Loader

Важливість автоматизації сховища даних

Сховище даних підприємства (EDW) забезпечує доступ до бізнес-даних, що зберігаються в денормалізованій структурі, яка називається зірковою схемою, що спрощує аналіз, візуалізацію та прогнозування основних показників бізнесу. Звітність бізнес-аналітики (BI) використовує сховище даних для створення загальних звітів з самообслуговування в режимі реального часу, візуалізації користувачів, карт даних, звітів для прийняття рішень та машинного навчання (ML).

Добре спроектоване сховище даних може дати кінцевим користувачам та програмам можливість легко підключатися до важливих бізнес-даних, забезпечуючи єдине джерело інформації для прийняття рішень. Проте проєкти зі створення сховищ даних зазвичай вимагають величезних інвестицій у обладнання та консультантів для побудови ETL та моделей даних. Наявність сховища даних та хорошого BI при цьому може обмежуватись.

Автоматизація сховищ даних дозволяє організаціям будь-якого розміру керувати своїми даними та виконувати аналітику даних за допомогою добре узагальнених наборів даних, поєднуючи дані з усієї платформи даних у значну бізнес-аналітику.

Проблеми традиційної розробки сховищ даних
Традиційно життєвий цикл розробки сховища даних включав довгі, стомлюючі, дорогі і складні методи визначення обсягу даних, моделювання, перетворення, проектування, тестування, прийняття якості даних і розгортання. Для цього були потрібні висококваліфіковані технічні розробники SQL та експерти з даних компанії, які працюють у команді, щоб розробити та закодувати те, що вони вважали найкращими джерелами даних для компанії.

Цей процес може зайняти багато місяців, і досі не існує достатньої стандартизації того, як цей процес має виконуватись і які бізнес-правила повинні застосовуватись у кожному конкретному проєкті. Починаючи зі збору вимог і закінчуючи вилученням, перетворенням та завантаженням даних (ETL) у придатне для використання сховище даних, кінцевий результат іноді виявляється дорогою катастрофою. Хоча BI-інструменти намагалися спростити цей процес, широке розмаїття джерел даних та бізнес-правил робить цей процес складним за своєю суттю.

Що таке автоматизація сховища даних?
Автоматизація сховищ даних (DWA) прискорює та автоматизує цикли розробки, скорочує час та кількість помилок у традиційних BI-проектах. DWA дає можливість ефективно вирішувати трудомісткі завдання, що повторюються при розробці проекту зі створення сховища даних, у тому числі усунути необхідність у ручному кодуванні. Використовуючи інструменти DWA, моделі проектування та шаблони, розробники можуть прискорити процес впровадження, застосовуючи проекти сховищ даних, що автоматично генеруються, для задоволення стратегічних потреб бізнес-користувачів. Така автоматизація може запровадити нову стандартизацію виявлення даних, розробки, тестування та управління змінами, забезпечуючи послідовність від проєкту до проєкту.

Постачальники хмарних послуг спростили це завдання, надаючи сховища даних як послугу (DWaaS), наприклад такі як Snowflake та AWSRedshift, пропонують галузеві шаблони даних та сховища у хмарі. Конвеєри інтеграції даних в Azure Synapse, наприклад, надають сотні вбудованих конекторів, що спрощує введення різних джерел даних.

Тривалий термін реалізації проєктів може бути значно скорочено з допомогою використання простих інструментів роботи з даними, доступних у межах цих готових до використання платформ. Крім того, ці служби інтегруються в служби керування даними та каталоги даних для підтримки якості даних протягом тривалого часу. Хорошим прикладом є Microsoft Azure Purview.

Як це працює?
Генерація коду
Багато платформ автоматизації сховищ даних генерують код за допомогою простих інтерфейсів drag-and-drop, скорочуючи до декількох секунд зусилля зі створення вихідного коду для завдань, на які зазвичай витрачається годинник ручної розробки. Це забезпечує розробникам гнучкість, що дозволяє швидко вносити зміни в робоче навантаження, процеси та дизайн, щоб врахувати будь-які додаткові вимоги у міру просування проєкту, без затримок у часі.

Деякі проблеми, з якими стикаються ІТ-команди,-це непослідовність у розробці проектів та втрата технічних ресурсів у середині проєкту. Згодом вимоги змінюються. У традиційних EDW це означає, що хтось, зазвичай, не початковий розробник, повинен витратити час, щоб зрозуміти існуючий код, визначити, де внести зміни, а потім внести зміни до коду. За допомогою інструментів DWA зміни, внесені на пізніших етапах життєвого циклу EDW, легше інтегруються, і при внесенні змін до існуючого коду потрібно менше часу на навчання.

Вилучення даних
Поява систем великих даних та їх еволюція в консолідації, поряд із поширеністю бізнес-систем “ПЗ як послуга” (SaaS), означає, що розробник BI стикається з постійно зростаючим розмаїттям джерел даних. Тепер це вже не просто база даних Oracle або SQL Server. Сучасні інструменти DWA скорочують зусилля розробника, дозволяючи витягувати дані “на льоту” з різних джерел даних одним натисканням кнопки, використовуючи сотні вбудованих API та конекторів.

Програмне забезпечення включає функції зіставлення даних, спрощуючи кінцевим користувачам, що беруть участь у проєкті, роботу з інтеграції даних для зіставлення даних з декількох бізнес-додатків. Програмні пакети DWA зазвичай включають вбудовані аналізатори метаданих для скорочення надмірності даних, невідповідностей та помилок, які зазвичай виникають на етапі ETL проєкту сховища даних. Ці інструменти діють як підсилювач, оскільки традиційні вправи зі складання карток є надзвичайно повторюваними і забирають багато часу. Програмне забезпечення DWA прискорює цю частину розвитку проєкту.

Правила та стандарти
DWA дозволяє розробникам встановлювати правила, стандарти та методології, що легко створюються від проєкту до проєкту. Додавання багаторазово використовуваних шаблонів також спрощує побудову моделі даних та виконання вимог нормативної відповідності та управління даними для бізнесу. Є також можливість відстежувати та документувати дані разом із кожним етапом процесу проектування.

Інструменти для роботи з базами даних
Після того, як підприємство розробило та запустило у виробництво нове корпоративне сховище даних, важливо відстежувати його використання та оптимізувати будь-які проблеми з продуктивністю, щоб забезпечити безперешкодне впровадження кінцевими користувачами.

Пропонуємо ознайомитися з доступними інструментами аналізу баз даних та моніторингу сховищ даних. SolarWinds>® Database Insights for SQL Server призначений для детального перегляду сховища даних, щоб допомогти вам отримати більше користі від інвестицій в хмарне сховище даних.

З питань проведення індивідуальної демонстрації, пілотного тестування рішення SolarWinds і організації партнерських тренінгів звертайтеся, будь ласка: solarwinds.sales@oberig-it.com, +38 073 168 08 65.

Джерело: https://bit.ly/3GAOO8x