Che cos'è l'automazione del data warehouse?
L'automazione del data warehouse (DWA) è definita come l'automazione di ogni parte dell'intero ciclo di vita del data warehouse. Aiuta a garantire che i numerosi compiti che un data warehouse svolge—scoperta, progettazione, sviluppo, distribuzione, provisioning e scalabilità siano gestiti automaticamente.
Automatizzando ogni fase del ciclo di vita del data warehouse, questi strumenti di automazione richiedono meno tempo per gestirlo. Il personale dei dati può dedicare più tempo a compiti critici invece di gestire il data warehouse 24/7.
Vantaggi dell'utilizzo dell'automazione del data warehouse
- Aumento della produttività e del ROI: Le soluzioni DWA aiutano le aziende a consegnare i progetti rapidamente consumando meno risorse poiché il processo è completamente automatizzato dall'inizio alla fine, aumentando la produttività e il ROI.
- Maggiore agilità aziendale: I processi tradizionali di data warehouse potrebbero richiedere settimane per completare un progetto, causando ritardi per i decisori aziendali nell'accesso ai dati in tempo reale. L'uso degli strumenti DWA riduce il tempo necessario 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. L'automazione per i data warehouse include la preparazione dei dati, la pulizia dei dati e l'integrazione dei dati automaticamente, aiutando a risparmiare ore di lavoro manuale. Questo aiuta le aziende a garantire di avere dati di qualità quando prendono decisioni, aumentando così l'affidabilità.
- Miglioramento dei processi di gestione dei dati: Il numero di richieste di dati o richieste analitiche che arrivano supera la velocità con cui i dati possono essere elaborati. Per risolvere questa sfida, il software DWA automatizza l'intero processo, accelerando il tempo per valutare le richieste analitiche.
- Più tempo per gli sviluppatori: I processi automatizzati di data warehouse aziendali consentono agli sviluppatori di recuperare più tempo nella loro giornata, permettendo che la loro esperienza venga utilizzata altrove. Gli sviluppatori possono dedicare più tempo ad altri progetti critici. Le operazioni diventano molto più autosufficienti per natura.
- Standardizzazione e conformità: Una caratteristica comune delle soluzioni DWA è la documentazione, che garantisce che le aziende rimangano trasparenti e conformi poiché i dati sono 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.
Impatto dell'utilizzo dell'automazione del data warehouse
Il campo dell'business intelligence (BI) potrebbe essere positivamente influenzato dalla DWA nei seguenti modi:
- Affidabilità: La BI ha bisogno di dati affidabili. Con gli strumenti DWA, un analista BI può accedere a dati puliti, preparati e processati che li aiuterebbero a prendere decisioni basate sui dati ovunque possibile. Gli analisti BI possono anche utilizzare questi strumenti per spostare i dati del warehouse in altri sistemi, come strumenti di visualizzazione dei dati e BI basati su cloud.
- Costruzione di modelli analitici: Gli utenti aziendali possono utilizzare la DWA per fornire approfondimenti aziendali basati sui dati. Gli utenti del data warehouse possono costruire modelli analitici per aiutare a ottenere report di business intelligence rapidi e accurati. Senza DWA, ci vorrebbero settimane o mesi per fornire approfondimenti che sarebbero inaccurati poiché i dati non sono più in tempo reale.
Migliori pratiche per l'automazione del data warehouse
Per far funzionare la DWA, gli utenti dovrebbero seguire queste migliori pratiche:
- Assicurarsi che la DWA offra supporto per i checkpoint: Diversi strumenti DWA possono aggiungere checkpoint attraverso l'intero processo della pipeline dei dati per mantenere le cose in esecuzione senza intoppi. Se in qualsiasi momento l'automazione fallisce, solo quel checkpoint verrebbe messo in pausa e corretto senza influenzare l'intero processo.
- Supportare diversi tipi di distribuzione: Il software DWA può essere distribuito on-premises, nel cloud o con un approccio ibrido in base ai requisiti del cliente.
- Assicurarsi della riusabilità del codice: Gli sviluppatori di data warehouse creano diverse righe di codice per vari processi. Una buona pratica è assicurarsi che la DWA consenta il riutilizzo del codice su diverse piattaforme quando necessario.
Automazione del data warehouse vs. estrazione, trasformazione e caricamento (ETL)
Il software DWA differisce dagli strumenti tradizionali di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) poiché questi ultimi sono utilizzati per trasferire dati tra database o per uso esterno. Gli strumenti ETL sono principalmente utilizzati per trasformare set di dati per operazionalizzare tramite query e analisi, mentre il software DWA automatizza tutti i processi relativi ai dati dall'inizio alla fine.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
