En el pasado, diseñar y desarrollar un robusto almacenamiento de datos que satisfizo la necesidad de inteligencia comercial (BI) oportuna y efectiva fue una tarea abrumadoramente difícil, ya que requirió mucho tiempo, capital y riesgo. Sin embargo, el advenimiento de la arquitectura de almacenamiento de datos ágil realmente ha transformado la forma en que las empresas construyen su arquitectura de datos y habilitan la inteligencia comercial.

En esencia, almacenamiento de datos ágil se trata de construir y actualizar su arquitectura a través de un enfoque iterativo en lugar de desarrollar una solución completamente construida de una sola vez. Cada ciclo iterativo, mientras se basa en el anterior, adapta el almacén a las necesidades comerciales actuales. Y cada iteración es realizada por equipos inclusivos de usuarios comerciales y técnicos para garantizar que el inteligencia empresarial  se cumplen los requisitos de todas las partes interesadas. Un almacén de datos ágil, a diferencia de las arquitecturas heredadas, es un sistema vivo que evoluciona continuamente y se adapta a las necesidades de datos cambiantes. 

En este artículo, exploraremos la necesidad de un enfoque ágil y el papel de la automatización para facilitar su desarrollo. 

La necesidad de un enfoque de almacén de datos ágil

Las organizaciones modernas operan en entornos comerciales altamente competitivos y en constante cambio. Además, sus datos deben sufrir cambios rápidos a medida que crecen y escalan con su entorno. Por lo tanto, requieren una dinámica arquitectura de datos que sea lo suficientemente robusto como para proporcionar información precisa para la toma de decisiones informada y lo suficientemente maleable para adaptarse a los cambios rápidamente. Un almacén de datos ágil hace precisamente esto.

Aquí hay algunas razones por las que su organización necesita un enfoque ágil hacia el almacenamiento de datos:

• Tiempo de valorización más rápido: Un enfoque ágil reduce el tiempo necesario para diseñar, desarrollar e implementar una arquitectura de almacenamiento de datos. Al comenzar con un área de enfoque más pequeña o requisitos de BI específicos en lugar de seguir un proyecto de almacenamiento de datos que abarque todo, los equipos colaborativos pueden obtener rápidamente una arquitectura de datos y luego adaptarla a medida que los requisitos crecen o cambian.
• Mitigar los riesgos de desarrollo: Las técnicas generales y de cascada para construir arquitecturas de datos heredadas implican un alto riesgo de falla debido a la complejidad y las limitaciones inherentes del largo proceso de desarrollo. Al dividir el proyecto en tareas iterativas más pequeñas, el enfoque ágil reduce la complejidad y mitiga el riesgo de falla que afecta a proyectos completos. Además, las fallas más pequeñas durante iteraciones específicas se pueden resolver fácilmente en el acto.
• Garantice una adaptabilidad perfecta: Una arquitectura de datos ágil para una empresa la hace lo suficientemente dinámica para adaptarse a los requisitos de datos cambiantes. Con un almacén de datos construido de manera incremental, agregar nuevas fuentes de datos, incorporar diferentes tecnologías de canalización o agregar plataformas y cambiar los modelos de datos se convierte en una tarea más en el ciclo de sprint. El almacén de datos ágil se puede actualizar rápidamente con los cambios necesarios sin interrumpir las operaciones de toda la arquitectura. 
• Benefíciese de los equipos colaborativos: El desarrollo ágil exige que los usuarios comerciales y los desarrolladores de soluciones colaboren en proyectos de arquitectura de datos. Por ejemplo, los responsables de la toma de decisiones empresariales pueden participar en todo el ciclo del proceso, incluido el desarrollo, y ver que se cumplan sus requisitos. Los equipos colaborativos también significan una mayor transparencia sobre cuáles son las tareas asignadas y cómo se realizan; posteriormente, esta claridad ayuda a todos a compartir ideas sobre cómo enfrentar los nuevos desafíos. Eventualmente, la colaboración entre las partes interesadas da como resultado el desarrollo de una solución de almacenamiento de datos que brinda información precisa y oportuna a los tomadores de decisiones.

Cómo puede ayudar la automatización

Automatización del almacén de datos (DWA) utiliza patrones de diseño, funciones de programación de trabajos y generadores de código para agilizar y automatizar las tareas de almacenamiento de datos, como el modelado de datos, las integraciones de ETL/ELT y la implementación de la plataforma. Los equipos de desarrollo pueden automatizar tareas de desarrollo manuales basadas en código que son repetitivas y requieren mucho tiempo, lo que reduce significativamente el tiempo de comercialización. 

La automatización juega un papel clave en el desbloqueo del verdadero potencial del almacenamiento de datos ágil. Al eliminar las tareas repetitivas basadas en código mediante la interfaz de arrastrar y soltar y la programación de trabajos, los arquitectos pueden automatizar canalizaciones ETL completas y crear una arquitectura de almacenamiento de datos de autoservicio. Una solución de almacenamiento de datos de autoservicio acelera el viaje de datos e información. 

Además, es más fácil realizar cambios adaptativos a los procesos automatizados en las herramientas de automatización del almacén de datos, ya que no requieren scripts de código generados manualmente para ejecutarse. 

Las herramientas DWA modernas vienen con conectores pre-construidos para una variedad de bases de datos populares y plataformas en la nube, lo que hace que la integración de datos sea mucho más eficiente. Las organizaciones pueden simplemente cambiar sus conexiones para acceder a diferentes destinos y plataformas. Posteriormente, la arquitectura del almacén de datos se puede actualizar fácilmente para facilitar cualquier cantidad de orígenes, destinos, plataformas en la nube o arquitecturas locales. 

Herramientas de automatización de almacenamiento de datos para su arquitectura

El uso de la automatización para impulsar una arquitectura de datos ágil se basa principalmente en encontrar las herramientas de automatización de almacenamiento de datos adecuadas. La herramienta de automatización de almacenamiento de datos perfecta debe tener las siguientes características para facilitar el desarrollo:

• Soporte para automatizado dun modelado de datos que puede adaptarse a diferentes tipos de diseños de modelos, como modelos dimensionales, bóvedas de datos, etc. 
• Canalizaciones ETL robustas para manejar grandes cantidades de datos y garantizar la captura de datos en tiempo real.
• Interfaz sin código y fácil de aprender que diversos equipos pueden usar para ejecutar (mantener y actualizar es la elección correcta) tareas complejas de almacenamiento de datos que, de lo contrario, podrían requerir largas líneas de código (tiempo, esfuerzos, mano de obra, mantenimiento, costo también son las consecuencias). 
• Una amplia gama de conectores para diferentes bases de datos y plataformas en la nube para independizar la plataforma de arquitectura de datos.
• Programación de trabajos y orquestación de flujos de trabajo para automatizar canalizaciones de arquitectura de almacenamiento de datos. 

Equipada con estas capacidades, cualquier organización puede emplear un enfoque ágil para crear una arquitectura sólida de almacenamiento de datos que brinde información de calidad a gran velocidad.