это, по сути, во многом правда.
Успешный проект хранилища данных обычно использует гибкий подход и итеративные методы разработки, которые обеспечивают предоставление конечным пользователям качественной информации на основе текущих бизнес-данных.
К счастью, облачное хранилище данных такие поставщики, как Microsoft Azure и Amazon Redshift, предлагают варианты быстрой гибкости и масштабируемости, которые делают внедрение этого подхода относительно проще, чем жесткие традиционные платформы. И, следовательно, наличие постоянно развивающейся архитектуры означает, что у вас будет доступ к точным и актуальным данным для поддержки вашей аналитики, что позволит командам и отделам достигать своих целей.
Как справедливо сказал Джеффри Мур:
«Без аналитики больших данных компании слепы и глухи, блуждая по сети, как олени по автостраде».
Итак, как вы можете создать свой собственный гибкий дизайн хранилища данных, как этот итеративный подход хранилище данных решение, и каких результатов может ожидать от него группа инженеров и бизнес-аналитиков хранилища данных?
Шаги к Создайте хранилище данных
Создание более адаптируемой и быстродействующей инфраструктуры хранилища данных
В модели итеративной разработки хранилище данных находится в состоянии постоянного совершенствования и развития. Вместо создания архитектуры, которая отвечает на все запросы с первого же дня, ваша команда сосредотачивается на информации, которая наиболее важна для ваших бизнес-пользователей. Вам необходимо расставить приоритеты в том, что важно, разбить их на небольшие управляемые сегменты, а затем предпринять несколько раундов, чтобы изменить архитектуру хранилища данных в соответствии с требованиями вашего бизнеса.
Для достижения этой цели группы обработки данных работают в нескольких спринтах и циклах, внося изменения в ETL потоки, объемные моделии другие процессы обработки данных после получения отзывов от бизнес-аналитиков и других заинтересованных сторон. Постоянная обратная связь после каждого цикла гарантирует, что эти внедрения дают реальную картину эффективности бизнеса и эффективно устраняют болевые точки и пробелы.
Что вам нужно для создания гибкого хранилища данных?
Помимо специальной команды архитекторов и аналитиков данных, вам, по сути, понадобится инструмент хранилища данных который предлагает среду разработки без кода для облегчения быстрых изменений, позволяя вам избавиться от жесткости архитектуры.
Основные компоненты AsteraСоздатель хранилищ данных
С учетом вышесказанного практически любая организация может развернуть гибкое решение для хранения данных при условии, что у нее есть правильный технологический стек, поддерживающий эту инициативу. По сути, инструмент хранилища данных должен обеспечивать:
- Возможности моделирования исходных данных который может легко отображать и строить связи между вашими источниками данных
- Функциональность размерного моделирования это может помочь определить факты и измерения на основе исходных данных и создать схему и таблицы, которые подойдут для вашего целевого хранилища.
- A высокопроизводительный механизм ETL упростить и ускорить агрегацию данных и предложить множество вариантов преобразования, таких как нормализация, денормализация, слияние, объединение и т. д.
- Возможность переключиться на ELT или режим pushdown сократить время на преобразование и быстрый доступ к бизнес-данным
- Модули качества данных чтобы гарантировать, что каждый байт данных соответствует стандартам качества вашей организации
- Широкий спектр веб-приложений, баз данных и облачных технологий. Разъемы для подключения и переноса ваших бизнес-данных в ваше хранилище данных
- Медленно меняющиеся размеры (Типы 1–6) для управления заполнением различных полей данных в таблицах базы данных.
- Поддержка Служба OData предоставить конечным пользователям безопасные способы доступа к данным для отчетности и анализа.
Это не исчерпывающий список, а просто обзор основных необходимых функций и возможностей. Сейчас вы можете найти множество поставщиков решений, которые объединяют несколько инструментов и создают индивидуальный пакет, чтобы закрыть пробелы в функциональности. Тем не менее, рекомендуемый способ — выбрать единая платформа который устанавливает все эти флажки для удовлетворения ваших потребностей в хранении данных.
Хорошо, звучит здорово. Но почему я должен рассмотреть этот подход?
Ну вот почему:
Основная цель любой реализации проекта гибкого хранилища данных — предоставить ответы, подкрепленные достоверными данными, на основе текущего бизнес-сценария.
Но проблема в том, что растущие компании приобретают новые источники данных и вносят изменения в информационный поток в приложениях и базах данных, чтобы соответствовать темпам растущих потребностей бизнеса. Все эти новые источники и структурные обновления, естественно, должны быть учтены в существующих моделях данных и отражены в централизованном хранилище, чтобы предоставить конечным пользователям точные и надежные данные.
Таким образом, итеративный подход следует гибкой методологии, которая позволяет вам проектировать, разрабатывать и развертывать наиболее гибкую, ориентированную на результат архитектуру для построения корпоративного хранилища данных. Вы можете легко включать новые потоки данных без необходимости повторно обращаться или переписывать сценарии ETL, и это тоже в течение нескольких часов, если не минут. Во многом это связано с тем, что современные инструменты хранилищ данных предоставляют среду разработки без кода и комплексную автоматизацию процессов, что позволяет вам быстро вносить изменения в свои потоки и создавать более эффективные процессы ETL.
Мало того, вы также можете воспользоваться преимуществами в различных сценариях. Будь то планирование и разработка стратегии процесса хранения данных, развертывание прототипов для проверки его осуществимости или проведение ETL-тестирования для обеспечения стабильных результатов, эта гибкая методология облегчает процесс разработки на каждом этапе.
Возможно, реальная ценность этого подхода видится в тех преимуществах для бизнеса, которые организации могут получить от его внедрения. К ним относятся, помимо прочего:
- Более быстрые результаты для удовлетворения требований конечных пользователей к бизнес-аналитике и аналитике хранилища данных (DW BI)
- Лучшее соответствие меняющимся потребностям бизнеса
- Возможность ускорить прототипирование и технико-экономическое обоснование
- Снижение совокупной стоимости владения благодаря оптимизированным процессам разработки
- Более качественная и актуальная информация для принятия надежных решений
- Снижение сложности проекта благодаря меньшим и более управляемым циклам
- Возможность быстрее выявлять недостатки, что приводит к лучшему управлению рисками.
- Большая прозрачность прогресса, производительности и проблем на каждой итерации.
Решение, которое отвечает всем требованиям
«Традиционная архитектура слишком медленная. У нас больше нет такой роскоши, как два-три месяца. Нам нужно иметь возможность сказать пользователям: «Мы можем предоставить это вам — через два-три дня». — Рик ван дер Ланс
От источника к инсайтам – 7 шагов
И именно здесь используются современные решения для хранения данных, такие как Astera Построитель хранилища данных, которые, как известно, значительно сокращают время разработки за счет сквозной автоматизации. Он предоставляет унифицированную среду хранения данных, которая позволяет бизнесу перейти от сбора требований к аналитике посредством прямой интеграции с программным обеспечением для визуализации данных.
Хотите создать собственное хранилище данных на основе гибкого итеративного метода разработки? Сделайте первый шаг и получите персонализированная живая демонстрация Astera Построитель хранилища данных.
