Il data warehousing continua a essere centrale nelle organizzazioni di oggi, in quanto i dati sono diventati sono diventati sempre più un patrimonio aziendale. Tuttavia, il data warehousing non è privo di sfide. Di recente abbiamo sponsorizzato il webcast di Eckerson Group, "Guida passo-passo al moderno data warehousinge ho raccolto alcune brevi considerazioni.
Per risolvere le crescenti sfide associate al data warehouse convenzionale, molte organizzazioni stanno passando a un data warehouse cloud . Un data warehouse cloud non solo consente la scalabilità, l'elasticità e la gestione dell'infrastruttura aziendale, ma riduce anche i costi, aumenta la velocità dei processi e dell'implementazione e offre sicurezza e governance.
I quattro principali operatori di data warehouse cloud - Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure e SnowflakeDB - sono diversi in termini di offerta, ma alla fine contribuiscono tutti a raggiungere lo stesso obiettivo. Tuttavia, non è possibile spostare il proprio data warehouse sul sito cloud solo con un data warehouse cloud . Potreste aver bisogno di un sottoinsieme di strumenti che vi aiutino a rendere la migrazione dei dati più semplice e gestibile, tra cui:
- Strumenti di integrazione dei dati o una piattaforma di integrazione come servizio (iPaaS)
- Strumenti di automazione del magazzino dati (DWA)
- Strumenti di virtualizzazione dei dati (DV)
Soluzioni iPaaS
Gli strumenti di integrazione dei dati vengono utilizzati per costruire o ricostruire i processi ETL e per popolare il data warehouse quando questo si trova all'interno di cloud. Per questo motivo è importante trovare una soluzione iPaaS costruita appositamente per cloud. Esistono diverse soluzioni, una delle quali è SnapLogic, un iPaaS cloud-first. Per saperne di più su come selezionare il miglior strumento iPaaS per la vostra organizzazione.
Strumenti di automazione del data warehouse
Questa automazione può essere utilizzata per decostruire l'ETL legacy e reingegnerizzarlo in metadati, aiutando a ricreare e rigenerare il processo automaticamente. Gli strumenti di automazione del data warehouse includono Attunity, WhereScapee altri.
Strumenti di virtualizzazione dei dati
Lo spostamento di grandi quantità di dati in una sola volta può essere travolgente e causare molti problemi; per questo motivo è consigliabile passare al sito cloud in modo incrementale. Con gli strumenti di virtualizzazione dei dati è possibile creare un livello tra il luogo in cui i dati vengono archiviati e quello in cui vengono consumati, fornendo visualizzazioni dei dati che aiutano a nascondere la realtà fisica dei dati in fase di migrazione, il tutto mentre l'attività continua come sempre. Gli strumenti di virtualizzazione dei dati includono Denodo, Virtualità dei datie altri ancora.
Il quadro generale
Lo spostamento dei dati su cloud è un processo più complicato di quanto sembri. La migrazione dei dati è solo una delle tante fasi.
Caso aziendale
I vantaggi che rendono il data warehousing di cloud un'iniziativa da perseguire sono molti, tra cui
- Agilità
- Prestazioni
- Crescita
- Risparmio sui costi
- Risparmio di manodopera
Quando si tratta di valutare l'opportunità di utilizzare il data warehousing di cloud , è bene porsi le seguenti domande:
- Quali sono i fattori che spingono a spostarsi su cloud?
- Quali sono i vantaggi aziendali e a chi interessano?
- Quali sono i vantaggi tecnici?
- Quali sono gli svantaggi aziendali della mancata migrazione e chi ne risente?
- Quali sono gli svantaggi tecnici della mancata migrazione e chi ne risente?
Una volta risposto a queste domande, valutate l'architettura come dimostra la diapositiva sottostante.
Da qui si è pronti a definire la strategia di migrazione, la strategia tecnologica e quindi a eseguire la migrazione a cloud.
Per saperne di più sul data warehousing cloud , visualizzate la nostra presentazione SlideShare qui sotto e guardate il webcast, "Guida passo a passo al moderno data warehousing" su richiesta.
