Revitalizando Data Warehouses: Por Que a Automação É a Chave do Sucesso

À medida que as organizações abraçam dados em uma escala muito maior do que nunca, essas novas habilidades e funções permitirão tanto flexibilidade quanto foco dentro das empresas – apoiando uma abordagem mais orientada a dados e, em última análise, maior sucesso nos negócios.

A automação de data warehouse é uma daquelas invenções que está tão no início e é tão inovadora que apenas early adopters e visionários deram o salto de fé. O resto do mundo dos negócios ou 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 o torna falso.

Um monge escrevendo cópias da bíblia com sua pena poderia ter achado uma máquina de escrever boa demais para ser verdade, quem sabe que truque ele imaginaria 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 warehousing com resultados semelhantes: economia financeira, ganhos de velocidade, eficiência e precisão. Mas antes de olharmos para o futuro do data warehousing, voltemos 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 como lesma. A codificação ETL é escrita à mão, então leva meses para construir o data warehouse, que muitas vezes está fora de sincronia com os requisitos no momento da implantação. É como um homem levando anos para restaurar seu conversível de dois lugares para tê-lo pronto exatamente quando sua esposa anuncia que está grávida de gêmeos.

> Ver também: Cinco razões pelas quais a automação promove colaboração

O fato triste é que o verdadeiro valor e capacidades dos dados raramente são compreendidos até que o data warehouse seja construído, mas então é tarde demais. O warehouse, 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 mais relevante na era do big data. Mas esses prognosticadores estão enganados. 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.

Acertando seu Data Warehouse

Em seu núcleo, o data warehouse integra dados empresariais críticos e valiosos que não são encontrados em fontes de big data e que continuam a ser o principal recurso de dados para análises descritivas, prescritivas e de decisão. Ele serve como memória corporativa, coletando o corpo de história que torna possível análises de séries temporais e tendências.

O data warehouse também organiza e estrutura dados para torná-los compreensíveis e úteis para consumo por muitos stakeholders de negócios diferentes. Esta inteligência de negócios dá às organizações a vantagem, tornando-as mais competitivas, mais focadas no cliente, mais lucrativas.

Automação de Data Warehouse, o Futuro do Data Warehouse

Data warehouses serão necessários no futuro previsível, mas precisam ser mais rápidos de construir e a custo razoável, adaptar-se prontamente a requisitos cambiantes e ser responsivos a mudanças de negócios e técnicas. E tudo isso tem que ocorrer sem comprometer a qualidade da solução.

Entre a automação de data warehouse, o futuro do data warehouse. A automação de data warehouse entrega qualidade e eficácia através da capacidade de construir melhores soluções; soluções que atendem a requisitos reais de negócios.

Com automação de data warehouse, o negócio pode fazer mudanças muito mais tarde no processo de desenvolvimento e a mudança pode ocorrer com mais frequência, com menos disrupção, desperdício e retrabalho. Esta eficiência não é apenas uma alegria, economiza tempo, recursos e dinheiro. Em uma construção tradicional de data warehouse, é especialmente difícil obter requisitos completos e corretos devido ao processo de desenvolvimento linear. A automação também traz benefícios de qualidade através da imposição de padrões e padronização dos processos de desenvolvimento.

> Ver também: Software de automação: o 'controle remoto universal' para TI empresarial

A agilidade do data warehouse automatizado não se limita à sua capacidade de mudar no processo de desenvolvimento do warehouse, também pode lidar com mudanças nos requisitos de negócios. Responder a mudanças em tempo real e sem o atraso de projetos longos é a essência da agilidade de negócios.

Construa Melhor e Mais Rápido

Velocidade é o fator crítico que habilita agilidade. A capacidade de gerar rapidamente e regenerar igualmente rápido quando a mudança ocorre são capacidades fundamentais de automação. A capacidade de falhar rápido também é importante.

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

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

Além de desenvolver e mudar um data warehouse, a automação oferece muitos benefícios técnicos que contribuem para vida útil estendida e facilidade de operações para o warehouse. Consistência de componentes em um data warehouse é melhorada através da capacidade de incorporar padrões e convenções. Capacidades de documentação automatizada garantem documentação abrangente que permanece em sincronia com a implementação.

Análise de impacto para mudanças planejadas é suportada com extensas capacidades de metadados e testes são simplificados com automação de testes durante o desenvolvimento e como capacidade de validação de processos de operações. Manutenção torna-se mais fácil com consistência melhorada, melhor documentação, testes simplificados, controle de versão, implementação automatizada de mudanças e metodologia de implantação padronizada.

> Ver também: CIO como maestro: como a automação está transformando o CIO em um visionário de negócios

Então, como tudo funciona? Como o processo é automatizado? Bem, tudo se resume a padrões.

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

Padrões de design encapsulam padrões arquiteturais, bem como melhores práticas 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 conformidade com padrões e consistência de resultados de data warehousing.

A Inteligência de Negócios que data warehouses permitem que empresas minerem é inestimável. Mantém negócios competitivos, lucrativos e à frente da multidão. E agora, as máquinas lentas, dolorosas e desatualizadas que tentavam entregar esses relatórios foram reformadas, modernizadas e automatizadas.

Origem: Rob Mellor, gerente geral, WhereScape Mainland Europe