In eenvoudige bewoordingen is Data Warehouse Automation het proces van het automatiseren van de ontwikkeling, implementatie en het onderhoud van datawarehouses. DWA vervangt traditionele handmatige processen door geautomatiseerde, waardoor het hele datawarehousingproces wordt versneld en handmatige codering onnodig wordt.

Data is de nieuwe olie in de wereld van vandaag, en de noodzaak om deze effectief op te slaan, te beheren en te analyseren is van groot belang geworden voor bedrijven. Data Warehouse Automation (DWA) is een technologie die organisaties helpt hun gegevensbeheer te verbeteren. In deze blog gaan we dieper in op wat DWA is, de verschillende automatiseringsniveaus, wat niet geautomatiseerd kan worden, en hoe mensen in verschillende functies ervan kunnen profiteren.

Wat is Data Warehouse Automation precies?

Eenvoudig gezegd is Data Warehouse Automation het proces van het automatiseren van data warehouse ontwikkeling, implementatie en onderhoud. DWA vervangt traditionele handmatige processen door geautomatiseerde processen, waardoor het hele datawarehousing-proces wordt versneld en handmatige codering overbodig wordt. Dit gebeurt via sjablonen, via het vastleggen van metadata en via het automatiseren van vervelende taken, zoals het met de hand coderen van functionaliteit in dimensionale modellering of in data vaultmodellen.

Met DWA kunnen organisaties datawarehouses creëren in een fractie van de tijd die het met handmatige processen zou kosten. Het helpt ook het risico van menselijke fouten te verminderen, omdat het automatiseringsproces de kans op fouten bij het coderen elimineert. Bovendien stelt DWA organisaties in staat hun datawarehouses flexibeler en schaalbaarder te maken, zodat ze zich snel kunnen aanpassen aan de veranderende behoeften van hun bedrijf. Dankzij algemene standaarden en ontwikkelingsprocessen kunnen wijzigingen en uitbreidingen sneller en gemakkelijker worden doorgevoerd.

Wat zijn de verschillende automatiseringsniveaus?

DWA kent verschillende automatiseringsniveaus, variërend van eenvoudig tot geavanceerd. Op het basisniveau automatiseert DWA eenvoudige taken zoals het laden van gegevens en het maken van schema’s. Op het volgende niveau automatiseert DWA het gehele datawarehouse ontwerpproces. Dit omvat alles van het creëren van datamodellen tot ETL (extract, transform, load) verwerking en het genereren van rapporten.

DWA kan het gehele datawarehousing proces op geavanceerd niveau automatiseren, van ontwerp tot implementatie en onderhoud. Dit omvat zelfoptimalisatie en zelfaanpassing van het datawarehouse, zodat het altijd optimaal functioneert.

Wat kan niet worden geautomatiseerd?

Hoewel DWA een aansprekende technologie is, kunnen bepaalde aspecten van datawarehousing niet worden geautomatiseerd. Bijvoorbeeld, ook al kan DWA het ontwerp en de implementatie van datawarehouses automatiseren, kan het de noodzaak van menselijke input bij data-analyse niet vervangen.

Evenmin kan DWA de behoefte aan ervaren professionals bij datawarehousing vervangen. De technologie kan specifieke taken helpen automatiseren, maar kan de behoefte aan ontwikkelaars, architecten, managers en analisten met de expertise om gegevens te begrijpen en te analyseren, niet vervangen.

Hoe is dit nu goed voor mij in mijn functie?

DWA kan aanzienlijke voordelen opleveren voor personen in verschillende rollen.

Voor ontwikkelaars kan DWA de benodigde handmatige codering verminderen, zodat zij zich kunnen richten op complexere taken. DWA kan ook het ontwikkelingsproces versnellen, waardoor ontwikkelaars data warehouses kunnen creëren in een fractie van de tijd die het met handmatige processen zou kosten.

Voor architecten kan DWA het mogelijk maken complexere data warehouses te ontwerpen en tegelijkertijd het risico van menselijke fouten verminderen. DWA kan ook helpen meer flexibele en schaalbare datawarehouses te creëren die zich snel aanpassen aan veranderende bedrijfsbehoeften.

DWA kan managers meer inzicht geven in het datawarehousing proces. Dit kan hen helpen betere beslissingen te nemen over de toewijzing van resources, projecttermijnen en budgettering.

Analisten kunnen met DWA sneller toegang krijgen tot gegevens, waardoor ze beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen. Ook kan het ze helpen zich meer te concentreren op het analyseren van gegevens dan op het verzamelen en voorbereiden van gegevens. Bovendien biedt DWA een volledige lineage, zodat analisten precies weten waar de gegevens vandaan komen.

Hoe verandert dit mijn manier van werken?

Het implementeren van DWA kan de manier waarop mensen in hun eigen rol werken veranderen.

Voor ontwikkelaars kan het betekenen dat zij zich meer gaan richten op complexe taken, zoals het creëren van aangepaste ETL processen, in plaats van handmatige codering. Het betekent ook directe samenwerking met de analist, waarbij snelle prototypes worden gemaakt waarmee de analist nieuwe ideeën kan uitproberen.

Voor architecten kan het betekenen dat ze meer tijd besteden aan het ontwerpen van complexe datawarehouses en zich minder zorgen hoeven te maken over codeerfouten. Het zorgt er ook voor dat het fysieke datawarehouse volgens hun ontwerp wordt gebouwd!

Voor managers kan het betekenen dat ze meer zicht hebben op het datawarehousing-proces, waardoor ze betere beslissingen kunnen nemen. Budgettering en scoping van projecten is eenvoudiger, omdat de ontwikkelings- en verbeteringsprocessen duidelijker worden begrepen.

Voor analisten kan het betekenen dat zij meer tijd besteden aan het analyseren van gegevens en minder aan het voorbereiden van gegevens. En zoals eerder gezegd, zullen de analisten meer vertrouwen hebben in de gegevens die zij bekijken. Zij zullen de volledige lineage en de volledige pijplijn van transformaties kunnen zien, van het bronsysteem tot hun analyse-instrumenten.

Kortom, DWA kan het datawarehousing proces efficiënter maken, zodat mensen zich kunnen concentreren op taken die unieke vaardigheden vereisen. Het kan organisaties ook in staat stellen betere beslissingen te nemen op basis van gegevens, wat de groei en het succes van het bedrijf kan bevorderen.

Welke voorbeelden laten deze voordelen zien?

Verschillende organisaties hebben al geprofiteerd van de implementatie van DWA. Teradata bijvoorbeeld, een bedrijf voor datawarehousing, implementeerde DWA en verkortte de ontwikkelingstijd voor datawarehouses met 70%. Hierdoor kon het bedrijf aan zijn klanten leveren in een fractie van de tijd die het met handmatige processen zou kosten.

Een ander voorbeeld is BigPanda, een technologiebedrijf dat een event correlatie- en automatiseringsplatform voor IT-operations biedt. Door DWA te implementeren heeft BigPanda zijn ETL-verwerkingstijd met 80% verkort, waardoor zijn klanten sneller inzicht krijgen in hun gegevens.

DWA is een krachtige technologie die organisaties kan helpen hun datawarehousing capaciteiten te verbeteren. Het kan het datawarehousing proces efficiënter maken, het risico op menselijke fouten verminderen en organisaties in staat stellen betere beslissingen te nemen op basis van data-inzichten. Hoewel bepaalde aspecten van datawarehousing niet kunnen worden geautomatiseerd, kunnen personen in verschillende rollen, waaronder ontwikkelaars, architecten, managers en analisten, hun voordeel doen met DWA. Door DWA te implementeren, kunnen organisaties hun wendbaarheid, schaalbaarheid en aanpassingsvermogen verbeteren, waardoor ze de concurrentie voor kunnen blijven in de huidige datagestuurde wereld.

Bron: https://www.wherescape.com/blog/what-exactly-is-data-warehouse-automation-and-why-do-i-want-it/