五件事你必须知道关于数据仓库自动化

数据仓库自动化的工具正变得越来越主流，现在他们明显的好处： – 快速的交货时间，开发成本较低，正在越早更好的决策。最后，企业正在醒来的事实，对于一个商业智能项目完成等待三至六个月不再令人满意。

也有相当的市场几个数据仓库的自动化工具的权利，但像许多事情，他们并不都是平等的。这里有一些事情你应该知道，如果评估来自不同供应商的产品。

1）有些工具不自动一切。

一些数据仓库自动化工具再犯同样的错误，大多数开发商做 – 这是使星型模式报告的唯一目的。这很好的一个简单的数据源，但是当你需要将数据从多个数据源整合，事情就变得复杂了。有些工具带你通过一个错综复杂的过程升级到数据生成星型模式之前，结合。这是不是很自动化。数据仓库的自动化工具应该自动一切，而不需要额外的数据建模工作，测绘或ETL编码。

2）一些工具需要大量的咨询工作，实现了结果。

问问你的数据仓库的自动化软件供应商的这个简单的问题： – “有多少顾问，你呢？”一个大型团队顾问建议他们的工具是不是自动完成大部分，或他们的产品是复杂的使用。数据仓库自动化的整点是，它应该被充分地自己内部团队管理，并很容易，而无需在外部顾问每次你需要做一个小的工作时间打电话使用。

3）第三范式或数据保险库星型模式之前？

如果您正计划建立自己的数据仓库正确，那么你所选择的数据仓库自动化工具应该自动执行任何上述的部分或全部。一些数据仓库的自动化工具仍需要您手动设计目标模型，并用自己的工具来填充它。这不是自动化 – 你还不如回去使用ETL工具。一个好的数据仓库自动化工具将自动完成模型设计和填充它的代码 – 让你第三范式和数据存储库，加上当然，星型模式之间进行选择。

4）目标数据库的数据仓库。

许多数据仓库的自动化工具限制你只是一个目标数据库平台，而其他人将让你在更多的创建数据仓库。你可能希望，在未来，移动到不同的数据库平台（例如，从DB2到S​​QL Server，或从Oracle到Teradata的），所以你可能需要一个数据仓库的自动化工具，它为您提供了将来的迁移选项。

5）调度依赖

对于任何数据仓库项目，需要数据在特定的时间，并在一定的顺序进行装载。例如，当来自多个来源的数据相结合，你可能需要有所有加载之前，首先你可以开始建立你的第三范式表中的数据，而且他们必须更新之前，您可以更新您的星模式的报告。一个企业级的数据仓库的自动化工具将了解这些依赖关系，并自动完成所有必要的流程和正确的顺序运行它们。

总结

ETL工具引入了很多昂贵的延误和风险到您的商业智能项目。更糟的是，他们期待您的业务用户申报要求提前发展，所以不可避免的变化将要花费很长的时间来解决。底线是，你不能用敏捷的ETL工具，他们强迫你按照他们的传统的瀑布式方法。如果您估计传统的数据仓库项目，需要半年，同样的项目应该在几个星期内具有良好的数据仓库自动化工具来完成。

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