O data warehouse não está morto:ele só precisa de uma revisão de automação

À medida que as organizações adotam dados em uma escala muito maior do que nunca, essas novas habilidades e funções permitirão flexibilidade e foco nas empresas – apoiando uma abordagem mais orientada por dados e, finalmente, maior sucesso nos negócios
A automação de data warehouse é uma daquelas invenções tão precoces e tão inovadoras que apenas os primeiros adotantes e visionários deram o salto de fé. O resto do mundo dos negócios não ouviu falar de automação ou desconfia de algo que parece bom demais para ser verdade. Mas só porque parece bom demais para ser verdade não significa que seja falso.

Um monge escrevendo cópias da bíblia com sua pena pode ter pensado que uma máquina de escrever era boa demais para ser verdade, quem sabe que truque ele teria imaginado que estava contido no desenvolvimento subsequente de processadores de texto, computadores e iPads?

A imprensa modernizou e revolucionou o mundo da impressão. Agora, a automação de data warehouse está revolucionando o data warehouse com resultados semelhantes; economia financeira, ganhos de velocidade, eficiência e precisão. Mas antes de olharmos para o futuro do data warehouse, vamos voltar aos anos 80, quando os data warehouses foram criados, para ver por que é hora de seguir em frente.

Os problemas dos data warehouses tradicionais

A maneira tradicional de construir data warehouses é lenta. A codificação ETL é escrita à mão, por isso leva meses para construir o data warehouse, que geralmente está fora de sincronia com os requisitos no momento da implantação. É como um homem que leva anos para restaurar seu conversível de dois lugares para tê-lo pronto no momento em que sua esposa anuncia que está grávida de gêmeos.

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O fato triste é que o verdadeiro valor e os recursos dos dados raramente são compreendidos até que o data warehouse seja construído, mas então já é tarde demais. O armazém, se não for abandonado antes da conclusão, é uma decepção cara e inflexível.

Talvez seja por isso que muitos tecnólogos e líderes de pensamento estão prontos para declarar o data warehouse morto – não é mais relevante na era do big data. Mas esses prognosticadores estão enganados. O big data pode estender e enriquecer um data warehouse, mas não pode substituí-lo. Não são os data warehouses que estão mortos, mas a maneira tradicional de projetá-los e construí-los.

Acertar no armazenamento de dados

Em sua essência, o data warehouse integra dados corporativos críticos e valiosos que não são encontrados em fontes de big data e que continuam sendo o principal recurso de dados para análises descritivas, prescritivas e de decisão. Ele serve como memória corporativa, coletando o corpo da história que possibilita a análise de séries temporais e de tendências.

O data warehouse também organiza e estrutura os dados para torná-los compreensíveis e úteis para o consumo de muitas partes interessadas nos negócios. Essa inteligência de negócios dá vantagem às organizações, tornando-as mais competitivas, mais focadas no cliente e mais lucrativas.

Automação de data warehouse, o futuro do data warehouse

Os data warehouses serão necessários no futuro próximo, mas eles precisam ser construídos mais rapidamente e a um custo razoável, adaptar-se prontamente às mudanças nos requisitos e ser responsivos às mudanças técnicas e de negócios. E tudo isso deve ocorrer sem comprometer a qualidade da solução.

Entre na automação de data warehouse, o futuro do data warehouse. A automação de data warehouse oferece qualidade e eficácia por meio da capacidade de criar soluções melhores; soluções que atendem às necessidades reais do negócio.

Com a automação do data warehouse, a empresa pode fazer alterações muito mais tarde no processo de desenvolvimento e as alterações podem ocorrer com mais frequência com menos interrupções, desperdício e retrabalho. Essa eficiência não é apenas uma alegria, ela economiza tempo, recursos e dinheiro. Em uma construção de data warehouse tradicional, é especialmente difícil obter requisitos completos e corretos devido ao processo de desenvolvimento linear. A automação também traz benefícios de qualidade por meio da aplicação de padrões e padronização dos processos de desenvolvimento.

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A agilidade do data warehouse automatizado não se limita à sua capacidade de alterar o processo de desenvolvimento do warehouse, mas também pode lidar com mudanças nos requisitos de negócios. Responder às mudanças em tempo real e sem o atraso de projetos demorados é a essência da agilidade dos negócios.

Crie melhor e mais rápido

A velocidade é o fator crítico que permite a agilidade. A capacidade de gerar rapidamente e regenerar igualmente rápido quando ocorrem mudanças são recursos fundamentais de automação. A capacidade de falhar rapidamente também é importante.

Às vezes, as equipes de armazenamento não podem entregar o que a empresa precisa devido à indisponibilidade de dados, problemas de qualidade de dados ou regras de negócios difíceis de definir. Descobrir esses problemas o mais cedo possível reduz o desperdício de tempo e recursos.

Em última análise, construir melhor, construir mais rápido e mudar rapidamente quando necessário traz economias de custo substanciais para o desenvolvimento, operação, manutenção e evolução do data warehouse.

Além de desenvolver e alterar um data warehouse, a automação oferece muitos benefícios técnicos que contribuem para aumentar a vida útil e facilitar as operações do warehouse. A consistência dos componentes em um data warehouse é aprimorada por meio da capacidade de criar padrões e convenções. Os recursos de documentação automatizada garantem uma documentação abrangente que permanece em sincronia com a implementação.

A análise de impacto para mudanças planejadas é suportada com amplos recursos de metadados e os testes são simplificados com a automação de testes durante o desenvolvimento e como um recurso de validação dos processos operacionais. A manutenção fica mais fácil com consistência aprimorada, melhor documentação, testes simplificados, controle de versão, implementação automatizada de alterações e metodologia de implantação padronizada.

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Então, como tudo funciona? Como o processo é automatizado? Bem, é tudo sobre padrões.

Padrões de design são fundamentais para a automação de data warehouse. Identificar e reutilizar padrões é fundamental para a capacidade de obter consistência, qualidade, velocidade, agilidade e economia de custos simultaneamente.

Padrões de design encapsulam padrões de arquitetura, bem como práticas recomendadas para design de dados, gerenciamento de dados, integração de dados e uso de dados. Padrões aplicados em uma ferramenta de automação de data warehouse suportam os objetivos de design e desenvolvimento acelerados, mas igualmente importante eles impulsionam a conformidade com os padrões e a consistência dos resultados do data warehouse.

A Business Intelligence que os data warehouses permitem que os negócios minerem é inestimável. Mantém os negócios competitivos, lucrativos e à frente da multidão. E agora, as máquinas lentas, dolorosas e desatualizadas que tentaram entregar esses relatórios foram renovadas, modernizadas e automatizadas.

Fornecido por Rob Mellor, gerente geral, WhereScape Mainland Europe