自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
2024 年数据仓库自动化完整指南
数据仓库自动化 (DWA) 正在快速取代传统方法 构建数据仓库.
企业数据仓库 (EDW) 对于利用历史数据进行商业智能和报告至关重要。但是，通过手动编译和管理大量数据的传统方法 ETL 不再有效。在当今竞争激烈的企业市场中，业务敏捷性和上市时间至关重要。对于此类需求，数据仓库自动化软件在最大限度地减少构建和部署过程中涉及的手动工作方面脱颖而出 数据仓库 并综合业务报告的数据。
本详细指南将探讨数据仓库自动化的各个方面以及它如何帮助简化业务流程。
什么是企业数据仓库？
企业数据仓库可以帮助 集中企业数据 来自各种来源和应用程序。因此，它使数据能够轻松访问以实现商业智能、可视化和预测。 EDW 的功能是 整合数据 从组织中的多个部门转移到一个集中位置。
什么是数据仓库自动化？
现代数据仓库使用下一代自动化技术。 它依赖于先进的 设计模式 以及自动化行业数据集整个生命周期的规划、建模和集成步骤的流程。 它通过减少时间密集型任务（例如生成 ETL 代码并将其部署到数据库服务器），为传统数据仓库设计提供了有效的替代方案。
使用数据仓库设计工具，企业可以执行 商业智能项目 与几个月相比，只需几小时即可完成，而成本仅为手动编程的一小部分。
DWA 是如何演变的？
数据仓库自动化工具中的功能已经发展了几十年。这一进展是由于数据存储和集成需求的增长。另一个原因是许多数据源的传播，例如CRM系统， REST API和 云数据仓库 和数据库。
以下是数据仓库存储库演变的简要概述。
数据仓库自动化的各个级别解释
数据库管理系统和数据仓库架构
在传统数据仓库出现之前，1960 世纪 1980 年代磁盘存储的发明刺激了在数据库中存储和处理大量数据的需求。这些要求促进了维度数据集市和实体关系的发展。到 XNUMX 世纪 XNUMX 年代初，一些特定于供应商的 ETL工具 市场上出现了基于 SQL 的关系数据库管理系统 (DBMS)。
数据仓库架构的标准化
到了接下来的十年，管理异构业务数据的业务需求发生了巨大的变化。 数据仓库技术融合在标准化架构上，使企业能够将多种格式和来源的数据编织在一起，形成统一的视图。
EDW 的挑战和数据自动化的需求
数据仓库开发固有的挑战，如开发周期长、现有数据仓库内的元数据管理不善、开发资源昂贵等，使得传统的数据仓库开发方式面临挑战。 数据仓库架构 不适合动态市场。
到了世纪之交，企业发现他们的许多系统与数据库和应用系统的集成很差，无法 整合海量碎片数据。 这为 敏捷平台 它可以自动化 ETL 流程并轻松与企业应用程序集成。
如今，数据仓库自动化工具已经发展到能够满足新技术和业务需求。这些包括实时 数据提取、分析云数据和 Web 应用程序服务（例如 REST API 和 SOAP）以及与数据可视化工具的集成。
数据仓库自动化 (DWA) 如何工作？
了解自动化工具的工作原理首先需要了解传统数据仓库如何操作数据。
传统数据仓库架构
在传统的数据仓库设计中，所有数据都会经历三个不同的阶段：
- 关系数据库（OLTP）： 在此阶段，用户使用 SQL 脚本从关系数据库中提取所有事务数据。 在移动数据之前，会对其进行清理以验证错误和不准确的信息以确保一致性。
- 分析数据仓库（OLAP）： 然后，事务数据以星形或雪花模式建模并传输到 在线分析处理服务器 或通过关系 OLAP 或多维数据模型进行 OLAP。接下来，数据被转换并加载到数据仓库中。
- 分析和报告： ETL 流程完成后，数据仓库中的数据将导出到 BI 和分析工具，以获得决策见解。
通常，用户必须从头开始定义 ETL 流程，以将数据从数据仓库移动到前端 BI 工具。
ETL 的手动编码和 数据清理 任务也使得 数据仓库 项目容易出错且耗时。因此，业务用户通常没有足够的准确数据可用于报告，并面临预算超支和项目失败的较高风险。
自动化数据仓库架构
数据仓库自动化软件提供了一种无代码且流畅的方法，可以将不同的企业数据从源系统聚合到数据仓库等。 与传统数据仓库架构不同，该软件自动执行数据仓库流程的批量执行和 ETL 代码部署要求。 一些最著名的数据仓库自动化理念建立在敏捷方法论的基础上，利用了多种功能，包括：
- 非规范化、规范化和多维数据结构
- ETL 和 ELT 数据集成 工艺
- 源数据建模
- 与各种数据提供商的连接
自动化数据仓库之旅
数据仓库软件通过以下方式促进自动化并简化数据仓库项目：
- 自动化 ETL 流程： 简化提取、转换和数据加载自动化流程，通过自动映射和作业调度消除重复步骤。 您可以通过两种数据仓库加载策略（完全加载和增量加载）来完成这些任务。
- 干净直观的用户界面： 使用拖放可视化 UI 设计和实现数据仓库。
- 用于无缝应用程序集成的预配置连接器： 支持与多个集成 企业应用连接器， 例如 Salesforce、COBOL、MS Dynamics CRM、SAP 和 REST API，用于管理各种数据提供商的数据。
简而言之，与传统的数据仓库设计工具相比，数据仓库自动化软件可以帮助企业更顺利地创建和管理数据仓库。 尽管这些解决方案的功能各不相同，但企业可以期望通用的设计模式和功能来满足其业务目标。 在决定正确的数据仓库自动化工具之前，最好对各种工具进行数据仓库成本比较。
评估自动化的准备情况
以下是组织在选择数据仓库工具之前需要评估的一些步骤：
- 数据管理架构： 你们的 DWH 架构如何运作？ 它使用独特的、专门的项目还是最佳实践的组合？
- 要求： 您如何定义业务需求？ 是通过敏捷发现流程还是专注于业务、功能和技术需求的瀑布方法？
- 操作： 您的组织的程序是如何构建的？ 操作是否耗时、脆弱、复杂、详细或劳动密集型？
- 维护：数据基础设施的维护是如何构建的？ 是否困难且依赖少数关键人物？
- 挥发性： 您多久会频繁更改需求和整个开发流程？
- 测试： 您的业务利益相关者如何期望提供分析和数据访问？ 是不是又快又频繁？
数据仓库自动化工具的优点
自动化软件使企业能够通过以下优势确保市场优势：
- 提高数据质量和精度： 企业可以避免手动ETL中发现的不一致并改进 数据质量。数据仓库自动化软件的点击式界面可以更轻松地从数据库、Excel、分隔文件和其他来源中提取不同的数据。它还允许用户建模 缓慢变化的维度 和 迁移数据 到其他目标系统，例如基于云的 BI 或数据可视化工具。因此，企业不仅可以获得可靠的数据，还可以获得更准确的报告和分析。
- 提高敏捷性并加快实现价值的速度： 更快地部署数据仓库和访问数据见解可以提高公司的业务敏捷性。这使企业能够快速响应不断变化的市场条件，例如需求的意外变化和可支配收入的损失。例如，使用自动化数据仓库软件的零售商可以缩短利用 BI 报告所需的时间，并确定不同网点销售额低的原因并采取相应的应对措施。简而言之，通过更好的影响分析，可以更快地做出决策，更好地反映市场变化。
- 更高的数据仓库项目吞吐量和投资回报率： 数据仓库自动化软件无需手动输入，因此用户可以更快地构建和部署数据仓库，从而释放开发人员资源并降低流程成本。 这使得业务团队有更多的时间来发现可理解的信息、制定战略决策并确保更高的项目价值。
Astera 数据仓库生成器 – 自动化工具
Astera 数据仓库生成器 是一种自动化的端到端数据仓库解决方案。 它允许用户设计、开发和部署自己的数据仓库，而无需编写任何代码。 该解决方案具有强大的数据模型设计器，支持后续数据处理，例如数据映射以及事实和维度数据填充。 总而言之， Astera DW Builder 旨在提高投资回报率、节省时间并提高商业智能、数据安全和数据质量功能。
作者：
Astera 营销团队
