O mercado de software de data warehouse está em expansão. De acordo com um relatório da Yellowbrick, estima-se que o tamanho desse mercado será superior a 30 bilhões de dólares até 2025.

A questão é: o que está causando o crescimento do mercado de data warehouse em níveis tão inimagináveis?

Duas palavras: dados não estruturados.

O que são Dados Não Estruturados?

Dados não estruturados são informações que não têm um modelo predefinido. E-mails, dados transacionais, chats, conteúdo de mídias sociais, multimídia, vídeos, mensagens de texto e até mesmo rolar o feed do Instagram fazem parte dos dados não estruturados.

O crescimento da era dos smartphones, juntamente com o boom das mídias sociais, deu origem a enormes quantidades de dados que não tinham nenhum esquema predeterminado associado a eles.

Os data warehouses tradicionais estão falhando em acompanhar

Com o advento do big data e a necessidade de gerenciá-lo, o software de data warehouse tornou-se uma parte integral do processo de integração e gerenciamento de dados. Este software é poderoso — ele atua como um repositório central que gerencia todos os dados, que são conectados a vários softwares externos adicionais, como plataformas de análise e ferramentas de BI para transformar dados em informações.

Várias empresas estão agora atualizando seus objetivos e estratégias para usar essas informações em equipes e processos multifuncionais e tomar decisões baseadas em dados.

Mas gerenciar dados, sejam estruturados ou não estruturados, é uma tarefa complexa.

Com fontes de dados díspares que podem estar localizadas em diferentes funções, equipes e geografias, torna-se difícil gerenciar todos os dados usando data warehouses. Os data warehouses tradicionais são notoriamente conhecidos por serem manuais, complexos e bastante lentos. Assim, empresas em todo o mundo estavam procurando maneiras melhores de facilitar o processo de gerenciamento de grandes quantidades de dados e chegaram a uma conclusão semelhante: automação.

O que é Software de Automação de Data Warehouse?

O software de automação de data warehouse simplifica e automatiza todo o ciclo de vida do data warehouse. Processos-chave do software de data warehouse, como descoberta de dados, provisionamento, design, desenvolvimento, implantação e escalonamento, são realizados automaticamente para reduzir as complexidades operacionais e economizar tempo.

A automação leva à eficiência, e é precisamente isso que este software visa fazer. As soluções de automação de data warehouse se concentram em identificar e remover a parte manual de várias tarefas de processamento de dados e apoiar o refinamento contínuo.

Um dos maiores benefícios da automação de data warehouse é que os funcionários agora têm mais tempo para se concentrar em decisões e estratégias de negócios críticas. O software ainda ajuda a economizar tempo oferecendo modelos ou padrões de modelagem embutidos para garantir a funcionalidade de automação. O trabalho repetitivo é reduzido ao mínimo, e engenheiros de software e especialistas em data warehouse podem agora se concentrar em partes estratégicas do data warehouse e em como ele realmente apoia o negócio.

Várias ferramentas de automação de data warehouse têm recursos de documentação também para ajudar as empresas a serem mais eficientes no rastreamento de fluxos de dados.

De acordo com avaliações de usuários reais no G2, WhereScape é um fornecedor de destaque no quadrante Niche do Grid de Automação de Data Warehouse do G2^Ⓡ. Um relatório do fornecedor compartilhou que as ferramentas de automação de data warehouse aumentam a produtividade dos desenvolvedores em cinco vezes. Quase 80% do ciclo de vida do data warehouse pode ser automatizado, o que significa que as equipes de TI podem se concentrar na entrega rápida de dados para impulsionar mudanças no cenário de negócios.

DICA: É importante notar que o software de automação de data warehouse não realiza por si só nenhum dos processos acima, ele se concentra na automação de processos como processamento de dados, transformação e ingestão de dados.

O software de automação de data warehouse facilita a vida

O software vem com uma série de benefícios para ajudar as empresas em sua jornada de transformação digital com dados.

Benefícios:

Foco na qualidade dos dados: A qualidade dos dados pode ser, sem dúvida, o aspecto mais importante para várias empresas. Ter dados que sejam limpos e bem formatados é um requisito chave para que as ferramentas de BI possam ingerir os dados facilmente, sem inconsistências.
O software de automação de data warehouse pode ser configurado para limpar automaticamente os dados brutos para garantir que não haja inconsistências, fornecendo assim dados confiáveis ao usuário. O software também oferece suporte a controle avançado sobre documentação e análise.
Melhor curva de aprendizado: Tradicionalmente, os desenvolvedores de software codificam projetos do zero. Os desenvolvedores precisam entender vários aspectos diferentes de codificação e plataforma, o que pode ser demorado e complexo.
Implementar a automação de data warehouse para plataformas específicas pode ajudar a trazer assistentes e modelos que tornam a tarefa bastante mais fácil. O software automatiza implantações de código ETL e execuções em lote dos processos de data warehousing.
Padronização de data warehouses: Ter dados heterogêneos torna difícil gerenciar. No entanto, ter uma arquitetura padronizada para data warehouses permite que as empresas gerenciem várias fontes de dados e práticas de dados e integrem tudo isso. Isso forma o núcleo da automação. A padronização ajuda as empresas a formarem uma visão consolidada, o que facilita muito os processos de gerenciamento.
Tempo mais rápido para o mercado: Como vários processos de gerenciamento de dados são automatizados usando a ferramenta, as empresas podem implantar rapidamente data warehouses. Painéis de análise de dados podem estar disponíveis muito mais rapidamente para que os funcionários tomem decisões baseadas em dados e construam sobre a filosofia ágil. Um tempo mais rápido para o mercado resultará, por sua vez, em empresas alcançando um ROI mais rápido. Ao automatizar data warehouses, os retornos sobre o investimento serão mais significativos e ajudarão na tomada de decisões econômicas.

Automação de data warehouse vs. ETL: Como eles diferem?

Ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL) se concentram no processo de "extração, transformação e carregamento" — essas ferramentas transferem dados entre bancos de dados. Ferramentas ETL são usadas principalmente para transformar conjuntos de dados para operacionalizar via consulta e análise, enquanto o software de automação de data warehouse automatiza todos os processos relacionados a dados do início ao fim.

Automatizar ETL? É aí que a automação de data warehouse entra!

Fonte: Astera

Como a automação de data warehouse é relevante hoje?

Mudanças sem precedentes forçaram as empresas a olhar para os processos de negócios de uma perspectiva diferente. Derivar insights de dados brutos para tomar decisões estratégicas alinhadas com os objetivos da empresa tornou-se uma necessidade. As organizações precisam estar confiantes ao tomar decisões, mesmo quando o ambiente continua mudando rapidamente.

De acordo com a pesquisa de data warehousing ITDM da Yellowbrick, 76% dos entrevistados da pesquisa compartilharam que estão investindo mais em sua plataforma de análise, mesmo diante de um clima de negócios turbulento. Como parte da pesquisa, os entrevistados foram questionados "Quais são suas maiores prioridades de orçamento de TI relacionadas à análise em 2021?", e impressionantes 53% escolheram a modernização de data warehouse, incluindo jornadas na nuvem. Em outra pesquisa global sobre o status da modernização de data warehouse pelo Business Application Research Center, 44% dos entrevistados consideram a falta de agilidade no processo de desenvolvimento de data warehousing como o problema mais urgente enfrentado.

Os resultados dessas pesquisas apontam dois fatos repetidos, mas importantes:

A análise de dados é importante, e as empresas estão buscando data warehouses para ajudar a apoiar isso.
Construir uma metodologia ágil é o que forma o princípio central da automação de data warehouse.

A era da transformação digital garantirá que as empresas adotem a automação em diferentes processos, e isso também deve incluir o software de automação de data warehouse. Adicionar um software de automação de data warehouse não apenas facilita o processo de data warehousing, mas também se concentra na qualidade dos dados, economia de custos e tempo, e permite que as equipes se concentrem no quadro geral — construir objetivos sólidos da empresa baseados em dados.

Capacitando os usuários de negócios a se concentrarem no quadro geral

No caminho para a transformação digital, é necessário um mergulho profundo nas principais características do software de automação de data warehouse. O G2 adicionou recentemente uma nova categoria de Automação de Data Warehouse para ajudar as empresas a explorarem este novo mercado e encontrar, escolher e comparar várias ferramentas de automação de data warehouse.

À medida que os dados continuam crescendo e o número de fontes de dados se torna mais díspare, ter um software de automação de data warehouse ajudará as empresas a gerenciar seus dados de forma eficiente, economizando tempo e custo.

Preethica Furtado

Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.