データウェアハウスは死んでいません。自動化のオーバーホールが必要なだけです。

組織はこれまでになく大規模なデータを採用しているため、これらの新しいスキルと役割により、柔軟性と企業内に焦点を当てる–よりデータ主導のアプローチをサポートし、最終的にはビジネスの成功を促進します

データウェアハウスの自動化は、非常に早い段階で革新的であるため、初期の採用者と先見の明のある人だけが信頼を飛躍させた発明の1つです。他のビジネス界は、自動化について聞いたことがないか、見た目が良すぎて真実ではないことを信用していません。しかし、見た目が良すぎて真実ではないからといって、それが誤りになるわけではありません。

羽ペンで聖書のコピーを書いている僧侶は、タイプライターがあまりにも良すぎて真実ではないと思ったかもしれません。彼が想像したであろうトリックが、その後のワードプロセッサ、コンピューター、iPadの開発に含まれていたことを知っていますか？

印刷機は、印刷の世界を近代化し、革命をもたらしました。現在、データウェアハウスの自動化はデータウェアハウジングに革命をもたらし、同様の結果をもたらしています。経済的な節約、スピード、効率、精度の向上。しかし、データウェアハウスの将来を見る前に、データウェアハウスが作成された80年代に戻って、次に進む時期が来た理由を見てみましょう。

従来のデータウェアハウスの問題

データウェアハウスを構築する従来の方法は、カタツムリが遅いです。 ETLコーディングは手作業で記述されているため、データウェアハウスの構築には数か月かかります。データウェアハウスは、展開時までに要件と同期していないことがよくあります。妻が双子を妊娠していると発表したのと同じように、2人乗りのコンバーチブルを復元して準備するのに何年もかかる男性のようなものです。

>関連項目：自動化によってコラボレーションが促進される5つの理由

悲しいことに、データウェアハウスが構築されるまで、データの真の価値と機能が理解されることはめったにありませんが、それまでには手遅れです。倉庫が完成する前に放棄されていない場合、高価で柔軟性のない失望です。

おそらくこれが、多くの技術者やソートリーダーがデータウェアハウスが死んだと宣言する準備ができている理由です。ビッグデータの時代にはもはや関係がありません。しかし、これらの予言者は間違っています。ビッグデータはデータウェアハウスを拡張および強化できますが、それを置き換えることはできません。死んでいるのはデータウェアハウスではなく、それらを設計および構築する従来の方法です。

データウェアハウスを正しくする

データウェアハウスは、ビッグデータソースにはない重要で価値のあるエンタープライズデータを統合し、記述的、規範的、意思決定分析のための主要なデータリソースであり続けます。これは企業の記憶として機能し、時系列分析と傾向分析を可能にする一連の履歴を収集します。

データウェアハウスはまた、データを整理および構造化して、さまざまなビジネス関係者がデータを理解し、利用できるようにします。このビジネスインテリジェンスは、組織に優位性をもたらし、競争力を高め、顧客志向を高め、収益性を高めます。

データウェアハウスの自動化、データウェアハウスの未来

データウェアハウスは当面必要になりますが、構築を迅速化し、妥当なコストで、変化する要件に容易に適応し、ビジネスや技術の変化に対応する必要があります。そして、これらすべては、ソリューションの品質を損なうことなく発生する必要があります。

データウェアハウスの未来であるデータウェアハウスの自動化に参加してください。データウェアハウスの自動化は、より優れたソリューションを構築する機能を通じて品質と効果を提供します。実際のビジネス要件を満たすソリューション。

データウェアハウスの自動化により、ビジネスは開発プロセスのかなり後の段階で変更を加えることができ、中断、無駄、やり直しを減らして変更をより頻繁に行うことができます。この効率は喜びであるだけでなく、時間、リソース、およびお金を節約します。従来のデータウェアハウスビルドでは、線形の開発プロセスのため、完全で正しい要件を取得することは特に困難です。自動化は、標準の実施と開発プロセスの標準化を通じて品質上のメリットももたらします。

>関連項目：自動化ソフトウェア：エンタープライズIT向けの「ユニバーサルリモコン」

自動化されたデータウェアハウスの俊敏性は、ウェアハウス開発プロセスで変更できる機能だけでなく、ビジネス要件の変更にも対応できます。長期にわたるプロジェクトを遅らせることなく、リアルタイムで変化に対応することが、ビジネスの俊敏性の本質です。

より良く、より速く構築する

スピードは敏捷性を可能にする重要な要素です。迅速に生成し、変更が発生したときに同じように高速に再生成する機能は、基本的な自動化機能です。速く失敗する能力も重要です。

倉庫保管チームは、データが利用できない、データ品質の問題、またはビジネスルールを定義するのが難しいために、ビジネスに必要なものを提供できない場合があります。これらの問題をできるだけ早く発見することで、時間とリソースの無駄を減らすことができます。

最終的には、より適切に構築し、より速く構築し、必要に応じて迅速に変更することで、データウェアハウスの開発、運用、保守、および進化に大幅なコスト削減をもたらします。

自動化は、データウェアハウスの開発と変更に加えて、ウェアハウスの寿命の延長と操作の容易さに貢献する多くの技術的利点を提供します。データウェアハウス内のコンポーネントの一貫性は、標準と規則を組み込む機能によって改善されます。自動化されたドキュメント機能により、実装との同期を維持する包括的なドキュメントが保証されます。

計画された変更の影響分析は、広範なメタデータ機能でサポートされ、テストは、開発中のテスト自動化および運用プロセスの検証機能として簡素化されます。一貫性の向上、ドキュメントの改善、テストの簡素化、バージョン管理、変更の自動実装、標準化された展開方法により、メンテナンスが容易になります。

>関連項目：マエストロとしてのCIO：自動化によってCIOがビジネスの先見性をどのように変えているか

それで、それはどのように機能しますか？プロセスはどのように自動化されていますか？ええと、それはすべてパターンについてです。

デザインパターンは、データウェアハウスの自動化の基本です。パターンの特定と再利用は、一貫性、品質、速度、敏捷性、およびコスト削減を同時に達成する能力の中心です。

デザインパターンは、アーキテクチャ標準と、データ設計、データ管理、データ統合、およびデータ使用のベストプラクティスをカプセル化します。データウェアハウス自動化ツールに適用されたパターンは、設計と開発を加速するという目標をサポートしますが、同様に重要なこととして、データウェアハウスの結果の標準と一貫性への準拠を促進します。

データウェアハウスがビジネスのマイニングを可能にするビジネスインテリジェンスは非常に貴重です。それは、ビジネスの競争力、収益性、そして群衆の先を行くことを維持します。そして今、これらのレポートを配信しようとした、遅くて痛みを伴う、時代遅れのマシンが刷新され、近代化され、自動化されました。

WhereScape Mainland EuropeのゼネラルマネージャーであるRobMellorからの情報