A arquitetura de data warehouse herdada inibe a visibilidade do esquema, tipos de dados, processos de movimentação e transformação. Isso deixa as equipes de data warehouse no escuro quando se trata de planejar e reprojetar um data warehouse em uma plataforma moderna. As ferramentas de modelagem e inteligência de dados da Quest automatizam o uso de metadados para documentar o sistema legado e informar o design do novo sistema.
As organizações que migram para um data warehouse moderno inevitavelmente enfrentam custos maiores, prazos mais longos e menor precisão se o trabalho for feito manualmente. Automatizar processos, como reprojetar esquemas, replicar dados e verificar a precisão dos dados, pode reduzir custos e, ao mesmo tempo, permitir alta disponibilidade, recuperação de desastres e distribuição de carga de trabalho. As ferramentas da Quest funcionam em plataformas de banco de dados para garantir que os dados estejam sempre disponíveis quando e onde forem necessários.
A desconexão tradicional entre as equipes de TI e os usuários de negócios resultou na falta de visibilidade das regras e políticas que regem a classificação de dados, uso e retenção de ativos de data warehouse. Esse baixo nível de alfabetização de dados das partes interessadas pode afetar a conformidade e reduzir a qualidade geral dos dados empresariais. As ferramentas de governança de dados da Quest garantem que todas as equipes entendam as políticas de uso de dados junto com a finalidade comercial dos dados armazenados.