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许多公司已经认识到，数据是其业务的心脏。它是能够推动竞争优势并帮助决策者了解最佳前进方向的燃料。然而，在一个数据不断变化和扩展的世界里，问题变成了 "企业如何才能充分驾驭他们的数据？"

数据仓库已经成为企业数据的核心存储库，但随着它们不断扩展，数据、用户和复杂性越来越多，性能、成本和投资回报率都会受到影响。首席数据官(CDO)面临着优化影响的持续挑战，许多人转向自动化工具来振兴他们的数据仓库基础设施。

具体来说，数据仓库自动化(DWA)可以帮助IT团队消除数据仓库生命周期内的重复性设计、开发、部署和操作任务。通过自动化数据仓库，IT团队可以快速完成新的数据集成，更有效地处理大数据，并将更多的时间投入到对组织产生最大影响的商业智能计划中。DWA软件的工作原理是采用元数据、数据仓库方法论、模式检测，通过使用设计工具和省时的开发向导和模板，帮助开发人员自动生成数据仓库设计和编码。

这个过程可以克服很多时间密集型、重复性的工作，这些工作往往与DW软件项目的手工编码有关。取而代之的是，开发人员可以专注于数据仓库的更多战略要素，并确保他们提供的数据仓库能力能够满足企业遇到新的机遇和挑战时的需求。

但是，拥抱自动化不仅仅是实施新工具或技术的问题。成功取决于在战略中建立一些关键步骤、想法和流程。

第一步：提前思考

在接触技术之前，首先要彻底评估数据仓库性能的改进将在哪些方面带来最大的商业利益。TDWI进行的一项调查强调了这一点，调查显示，"根据业务目标重新调整 "是组织在寻求DW基础设施现代化时提出的主要原因。考虑到这一点，所有利益相关者之间的合作必须成为规划过程的一部分。在决定自动化的重点之前，业务和IT团队应着眼于更广泛的转型目标。

第二步：回顾已有的内容

许多组织已经建立了数据仓库，并在其商业智能战略中发挥了关键作用。然而，往往缺乏的是对未来业务所需的容量和性能要求的最新理解。鉴于数据量的指数级增长，将其作为基础点是关键。如果不明确，任何自动化战略都有可能过于关注当前的需求，无法有效地与现在或未来不断增长或变化的业务进行整合。

第三步：注重效率

实施DWA技术和工具通常必须与其他重要的技术优先事项竞争。因此，选择自动化的内容是实现有效实现所有相关目标的战略的关键，包括预算、绩效、时间等。

许多CDO发现，对于系统化的流程来说，自动化是特别具有成本效益的，因为它可以消除对人工参与的需求，或加速现有的方法。手工编码SQL、编写脚本或手动管理元数据等任务是自动化能够真正提高效率的好例子。

步骤4：以持续改进为目标

在一个理想的世界里，CDO应该把他们的自动化战略看作是一个不断改进的长期过程。企业在不断发展，最近发生的事件告诉大家，前所未有、不可预测的挑战可能就在眼前。这意味着分阶段的方法是非常有益的，因为它允许在前进的道路上做出改变，纠正错误，并确保IT团队有机会始终将其DWA工作与组织的更广泛需求相一致。

第五步：采取正确的心态

自动化专家们会非常正确地认为，DWA既是一种心态，也是一种技术。成功取决于将有效的领导力、透明的流程和沟通与正确的工具和技术相结合，以实现这些关键业务目标。

如果做得好，DWA可以对商业智能和决策产生变革性影响。它可以成为那些始终以改善为目标的企业的恒久资产，帮助他们不仅了解今天发生的事情，而且了解未来可能发生的事情。

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