Ferramentas e dicas para modernização do ambiente de data warehouse

Armazém de dados tem uma longa história, e a ideia básica aqui é que a maioria das empresas cria vários aplicativos para automatizar seus processos de negócios básicos, e esses processos de negócios evoluem de forma independente, resultando em múltiplas versões de dados. No passado, dados inconsistentes eram uma dor de cabeça para quem tentava entender a receita de vendas ou as margens de lucro em diferentes linhas de produtos ou regiões.

Em essência, o conceito original de um data warehouse é replicar dados críticos de vários sistemas transacionais, resolver inconsistências e produzir conjuntos de dados limpos e fáceis de analisar. Esse processo geralmente é realizado por meio de programas em execução regular que mantêm o data warehouse atualizado à medida que novos dados são inseridos.

Modernização do ambiente de data warehouse

História do Ambiente de Data Warehouse

Há muitos componentes necessários aqui para garantir o funcionamento adequado do ambiente de data warehouse. São necessários procedimentos de extração de dados, e o data warehouse deve ser projetado com seu próprio esquema. Data warehouses modernos também exigem procedimentos adicionais para resolver versões concorrentes de dados em segundo plano por meio de regras de negócios para determinar a hierarquia das principais versões dos dados.

O desafio histórico aqui é que um data warehouse é semelhante a um edifício construído sobre um sistema operacional subjacente em constante mudança. Quando ocorrem grandes mudanças nesses sistemas (como uma reorganização ou aquisição de negócios), a estrutura do data warehouse precisa mudar para refletir as mudanças subjacentes nos negócios. Se o ritmo das mudanças nos negócios for muito rápido, o data warehouse pode se tornar instável por um período, minando a confiança dos empresários nele.

Para resolver este problema, data marts surgiu. No entanto, a menos que os data marts sejam sincronizados com os dados no data warehouse, eles podem competir com eles e produzir múltiplas versões dos dados. Para lidar com essa instabilidade, vários projetos de data warehouse começaram a surgir, incluindo esquemas em estrela, esquemas de floco de neve, e outros defendidos pelos tecnólogos Bill Inmon e Ralph Kimball.

Então, o campo da gestão de dados mestres começou a emergir, com empresas buscando coletar conjuntos cada vez mais complexos de dados de contexto de negócios, muitas vezes com bancos de dados separados que trabalham em conjunto com data warehouses. Competir por diferentes versões de hierarquias de produtos exige participação da empresa, de modo que governança de dados no data warehouse fornece processos para controle comercial desses dados mestres.

Além da enorme quantidade de dados, a complexidade adicional também é um problema. Com o tempo, começamos a ver ferramentas de consulta e análise mais complexas, que muitas vezes exigiam sua própria camada de metadados para representar a visão de negócios do data warehouse.

Ao mesmo tempo, extraia, transforme e carregue (ETL) os dados deram origem a uma indústria de integração de dados Ferramentas. Essas ferramentas automatizam o processo e possuem scripts proprietários que adicionam componentes adicionais que precisam ser processados no ambiente de data warehouse.

Modernização de Data Warehouse

Há muitos anos, vêm sendo feitas tentativas para organizar os componentes de um ambiente de data warehouse empresarial. Para modernizar data warehouses cada vez mais complexos, os fornecedores tentam produzir modelos pré-definidos e geradores de data warehouse, como Idera, Magnitude e Attunity. Apesar do sucesso em alguns casos de uso, nenhum deles alcançou o domínio do mercado.

Além disso, DevOps e DataOps se dedicam a ajudar o esquema do data warehouse a evoluir e outros aspectos para fazer o ambiente do data warehouse funcionar de maneira controlada.

Apesar dos enormes esforços de fornecedores inovadores, não há atalhos para a modernização de data warehouses. Grandes empresas investiram pesadamente em data warehouses corporativos e seus ambientes associados, mas o grande volume de processos, procedimentos, scripts e esquemas continua sendo um obstáculo significativo para o avanço. Outro obstáculo é superar a inércia das práticas atuais por parte de administradores de banco de dados e equipes de TI.

A migração é difícil porque a maior parte das análises da empresa depende de data warehouses. Reestruturar um ambiente operacional de data warehouse é como um mecânico tentando atualizar o motor de um carro em movimento. No entanto, as ferramentas de automação de data warehouse e o moderno marketplace de DataOps estão se esforçando ao máximo para ajudar as empresas a modernizar seus ambientes de data warehouse.

Conclusão

Agradecemos a leitura do nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a entender melhor as ferramentas e dicas para a modernização do ambiente de data warehouse. Se quiser saber mais sobre data warehouse, recomendamos que visite Gudu SQLFlow para maiores informações.

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