許多公司已經認識到，數據是其業務的心臟。它是能夠推動競爭優勢并幫助決策者了解最佳前進方向的燃料。然而，在一個數據不斷變化和擴展的世界里，問題變成了 "企業如何才能充分駕馭他們的數據？"

數據倉庫已經成為企業數據的核心存儲庫，但隨著它們不斷擴展，數據、用戶和復雜性越來越多，性能、成本和投資回報率都會受到影響。首席數據官(CDO)面臨著優化影響的持續挑戰，許多人轉向自動化工具來振興他們的數據倉庫基礎設施。

具體來說，數據倉庫自動化(DWA)可以幫助IT團隊消除數據倉庫生命周期內的重復性設計、開發、部署和操作任務。通過自動化數據倉庫，IT團隊可以快速完成新的數據集成，更有效地處理大數據，并將更多的時間投入到對組織產生最大影響的商業智能計劃中。DWA軟件的工作原理是采用元數據、數據倉庫方法論、模式檢測，通過使用設計工具和省時的開發向導和模板，幫助開發人員自動生成數據倉庫設計和編碼。

這個過程可以克服很多時間密集型、重復性的工作，這些工作往往與DW軟件項目的手工編碼有關。取而代之的是，開發人員可以專注于數據倉庫的更多戰略要素，并確保他們提供的數據倉庫能力能夠滿足企業遇到新的機遇和挑戰時的需求。

但是，擁抱自動化不僅僅是實施新工具或技術的問題。成功取決于在戰略中建立一些關鍵步驟、想法和流程。

第一步：提前思考

在接觸技術之前，首先要徹底評估數據倉庫性能的改進將在哪些方面帶來最大的商業利益。TDWI進行的一項調查強調了這一點，調查顯示，"根據業務目標重新調整 "是組織在尋求DW基礎設施現代化時提出的主要原因。考慮到這一點，所有利益相關者之間的合作必須成為規劃過程的一部分。在決定自動化的重點之前，業務和IT團隊應著眼于更廣泛的轉型目標。

第二步：回顧已有的內容

許多組織已經建立了數據倉庫，并在其商業智能戰略中發揮了關鍵作用。然而，往往缺乏的是對未來業務所需的容量和性能要求的最新理解。鑒于數據量的指數級增長，將其作為基礎點是關鍵。如果不明確，任何自動化戰略都有可能過于關注當前的需求，無法有效地與現在或未來不斷增長或變化的業務進行整合。

第三步：注重效率

實施DWA技術和工具通常必須與其他重要的技術優先事項競爭。因此，選擇自動化的內容是實現有效實現所有相關目標的戰略的關鍵，包括預算、績效、時間等。

許多CDO發現，對于系統化的流程來說，自動化是特別具有成本效益的，因為它可以消除對人工參與的需求，或加速現有的方法。手工編碼SQL、編寫腳本或手動管理元數據等任務是自動化能夠真正提高效率的好例子。

步驟4：以持續改進為目標

在一個理想的世界里，CDO應該把他們的自動化戰略看作是一個不斷改進的長期過程。企業在不斷發展，最近發生的事件告訴大家，前所未有、不可預測的挑戰可能就在眼前。這意味著分階段的方法是非常有益的，因為它允許在前進的道路上做出改變，糾正錯誤，并確保IT團隊有機會始終將其DWA工作與組織的更廣泛需求相一致。

第五步：采取正確的心態

自動化專家們會非常正確地認為，DWA既是一種心態，也是一種技術。成功取決于將有效的領導力、透明的流程和溝通與正確的工具和技術相結合，以實現這些關鍵業務目標。

如果做得好，DWA可以對商業智能和決策產生變革性影響。它可以成為那些始終以改善為目標的企業的恒久資產，幫助他們不僅了解今天發生的事情，而且了解未來可能發生的事情。

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