创建自动化数据仓库的五个理由

尽管数据在企业决策中的作用变得越来越重要，但许多公司仍然手动执行其 ETL 流程，并接受冗长的流程和过时的数据。

在一个现代 数据仓库必须能够快速正确地集成数据，以确保它们易于用于业务报告。通过手动 ETL 编码捕获和管理大量数据的传统方法对企业来说不再有效。另一方面，使用合适的自动化工具，您可以将数据仓库所需的时间减少多达 70%，并显着提高其效率。
 

1. 更快、更高效的流程 

传统数据仓库的生命周期由许多单独的步骤组成。所使用的工具仅适用于一个流程阶段，最后必须通过耗时的手动代码修订来适应下一个流程阶段。另一方面，在自动化数据仓库中，多达 80% 的这些活动可以被自动化软件流程取代。

自动化软件一致地编排数据仓库过程，可以说是一个整体，为此目的，例如，描绘了整个生产线的简化模型。对于数据驱动的“数据驱动”设计，公司根据实际输出数据创建他们的数字产品，他们还必须提供插入自己的数据源并根据自己的要求单独建模数据的选项。使用最佳实践并基于过去敏捷项目的经验，该软件可以自动执行所有重复性任务并快速构建新的数据结构。

事实证明，基于模板的自动化方法实现并测试集成流程的各个流程模式，并将现有最佳实践作为模板考虑在内。如果在实施过程中出现新的最佳模式，则将它们封装在相应的模板中并自动重新生成代码。

的作用 自动化过程的元数据经常被错误地低估。所有数据仓库操作的数据库方案、表结构、转换例程和工作流的自动生成主要基于元数据。元数据可用于确定谁拥有数据、谁可以访问它、谁使用它以及它包含什么类型的内容。基本上，元数据必须始终包含对从源到目标的整个数据生态系统的描述，包括执行的操作和使用的对象。这是确保除了完整的文档之外，还可以使用自动化版本控制和易于使用的变更管理的唯一方法。

2. 控制数据复杂性

尽管多年来数据生态系统变得越来越复杂，但ETL（Extract-Transform-Load）流程仍然被认为是传统公司的标准流程。ETL 工具开发于 1970 年代的某个时候，五十年后的今天，它仍然基于手动编程。当您考虑到每个数据管道都有自己的单独代码时，这是一项耗时且资源密集型的工作，这些代码仅针对各自的用例发布。如果应用程序发生更改，代码将不再正确并触发管道中断。为了使该过程继续进行，数据工程师必须首先手动进行大量的代码修订。

想要使用混合云模型、多云、Data Vault 2.0 等最新技术构建和扩展复杂数据架构的公司迟早会面临一个选择：要么雇佣庞大而昂贵的数据团队工程师对您的数据管道进行全面的手动代码修订，或者您监督自动化软件的使用，并由一个较小的团队接管日常工作和编排。

3. 文化变迁 开发运营和数据运营

自动化数据仓库为数据团队节省了大量时间，他们可以用这些时间来实施DevOps和DataOps等敏捷方法。这两个手提箱词目前都在每个人的嘴里，不仅仅是在 BI 世界中。DevOps 定义了如何在整个企业中开发和部署应用程序DataOps 指定最有效地使用数据。这两种方法都可以在整个数据仓库生命周期中使用，从数据准备和数据可视化到报告。

DevOps 努力实现软件开发、质量保证和 IT 管理的跨学科网络，以提高开发和 IT 管理之间的自动化、敏捷性和协作效率。程序员在开发过程中应该已经考虑到公司的战略挑战。另一方面，质量和运营经理应将现有的 IT 基础设施纳入其规划中。

DataOps 进程将组件数据添加到 DevOps。由数据科学家、软件开发人员和专业部门组成的跨学科团队应汇集统计、IT 和行业知识等领域，缩短数据分析的质量和周期时间。虽然 DataOps 是基于 DevOps 流程的，但它们在技术、架构、工具、语言或框架方面完全独立于它们。DevOps 和 DataOps 正在努力在开发、IT 和质量保证之间进行更有效的协作，这有可能从根本上永久性地改变整个公司提供和使用数据的方式。

4. 模型和数据驱动设计中的快速原型制作

自动化软件以非常高的速度创建原型。他们中的大多数都支持模型和数据驱动设计中的原型开发。  

在模型驱动的设计中，软件首先创建所有现有数据源的配置文件。然后建筑师选择最合适的结构，在此基础上创建原型并检查规范是否已完整正确地执行。使用 Data Vault 建模的公司尤其受益于这种设计形式。

通过数据驱动的设计，该软件可以根据公司的实际数据创建原型。通过这种方式，数据工程师可以提前向他们的利益相关者展示他们的规范在真实数据仓库中的表现，并在必要时更改和重新创建它们。

5. 敏捷数据仓库的数据仓库建模

业务需求非常稳定的公司通常更喜欢可管理的维度数据模型。然而，在市场驱动的时代，稳定的业务需求也可能很快动摇。新的建模方法（例如数据保险库）正在向这一发展致敬。与其他建模方法相比，即使架构已经就位，也可以在此处集成新的数据源。

数据保险库建模将属于一个企业密码（例如客户或产品）的所有信息分为三类并存储在三种类型的数据库表中：枢纽（描述，例如客户编号）、链接（关系、两个或多个枢纽链接）和卫星（描述密码或关系的属性，例如产品的到期日期）。所有三个实体都彼此严格分开，并且仅通过指向集线器的链接相互链接。这使得灵活集成来自多个源系统的数据成为可能，而无需更改 Data Vault 模型的框架。

然而，数据保险库的开发和维护很复杂。在非自动化数据仓库中启动数据保险库项目的公司通常在开始时相处得很好，但最迟在集成大量新数据源时就会出现错误和问题。即使是很小的错误也会产生巨大的影响，手动编程需要花费大量时间来纠正。另一方面，在自动化数据仓库中，即使是非常复杂的数据仓库也能在短时间内运行。
 

结论

现在，越来越多的公司了解数据及其可视化和用于决策的重要性。当涉及到灵活且时间紧迫的业务需求时，经典数据仓库解决方案很快就会达到极限。另一方面，通过数据仓库自动化，公司可以节省大量时间和成本，同时实现更大的数据灵活性、时效性和质量。