No mundo atual orientado por dados, as organizações estão constantemente buscando maneiras de democratizar o acesso aos dados e à análise. A abordagem tradicional de depender das equipes de TI para projetos de dados e análise muitas vezes leva a atrasos, gargalos e ineficiências. Para enfrentar esses desafios, as organizações podem adotar plataformas de dados e análise baseadas em nuvem que oferecem capacidades de autoatendimento e suportam abordagens modernas de gerenciamento de dados em nuvem.

Pipelines de ELT de Autoatendimento

Os pipelines de Extração, Carregamento e Transformação (ELT) são um componente crucial das arquiteturas modernas de gerenciamento de dados e análise. Eles permitem que as organizações extraiam dados de várias fontes, carreguem-nos em um repositório central e os transformem conforme necessário para análise e relatórios. Projetar e construir pipelines de ELT de autoatendimento capacita usuários não técnicos a extrair, carregar e transformar dados de forma independente.

Existem várias tecnologias e abordagens que as organizações podem usar para projetar e construir pipelines de ELT de autoatendimento. Estruturas de ELT reutilizáveis e sem código, processamento analítico transacional híbrido (HTAP), tabelas externas, clonagem sem cópia e Unistore são algumas das opções disponíveis. Essas tecnologias fornecem interfaces intuitivas e eliminam a necessidade de habilidades técnicas especializadas ou conhecimento em programação.

Estruturas de ELT Reutilizáveis e Sem Código

Estruturas de ELT reutilizáveis e sem código, como AWS Glue, Azure Synapse Pipelines, Google Cloud Data Fusion e Talend Cloud, permitem que as organizações extraiam, carreguem e transformem dados usando uma interface gráfica do usuário (GUI). Essas plataformas fornecem conectores e transformações pré-criados, facilitando o uso de dados por usuários não técnicos sem envolvimento da TI.

Processamento Analítico Transacional Híbrido (HTAP)

O HTAP é uma abordagem de gerenciamento de dados que combina processamento transacional e analítico na mesma plataforma. Ele permite que as organizações obtenham insights em tempo real a partir de dados transacionais e realizem consultas complexas e análise de dados. O HTAP é particularmente útil em casos de uso que exigem acesso rápido e confiável aos dados, como análise em tempo real, visão 360 do cliente, detecção de fraudes e otimização da cadeia de suprimentos.

Tabelas Externas

Tabelas externas permitem que os usuários consultem dados armazenados em sistemas externos como se fossem uma tabela em seu banco de dados. Isso elimina a necessidade de movimentação de dados e simplifica o processo de ELT. As organizações podem acessar dados de fontes externas usando consultas baseadas em SQL sem importar os dados para a plataforma. Bancos de dados modernos, como Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift e Azure Synapse Analytics, suportam tabelas externas.

Clonagem sem Cópia

A clonagem sem cópia permite que os usuários criem cópias de dados sem duplicá-los fisicamente. Essa funcionalidade simplifica os processos de ELT, criando rapidamente cópias de grandes conjuntos de dados para fins de teste ou desenvolvimento. A clonagem sem cópia reduz a necessidade de transferência e armazenamento de dados, tornando-a eficiente e econômica. Tecnologias como Snowflake, Google BigQuery, Amazon Aurora e Databricks utilizam a clonagem sem cópia para simplificar as operações de ELT.

Implementando Análise de Autoatendimento

Além das plataformas de análise unificada baseadas em nuvem, como Synapse Analytics Workspaces, Databricks e Snowflake, existem várias ferramentas de análise e BI de autoatendimento disponíveis. Essas ferramentas, como Tableau, Power BI, Looker, Qlik e dbt, capacitam os usuários a analisar e visualizar dados sem expertise técnica especializada ou suporte da TI ou equipes de dados. Elas fornecem interfaces intuitivas, funcionalidade de arrastar e soltar e capacidades de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários explorem e analisem dados de forma independente.

Ferramentas de análise e BI de autoatendimento são essenciais para organizações que visam obter mais valor de seus ativos de dados e gerar insights em toda a organização. Ao adotar plataformas de dados e análise baseadas em nuvem e aproveitar abordagens modernas de gerenciamento de dados em nuvem, as organizações podem democratizar efetivamente o acesso aos dados e permitir análise e ELT de autoatendimento ágeis e eficientes no SQL Server.

Última Atualização do Artigo: 2023-03-02