データウェアハウスの再活性化：自動化が成功の鍵である理由

組織がこれまで以上に大規模にデータを取り入れる中、これらの新しいスキルと役割は、企業内の柔軟性と焦点を可能にし、よりデータ駆動型のアプローチを支え、究極的にはより大きなビジネス成功をもたらします。データウェアハウス自動化は、非常に初期段階で非常に革新的な発明の一つであり、アーリーアダプターとビジョナリーだけが信じて飛び込んできました。ビジネス界の残りは、自動化を聞いたことがないか、あまりに良すぎて真実ではないと不信感を抱いています。しかし、あまりに良すぎて真実のように見えるからといって、それが偽りだとは限りません。羽ペンで聖書を書き写していた修道士は、タイプライターを「あまりに良すぎて真実ではない」と思ったかもしれません。その後のワードプロセッサ、コンピュータ、iPadにどんなトリックが含まれていると想像したかわかりません。印刷機が印刷の世界を近代化し革命を起こしました。今、データウェアハウス自動化が、財務的節約、速度、効率、精度の向上という同様の結果でデータウェアハウジングに革命を起こしています。しかし、データウェアハウジングの未来を見る前に、データウェアハウスが作られた80年代に戻り、なぜ前進する時が来たのかを見てみましょう。

従来型データウェアハウスの問題点

従来のデータウェアハウス構築方法は、カタツムリのように遅いです。ETLコーディングは手作業で書かれるため、データウェアハウスの構築に数ヶ月かかり、導入時には要件と Out-of-sync 状態になりがちです。まるで男性が2人乗りのコンバーチブルを数年かけてレストアし、ちょうど完成した時に妻が双子を妊娠したと発表するようなものです。悲しいことに、データの真の価値と能力は、データウェアハウスが構築されるまでほとんど理解されませんが、その時点では手遅れです。完成前に放棄されなければ、ウェアハウスは高価で inflexible な失望の産物となります。おそらくこれが、多くの技術者と思想的指導者がデータウェアハウスを「死んだ」——ビッグデータの時代にはもはや無関係——と宣言する準備ができている理由です。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・充実させることはできますが、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・構築する従来の方法です。

データウェアハウスを正しく構築する

その核心において、データウェアハウスはビッグデータソースには見つからない、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、処方的、意思決定分析の主要なデータリソースであり続けます。それは企業の記憶として機能し、時系列分析とトレンド分析を可能にする歴史の蓄積を収集します。データウェアハウスはまた、データを整理・構造化し、多くの異なるビジネスステークホルダーが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、組織をより競争力があり、より顧客中心で、より収益性の高いものにします。

データウェアハウス自動化：データウェアハウスの未来

データウェアハウスは当面の間必要とされますが、より速く、妥当なコストで構築され、変化する要件に容易に適応し、ビジネスと技術の変化に対応できる必要があります。そして、これらすべてがソリューションの品質を損なうことなく起こらなければなりません。登場するのがデータウェアハウス自動化、データウェアハウスの未来です。データウェアハウス自動化は、より良いソリューション、すなわち真のビジネス要件を満たすソリューションを構築する能力を通じて、品質と効果を提供します。データウェアハウス自動化により、ビジネスは開発プロセスのかなり後期でも変更を行え、変更がより頻繁に、より少ない混乱、浪費、手戻りで発生できます。この効率は単なる喜びではなく、時間、リソース、コストを節約します。従来のデータウェアハウス構築では、線形開発プロセスのため、完全かつ正確な要件を得るのが特に困難です。自動化は、標準の強制と開発プロセスの標準化を通じて品質メリットももたらします。自動化されたデータウェアハウスのアジリティは、ウェアハウス開発プロセスでの変更能力に限定されません。ビジネス要件の変更も処理できます。長期プロジェクトの遅延なしにリアルタイムで変更に対応することは、ビジネスアジリティの本質です。

より良く、より速く構築する

速度はアジリティを可能にする重要な要素です。迅速に生成し、変更発生時に同様に速く再生成する能力は、基本的な自動化能力です。早期に失敗する能力も重要です。ウェアハウジングチームが、データの未入手、データ品質の問題、捉えどころのない定義困難なビジネスルールのためにビジネスのニーズを満たせないことがあります。これらの問題を可能な限り早期に発見することは、時間とリソースの浪費を減らします。究極的には、より良く構築し、より速く構築し、必要に応じて迅速に変更することは、データウェアハウスの開発、運用、保守、進化に多大なコスト削減をもたらします。データウェアハウスの開発と変更を超えて、自動化はウェアハウスの寿命延長と運用の容易さに寄与する多くの技術的メリットを提供します。コンポーネントの一貫性は、標準と規約を組み込む能力によって向上します。自動化された文書化機能は、実装と同期した包括的な文書化を保証します。計画された変更の影響分析は、広範なメタデータ機能によってサポートされ、テストは開発中のテスト自動化と運用プロセスの検証機能によってシンプルになります。メンテナンスは、一貫性の向上、より良い文書化、テストのシンプル化、バージョン管理、変更の自動実装、標準化された導入方法論によって容易になります。では、どうやって動くのでしょうか？ プロセスはどのように自動化されるのでしょうか？ それはすべてパターンについてです。設計パターンはデータウェアハウス自動化の基礎です。パターンの特定と再利用は、一貫性、品質、速度、アジリティ、コスト削減を同時に達成する能力の中心です。設計パターンは、アーキテクチャ標準だけでなく、データ設計、データ管理、データ統合、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での適用パターンは、設計と開発の加速という目標をサポートしますが、同様に重要なことに、標準への準拠とデータウェアハウジング結果の一貫性を推進します。データウェアハウスが企業に採掘させるビジネスインテリジェンスは貴重です。それはビジネスを競争力があり、収益性があり、群を抜いたものに保ちます。そして今、これらのレポートを提供しようとした遅く、苦痛で、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。

提供：ロブ・メラー、ジェネラルマネージャー、WhereScape Mainland Europe