L’architecture des entrepôts de données existants limite la visibilité sur les schémas, les types de données et les processus de transfert et de transformation. Les équipes chargées de la gestion de l’entrepôt de données n’ont pas la visibilité nécessaire pour planifier et repenser son fonctionnement sur une plateforme moderne. Les outils de modélisation et d’intelligence des données de Quest automatisent l’utilisation des métadonnées pour documenter le système existant et façonner la conception du nouveau système.
Les entreprises migrant vers un entrepôt de données moderne font inévitablement face à une augmentation des coûts, un allongement des délais et une baisse de la précision si le travail est effectué manuellement. L’automatisation des processus comme la nouvelle conception du schéma, la réplication des données et la vérification de leur exactitude peut réduire les coûts tout en conservant les capacités de haute disponibilité, de reprise d’activité et de répartition des charges de travail. Les outils Quest fonctionnent sur l’ensemble des plateformes de base de données pour garantir la disponibilité des données en cas de besoin.
La division traditionnelle qui existe entre les équipes informatiques et les utilisateurs métiers entraîne un manque de visibilité sur les règles et stratégies gouvernant la classification des données, l’utilisation et la conservation des ressources d’entrepôts de données. Le faible niveau des parties prenantes en matière de culture des données peut avoir des effets sur la conformité et réduire la qualité globale des données de l’entreprise. Avec les outils de gouvernance des données de Quest, toutes les équipes comprennent les règles d’utilisation des données, ainsi que l’objectif commercial des données stockées.