Blog de Bismart: Últimes Notícies en Dades, IA i Business Intelligence

ETL al núvol: l'automatització de data warehouse

Written by Núria Emilio | 15/02/2021 23:00:00

L'automatització de data warehouse és una tecnologia d'última generació que es basa en patrons i processos de disseny avançats per automatitzar els passos de planificació, modelatge i integració de tot el cicle de vida del data warehouse. L'automatització proporciona una alternativa eficient al disseny tradicional de magatzems de dades perquè redueix les tasques que requereixen una gran inversió de temps, com la generació i implementació de codis ETL en un servidor de bases de dades.  

Diferències entre un data warehouse i altres bases de dades
Un data warehouse (DWH) és un tipus de base de dades que inclou certs avantatges respecte a altres bases de dades diferents. Dissenyada per emmagatzemar, filtrar i propiciar l'anàlisi de dades, aquesta eina permet a les empreses treballar amb grans quantitats de dades i visualitzar i analitzar de manera creuada i simultània la informació, sense haver de barrejar i consolidar resultats procedents de diferents fonts de dades.  

Així mateix, un data warehouse es pot connectar amb eines de business intelligence com Power BI, per exemple, cosa que afavoreix el ràpid accés a les dades a través d'aplicacions d'eines de business intelligence, SQL, Azure Analysis Services i altres aplicacions d'anàlisi. Per altra banda, un data warehouse pot agilitzar les activitats de tractament de dades, ja que facilita l'eliminació d'errors, de dades duplicades i d'informació errònia o de poc interès. Això, a la vegada, propicia el data quality, la governança de dades i la consolidació de les dades de les quals disposa l'organització.

 

Passos de l'automatització de data warehouse

En els data warehouse tradicionals les dades passen per tres fases: 

  • Base de dades relacional (OLTP): En aquesta etapa, s'utilitzen scripts SQL per extreure totes les dades transaccionals de les bases de dades relacionals. Abans de moure les dades, es netegen per verificar la consistència de la informació errònia o inexacta. Totes les dades, en aquesta etapa, es basen en un model de relació entre entitats i s'utilitzen per al processament transaccional en línia.
  • Magatzem de dades analítiques (OLAP): Les dades transaccionals es modelen en esquemes d'estrella o de floc de neu i es transfereixen a un servidor de processament analític en línia o OLAP a través d'un model de dades relacional OLAP o multidimensional. Això estructura i simplifica les dades per a l'elaboració d'informes analítics i consultes. A continuació, les dades es transformen i es carreguen al magatzem de dades. 
  • Anàlisis i informes: Una vegada completats els processos d'ETL, les dades del magatzem de dades s'exporten a eines d'intel·ligència de negoci i anàlisi per obtenir informació per la presa de decisions. 

Un software d'automatització de magatzems de dades ofereix un enfocament fluid i sense codi per agregar i traslladar dades empresarials diferents des dels sistemes origen a un magatzem de dades i més enllà. A diferència dels magatzems de dades tradicionals, el software automatitza l'execució per blocs i els requisits d'expansió de codi ETL del procés d'emmagatzematge de dades. Construït sobre metodologies àgils, el software d'automatització utilitza una varietat de funcionalitats:

  • Estructures de dades desnormalitzades, normalitzades i multidimensionals.
  • Processos d'integració de dades ETL i ELT
  • Modelatge de dades origen
  • Connectivitat amb diversos proveïdors de dades

ETL com una part del data warehouse

Un procés ETL permet desbloquejar el valor del data warehouse. Mentre que el data warehouse actua com el lloc d'emmagatzematge de totes les dades i les eines de BI serveixen com a mecanisme que els consumeix per proporcionar informació, l'ETL és l'intermediari que empeny totes les dades i les eines dels clients al data warehouse per la seva anàlisi. La fase d'ETL és on el negoci gastarà una bona part del seu temps i energia, en el desenvolupament d'una solució de data warehouse. 

 

ETL al núvol

L'ETL al núvol implica extreure dades de diversos sistemes d'origen, transformar-los en un format comú i carregar les dades consolidades a la plataforma d'emmagatzematge de dades per satisfer millor les necessitats de business intelligence, generació d'informes i anàlisis. Treballar al núvol ofereix una gran quantitat de beneficis com, per exemple, streaming en temps real o integracions ràpides. A més a més, és la millor opció si el teu data warehouse també es troba al núvol. 

En una entrada anterior en aquest blog, ja parlàvem dels beneficis de la integració cloud que, entre d'altres, suposa un estalvi de diners, facilita la integració i l'escalabilitat i pot suposar un major nivell de seguretat de les dades de l'empresa.

Així  mateix, si vols aprendre més sobre com escollir l'eina ETL adequada, pots consultar la nostra publicació prèvia. 

 

Avantatges i desavantatges d'ETL al núvol 

La transició d'ETL d'orígens local a entorns al núvol ha estat un procés transformador vinculat a l'evolució de la velocitat i les capacitats d'Internet. Un estudi d'IDG ja anunciava l'any 2018 que el 73% de les empreses tenien part de la seva infraestructura emmagatzemada al núvol i el 38% de les organitzacions enquestades afirmaven que els seus departaments d'IT sentien pressió per dur a terme la integració total al núvol. 

En aquest sentit, l'avantatge més destacat i valorat d'ETL al núvol és la velocitat superior. L'entorn cloud suposa que les tasques de computació d'un procés ETL es desenvolupin amb molta més rapidesa, així com permet optimitzar les activitats de business intelligence que, a l'entorn local, poden arribar a encallar-se degut al creixement constant del volum de dades amb el que treballen les empreses i a la velocitat d'aquest creixement. A més a més, en general, la posada en marxa de processos ETL cloud sol ser ràpida, ja que l'entorn ETL al núvol es pot connectar fàcilment, tant a serveis locals, com a serveis al núvol.

A banda d'això, l'entorn cloud suposa una major flexibilitat respecte als entorns locals i permet a les organitzacions pagar per hores d'ús si contracten una eina ETL SaaS. 

 

En definitiva, l'automatització de data warehouse és una tecnologia puntera que agilitza enormement la integració de dades, automatitza processos i tasques que suposen una gran inversió de temps i assegura la interoperabilitat de tots els sistemes empresarials en un entorn cloud que optimitza les operacions d'intel·ligència empresarial.