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:
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Fornecer acesso efetivo a dados corporativos e dados históricos para análise e tomada de decisões.
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Fornecer representação consistente e consistente de dados em toda a organização, estendendo seu uso para qualquer nível.
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Habilite um ambiente de usabilidade real para aplicativos de consulta, análise e relatórios.
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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
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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.
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É necessário integrar as regras do negócio, que deve ser previamente definido e implementado corretamente.
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Você deve entender o gerenciamento de metadados através da criação de um repositório central com metadados embutidos, padronizado e atualizado.
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Deve ser integrado aos requisitos de segurança corporativa.
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É imprescindível que você possa lidar com fontes de dados não estruturadas e fontes de dados da Web..
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Você deve ter software e hardware específicos para tirar o máximo do seu desempenho.
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Em circunstâncias ideais, deve ser capaz de fornecer atualizações em tempo real.
2. Modelagem de dados
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Você deve usar ferramentas padronizadas de modelagem de dados para design e manutenção de metadados.
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Você deve garantir a sincronização automática de todos os modelos de dados.
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O desenho dos níveis lógicos deve ser garantido, físico e conceitual em todos os modelos de dados.
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Os padrões de modelagem devem ser estendidos a toda a organização, bem como sua documentação.
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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
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Geração de processos completos de extração, transformação de metadados e carregamento.
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Recursos de ETL em tempo real.
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Automação diária.
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Ferramentas específicas de qualidade de dados.
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Sistema de reinicialização e recuperação automática.
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Recursos simples de monitoramento, avançado e em tempo real.
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Capacidade de gerenciar metadados de todos os tipos.
4. Aplicações de Business Intelligence
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Aplicativos de BI em loop fechado e em tempo real.
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Disponibilidade de uma ferramenta para BI primário e outra para aplicações específicas de BI.
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Gestão de armazéns processo de negócios orientado.
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Atualização máxima.
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Integração completa de metadados com aplicativos de BI.
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