Herramientas y consejos para la modernización del entorno de almacenamiento de datos

almacén de datos Tiene una larga trayectoria, y la idea básica es que la mayoría de las empresas desarrollan diversas aplicaciones para automatizar sus procesos básicos de negocio, y estos procesos evolucionan de forma independiente, lo que genera múltiples versiones de datos. Anteriormente, la inconsistencia de los datos ha sido un problema para quienes intentaban comprender los ingresos por ventas o los márgenes de beneficio en diferentes líneas de producto o regiones.

En esencia, el concepto original de un almacén de datos consiste en replicar datos críticos de diversos sistemas transaccionales, resolver inconsistencias y generar conjuntos de datos limpios y fáciles de analizar. Este proceso suele realizarse mediante programas que se ejecutan periódicamente y mantienen el almacén de datos actualizado a medida que se incorporan nuevos datos.

Modernización del entorno del almacén de datos

Historia del entorno del almacén de datos

Se requieren numerosos componentes para garantizar el correcto funcionamiento del entorno del almacén de datos. Requiere procedimientos de extracción de datos y el almacén de datos debe diseñarse con su propio esquema. Los almacenes de datos modernos también requieren procedimientos adicionales para resolver versiones competitivas de los datos de fondo mediante reglas de negocio que determinan la jerarquía de las versiones principales de los datos.

El desafío histórico radica en que un almacén de datos es similar a un edificio construido sobre un sistema operativo subyacente en constante cambio. Cuando se producen cambios importantes en estos sistemas (como una reorganización o una adquisición empresarial), la estructura del almacén de datos debe adaptarse para reflejar los cambios empresariales subyacentes. Si el ritmo de cambio empresarial es demasiado rápido, el almacén de datos puede volverse poco fiable durante un tiempo, lo que mina la confianza de los empresarios en él.

Para resolver este problema, almacenes de datos Surgió. Sin embargo, a menos que los data marts estén sincronizados con los datos del almacén de datos, podrían competir con él y producir múltiples versiones de los datos. Para abordar esta inestabilidad, comenzaron a surgir diversos diseños de almacenes de datos, incluyendo esquemas en estrella, esquemas de copos de nieve, y otros defendidos por los tecnólogos Bill Inmon y Ralph Kimball.

Luego, comenzó a surgir el campo de la gestión de datos maestros, con empresas que buscaban recopilar conjuntos de datos de contexto empresarial cada vez más complejos, a menudo con bases de datos independientes que funcionan en conjunto con almacenes de datos. Competir por diferentes versiones de jerarquías de productos requiere la participación de la empresa, de modo que... gobernanza de datos En el almacén de datos se proporcionan procesos para el control empresarial de dichos datos maestros.

Además de la gran cantidad de datos, la complejidad añadida también es un problema. Con el tiempo, empezamos a ver herramientas de consulta y análisis más complejas, que a menudo requerían su propia capa de metadatos para representar la visión empresarial del almacén de datos.

Al mismo tiempo, extraiga, transforme y cargue (ETL) los datos han dado lugar a una industria de integración de datos herramientas. Estas herramientas automatizan el proceso y cuentan con sus propios scripts propietarios que agregan componentes adicionales que deben procesarse en el entorno del almacén de datos.

Modernización del almacén de datos

Durante muchos años, se ha intentado organizar los componentes de un entorno de almacenamiento de datos empresarial. Para modernizar almacenes de datos cada vez más complejos, los proveedores intentan crear plantillas prediseñadas y generadores de almacenes de datos, como Idera, Magnitude y Attunity. A pesar del éxito en algunos casos de uso, ninguno de ellos ha alcanzado el dominio del mercado.

Además, DevOps y DataOps se dedican a ayudar a que el esquema del almacén de datos evolucione y a otros aspectos para hacer que el entorno del almacén de datos funcione de manera controlada.

A pesar de los enormes esfuerzos de los proveedores innovadores, no existen atajos para modernizar los almacenes de datos. Las grandes empresas han invertido considerablemente en almacenes de datos empresariales y sus entornos asociados, pero el gran volumen de procesos, procedimientos, scripts y esquemas sigue siendo un obstáculo importante para avanzar. Otro obstáculo es superar la inercia de las prácticas actuales de los administradores de bases de datos y el personal de TI.

La migración es difícil porque la mayoría de los análisis empresariales dependen de almacenes de datos. Reestructurar un entorno operativo de almacén de datos es como un mecánico intentando cambiar el motor de un coche en marcha. Sin embargo, las herramientas de automatización de almacenes de datos y el moderno mercado de DataOps están haciendo todo lo posible para ayudar a las empresas a modernizar sus entornos de almacenamiento de datos.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor las herramientas y consejos para la modernización del entorno de almacenamiento de datos. Si desea obtener más información sobre el almacenamiento de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

Como uno de los Las mejores herramientas de linaje de datos Disponible en el mercado hoy en día, Gudu SQLFlow no solo puede analizar archivos de script SQL, obtener linaje de datos, y realizar una visualización, pero también permitir a los usuarios proporcionar el linaje de datos en formato CSV y realizar una visualización. (Publicado por Ryan el 3 de julio de 2022)