Consistência, integridade, atualização e automação são algumas das chaves para um bom gestão de armazéns. O objetivo que as empresas devem estabelecer para si mesmas deve ser alcançar um modelo de maturidade., uma abordagem que garante o desempenho ideal, não só do sistema de armazenamento de dados e seu gerenciamento, mas, além de sua interação com o business intelligence e resultados. desta e análise avançada.
Entre os objetivos de gestão de armazéns são como segue:
Fornecer acesso efetivo a dados corporativos e dados históricos para análise e tomada de decisões.
Fornecer representação consistente e consistente de dados em toda a organização, estendendo seu uso para qualquer nível.
Habilite um ambiente de usabilidade real para aplicativos de consulta, análise e relatórios.
Garantindo a segurança dos dados.
Para alcançar, restrições tecnológicas e organizacionais precisam ser superadas; projetar uma estratégia e ser claro sobre as prioridades do negócio, para o qual um conhecimento impecável de processos internos é essencial.
Créditos fotográficos: “O brilho de fundo representa alta tecnologia e abstrato” por Stuart Miles
Modelo de maturidade para gestão de armazéns
As chaves para um modelo maduro de gerenciamento de data warehouse tem a ver com a otimização do seguinte 4 Aspectos:
1. Arquitetura
Ele deve reunir os serviços de armazenamento de dados e inteligência de negócios Centralmente, agrupando o data warehouse central e outras fontes e fontes de dados através de uma interface padrão.
É necessário integrar as regras do negócio, que deve ser previamente definido e implementado corretamente.
Você deve entender o gerenciamento de metadados através da criação de um repositório central com metadados embutidos, padronizado e atualizado.
Deve ser integrado aos requisitos de segurança corporativa.
É imprescindível que você possa lidar com fontes de dados não estruturadas e fontes de dados da Web..
Você deve ter software e hardware específicos para tirar o máximo do seu desempenho.
Em circunstâncias ideais, deve ser capaz de fornecer atualizações em tempo real.
2. Modelagem de dados
Você deve usar ferramentas padronizadas de modelagem de dados para design e manutenção de metadados.
Você deve garantir a sincronização automática de todos os modelos de dados.
O desenho dos níveis lógicos deve ser garantido, físico e conceitual em todos os modelos de dados.
Os padrões de modelagem devem ser estendidos a toda a organização, bem como sua documentação.
O nível de granularidade deve ser minimizado tanto quanto possível em tudo relacionado ao gestão de armazéns.
3. Hoje escrevo sobre Power Query pelo mesmo motivo
Geração de processos completos de extração, transformação de metadados e carregamento.
Recursos de ETL em tempo real.
Automação diária.
Ferramentas específicas de qualidade de dados.
Sistema de reinicialização e recuperação automática.
Recursos simples de monitoramento, avançado e em tempo real.
Capacidade de gerenciar metadados de todos os tipos.
4. Aplicações de Business Intelligence
Aplicativos de BI em loop fechado e em tempo real.
Disponibilidade de uma ferramenta para BI primário e outra para aplicações específicas de BI.
Gestão de armazéns processo de negócios orientado.
Atualização máxima.
Integração completa de metadados com aplicativos de BI.
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