Acelerando el Desarrollo del Data Warehouse
La automatización del data warehouse, no solo permite agilizar el desarrollo, si no que, logra que éste sea realizado de forma gobernada.
Un factor común en las empresas en esta época de transformación digital y big data, es la necesidad de agilidad y gobierno para desarrollar proyectos de data warehouse (o infraestructura de datos analítica en general) sean estos Cloud u On-Premise.
Los factores externos como los cambios tecnológicos, sanitarios (la pandemia) y las demandas sociales han impactado fuertemente al mercado y por ende a las empresas. La necesidad de contar con datos e información de la manera más rápida, simple, oportuna y con mayor eficiencia en costos es evidente, la toma de decisiones no puede esperar.
Desde el interior de las compañías también existen múltiples factores que apuntan a la necesidad de acelerar el desarrollo del data warehouse:
- Alto volumen de requerimientos o proyectos acumulados
- Requerimientos volátiles, con alta tasa de cambio
- Necesidad de tiempos de respuesta más rápido
- Documentación y linaje de datos actualizados al día
- Baja calidad en los desarrollos, con alta tasa de errores
Solo teniendo en cuenta estos factores externos/internos, parece plausible la necesidad de evaluar y conocer el impacto que pueden tener las soluciones de Automatización del Data Warehouse en su empresa.
¿Qué es la Automatización del Data Warehouse?
Automatizar el data warehouse, es aplicar tecnologías que permitan hacer más, en mucho menos tiempo, con un alto nivel de calidad, minimizando riesgos y disminuyendo costos. La automatización permite simplificar todo el proceso que implica planificar, diseñar, construir, entregar, mantener (administrar el cambio), operar y generar documentación del negocio y técnica actualizada.
Las soluciones de automatización del data warehouse, combinan el uso de metadatos, metodologías para su implementación y detección de patrones los cuales al ser automatizados permiten reducir los tiempos significativamente, comparados con la misma tarea realizada manualmente, asegurando la calidad, consistencia y agilidad.
¿Qué tipos de proyectos pueden ser desarrollados?
Los patrones son parte de la arquitecturas y metodologías de implementación de la infraestructura de datos analítica, entre otras se pueden implementar: Cloud Data Warehouse, Data Warehouse Automation en sus diferentes sabores; Data Vaults (Lindstedt), Modelamiento dimensional (Kimball), 3NF (Inmon), Data Marts, Big Data y Streaming.
¿Por qué automatizar el Data Warehouse?
Muchas son las razones para decidir automatizar el data warehouse, tanto del punto de vista del negocio como técnico, entre las principales se encuentran:
- Los datos y la información son requeridos como nunca antes, se acabo el esperar proyectos de largos meses sin resultados, se requieren respuestas en días y la automatización permite lograr la agilidad requerida por la empresa.
- Es necesario resolver los requerimientos del negocio que se acumulan día a día, por ejemplo: tener la capacidad de cargar nuevos datos al data warehouse con el mínimo esfuerzo y energía.
- Mejorar la calidad de los entregables, optimiza el ciclo de entrega-operación-soporte-mejora, disminuyendo la interacción innecesaria entre el usuario y los ingenieros de datos.
- Disminuir los tiempos y costos. El uso de herramientas de automatización permite mejorar la productividad entre 5 a 8 veces más, proyectos de meses pueden pasar a semanas.
- Mantener la documentación de usuario y técnica actualizada al día, incluyendo el linaje de datos, sin herramientas de automatización es casi imposible lograr esto.
- El linaje de datos, facilita la administración del cambio. Si se requiere modificar alguna tabla, es posible analizar el impacto que se producirá tanto hacia atrás como adelante del flujo de datos, minimizando el tiempo para aplicar el cambio y disminuir la posibilidad de errores.
La automatización es importante para dar los primeros pasos para convertirse en una compañía data-driven, manejando sus activos de datos alineados con la estrategia del negocio, pero también desde el punto de vista de la filosofía DataOps ayudando a equilibrar la ecuación agilidad o gobierno, permitiendo que ambas puedan coexistir.