数据仓库现代化的核心
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-04
如果您尚未考虑数据仓库现代化的计划
则可能希望将此计划推到技术工作清单的首位，这样做将帮助您与市场力量和竞争选择保持一致，实现数据仓库现代化的主要组件是数据自动化。数据自动化可以通过多种方式来支持您的迁移，以使组织的数据管理程序现代化，数据仓库现代化可以通过快速为AI和分析准备数据而无需编写代码，从而为您提供帮助，通过自动记录数据（在许多其他任务中），它可以更好地帮助您维护治理和合规性，有许多供应商和众多技术选择可帮助组织通过数据自动化完成数据仓库的现代化，自动化已经存在多年了。它彻底改变了生产线，并在转变业务和行业中发挥了关键作用，今天我们看到技术自动化以多种方式发生，例如业务流程自动化，机器人技术和物联网，数据自动化已成为数据仓库现代化的基础。
数据仓库现代化并不是一个新的行业趋势
实际上，这是许多组织使用了10多年的策略，近由于公司数据生态系统的快速增长，它的重要性已逐步提高，考虑到它的重要性，在过去几年中已经对其进行了分析，为何将数据仓库现代化与总体业务现代化规划保持一致是至关重要的，当我与他人共同创建IT咨询公司时，我首先发现了数据自动化的卓越性，当时我们正在帮助公司在其现有的系统之上实施商业智能，我亲眼看到了项目所需的资源，我们必须持续分配有才华的编码人员来执行重复的手动编码任务，我确定有一个更好的方法，那就是数据自动化。
当您将数据自动化用作数据仓库现代化计划的一部分
您可以轻松设计，部署和管理一个完整，单一的数据管理平台，该平台将变得敏捷，健壮且可满足未来需求，这个现代化的自动化数据管理平台可以帮助您更轻松地满足新兴业务需求，利用新技术创新并满足法规遵从性要求，考虑到这一点，让我们更深入地研究组织为什么要转向以数据自动化为中心的数据仓库现代化战略。
原因1：应对不断增长的数据生态系统
当我们看到不断增长的数据生态系统时，公司将通过添加新的分析数据库，数据源，数据平台，数据仓库，数据湖和应用程序来继续扩展其数据资源，数据仓库现代化提供了一个渐进的总体规划，可以有效地现代化和管理所有与数据相关的平台，而数据自动化是这样做的核心。
原因2：完全统一的数据驱动决策
随着数据生态系统的扩展，我们已经看到一些公司仍将其各种数据系统放置在不同的位置，这种分散化和缺乏统一所有数据系统的情况可能会引起问题，数据自动化通过集成，整合，集中，管理和简化企业数据架构来帮助纠正这些问题，从而显着提高了决策质量，从而带来了“事实的一种说法”。
原因3：解决数据集成的限制
数据自动化的另一个理由是，它可以弥补数据集成不足的地方，数据集成将集成您的所有数据，并进行清理和准备，但是这样做需要花费大量时间，使用数据自动化技术可以大大减少执行数据集成任务所需的时间。
原因4：DataOps的兴起
根据接受调查的研究参与者，自动化是DataOps的重中之重，百分之三十五的参与者（接受调查的参与者）表明自动化是操作混合数据生态系统的重要方面，该研究还指出质量控制是紧迫的需求之一，因为数据已经厌倦了他们的团队花在修复和修复事件上的过多时间，并且自动化是可靠的方法之一，加强质量控制。
原因5：与旧共进，与新共进
是时候退休现有的数据仓库并过渡到现代化的数据管理场所时，数据自动化发挥着至关重要的作用。以现代化为愿景，您可以使用数据管理平台完成比以往更多的工作，除了实现上述所有优点外，您还可以实现实时决策，提高计算能力并化所有数据（大数据，社交数据，分析数据等），对于希望将其分析数据移动到云中的公司，数据自动化可以通过快速加速和简化部署来再次拯救，对于这两个目标，数据自动化都可以成为大幅提高速度，质量，性能和成本控制的基础。
数据自动化的根本改进
对于任何将数据驻留在其基础结构中并存储在数据库，数据仓库或数据湖中的组织来说，现在是时候考虑使用数据自动化进行现代化了。总体拥有成本显着提高，可扩展性和对未来的就绪性大大提高。对于选择将云计算用于其公司数据程序的公司，有了更大的提高，数据自动化可以提供对相关数据的即时访问权限，从而使业务用户可以做出更好的质量决策-从字面上直接将数据传递到他们的指尖，如果没有数据自动化，用户只能等待数天的数据，而只能查看由于数据可能丢失，过时或难以定位而导致的不一致或错误的报告。
借助数据自动化，公司可以减少对长期咨询项目的需求
则可能希望将此计划推到技术工作清单的首位，这样做将帮助您与市场力量和竞争选择保持一致，实现数据仓库现代化的主要组件是数据自动化。数据自动化可以通过多种方式来支持您的迁移，以使组织的数据管理程序现代化，数据仓库现代化可以通过快速为AI和分析准备数据而无需编写代码，从而为您提供帮助，通过自动记录数据（在许多其他任务中），它可以更好地帮助您维护治理和合规性，有许多供应商和众多技术选择可帮助组织通过数据自动化完成数据仓库的现代化，自动化已经存在多年了。它彻底改变了生产线，并在转变业务和行业中发挥了关键作用，今天我们看到技术自动化以多种方式发生，例如业务流程自动化，机器人技术和物联网，数据自动化已成为数据仓库现代化的基础。
数据仓库现代化并不是一个新的行业趋势
实际上，这是许多组织使用了10多年的策略，近由于公司数据生态系统的快速增长，它的重要性已逐步提高，考虑到它的重要性，在过去几年中已经对其进行了分析，为何将数据仓库现代化与总体业务现代化规划保持一致是至关重要的，当我与他人共同创建IT咨询公司时，我首先发现了数据自动化的卓越性，当时我们正在帮助公司在其现有的系统之上实施商业智能，我亲眼看到了项目所需的资源，我们必须持续分配有才华的编码人员来执行重复的手动编码任务，我确定有一个更好的方法，那就是数据自动化。
当您将数据自动化用作数据仓库现代化计划的一部分
您可以轻松设计，部署和管理一个完整，单一的数据管理平台，该平台将变得敏捷，健壮且可满足未来需求，这个现代化的自动化数据管理平台可以帮助您更轻松地满足新兴业务需求，利用新技术创新并满足法规遵从性要求，考虑到这一点，让我们更深入地研究组织为什么要转向以数据自动化为中心的数据仓库现代化战略。
原因1：应对不断增长的数据生态系统
当我们看到不断增长的数据生态系统时，公司将通过添加新的分析数据库，数据源，数据平台，数据仓库，数据湖和应用程序来继续扩展其数据资源，数据仓库现代化提供了一个渐进的总体规划，可以有效地现代化和管理所有与数据相关的平台，而数据自动化是这样做的核心。
原因2：完全统一的数据驱动决策
随着数据生态系统的扩展，我们已经看到一些公司仍将其各种数据系统放置在不同的位置，这种分散化和缺乏统一所有数据系统的情况可能会引起问题，数据自动化通过集成，整合，集中，管理和简化企业数据架构来帮助纠正这些问题，从而显着提高了决策质量，从而带来了“事实的一种说法”。
原因3：解决数据集成的限制
数据自动化的另一个理由是，它可以弥补数据集成不足的地方，数据集成将集成您的所有数据，并进行清理和准备，但是这样做需要花费大量时间，使用数据自动化技术可以大大减少执行数据集成任务所需的时间。
原因4：DataOps的兴起
根据接受调查的研究参与者，自动化是DataOps的重中之重，百分之三十五的参与者（接受调查的参与者）表明自动化是操作混合数据生态系统的重要方面，该研究还指出质量控制是紧迫的需求之一，因为数据已经厌倦了他们的团队花在修复和修复事件上的过多时间，并且自动化是可靠的方法之一，加强质量控制。
原因5：与旧共进，与新共进
是时候退休现有的数据仓库并过渡到现代化的数据管理场所时，数据自动化发挥着至关重要的作用。以现代化为愿景，您可以使用数据管理平台完成比以往更多的工作，除了实现上述所有优点外，您还可以实现实时决策，提高计算能力并化所有数据（大数据，社交数据，分析数据等），对于希望将其分析数据移动到云中的公司，数据自动化可以通过快速加速和简化部署来再次拯救，对于这两个目标，数据自动化都可以成为大幅提高速度，质量，性能和成本控制的基础。
数据自动化的根本改进
对于任何将数据驻留在其基础结构中并存储在数据库，数据仓库或数据湖中的组织来说，现在是时候考虑使用数据自动化进行现代化了。总体拥有成本显着提高，可扩展性和对未来的就绪性大大提高。对于选择将云计算用于其公司数据程序的公司，有了更大的提高，数据自动化可以提供对相关数据的即时访问权限，从而使业务用户可以做出更好的质量决策-从字面上直接将数据传递到他们的指尖，如果没有数据自动化，用户只能等待数天的数据，而只能查看由于数据可能丢失，过时或难以定位而导致的不一致或错误的报告。
借助数据自动化，公司可以减少对长期咨询项目的需求
不要忘记借助数据自动化，IT可以从花费大量时间用于日常任务中解放出来，使他们能够专注于企业更具战略意义，改变游戏规则的突破，从而帮助企业向前迈进，实现更大的繁荣。
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