Migliori strumenti di automazione per data warehouse

Il software di automazione del data warehouse (DWA) automatizza e semplifica ogni parte dell'intero ciclo di vita del data warehouse. Aiuta a garantire che il software di automazione gestisca automaticamente i numerosi compiti di un data warehouse: scoperta, progettazione, sviluppo, distribuzione, provisioning e scalabilità.

L'automazione del data warehousing garantisce una riduzione o un'eliminazione completa delle attività ripetitive. Il software di data warehouse di solito fornisce modelli integrati o utilizza la modellazione dei dati (schemi per garantire la funzionalità) per automatizzare. Automatizzare queste attività ripetitive aiuta le aziende a sviluppare strategie basate sui dati e fornire approfondimenti basati sui dati, salendo così sul carro della trasformazione digitale.

Automatizzando ogni fase del ciclo di vita del data warehouse, è richiesto molto meno tempo per gestirlo, fornendo così agli ingegneri dei dati più tempo per altre attività invece di gestire il data warehouse 24/7.

Per le aziende, i dati sono al centro del processo decisionale. Tuttavia, non sono solo i dati a essere importanti, ma anche il flusso di lavoro. In particolare, come gli utenti aziendali possono accedere ai dati e la velocità di accesso a tali dati sono importanti, spingendo la necessità di soluzioni DWA.

L'architettura tradizionale del data warehouse richiede una scrittura intensiva di codice manuale per la modellazione dei dati, la progettazione, ecc. DWA aiuta a eliminare questi passaggi e consente una preparazione e integrazione dei dati pulita senza richiedere agli ingegneri di scrivere codice.

I dati in un data warehouse attraversano principalmente tre fasi:

• Estrazione, dove i dati vengono estratti da numerose fonti di dati interne ed esterne (fonti di big data). Gli script/codici SQL scritti dagli ingegneri dei dati vengono utilizzati per estrarre tutti i dati dal database. In questo passaggio avviene anche la preparazione dei dati (pulizia dei dati).
• La modellazione dei dati viene eseguita utilizzando diversi schemi e i set di dati vengono trasformati. Questi dati vengono quindi caricati nel data warehouse.
• I dati possono quindi essere esportati in strumenti di analisi o business intelligence (BI) per prendere decisioni basate sui dati.

Il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) o estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) nei primi due passaggi sopra era un processo manuale, ma l'introduzione di diversi strumenti ETL e processi DWA rende il processo molto più efficiente. Gli strumenti DWA aiutano a ottimizzare il processo ETL/ELT per il data warehousing in tempo reale. La differenza tra ETL ed ELT è che ELT utilizza il sistema di destinazione per trasformare i dati invece di pre-elaborare i dati come in ETL.

Come condiviso in precedenza, tutti i passaggi sopra, dall'estrazione all'esportazione verso strumenti di business intelligence (BI), avvengono automaticamente all'interno del software DWA.

Cosa significa DWA?

DWA sta per automazione del data warehouse. Il compito principale di questo software è automatizzare più processi, garantendo la velocità e l'agilità dell'intero ciclo di vita del data warehouse.

Quali sono le caratteristiche comuni del software di automazione del data warehouse?

Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle soluzioni DWA che possono aiutare gli utenti in diversi modi:

Automazione: La caratteristica chiave degli strumenti DWA è l'introduzione dell'automazione in un processo di data warehouse tradizionalmente manuale. Automatizzare i numerosi passaggi coinvolti aiuta a ridurre l'errore manuale e il tempo necessario affinché i dati vengano utilizzati dagli strumenti BI per guidare l'analisi.

Elaborazione batch e pianificazione: Gli strumenti DWA supportano le aziende nella pianificazione e nell'esecuzione automatica di qualsiasi lavoro di data warehousing, riducendo la necessità di supporto manuale. Automatizzare l'elaborazione batch e la pianificazione garantisce che le risorse vengano allocate in modo giudizioso.

Consolidamento del processo di gestione dei dati: Poiché DWA garantisce che i processi del data warehouse siano automatizzati dall'inizio alla fine, le aziende potrebbero non richiedere strumenti ETL specifici o addirittura piattaforme BI aggiuntive poiché il software DWA può offrire lo stesso. Le soluzioni DWA possono esistere come un unico punto di riferimento per diversi processi di gestione dei dati, rendendo molto più facile per gli amministratori e gli sviluppatori gestirli poiché esistono su una singola piattaforma.

Supporto ai checkpoint: Sebbene l'automazione sia fondamentale qui, qualsiasi fallimento dell'automazione potrebbe causare numerosi problemi. Per supportare questo, molti strumenti DWA possono aggiungere checkpoint lungo il processo della pipeline dei dati per mantenere le cose in funzione senza intoppi. Se in qualsiasi momento l'automazione fallisce, solo quel checkpoint verrebbe messo in pausa e corretto senza influire sull'intero processo.

Supporto analitico: Come condiviso in precedenza, un risultato chiave dell'utilizzo degli strumenti DWA è fornire approfondimenti aziendali basati sui dati. Una caratteristica chiave di qualsiasi soluzione DWA è garantire che l'utente possa costruire modelli analitici per aiutare a ottenere report di business intelligence rapidi e accurati. Senza DWA, ci vorrebbero settimane o addirittura mesi per fornire approfondimenti. E quando quegli approfondimenti vengono ricevuti, i dati sarebbero vecchi, quindi non in tempo reale e accurati.

Connessioni integrate: Gli strumenti DWA supportano anche connessioni integrate a vari database on-premises o servizi cloud come Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), ecc.

Aumento della produttività e del ROI: La capacità chiave delle soluzioni DWA è che aiuta le aziende a consegnare i progetti molto più velocemente consumando meno risorse poiché il processo è completamente automatizzato dall'inizio alla fine. Garantire che il giusto set di modelli di progettazione venga utilizzato per il processo rende il lavoro di un ingegnere dei dati più facile. Con meno tempo speso per il lavoro manuale, tempi di completamento più rapidi per i progetti e decisioni più rapide, le aziende possono aspettarsi un ROI molto più veloce.

Maggiore agilità aziendale: È diventato essenziale per le aziende reagire ai cambiamenti del mercato nel più breve tempo possibile per garantire la continuità aziendale. In questo caso, i dirigenti di livello C e i decisori hanno bisogno delle informazioni più aggiornate per prendere decisioni. Nei processi tradizionali di data warehouse, quando i decisori aziendali mettono le mani sui dati, non sono più nuovi. Utilizzando gli strumenti DWA, il ROI può essere realizzato molto più velocemente poiché riduce il tempo per accedere ai report analitici.

Migliore qualità dei dati: L'introduzione dell'automazione nei processi di data warehouse aziendali aiuta a ridurre gli errori manuali. Il software DWA si occupa della preparazione, pulizia dei dati e integrazione dei dati automaticamente, aiutando a risparmiare ore di lavoro manuale. Questa riduzione delle incoerenze aiuta le aziende a garantire di avere dati di qualità quando prendono decisioni, aumentando così l'affidabilità.

Miglioramento dei processi di gestione dei dati: I dati vengono creati e consumati a un ritmo tremendo. Questo sta causando una sfida considerevole per i team che utilizzano e gestiscono questi dati tramite data warehouse. La sfida qui è che il numero di richieste di dati o analisi supera di gran lunga la velocità con cui i dati possono essere elaborati. Gli strumenti DWA hanno alleviato parte di questo stress automatizzando l'intero processo, accelerando così il tempo per valutare le richieste di analisi.

Più tempo libero per gli sviluppatori: I processi automatizzati di data warehouse aziendale consentono agli sviluppatori di recuperare più tempo nella loro giornata e la loro esperienza potrebbe essere utilizzata altrove. Senza automazione, gli sviluppatori devono passare ore a scrivere lunghe righe di codice per qualsiasi progetto di data warehouse. Gli sviluppatori possono dedicare più tempo ad altri progetti critici e contemporaneamente altri team possono accedere ai dati per la business intelligence in un tempo molto più breve. Le operazioni diventano molto più self-service e snelle.

Standardizzazione e conformità: La privacy e la sicurezza sono vitali per ogni azienda e le aziende devono soddisfare questi requisiti aziendali critici. Poiché le soluzioni DWA aiutano anche nella documentazione, questa caratteristica garantisce che le aziende rimangano trasparenti e conformi poiché i dati vengono documentati a ogni passo. I team di privacy possono utilizzare questa documentazione e metodologie allineate per garantire come i dati fluiscono internamente ed esternamente per un'azienda e sollevare eventuali preoccupazioni se osservate.

Tipo di distribuzione: Diversi DWA aziendali possono essere distribuiti on-premises, nel cloud o adottare un approccio ibrido.

I seguenti ruoli utilizzano gli strumenti DWA:

Sviluppatori di data warehouse: Gli sviluppatori di data warehouse sono una persona chiave che può utilizzare DWA per aumentare e migliorare la produttività. Senza uno strumento DWA, questi sviluppatori passano ore a scrivere righe di codice per un progetto che potrebbe richiedere mesi per essere completato. Con l'introduzione delle soluzioni DWA, gli sviluppatori hanno più tempo e controllo sul processo e possono concentrarsi su compiti critici.

Ingegneri dei dati: Gli ingegneri dei dati sono un'altra persona importante per utilizzare il software DWA. Sarebbero incaricati non solo di utilizzare il software ma anche di garantire che il software funzioni come previsto per raggiungere gli obiettivi aziendali complessivi. Garantiscono che la piattaforma possa essere accessibile da chi ne ha bisogno e, in caso di guasto nel processo, possono intervenire rapidamente e risolvere i problemi.

Analisti BI: La BI ha bisogno di dati affidabili. Con gli strumenti DWA, un analista BI avrebbe accesso a dati puliti, preparati e elaborati per aiutarli a prendere la migliore decisione possibile. Gli analisti BI possono anche utilizzare gli strumenti DWA per spostare i dati del data warehouse aziendale in altri sistemi, come strumenti di visualizzazione dei dati, strumenti BI basati su cloud, ecc.

Analisti della privacy: Con gli strumenti DWA, le persone della privacy nelle aziende possono aiutare a tenere traccia del rispetto da parte dell'azienda di diverse conformità e standard come GDPR, HIPAA, ecc.