数据仓库自动化系统含义和案例

数据仓库自动化比机器人在您的公司仓库周围缩放、完成任务更复杂。数据仓库自动化系统涉及的过程包括但不限于设计、开发、操作、影响分析和测试。

数据仓库自动化到底是什么？它与对仓库自动化的理解有什么不同吗？让我们深入了解什么是数据仓库自动化，以及理解它与仓库自动化有何不同。

定义

从定义状态来看，数据使用数字形式的指标来产生增长或引发讨论。在仓库中，数据对公司的生存至关重要。没有数据就没有物流，仓库也很难优化。数据仓库自动化在人工智能(AI)的帮助下使用开发来自动化生命周期流程。

仓库生命周期从重复过程转变为自动化程度更高且对数据仓库自动化更友好的过程。这可以帮助机器人和传感器等仓库自动化工具

数据仓库是使用指标和其他统计数据来生成代码和部署代码的过程。通过这样做，可以更轻松地为手头的项目开发内外仓库的最佳设计。

仓库数据库中的存储使用实时数据。想想订单进出，或者生产线，新产品进出，所有这些都是实时的，不会因报告延迟而停滞不前。该数据库跟上这些数字，因此人类不必这样做，但这仅仅是开始。这不仅消除了错误，而且有助于降低劳动力成本，并让那些在每个项目的更重要部分提供帮助的人解放出来。

数据仓库自动化案例：

用于简化数据计算机化的数据仓库自动化系统使用提取、转换和加载（简称ETL）工具来完成工作。这些工具用于项目的成本在20K到20M之间，具体取决于项目的复杂性和您使用的工具。

以下是我最喜欢的7个数据仓库自动化工具系统，但它们的来源还有很多。

亚马逊红移

作为基于云的分析和BI工具，Amazon Redshift具有很多有用的功能，使其成为更受欢迎的数据仓库自动化工具之一。该服务易于定制，也易于与以前的数据库集成。由于其存储、处理和优化，Amazon Redshift 的自定义功能是无限的。该服务甚至有两个月的免费试用期，以确保您在投入使用其数据仓库自动化工具之前喜欢它。

甲骨文

数据驱动是Oracle的最前沿，它也是一个基于云的工具。机器学习分析、自动调整和数据可视化是 Oracle 的一些最大和最理想的特性。这个工具最适合分析性很强的仓库和项目。Oracle 将根据您收到的数据生成报告和预测，并通过仓储项目帮助您的公司发展。

ActiveBatch

ActiveBatch使用端到端解决方案来确保为用户提供实时数据库。它具有高级调度和作业库，有助于自动化设计和快速完成项目。您可以添加多个检查点以提高可用性。它还提供免费演示和 30 天试用，这对于开始使用 ActiveBatch 很有用。

红木RunMyJobs

红木非常适合期望增长的公司。它是用户友好的，并且具有无与伦比的可扩展性，能够与您一起成长，而无需随着您的成长而更改您的自动化工具。它具有令人难以置信的可见性功能，非常适合跟上幕后的一切，并具有多个来源的集成功能，可以将所有数据保存在一起。它还具有将数据馈送到仪表板和构建报告的智能。这可以让您作为经理或员工有更多的时间，而不必自己开发这些报告和仪表板。

Zap数据中心

Zap DataHub 非常用户友好。设置和使用不涉及编码。它是基于向导的自动化，这意味着界面本身将引导用户完成设置或任何功能的必要步骤。此外，Zap 还提供免费演示以帮助公司起步，更不用说它是市场上数据仓库自动化工具的低价选项之一。Zap 的另一个关键特性是它提供的直观建模，这意味着您可以在界面内拖放。

WhereScape

WhereScape因其基础设施自动化而广受欢迎，可自动化设计并简化项目。这样做可以缩短生产的整体时间。WhereScape 专注于设计、开发、部署和运营。它还有附加服务；WhereScape 3D、WhereScape? Red 和 WhereScape? Data Vault Express。

紫苑

Astera是一种敏捷管理自动化工具，通过其数据自动化软件实现设计模式。他们使用无代码设计，使其非常用户友好，类似于 Zap DataHub。两者之间最大的区别在于 Astera 是元数据驱动的，而 Zap DataHub 是基于向导的。在您决定投资之前，您还可以申请免费试用 Astera。

如何知道时间到了

当他们的流程开始检查错误的框时，仓库将知道数据需要一个自动化元素。如果您发现您或您员工的所有时间都花在了数据仓库项目上，或者由于数据量大，您的项目花费的时间比预期的要长得多，那么可能是时候考虑上述一些自动化选项了过程有点。如您所见，有很大的灵活性和许多可供选择的选项。

总结

该博客为您提供了数据仓库自动化领域的内幕信息。此外，为什么它对仓库自动化系统的整体结构很重要。您还获得了有关几种流行的数据仓库自动化工具的知识，以便在您自己的仓库项目中使用其中一种工具时为您提供帮助。