데이터 웨어하우스는 죽지 않았습니다. 자동화 점검이 필요할 뿐입니다.

조직이 이전보다 훨씬 더 큰 규모로 데이터를 수용함에 따라 이러한 새로운 기술과 역할은 유연성과 기업 내부에 집중 - 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 지원하고 궁극적으로 더 큰 비즈니스 성공

데이터 웨어하우스 자동화는 매우 초기에 혁신적이어서 얼리 어답터와 비전을 가진 사람들만이 믿음의 도약을 한 발명품 중 하나입니다. 나머지 비즈니스 세계는 자동화에 대해 들어본 적이 없거나 사실이라고 보기에는 너무 좋아 보이는 것을 불신합니다. 하지만 너무 좋아 보인다고 해서 거짓이 되는 것은 아닙니다.

깃펜으로 성경 사본을 쓰는 수도사는 타자기가 너무 뛰어나서 사실이라고 생각하지 않았을 수도 있습니다. 그가 상상했던 속임수가 워드 프로세서, 컴퓨터 및 iPad의 후속 개발에 포함되었을지 누가 ​​알겠습니까?

인쇄기는 인쇄 세계를 현대화하고 혁명을 일으켰습니다. 이제 데이터 웨어하우스 자동화는 유사한 결과로 데이터 웨어하우징에 혁명을 일으키고 있습니다. 비용 절감, 속도, 효율성 및 정확성 향상. 그러나 데이터 웨어하우징의 미래를 보기 전에 데이터 웨어하우스가 생성된 80년대로 돌아가 왜 계속해야 하는지 알아보겠습니다.

기존 데이터 웨어하우스의 문제점

데이터 웨어하우스를 구축하는 전통적인 방법은 속도가 느립니다. ETL 코딩은 수작업으로 작성되므로 배포 시점까지 요구 사항과 동기화되지 않는 경우가 많은 데이터 웨어하우스를 구축하는 데 몇 달이 걸립니다. 아내가 쌍둥이를 임신했다고 발표할 때 남자가 2인승 컨버터블을 복원하여 준비하는 데 몇 년이 걸리는 것과 같습니다.

> 참조:자동화가 협업을 촉진하는 5가지 이유

안타까운 사실은 데이터 웨어하우스가 구축될 때까지는 데이터의 진정한 가치와 기능을 거의 이해하지 못하지만 그때는 이미 늦었다는 것입니다. 창고가 완성되기 전에 버려지지 않으면 비싸고 융통성 없는 실망입니다.

아마도 이것이 많은 기술자와 사상가들이 빅 데이터 시대에 더 이상 관련이 없는 데이터 웨어하우스를 죽었다고 선언할 준비가 된 이유일 것입니다. 그러나 이러한 예측자는 잘못되었습니다. 빅 데이터는 데이터 웨어하우스를 확장하고 강화할 수 있지만 대체할 수는 없습니다. 죽은 데이터 웨어하우스가 아니라 데이터 웨어하우스를 설계하고 구축하는 전통적인 방식입니다.

올바른 데이터 웨어하우스 확보

핵심에서 데이터 웨어하우스는 빅 데이터 소스에서 찾을 수 없고 계속해서 설명, 규정 및 의사 결정 분석을 위한 기본 데이터 리소스가 되는 중요하고 가치 있는 엔터프라이즈 데이터를 통합합니다. 시계열 및 추세 분석을 가능하게 하는 이력의 본체를 수집하는 기업 메모리 역할을 합니다.

또한 데이터 웨어하우스는 다양한 비즈니스 이해 관계자가 데이터를 이해하고 사용할 수 있도록 데이터를 구성하고 구성합니다. 이 비즈니스 인텔리전스는 조직에 우위를 제공하여 경쟁력을 높이고 고객 중심적이며 수익성을 높입니다.

데이터 웨어하우스 자동화, 데이터 웨어하우스의 미래

데이터 웨어하우스는 가까운 미래에 필요하지만 더 빠르게 구축하고 합리적인 비용으로 변화하는 요구 사항에 쉽게 적응하고 비즈니스 및 기술 변화에 대응해야 합니다. 그리고 이 모든 것이 솔루션 품질을 저하시키지 않으면서 발생해야 합니다.

데이터 웨어하우스의 미래인 데이터 웨어하우스 자동화를 시작하십시오. 데이터 웨어하우스 자동화는 더 나은 솔루션을 구축할 수 있는 능력을 통해 품질과 효율성을 제공합니다. 실제 비즈니스 요구 사항을 충족하는 솔루션입니다.

데이터 웨어하우스 자동화를 통해 비즈니스는 개발 프로세스의 후반부에 변경을 수행할 수 있으며 중단, 낭비 및 재작업을 줄이면서 변경이 더 자주 발생할 수 있습니다. 이러한 효율성은 기쁨일 뿐만 아니라 시간, 자원 및 비용을 절약해 줍니다. 전통적인 데이터 웨어하우스 빌드에서는 선형 개발 프로세스로 인해 완전하고 정확한 요구 사항을 얻는 것이 특히 어렵습니다. 또한 자동화는 표준 시행 및 개발 프로세스 표준화를 통해 품질 이점을 제공합니다.

> 참조:자동화 소프트웨어:기업 IT를 위한 '범용 리모컨'

자동화된 데이터 웨어하우스의 민첩성은 웨어하우스 개발 프로세스의 변경 기능에 국한되지 않고 비즈니스 요구 사항의 변경도 처리할 수 있습니다. 긴 프로젝트의 지연 없이 실시간으로 변화에 대응하는 것이 비즈니스 민첩성의 핵심입니다.

더 빠르고 더 나은 빌드

속도는 민첩성을 가능하게 하는 중요한 요소입니다. 빠르게 생성하고 변화가 발생할 때 똑같이 빠르게 재생하는 능력은 기본적인 자동화 기능입니다. 빨리 실패하는 능력도 중요합니다.

때때로 웨어하우징 팀은 데이터 가용성, 데이터 품질 문제 또는 정의하기 어렵고 비즈니스 규칙을 정의하기 어렵기 때문에 비즈니스에 필요한 것을 제공할 수 없습니다. 이러한 문제를 가능한 한 빨리 발견하면 시간과 자원의 낭비를 줄일 수 있습니다.

궁극적으로 더 나은 빌드, 더 빠른 빌드, 필요할 때 빠르게 변경하면 데이터 웨어하우스 개발, 운영, 유지 관리 및 발전에 상당한 비용이 절감됩니다.

자동화는 데이터 웨어하우스를 개발하고 변경하는 것 외에도 웨어하우스의 수명 연장과 운영 용이성에 기여하는 많은 기술적 이점을 제공합니다. 데이터 웨어하우스에서 구성 요소의 일관성은 표준 및 규칙을 구축하는 기능을 통해 향상됩니다. 자동화된 문서화 기능은 구현과 동기화된 포괄적인 문서화를 보장합니다.

계획된 변경에 대한 영향 분석은 광범위한 메타데이터 기능으로 지원되며 테스트는 개발 중 테스트 자동화 및 운영 프로세스의 검증 기능으로 단순화됩니다. 개선된 일관성, 더 나은 문서화, 단순화된 테스트, 버전 제어, 변경 사항의 자동화된 구현 및 표준화된 배포 방법론을 통해 유지 관리가 더 쉬워집니다.

> 참조:거장으로서의 CIO:자동화가 CIO를 비즈니스 비전으로 바꾸는 방법

모든 것이 어떻게 작동합니까? 프로세스는 어떻게 자동화됩니까? 모든 것은 패턴에 관한 것입니다.

디자인 패턴은 데이터 웨어하우스 자동화의 기본입니다. 패턴을 식별하고 재사용하는 것은 일관성, 품질, 속도, 민첩성 및 비용 절감을 동시에 달성하는 능력의 핵심입니다.

디자인 패턴은 아키텍처 표준과 데이터 디자인, 데이터 관리, 데이터 통합 ​​및 데이터 사용에 대한 모범 사례를 캡슐화합니다. 데이터 웨어하우스 자동화 도구에 적용된 패턴은 가속화된 설계 및 개발 목표를 지원하지만, 똑같이 중요한 것은 데이터 웨어하우징 결과의 표준 준수 및 일관성을 주도합니다.

데이터 웨어하우스를 통해 비즈니스에서 마이닝할 수 있는 비즈니스 인텔리전스는 매우 중요합니다. 그것은 비즈니스 경쟁력을 유지하고 수익성을 유지하며 군중보다 앞서갑니다. 그리고 이제 이러한 보고서를 전달하려는 느리고 고통스러운 구식 기계가 개조, 현대화 및 자동화되었습니다.

출처:Rob Mellor, WhereScape Mainland Europe 총책임자