数据仓库自动化：成功的五个步骤

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数据仓库自动化：成功的五个步骤

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-08-20

数据仓库已经成为企业数据的核心存储库

但是随着它们随着更多数据，用户和复杂性，性能，成本和ROI的扩展而不断受到冲击，CPDA数据分析师面临着不断优化影响的持续挑战，许多人转向自动化工具来振兴其数据仓库基础架构，具体来说，数据仓库自动化可帮助IT团队消除数据仓库生命周期内的重复设计，开发，部署和操作任务，借助自动化数据仓库，IT团队可以快速跟踪新数据集成，更有效地处理大数据，并将更多时间用于将为其组织带来影响的商业智能计划，软件通过使用元数据，数据仓库方法，模式检测来工作，以帮助开发人员通过使用设计工具以及省时的开发向导和模板来自动生成数据仓库设计和编码。

这个过程可以克服很多与软件项目的手工编码相关的耗时且重复的工作

相反开发人员可以将精力集中在数据仓库的更具战略意义的要素上，并确保他们提供的数据仓库功能可以满足业务在遇到新机遇和新挑战时的需求，但是拥抱自动化不只是实现新工具或技术的问题，成功取决于在战略中建立许多关键步骤，构想和流程。

步骤1：提前考虑

在接触该技术之前，首先要全面评估数据仓库性能在哪些方面可以带来的业务收益，强调这一点它表明，“调整业务目标”是组织在寻求现代化基础设施时引用的主要原因，考虑到这一点，所有利益相关者之间的协作必须成为计划过程的一部分，在就自动化应该关注的位置做出任何决定之前，业务和IT团队应该考虑更广泛的转型目标。

步骤2：查看已有资料

大量组织已经部署了数据仓库，它在其商业智能策略中起着关键作用，但是通常缺乏对企业将来需要的容量和性能要求的了解，考虑到数据量呈指数增长，将其作为基础是关键。没有清晰的说明，任何自动化策略都可能会过于关注当前需求，并且无法有效地与现在或将来不断增长或变化的业务集成。

步骤3：专注于效率

实施技术和工具通常必须与其他重要的技术优先事项竞争，因此选择来实现自动化对于有效实现针对所有相关目标的策略至关重要，是预算、绩效，时间安排等，自动化对于系统化过程特别具有成本效益，因为它可以消除人工干预或加速现有方法的需要，手动编码SQL，编写脚本或手动管理元数据等任务是自动化可以真正提高效率的很好的例子。

步骤4：目标是持续改进

在理想情况下，CDO应当将其自动化策略视为持续改进的长期过程，业务不断发展，近发生的事件告诉每个人，的挑战和即将发生的挑战即将来临，这意味着分阶段的方法可能非常有益，因为它允许沿途进行更改，纠正错误，并确保IT团队有机会始终将其DWA工作与组织的更广泛需求保持一致。

步骤5：采用正确的心态

自动化专家会正确地辩称DWA与技术一样关乎心态，成功取决于将有效的领导，透明的流程和沟通与正确的工具和技术相结合，以实现那些关键的业务目标，做得好DWA可以对商业智能和决策产生变革性的影响，对于一直致力于改善的企业而言，它可以成为一项不变的资产，不仅可以帮助他们了解今天的情况，还可以帮助他们了解未来的情况。

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