为什么自动化必须成为数据仓库策略的核心

有几个因素可以帮助企业建立可持续的竞争优势。 收集和分析最新的企业数据以进行决策就是其中之一。 虽然有许多架构可以支持这种需求，例如数据湖、数据仓库、 数据集市等等，在本文中我们将重点关注制定由自动化驱动的数据仓库策略。

当今的组织严重依赖实时的最新数据作为其数据管理策略的一部分。 这意味着用于收集 BI（商业智能）数据、数据分析和报告的传统方法（例如手动 ETL（提取转换加载））不再有效。 通过自动化整个 ETL 管道和数据集成流程，企业可以构建能够以最少的用户参与实时提供关键见解的数据仓库。 因此，数据驱动的企业必须将自动化纳入其数据仓库战略的一部分。

让我们看看自动化优先的方法如何应用于数据仓库策略的不同方面。

确保您的数据架构包含内部专业知识

数据仓库的设计必须能够满足 BI 和其他业务用户的需求。 虽然最终用户通常知道他们需要哪种类型的报告和分析，以及从哪个源系统中获取见解，但技术/IT 团队知道如何实际开发可以满足这些需求的解决方案。 这种专业知识通常得到具有数据仓库经验的外部顾问的支持，他们帮助公司构建数据仓库。

IT 和业务团队协作

接下来会发生什么：团队内部永无止境的来回导致交付延迟并产生成本。

然而，能避免的，就必须避免。 通过采用自动化方法构建数据仓库，企业可以轻松地最大限度地减少对外部资源的需求，甚至完全避免外部资源的需求。

自动化数据仓库 通过授权最终用户参与其 BI 解决方案的开发和设计，使架构与最终用户的需求保持一致。 通过使数据仓库摆脱繁重的编码并提供无代码界面，自动化为数据仓库设计创建了协作流程。

确保您的数据干净

的重要性 数据质量 一个成功的数据仓库策略的重要性怎么强调都不为过。 当构建数据仓库的主要目的是提高 BI 和业务决策的可靠性时，请千方百计确保您的数据仓库只保存干净的数据。

数据质量维度

投资健康数据确实有意义。 然而，当您有更可行的解决方案时，投资手动流程来提高数据质量是没有意义的。

通过开箱即用的数据清理和验证工具可以轻松实现提高数据质量的过程自动化。 添加数据分析功能，使您能够实时监控数据质量，并且您拥有确保 BI 准确性和相关性所需的一切，而无需大量手动操作。

市场上可用的数据仓库自动化软件功能足够强大，可以确保只有健康的数据才能到达您的数据仓库，无论数据集的大小如何。

确保您可以将数据仓库部署到您选择的平台

本地数据仓库和 ETL 流程本应一切顺利，直到企业看到他们可以通过 云数据仓库。 借助云数据仓库，您的数据管道不再受传统 ETL 流程的约束。 事实上，在这种情况下，ELT 取代了 ETL，允许企业利用云基础设施的强大功能来执行转换并根据需要进行扩展和缩减。

云与本地数据仓库

现在，许多企业已经意识到基于云的数据架构的巨大潜力，企业还需要确保其数据仓库策略能够为他们提供将数据仓库部署到本地或云平台的灵活性。

虽然云提供了可扩展性和性能提升，但本地数据仓库平台提供了完全控制、速度和最高级别的安全性。 许多组织放弃云服务只是因为使用本地数据仓库更容易遵守数据治理和法规。

自动化和部署变得就像将数据管道插入数据仓库一样简单，无论是在本地还是在云中。 数据仓库自动化软件使用户能够通过选择相关连接器（从 内置连接器库）无需编写任何代码。

确保您的数据映射正确

准确 数据映射 是实施数据仓库策略时首先勾选的复选框之一。 如果做得正确，数据映射可以指导您了解数据来自何处、经历哪些过程以及需要去往何处。 企业可以将三种数据映射技术纳入其数据仓库策略中：

• 用户手册
• 半自动化
• 全自动

实际数据映射

为了确保及时有效地满足业务需求，完全自动化数据映射流程是最常见的领域之一。 数据仓库自动化软件能够通过拖放功能直观地映射数据仓库管道中涉及的实体，即使非编码人员也可以轻松地将非结构化数据转换为机器可读的格式。

确保您的数据仓库可以扩展以处理 5 V

随着不断增加的 体积 数据输入速度比以往任何时候都快 速度 育明在 各种 的格式中， 折扣值 （来自数据）经常由于数据问题而丢失 真实性。 由技术人员管理的数据仓库，每次有新的数据源添加到管道中时，都需要手动更新。 每个管道还需要进行设计，以确保根据源数据的速度以正确的延迟引入数据。 如果频繁添加更多数据源，此过程很容易变得耗时。

正如你可以看到， 可扩展性 对于手动管理的数据仓库来说，这通常是一个问号。 这是在现有的定期需要的手动维护之上进行的。 然而，通过将自动化纳入数据仓库策略中，可以轻松解决这些问题。

解锁设计数据仓库的自动化途径

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对于初学者来说，数据仓库自动化工具使用户维护和更新数据管道变得极其简单。 用户所要做的就是拖放源连接器并利用内置的数据映射和数据质量功能来处理和加载数据。 这些管道的进一步编排和调度也可以在平台内自动化。

就可扩展性而言，这些工具能够将架构无缝移动到云端，从而允许扩展和缩小以满足额外需求并节省成本。

创新中心 Astera 通过数据仓库策略为企业提供便利

Astera 提供由自动化和机器学习支持的端到端数据仓库集成平台和 ETL 工具。

Astera 特征

无论传入业务数据的数量、种类和速度如何，构建数据仓库都只需拖放即可 Astera的可视化点击式用户界面。 其工业强度的 ETL 引擎和下推优化模式 (ELT) 确保您的数据管道即使在处理大型数据集时也能保持流畅。

借助内置连接器，您可以灵活地将任意数量的企业源连接到数据仓库中，然后在本地或云中部署解决方案，从而缓解与可扩展性、控制和性能相关的问题。

Astera 提供完全自动化的数据映射功能，这意味着实际的 BI 用户可以用最少的技术支持构建整个 ETL/ELT 管道。 通过即时数据预览，您不仅可以查看每个阶段的数据，还可以实时测试数据映射的有效性，确保实施的稳健性。

数据分析和验证等附加功能提供有关数据质量的详细信息，并帮助确保仅将干净的数据加载到数据仓库中。 为了进一步优化业务数据的质量，您可以使用自定义数据质量规则验证传入数据并无缝识别丢失甚至无效的记录。

通过自动化为您的数据仓库策略提供支持

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如果您决定为您的企业构建现代数据仓库，您就会知道您的组织可能面临的潜在挑战。

通过将自动化置于数据仓库策略的中心，这些障碍就变成了拖放的问题 Astera的可视化点击式 UI 和强大的 ETL/ELT 引擎。

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