O que é automação de data warehouse?
Automação de data warehouse (DWA) é definida como a automação de cada parte do ciclo de vida completo de um data warehouse. Ela ajuda a garantir que as inúmeras tarefas que um data warehouse realiza — descoberta, design, desenvolvimento, implantação, provisionamento e escalonamento — sejam geridas automaticamente.
Ao automatizar cada etapa do ciclo de vida do data warehouse, essas ferramentas de automação requerem menos tempo para gerenciá-lo. O pessoal de dados pode dedicar mais tempo a tarefas críticas em vez de gerenciar o data warehouse 24/7.
Benefícios do uso da automação de data warehouse
- Aumento da produtividade e ROI: As soluções de DWA ajudam as empresas a entregar projetos rapidamente consumindo menos recursos, já que o processo é totalmente automatizado do início ao fim, impulsionando a produtividade e o ROI.
- Maior agilidade nos negócios: Os processos tradicionais de data warehouse poderiam levar semanas para concluir um projeto, causando atrasos para os tomadores de decisão de negócios acessarem dados em tempo real. O uso de ferramentas de DWA 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. A automação para data warehouses inclui preparação de dados, limpeza de dados e integração de dados automaticamente, ajudando a economizar horas de trabalho manual. Isso ajuda as empresas a garantir que tenham dados de qualidade ao tomar decisões, aumentando assim a confiabilidade.
- Melhoria nos processos de gestão de dados: O número de solicitações de dados ou solicitações analíticas que chegam supera a velocidade com que os dados podem ser processados. Para resolver esse desafio, o software de DWA automatiza todo o processo, acelerando o tempo para avaliar solicitações analíticas.
- Mais tempo para desenvolvedores: Os processos automatizados de data warehouse empresarial permitem que os desenvolvedores ganhem mais tempo no seu dia, permitindo que sua expertise seja utilizada em outros lugares. Os desenvolvedores podem dedicar mais tempo a outros projetos críticos. As operações tornam-se muito mais autossuficientes por natureza.
- Padronização e conformidade: Uma característica comum das soluções de DWA é a documentação, que garante que as empresas permaneçam transparentes e em conformidade, já que os dados são 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.
Impactos do uso da automação de data warehouse
O campo da inteligência de negócios (BI) pode ser positivamente impactado pela DWA das seguintes maneiras:
- Confiabilidade: A BI precisa de dados confiáveis. Com ferramentas de DWA, um analista de BI pode acessar dados limpos, preparados e processados que os ajudariam a tomar decisões baseadas em dados sempre que possível. Os analistas de BI também podem usar essas ferramentas para mover dados de warehouse para outros sistemas, como ferramentas de visualização de dados e BI baseadas em nuvem.
- Construção de modelos analíticos: Os usuários de negócios podem usar a DWA para fornecer insights de negócios baseados em dados. Os usuários de data warehouse podem construir modelos analíticos para ajudar a alcançar relatórios de inteligência de negócios rápidos e precisos. Sem a DWA, levaria semanas ou meses para entregar insights que seriam imprecisos, já que os dados não são mais em tempo real.
Melhores práticas de automação de data warehouse
Para fazer a DWA funcionar, os usuários devem seguir estas melhores práticas:
- Garanta que a DWA ofereça suporte a pontos de verificação: Várias ferramentas de DWA podem adicionar pontos de verificação em todo o 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 diferentes tipos de implantação: O software de DWA pode ser implantado no local, na nuvem ou em uma abordagem híbrida com base nos requisitos do cliente.
- Garanta a reutilização de código: Os desenvolvedores de data warehouse criam várias linhas de código para vários processos. Uma boa prática é garantir que a DWA permita a reutilização do código em diferentes plataformas quando necessário.
Automação de data warehouse vs. extração, transformação e carregamento (ETL)
O software de DWA difere das ferramentas tradicionais de extração, transformação e carregamento (ETL), já que estas últimas são usadas para transferir dados entre bancos de dados ou para uso externo. As ferramentas de ETL são usadas principalmente para transformar conjuntos de dados para operacionalizar via consulta e análise, enquanto o software de DWA automatiza todos os processos relacionados a dados do início ao fim.
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.
