Melhores Ferramentas de Automação de Armazém de Dados

O software de automação de data warehouse (DWA) automatiza e simplifica todas as partes do ciclo de vida de um data warehouse. Ele ajuda a garantir que o software de automação gerencie automaticamente as inúmeras tarefas de um data warehouse — descoberta, design, desenvolvimento, implantação, provisionamento e escalonamento.

Automatizar o data warehousing garante a redução ou eliminação completa de tarefas repetitivas. O software de data warehouse geralmente fornece modelos integrados ou usa modelagem de dados (padrões para garantir a funcionalidade) para automatizar. Automatizar essas tarefas repetitivas ajuda as empresas a desenvolver estratégias orientadas por dados e fornecer insights baseados em dados, aderindo assim à transformação digital.

Ao automatizar cada etapa do ciclo de vida do data warehouse, é necessário muito menos tempo para gerenciá-lo, proporcionando assim aos engenheiros de dados mais tempo para outras tarefas, em vez de gerenciar o data warehouse 24/7.

Para as empresas, os dados estão no centro da tomada de decisões. No entanto, não são apenas os dados que são importantes, mas também o fluxo de trabalho. Especificamente, como os usuários de negócios podem acessar os dados e a velocidade para acessar esses dados também importa, impulsionando a necessidade de soluções DWA.

A arquitetura tradicional de data warehouse exige escrita intensiva de código manual para modelagem de dados, design, etc. O DWA ajuda a eliminar essas etapas e permite a preparação e integração de dados limpos sem exigir que os engenheiros escrevam código.

Os dados em um data warehouse passam por três estágios principais:

• Extração, onde os dados são extraídos de várias fontes de dados internas e externas (fontes de big data). Scripts/códigos SQL escritos por engenheiros de dados são usados para extrair todos os dados do banco de dados. Nesta etapa, a preparação dos dados (limpeza dos dados) também ocorre.
• A modelagem de dados é feita usando diferentes esquemas, e os conjuntos de dados são transformados. Esses dados são então carregados no data warehouse.
• Os dados podem então ser exportados para ferramentas de análise ou inteligência de negócios (BI) para tomar decisões baseadas em dados.

O processo de extração, transformação e carregamento (ETL) ou extração, carregamento e transformação (ELT) nas duas primeiras etapas acima costumava ser um processo manual, mas a introdução de diferentes ferramentas ETL e processos DWA torna o processo muito mais eficiente. As ferramentas DWA ajudam a otimizar o processo ETL/ELT para data warehousing em tempo real. A diferença entre ETL e ELT é que o ELT usa o sistema de destino para transformar os dados em vez de pré-processar os dados como no ETL.

Como compartilhado anteriormente, todas as etapas acima, desde a extração até a exportação para ferramentas de inteligência de negócios (BI), acontecem automaticamente dentro do software DWA.

O que significa DWA?

DWA significa Automação de Data Warehouse. A principal tarefa deste software é automatizar múltiplos processos, garantindo a velocidade e agilidade de todo o ciclo de vida do data warehouse.

Quais são os Recursos Comuns do Software de Automação de Data Warehouse?

A seguir estão alguns recursos principais dentro das soluções DWA que podem ajudar os usuários de várias maneiras:

Automação: O recurso chave das ferramentas DWA é a introdução da automação em um processo de data warehouse tradicionalmente manual. Automatizar as inúmeras etapas envolvidas ajuda a reduzir erros manuais e o tempo para que os dados sejam usados por ferramentas de BI para impulsionar análises.

Processamento em lote e agendamento: As ferramentas DWA apoiam as empresas a agendar e executar automaticamente qualquer um de seus trabalhos de data warehousing, reduzindo a necessidade de suporte manual. Automatizar o processamento em lote e o agendamento garante que os recursos sejam alocados de forma judiciosa.

Consolidação do processo de gerenciamento de dados: Como o DWA garante que os processos de data warehouse sejam automatizados do início ao fim, as empresas podem não precisar de ferramentas ETL específicas ou até mesmo de plataformas de BI adicionais, já que o software DWA pode oferecer o mesmo. As soluções DWA podem existir como uma loja única para vários processos de gerenciamento de dados, tornando muito mais fácil para administradores e desenvolvedores lidarem com eles, pois existem em uma única plataforma.

Suporte a pontos de verificação: Embora a automação seja fundamental aqui, qualquer falha na automação pode causar inúmeros problemas. Para apoiar isso, muitas ferramentas DWA podem adicionar pontos de verificação ao longo do processo de pipeline de dados para manter as coisas funcionando sem problemas. Se em algum momento a automação falhar, apenas aquele ponto de verificação seria pausado e corrigido sem impactar todo o processo.

Suporte a análises: Como compartilhado anteriormente, um resultado chave do uso de ferramentas DWA é fornecer insights de negócios baseados em dados. Um recurso chave de qualquer solução DWA é garantir que o usuário possa construir modelos analíticos para ajudar a alcançar relatórios de inteligência de negócios rápidos e precisos. Sem DWA, levaria semanas, ou até meses, para entregar insights. E quando esses insights são recebidos, os dados já estariam desatualizados, portanto, não em tempo real e precisos.

Conexões integradas: As ferramentas DWA também suportam conexões integradas a vários bancos de dados locais ou serviços em nuvem, como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), etc.

Aumento da produtividade e ROI: A principal capacidade das soluções DWA é que elas ajudam as empresas a entregar projetos muito mais rapidamente, consumindo menos recursos, já que o processo é totalmente automatizado do início ao fim. Garantir que o conjunto certo de modelos de design esteja sendo usado para o processo facilita o trabalho de um engenheiro de dados. Com menos tempo gasto em trabalho manual, tempo mais rápido para conclusão de projetos e tomada de decisões mais rápida, as empresas podem esperar um ROI muito mais rápido.

Maior agilidade nos negócios: Tornou-se essencial para as empresas reagirem às mudanças do mercado o mais cedo possível para garantir a continuidade dos negócios. Neste caso, executivos de nível C e tomadores de decisão precisam das informações mais atualizadas para tomar decisões. Nos processos tradicionais de data warehouse, quando os tomadores de decisão de negócios têm acesso aos dados, eles já não são mais novos. Ao usar ferramentas DWA, o ROI pode ser realizado muito mais rapidamente, pois reduz o tempo para acessar relatórios analíticos.

Melhor qualidade de dados: A introdução da automação nos processos de data warehouse empresarial ajuda a reduzir erros manuais. O software DWA assume a preparação, limpeza dos dados e integração de dados automaticamente, ajudando a economizar horas de trabalho manual. Essa redução de inconsistências ajuda as empresas a garantir que tenham dados de qualidade ao tomar decisões, aumentando assim a confiabilidade.

Melhoria nos processos de gerenciamento de dados: Os dados estão sendo criados e consumidos em um ritmo tremendo. Isso está causando um desafio considerável para as equipes que usam e gerenciam esses dados por meio de data warehouses. O desafio aqui é que o número de solicitações de dados ou análises supera em muito a velocidade com que os dados podem ser processados. As ferramentas DWA aliviaram parte desse estresse ao automatizar todo o processo, acelerando assim o tempo para avaliar solicitações de análises.

Mais tempo livre para desenvolvedores: Os processos automatizados de data warehouse empresarial permitem que os desenvolvedores tenham mais tempo de volta em seu dia, e sua expertise pode ser utilizada em outros lugares. Sem automação, os desenvolvedores devem passar horas escrevendo longas linhas de código para qualquer projeto de data warehouse. Os desenvolvedores podem passar mais tempo em outros projetos críticos, e simultaneamente outras equipes podem acessar os dados para inteligência de negócios em um tempo muito mais curto. As operações tornam-se muito mais auto-suficientes e enxutas.

Padronização e Conformidade: Privacidade e segurança são vitais para todas as empresas, e as empresas precisam atender a esses requisitos críticos de negócios. Como as soluções DWA também ajudam na documentação, esse recurso garante que as empresas permaneçam transparentes e em conformidade, já que os dados estão sendo documentados em cada etapa. As equipes de privacidade podem usar essa documentação e metodologias alinhadas para garantir como os dados fluem interna e externamente para uma empresa e levantar quaisquer preocupações, se observadas.

Tipo de implantação: Vários DWA empresariais podem ser implantados localmente, na nuvem ou até mesmo adotar uma abordagem híbrida.

Os seguintes papéis usam ferramentas DWA:

Desenvolvedores de data warehouse: Os desenvolvedores de data warehouse são uma persona chave que pode usar o DWA para aumentar e melhorar a produtividade. Sem uma ferramenta DWA, esses desenvolvedores passam horas escrevendo linhas de código para um projeto que pode levar meses para ser concluído. Com a introdução de soluções DWA, os desenvolvedores têm mais tempo e controle sobre o processo e podem se concentrar em tarefas críticas.

Engenheiros de dados: Os engenheiros de dados são outra persona importante para usar o software DWA. Eles seriam responsáveis não apenas por usar o software, mas também por garantir que o software funcione conforme o esperado para alcançar os objetivos gerais de negócios. Eles garantem que a plataforma possa ser acessada por aqueles que precisam dela e, em caso de qualquer falha no processo, podem rapidamente intervir e resolver os problemas.

Analistas de BI: O BI precisa de dados confiáveis. Com ferramentas DWA, um analista de BI teria acesso a dados limpos, preparados e processados para ajudá-los a tomar a melhor decisão possível. Os analistas de BI também podem usar ferramentas DWA para mover dados de data warehouse empresarial para outros sistemas, como ferramentas de visualização de dados, ferramentas de BI baseadas em nuvem, etc.

Analistas de privacidade: Com ferramentas DWA, personas de privacidade em empresas podem ajudar a acompanhar a empresa no cumprimento de diferentes conformidades e padrões, como GDPR, HIPAA, etc.