# Melhor Software de Automação de Data Warehouse para Pequenas Empresas *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Produtos classificados na categoria geral Automação de Data Warehouse são semelhantes em muitos aspectos e ajudam empresas de todos os tamanhos a resolverem seus problemas de negócios. No entanto, características de pequenas empresas, preços, configuração e instalação diferem das empresas de outros tamanhos, e é por isso que conectamos compradores com a Pequena Empresa Automação de Data Warehouse certa para atender às suas necessidades. Compare as avaliações de produtos com base em resenhas de usuários empresariais ou conecte-se com um dos consultores de compra da G2 para encontrar as soluções certas dentro da categoria de Pequena Empresa Automação de Data Warehouse. Além de se qualificar para inclusão na categoria Software de Automação de Data Warehouse, para se qualificar para inclusão na categoria de Pequena Empresa Software de Automação de Data Warehouse, um produto deve ter pelo menos 10 resenhas feitas por um revisor de uma pequena empresa. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 29 ## Trust & Credibility Stats **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 1,700+ Avaliações Autênticas - 29+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. --- **Sponsored** ### QuerySurge O QuerySurge é uma plataforma de qualidade de dados de nível empresarial que utiliza IA para automatizar continuamente a validação de dados em todo o seu ecossistema - desde data warehouses e grandes lagos de dados até relatórios de BI e aplicações empresariais. Com a criação de testes impulsionada por IA, arquitetura escalável e a principal integração DevOps para Data CI/CD, o QuerySurge garante a integridade dos dados em cada estágio do pipeline. Casos de Uso de Validação de Dados Automatizada: O QuerySurge oferece uma solução inteligente, orientada por IA, para validação de dados e testes ETL para suas necessidades de testes automatizados. - Testes de Data Warehouse / ETL - Testes de Big Data - DevOps para Dados / Testes Contínuos - Testes de Migração de Dados - Testes de Relatórios de Business Intelligence (BI) - Testes de Dados de Aplicações Empresariais O que o QuerySurge Oferece: - Automação do seu processo manual de validação e teste de dados - Recursos de fácil uso, com pouco ou nenhum código - Capacidades de IA generativa para criação de testes - Testes em mais de 200 plataformas de dados - Integração no seu pipeline CI/CD DataOps - Aceleração da sua análise de dados - Garantia de conformidade regulatória Principais Funcionalidades: - O Assistente de Conexão de Dados oferece uma maneira fácil de conectar-se aos seus armazenamentos de dados - O Assistente de Consultas Visuais constrói testes de tabela para tabela e de coluna para coluna sem escrever SQL - O módulo de IA generativa cria automaticamente testes de transformação em massa - DevOps para Dados fornece uma API RESTful com mais de 110 chamadas e documentação Swagger e integra-se em pipelines CI/CD - Crie Testes Personalizados e modularize funções com snippets, defina limites, estagie dados, verifique tipos de dados e linhas duplicadas, pesquisa de texto completo e marcação de ativos - Agende testes para serem executados imediatamente, em uma data e hora predeterminadas, ou após qualquer evento de uma construção/liberação, CI/CD, DevOps ou solução de gerenciamento de testes - Suporte a múltiplos projetos em uma única instância, novo usuário Administrador Global, atribua usuários e agentes, importe e exporte projetos, e relatórios de log de atividades de usuários - Webhooks fornecem integrações em tempo real com ferramentas de DevOps, CI/CD, gerenciamento de testes e alertas - Pronto para Análises fornece integração perfeita com o QuerySurge e sua ferramenta de BI ou Metabase de código aberto para criar relatórios e dashboards personalizados e obter insights mais profundos e em tempo real sobre seus fluxos de trabalho de validação de dados e testes ETL - Dashboards de Análise de Dados e Relatórios de Inteligência de Dados rastreiam, analisam e comunicam a qualidade dos dados [Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=2695&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2695&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=2695&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54942&secure%5Bresource_id%5D=2695&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fdata-warehouse-automation%2Fsmall-business&secure%5Btoken%5D=62eb93644e8b7f7c86d57553bc1c581a07831d054a4f5776b73ebee3c7e5f817&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [ActiveBatch](https://www.g2.com/pt/products/activebatch/reviews) ActiveBatch faz parte da Redwood Software, oferecendo o agendador de tarefas mais fácil de usar e um software de automação de carga de trabalho extensível e altamente confiável. A Redwood Software, líder no Quadrante Mágico™ da Gartner® para SOAP em 2025, é a principal plataforma de orquestração para a empresa autônoma. Capacitamos os clientes a impulsionar a transformação dos negócios com o menor TCO, automatizando inteligentemente processos críticos de negócios e TI em sistemas complexos de ERP, nuvem híbrida, gerenciamento de dados e IA agente. ActiveBatch fornece um hub central de automação de TI para montar e monitorar fluxos de trabalho de ponta a ponta em data warehouses e em toda a empresa. ActiveBatch inclui centenas de integrações diretas com principais plataformas de TI e negócios e um Super REST API Adapter para que você possa se conectar a qualquer servidor, qualquer aplicativo ou qualquer serviço. Orquestre toda a sua pilha tecnológica para que sistemas críticos de negócios, como data warehousing, CRM, ERP, gerenciamento da cadeia de suprimentos, gerenciamento de ordens de serviço, gerenciamento de projetos e sistemas de consultoria, funcionem juntos de forma integrada com intervenção humana mínima. O agendador de tarefas é o cérebro da arquitetura de automação de carga de trabalho, permitindo que você construa e orquestre fluxos de trabalho multifuncionais. Ele lida com balanceamento de carga, agendamento, verificação de dependências, monitoramento de SLA, relatórios e notificações. Elimine fluxos de trabalho manuais com tarefas automatizadas do ActiveBatch e acelere o desenvolvimento de serviços de alto valor que impulsionam sua empresa. ActiveBatch inclui uma interface gráfica de arrastar e soltar de baixo código com dezenas de recursos DevOps para construir facilmente processos de negócios de ponta a ponta na metade do tempo, sem a necessidade de scripts personalizados. Os usuários podem acessar o ActiveBatch com segurança de qualquer dispositivo com interfaces flexíveis, como um portal de autoatendimento para usuários de negócios e help desk. O modelo de suporte proativo do ActiveBatch inclui suporte global 24/7 e diagnósticos preditivos usando IA para manter seu ambiente otimizado para confiabilidade e produtividade. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 227 **User Satisfaction Scores:** - **Gestão de Dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Gestão de documentação:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Funcionalidade de modelo:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Redwood Software](https://www.g2.com/pt/sellers/redwood-software) - **Website da Empresa:** https://www.redwood.com/ - **Ano de Fundação:** 1993 - **Localização da Sede:** Frisco, US - **Twitter:** @RedwoodSoftware (826 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9372/ (744 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros - **Company Size:** 40% Empresa, 36% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Automação de Fluxo de Trabalho (17 reviews) - Automação (15 reviews) - Facilidade de Uso (8 reviews) - Agendamento (7 reviews) - Economia de tempo (6 reviews) **Cons:** - Complexidade (16 reviews) - Aprendizado Difícil (16 reviews) - Design de UI ruim (7 reviews) - Início da Inospitalidade (5 reviews) - Recursos Educacionais Limitados (4 reviews) ### 2. [dbt](https://www.g2.com/pt/products/dbt/reviews) dbt é um fluxo de trabalho de transformação que permite que equipes de dados implantem rapidamente e de forma colaborativa código analítico seguindo as melhores práticas de engenharia de software, como modularidade, portabilidade, CI/CD e documentação. Agora, qualquer pessoa que conheça SQL pode construir pipelines de dados de nível de produção. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 204 **User Satisfaction Scores:** - **Gestão de Dados:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Gestão de documentação:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Funcionalidade de modelo:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Fivetran](https://www.g2.com/pt/sellers/fivetran) - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** Oakland, CA - **Twitter:** @fivetran (5,734 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Análise - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 56% Médio Porte, 27% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (38 reviews) - Recursos (22 reviews) - Automação (19 reviews) - Transformação (17 reviews) - Integrações (15 reviews) **Cons:** - Funcionalidade Limitada (14 reviews) - Problemas de Dependência (12 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (10 reviews) - Tratamento de Erros (9 reviews) - Relatar Erro (9 reviews) ### 3. [TimeXtender](https://www.g2.com/pt/products/timextender/reviews) Com mais de 3.000 clientes globais, a TimeXtender oferece um conjunto abrangente de produtos, incluindo Integração de Dados, Gestão de Dados Mestres, Qualidade de Dados e Orquestração. Essas ferramentas permitem que as organizações automatizem e simplifiquem processos de dados complexos, garantindo alta qualidade de dados e governança em todas as plataformas. As soluções da TimeXtender são projetadas para ajudar as empresas a gerenciar seus ativos de dados de forma eficiente, sem a necessidade de codificação extensiva, capacitando a tomada de decisões informadas e impulsionando a eficiência operacional. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 147 **User Satisfaction Scores:** - **Gestão de Dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Gestão de documentação:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Funcionalidade de modelo:** 7.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [TimeXtender](https://www.g2.com/pt/sellers/timextender) - **Website da Empresa:** https://www.timextender.com - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Aarhus, Denmark - **Twitter:** @TimeXtender (17,665 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timextender/ (89 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultor de Inteligência de Negócios, Analista de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Consultoria - **Company Size:** 45% Médio Porte, 32% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (67 reviews) - Suporte ao Cliente (33 reviews) - Automação (25 reviews) - Simples (23 reviews) - Economia de tempo (22 reviews) **Cons:** - Limitações (18 reviews) - Gestão de Dados (17 reviews) - Documentação Ruim (13 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (11 reviews) - Relatar Erro (9 reviews) ## Parent Category [Software de Infraestrutura de TI](https://www.g2.com/pt/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [Ferramentas ETL](https://www.g2.com/pt/categories/etl-tools) --- ## Buyer Guide ### O que você deve saber sobre software de automação de data warehouse (DWA) ### O que é Software de Automação de Data Warehouse (DWA)? 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)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence), 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. ### Quais são os Benefícios do Software de Automação de Data Warehouse (DWA)? **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. ### Quem Usa Software de Automação de Data Warehouse? 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. ### Desafios com Software de Automação de Data Warehouse As soluções DWA podem vir com seu próprio conjunto de desafios: **Falta de dados limpos e de qualidade:** A falta de qualidade dos dados é uma grande preocupação em relação aos data warehouses. Com uma grande quantidade de dados transacionais sendo gerados, o DWA também precisa ser capaz de escalar enquanto mantém a qualidade dos dados. A falta de dados limpos em todo o pipeline de dados pode levar a insights de negócios incorretos e fazer com que as empresas tomem decisões ruins. **Medo de perda de empregos:** Com qualquer tipo de automação, há uma forte possibilidade de que muitos papéis possam se tornar redundantes. Este é um desafio para o software DWA porque pode haver uma potencial reação negativa à sua implementação, já que os funcionários focados em dados podem sentir que seus empregos estão em risco e não aceitarão a adoção do software DWA. **Desafios de integração:** A ferramenta DWA deve se integrar perfeitamente aos processos atuais de data warehouse de uma empresa, enquanto gerencia plataformas de dados e formatos de arquivo díspares. Uma má seleção de ferramenta pode causar enormes perdas não apenas em tempo (já que os desenvolvedores precisariam voltar à codificação manual de ETL) mas também nas finanças da empresa. Para corrigir isso, entender o processo de compra é crítico, o que é fornecido na seção abaixo. ### Como Comprar Software de Automação de Data Warehouse (DWA) #### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Automação de Data Warehouse (DWA) Antes de comprar um software DWA, alguns critérios importantes precisam ser considerados. Algumas das principais coisas a considerar antes da compra são as seguintes: - **Falta de uma visão clara de dados** : À medida que as empresas entendem o valor dos dados, é essencial estabelecer uma visão de dados para ajudar a impulsionar análises e insights de negócios. Para uma empresa que busca entender sua visão de dados, o software DWA é uma excelente escolha porque ajuda a automatizar todo o processo de data warehousing e fornece uma visão clara para a aplicação de dados em análises e relatórios. - **Tipo de data warehouse** : A arquitetura de um data warehouse de negócios será diferente entre as empresas. O primeiro passo seria analisar o data warehouse atual e os processos associados e identificar uma necessidade de DWA. - **Força de trabalho intensiva em mão de obra** : Se os desenvolvedores estão gastando horas escrevendo código, o DWA seria uma boa opção para liberar tempo. - **Necessidade de análises em tempo real** : Sem automação, o BI pode se tornar uma tarefa demorada. Automatizar é uma ótima maneira de garantir que o data warehouse seja mantido e forneça dados precisos, impulsionando assim informações claras e precisas. A automação de data warehouse ajuda não apenas a resolver os problemas acima, mas também garante um processo simplificado entre várias equipes que precisam de dados para suas funções. #### Comparar Produtos de Software de Automação de Data Warehouse (DWA) **Crie uma lista longa** Nesta etapa, os compradores devem manter suas opções abertas para considerar toda a gama de produtos. Os compradores têm a liberdade de explorar as inúmeras ofertas deste mercado de software. A lista longa pode ser tornada mais concisa e menor abordando os requisitos ou objetivos acima. **Crie uma lista curta** Os compradores podem fazer comparações muito mais granulares nesta etapa. Além disso, os compradores podem usar as avaliações do G2 para restringir ainda mais essa lista. Fatores como preço também desempenham um papel importante na criação da lista curta. **Conduza demonstrações** Uma vez que a lista tenha sido reduzida a alguns fornecedores, os compradores podem solicitar uma demonstração. Durante a demonstração, os compradores devem buscar informações relacionadas aos seus termos não negociáveis. Esta é uma boa etapa onde o comprador pode se aprofundar mais na compreensão do software DWA. Eles podem verificar recursos de automação e autoatendimento, painéis e visualizações, qualquer suporte pós-venda, treinamento de pessoal e outros recursos adicionais que podem ser fornecidos ao optar por sua solução DWA. Vários fornecedores de DWA também oferecem um teste gratuito de 30 dias, o que é muito útil ao comprar o software. #### Seleção de Software de Automação de Data Warehouse (DWA) **Escolha uma equipe de seleção** Escolher a equipe certa para trabalhar em conjunto para decidir o software DWA certo é crítico, já que vários funcionários precisariam acessar as aplicações de data warehouse conforme necessário. A equipe deve incluir uma mistura de diferentes personas que tenham as habilidades, interesses e tempo necessários. Alguns papéis técnicos incluem diretores de dados ou engenheiros de dados seniores, desenvolvedores de data warehouse, gerentes de privacidade (para garantir a governança de dados), juntamente com gerentes de projeto. **Negociação** Um comprador pode optar por negociar para reduzir custos. É uma boa prática verificar com o fornecedor de DWA se eles oferecem suporte, treinamento e outros serviços. Manter esses fatores em mente ajudará o comprador a apresentar melhores táticas de negociação para as funções específicas. **Decisão final** Uma vez que todas as etapas estejam completas, a decisão final é tomada, ponderando todos os fatores e cenários. Ter uma execução de teste do software é um bom ponto de partida, usando um projeto piloto. Um pequeno grupo de administradores de data warehouse, desenvolvedores e engenheiros pode passar suas opiniões para a equipe que toma a decisão final.