Det globale marked for datawarehousingværktøjer rørte $ 31.85 milliarder i 2023, op fra $27.93 milliarder i 2022. Tallene repræsenterer vigtigheden og den stigende udbredelse af datalager i erhvervslivet. Så hvad er årsagen til denne vækst? Hvorfor bliver datawarehouse-værktøjer pludselig i centrum for opmærksomheden?

Den primære årsag til den stigende popularitet af data warehousing værktøjer er den voksende mængde af data. Data warehousing værktøjer er den bedste løsning til at tæmme stigningen i mængden og variationen af ​​data. De kan konsolidere og organisere enorme datamængder fra forskellige kilder og lette avancerede analyser.

I denne artikel vil vi diskutere alt om datavarehusværktøjer, deres fordele og nogle af de bedste muligheder på markedet.

Lad os dykke ind! 

Hvad er datavarehusværktøjer?

Datavarehusværktøjer er softwareapplikationer eller platforme designet til at lette processen med at indsamle, lagre, administrere og analysere store mængder data fra forskellige kilder, som f.eks. databaser, regneark, cloud-tjenester og endda IoT-enheder. Denne centralisering strømliner datastyring og eliminerer behovet for at navigere gennem flere datasiloer.

Hovedformålet med en datalager er, at det gør det nemmere for brugerne at hente og analysere data. Datavarehusværktøjer giver dig mulighed for at definere detaljeringsgraden eller granulariteten, som data lagres på, lige fra meget aggregerede data til finkornede data på transaktionsniveau.

Du kan også oprette en datamart, en delmængde af et datavarehus, der er fokuseret på et specifikt forretningsområde eller afdeling.

Byg dit ende-til-ende datavarehus, uden at der kræves nogen kodning

Se Demo

Hvordan hjælper Data Warehouse-værktøjer?

At implementere data warehousing arkitektur, er det vigtigt at vælge det rigtige datavarehusværktøj til at strømline og automatisere mange af opgaverne. Lad os starte med det grundlæggende:

1. Dataudtræk: Den første og vigtigste ting, et data warehousingværktøj gør, er, at det udtrækker information fra alle operationelle kilder i en organisation, såsom kundedatabaser.
2. Datatransformation: Den udtrukne information renses og valideres herefter, så den er egnet til at blive sendt ind i et datavarehus. Datavarehusværktøjer tilbyder en række transformationsfunktioner til at rense, standardisere og berige data.
3. Dataindlæsning: Dernæst kan du indlæse dataene i destinationen. Du kan vælge enhver indlæsningsstrategi, såsom fuld belastning, trinvis belastning og streaming i realtid, afhængigt af hvad der passer bedst til dine behov.
4. Datamodellering: Når dine data er i datavarehuset, kan du bruge værktøjernes funktioner til at definere relationerne i dine data. Du kan enten bruge stjerneskema eller snefnugskema, som består af faktatabeller (indeholdende mål) og dimensionstabeller (indeholdende attributter). For eksempel kan fakta være "Salgsindtægt", der repræsenterer de kvantitative data relateret til hver salgstransaktion, såsom det samlede beløb, der genereres af hvert salg. På den anden side kan "Produkt" være en dimension, der giver detaljer om de solgte produkter. Det inkluderer attributter som "Produktnavn", "Produktkategori", "Producent" og så videre.
5. Forespørgsel og analyse: Disse værktøjer giver forespørgsels- og rapporteringsfunktioner, der giver dig mulighed for at udtrække indsigt fra datavarehuset. Du kan skrive SQL-forespørgsler eller bruge grafiske grænseflader til at oprette rapporter og visualiseringer til analyse.

Top 8 datavarehusværktøjer

1. Astera Data Warehouse Builder

Astera datavarehusbygger eller ADWB er et agilt metadrevet datavarehusværktøj, der forenkler og automatiserer alle datavarehusprocesser, fra design og udvikling hele vejen til implementering og udgivelse af data, hvilket giver dig en enkelt platform til at bygge på stedet eller cloud datavarehuse ende til ende. Her er nogle vigtige funktioner i ADWB, der gør det til et ideelt data warehousing værktøj:

• Native connectors indbygget for at understøtte problemfri integration med populære databaser, webapplikationer og førende cloud-tjenesteudbydere, såsom Amazon, Azure cloud, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana og andre, hvilket sikrer glat dataintegration på tværs af forskellige platforme.
• Robust ETL og ELT motorer med avancerede muligheder til effektivt at håndtere omfattende arbejdsbelastninger og optimere forespørgselsydeevne, hvilket muliggør hurtig og effektiv databehandling.
• Skema-agnostisk datamodellering og intuitive no-code-udviklingsfunktioner reducerer markant den tid, der kræves for at bringe dit datavarehus i produktion, hvilket muliggør hurtigere implementering og udrulning.
• Omfattende datamodelverifikationsmodul, der sikrer udrulning af dimensionsmodeller eller datahvælvinger uden fejl, hvilket sikrer dataintegritet og nøjagtighed gennem hele data warehousing-processen.
• Ensartet metadatadrevet arkitektur, der letter integrationen af ​​strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data fra forskellige kilder, hvilket muliggør et holistisk syn på data og maksimerer dataindsigt.
• Granulær rollebaseret adgangskontrolmekanisme, der muliggør finmasket kontrol over brugerroller, giver og begrænser adgang til forskellige brugere baseret på deres specifikke behov, hvilket forbedrer datastyring og sikkerhedsforanstaltninger.

2. snefnug

Snowflake er en cloud-baseret data warehousing platform, der tilbyder en fuldt administreret og skalerbar løsning til datalagring, behandling og analyse. Det er designet til at imødegå udfordringerne ved traditionel data warehousing på stedet ved at levere en moderne og cloud-native arkitektur. Her er de vigtigste funktioner i Snowflake:

• Snefnug er bygget fra bunden til skyen. Det kører udelukkende i skymiljøer som AWS, Azure og Google Cloud Platform (GCP).
• Platformen bruger en multi-cluster, delt dataarkitektur, hvilket betyder, at flere brugere og arbejdsbelastninger samtidigt kan få adgang til og analysere de samme data uden forstyrrelser.
• Værktøjet bruger en række optimeringsteknikker, såsom automatisk indeksering og caching, for at fremskynde udførelse af forespørgsler.
• Du kan bruge Snowflakes oprindelige dataindlæsningsfunktioner eller Snowflakes Snowpipe til dataindtagelse i realtid.
• Snowflake har også en tidsrejsefunktion til dataversionering og historiesporing.

3. SAP Datawarehouse Cloud

SAP Data Warehouse Cloud er en cloud-baseret data warehousing-løsning udviklet af SAP. Det er designet til at give organisationer en moderne, skalerbar og integreret platform til datalagring, datamodellering, dataintegration og analyse. Her er de vigtigste funktioner og aspekter af SAP Data Warehouse Cloud:

• Platformen giver dig mulighed for at integrere data fra en lang række kilder, herunder lokale databaser, cloud-baserede applikationer, regneark og mere
• Data Warehouse Cloud har et semantisk lag, der abstraherer komplekse datastrukturer og giver et forretningsvenligt overblik over data.
• Du kan udføre ad hoc-forespørgsler, oprette rapporter og bygge visualiseringer ved hjælp af integrerede business intelligence- og analyseværktøjer.
• Du kan bruge træk-og-slip-grænsefladen, hvilket gør dem i stand til at skabe datamodeller, definere relationer og opbygge hierarkier uden behov for omfattende kodning.

4. Oracle Exadata

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) er en cloud-baseret datavarehustjeneste, der tilbydes af Oracle Corporation. Det er designet til at forenkle datastyring og analyseopgaver ved at automatisere mange af de traditionelt komplekse og tidskrævende processer forbundet med data warehousing. Her er nøgleaspekter og funktioner i Oracle Autonomous Data Warehouse:

• Det understøtter dataintegration og ETL (Extract, Transform, Load) processer med indbyggede funktioner til dataindlæsning og transformation.
• ADW understøtter forskellige datatyper og modeller, herunder relationelle, JSON-, rumlige og grafiske data, hvilket gør det alsidigt til forskellige analytiske krav.
• Oracle ADW er en fuldt administreret tjeneste, hvilket betyder, at Oracle håndterer infrastrukturforsyning, konfiguration, patching, backup og andre administrative opgaver.

5. Panoply

Panoply er en administreret ELT og en cloud data warehouse platform, der giver brugerne mulighed for at opsætte en data warehouse arkitektur. Cloud-datavarehuset eliminerer behovet for, at du skal opsætte og vedligeholde dit eget lokale datavarehus, hvilket sparer tid og ressourcer.

Her er de vigtigste funktioner i Panoply:

• Forskellige indbyggede stik til at indlæse data fra flere kilder
• Indbygget skemalægger til automatisering
• Datatransformation evner til at rense, transformere og berige data ved hjælp af SQL, Python eller andre scriptsprog.
• Søjlelagerformat for optimeret forespørgselsydeevne

6. Teradata Vantage

Teradata Vantage er en data warehousing- og analyseplatform designet til at håndtere store mængder data og understøtte komplekse analytiske arbejdsbelastninger. Platformen bruger SQL som sit primære forespørgselssprog, hvilket betyder, at det mest er beregnet til brugere med SQL-færdigheder. Her er nogle nøgleaspekter af Teradata Vantage til data warehousing:

• Forskellige kilder, herunder datavarehuse, datasøer, lokale systemer og cloud-platforme.
• Indbygget analysefunktioner og understøtter integration med populær datavidenskab og maskinlæringsværktøjer.
• Arbejdsbelastningsstyringsfunktioner for at sikre, at forskellige typer forespørgsler og analysearbejdsbelastninger prioriteres korrekt og allokeres ressourcer.

7.Microsoft Azure

Microsoft Azure tilbyder også data warehousing-funktioner. Hvis du har data gemt i Azure Blob-lagring eller i en datasø, kan du introducere analytiske muligheder ved hjælp af Azure Synapse eller med Azure HDInsight. Hvis du vil flytte data fra kilden til datavarehuset, kan du gøre det ved hjælp af Azure Data Factory eller Oozie på Azure HDInsight.

Azure opdeler data warehousing muligheder i to: Hvis du har små til mellemstore datasæt, der ikke kræver komplekse forespørgsler, så kan du bruge symmetriske (SMP-baserede) data warehouses. I tilfælde af at du har at gøre med big data, er det bedre at vælge massivt parallel processing system (MPP). Her er nogle nøglefunktioner i Microsoft Azure data warehouse:

• Platformen tilbyder indbyggede analysefunktioner, herunder integration med Azure Machine Learning og Power BI.
• Den kommer med MPP-arkitektur, som distribuerer data og forespørgsler på tværs af flere noder og giver dig mulighed for at behandle store datasæt hurtigt og effektivt.
• Den integreres også med forskellige datakilder, både på stedet og i skyen, hvilket gør det nemmere at indtage og administrere data fra forskellige systemer.

8. Hevo Data

Hevo, er en cloud-baseret dataintegrationsplatform designet til at strømline processen med at indsamle, transformere og indlæse (ETL) data til datavarehuse og andre destinationer. Selvom det ikke i sig selv er et data warehousing-værktøj, letter det dataindtagelse og integration. Her er nogle nøglefunktioner og aspekter af Hevo til data warehousing:

• En bred vifte af præbyggede forbindelser og integrationer til at indsamle data fra forskellige kilder, herunder databaser, cloud-applikationer, filsystemer og mere.
• Visuel datatransformationsgrænseflade, der gør dig i stand til at rense, berige og transformere data, når de flyder ind i datavarehuset.
• Hevo giver dig mulighed for at definere datamodeller og skemaer, hvilket sikrer, at data er struktureret korrekt til analyse i datavarehuset.
• Indeholder datakvalitet funktioner til at hjælpe dig med at identificere og løse datakvalitetsproblemer under ETL-processen.

4 Vigtige funktioner, som datavarehusværktøjer bør have

1.    Datarensning

Mange virksomheder bruger data warehousing til at udnytte historiske data til kritiske forretningsbeslutninger. Derfor er det vigtigt at sikre, at kun data af høj kvalitet indlæses i et datavarehus gennem databehandling. Dette kan gøres ved at lave data rensning en del af data warehousing-processen, som kan hjælpe med at opdage og fjerne ugyldige, ufuldstændige eller forældede poster fra kildedatasættene.

2. Datatransformation og -indlæsning

Datatransformation involverer ændring af data til et kompatibelt format med målsystemet, såsom en database, for at forenkle dataindlæsning.

Mange datavarehusstyringsværktøjer tilbyder indbyggede transformationer. Disse trin inkluderer aggregering, opslag, joinforbindelse og filtrering for at strømline dataintegrationstrinnet i et datavarehus. Integrerede data giver en holistisk dataprofil og er nødvendig for effektiv analyse.

3. Data Governance og Metadata Management

Data Governance og Metadata Management spiller en afgørende rolle i et datavarehusværktøj. Datastyring sikrer integritet, overholdelse og effektiv styring af data gennem politikker, processer og kontroller. Det omfatter aktiviteter som overvågning af datakvalitet, sporing af dataafstamning, implementering af datasikkerhedsforanstaltninger og overholdelse af databeskyttelsesforskrifter.

På den anden side fokuserer metadatastyring på at administrere information relateret til data, herunder dens struktur, attributter og relationer.

Effektiv datastyring og metadatastyring er afgørende for at sikre datagennemsigtighed, pålidelighed og overholdelse. De giver organisationer mulighed for at vedligeholde nøjagtige og konsistente data, opfylde regulatoriske krav og træffe velinformerede beslutninger.

4. Business Intelligence og dataanalyse

Data warehousing og Business Intelligence (BI) er to forskellige men tæt forbundne teknologier som hjælper en virksomhed med at træffe informerede beslutninger. Organisationer har meget information i rå form i den digitale æra, generelt lagret i et datavarehus. Det er afgørende for datavarehusanalyseværktøjer at have BI-funktionalitet til at hjælpe med datahentning, da det hjælper med at generere forretningsindsigt.

Hvordan vælger man det bedste datavarehusværktøj? 6 faktorer at overveje

At vælge et datavarehussoftwareværktøj, der passer til alle dine forretningskrav, kræver omhyggelig overvejelse. Når alt kommer til alt, kan det være besværligt og forstyrrende at skifte fra et DWH-værktøj til et andet.

Her er fem nøglefaktorer, som du skal overveje, når du vælger en lagerplatform:

1. Cloud vs. On-Premises

Når du vælger et datawarehouse-softwareværktøj, er det første punkt, du skal overveje, om du har brug for en cloud- eller en on-premises datawarehouse-software. Hvis du leder efter en omkostningseffektiv datavarehussoftware uden servere, hardware og lavere vedligeholdelsesomkostninger, bør du vælge et fuldt administreret cloud-baseret datavarehus.

Hvis sikring af data er en prioritet, så kan en lokal datavarehusarkitektur være den rigtige vej at gå. On-premises data warehouse giver dig fuld kontrol over informationssikkerhed og adgang. Desuden leverer disse løsninger generelt højere hastighed end deres cloud-alternativer på grund af lavere latency.

2. Ydeevne

Hvad angår ydeevne, skal du kontrollere adgangshastighed og behandlingshastighed. Mens du søger, bør du stille spørgsmål som, hvilket datavarehusstyringsværktøj, der vil levere hurtigere forespørgselsydeevne. Hvor hurtigt kan den udtrække data fra kildesystemerne og indlæse dem i destinationssystemerne? Hvilket værktøj vil hjælpe din datavarehusarkitektur med at opretholde et ideelt præstationsniveau?

Dataintegrationsværktøjer i data warehousing tilbyde forskellige præstationsniveauer afhængigt af, hvordan de er struktureret. For at opretholde den bedste ydeevne på dit datavarehus skal du bruge et værktøj, der sikrer, at dine data renses, de-duplikeres, transformeres og indlæses nøjagtigt.

Sørg for at vælge et datavarehussoftwareværktøj, der understøtter ofte brugte kildedataformater og måldatastrukturer, så du nemt kan få adgang til forskellige datasæt til rettidige beslutninger.

3. Koste

Når det kommer til omkostninger, skal du overveje flere faktorer såsom:

• BI og rapportering

BI og datavisualiseringer er afgørende for at præsentere data for interessenter, hvorfor mange DWH-løsninger tilbyder dashboards til rapportering. Du kan enten vælge en virksomhedsløsning eller gå efter et open source-værktøj. Mens open source-løsninger er billigere, kræver de dedikerede udviklere til at kode og vedligeholde.

• Opbevaringskrav

Mængden af ​​krævet opbevaring er en anden vigtig faktor. Cloud datavarehuse tilbyder skalerbar lagring og opkræver dig pr. gigabyte/terabyte data – en perfekt mulighed for store virksomheder.

• Vedligeholdelse og træning

Du skal også overveje omkostningerne ved at oprette, lære og vedligeholde et datavarehus. Hvis du vælger løsninger uden kode, f.eks Astera Data Warehouse Builder, du kan sætte det op inden for få dage og også gøre værktøjet tilgængeligt for ikke-tekniske brugere. No-code værktøjer reducerer også behovet for dedikerede udviklere, hvilket reducerer lønomkostningerne.

4. Skalerbarhed

Hvis din virksomhed vokser hurtigt, vil du vælge et datavarehusanalyseværktøj, der skalerer din virksomhed. Gå for eksempel efter et værktøj, der tilbyder hurtig og problemfri klyngeændring uden kontinuerlig overvågning for at sikre overholdelse af datasættets krav.

Du kan bestemme skalerbarheden af ​​forskellige dataintegrationsværktøjer til data warehousing med hensyn til omkostninger, ressourcer og enkelhed. Nogle værktøjer kræver mere vedligeholdelse, men er billigere.

På samme måde finder du nogle DWH-værktøjer, der er vandret skalerbare. Det betyder, at de tilbyder høj ydeevne, selvom du tilføjer flere noder til dit datavarehus. Også, hvis de er korrekt optimeret, kan sådanne værktøjer være relativt økonomiske.

5. Automatiseringsevner

Automatisering er blevet tidens behov for at imødekomme de voksende behov for datavolumen og muliggøre hurtigere tid til indsigt, hvorfor det er vigtigt, at det værktøj, du vælger, skal understøtte automatisering. Moderne data warehouse værktøjer kan radikalt reducere data warehousing projekters tid, udgifter og risici, da de i modsætning til traditionelle data warehousing værktøjer tilbyder automatisering ved hvert trin. De kommer med workflowautomatisering og designmønstre for datamodeller, såsom Vault, Inmon og Kimball. Fra design af datavarehuset til datakortlægning og genererer ETL-kode til at indlæse information i datavarehuset, det automatiserede datavarehusværktøj eliminerer den kedelige proces med SQL-forespørgsler.

De sikrer også, at fejlfri data indlæses i dit datavarehus, da den komplette datarensningsproces lige fra profilering af kildedata til validering før indlæsning af data i datavarehuset vil blive automatiseret.

6.    Integrationer

Virksomheder håndterer i gennemsnit 400 datakilder lige fra lokale databaser til applikationer, sensordata og POS-data. Det endelige mål for enhver virksomhed er at kombinere disse data til en samlet visning. Derfor er det vigtigt at vælge et DWH-værktøj, der kan integrere data fra forskellige applikationer og informationssystemer. Sørg for, at det værktøj, du vælger, har indbyggede stik til de kilder, du arbejder med.

Byg dit Enterprise Data warehouse med Astera i 6 nemme trin

ADWB fremskynder betydeligt din rejse til implementering af et datavarehus. Lad os se, hvordan du kan implementere et datavarehus med ADWB i kun seks trin:

1. Indtag data fra flere kilder

ADWB kommer med indbyggede stik, der gør det nemmere for dig at udtrække data fra enhver kilde i din organisation. Alt du skal gøre er bare at trække og slippe kildestikket og oprette forbindelsen.

2. Opret skema

Du kan udnytte platformens visuelle grænseflade og indbyggede datamodeler til enten at skabe en model fra bunden eller omvendt konstruere en model til en eksisterende database.

3. Datamodellering

Dernæst kan du begynde med datamodellering. ADWB understøtter begge dele dimensionel modellering og datahvælvingsmodellering. Du kan automatisere datahvælvingsmodelleringsprocessen og oprette Hubs, Links og Satellitter for hver underliggende enhed, eller du kan tildele en enhedstype til hver generel enhed i en datamodel for at gøre den til en dimensionel model.

4. Bekræft din datamodel

Dernæst kan værktøjet hjælpe dig med at verificere, om fakta og dimensionsdata er gyldige og nøjagtige ved hjælp af Validere metadata og dataintegritet mulighed. Disse muligheder giver dig besked om, at disse problemer eksisterer i de data, der findes i entiteterne i en implementeret dimensionel model.

5. Udfyld dit datavarehus

Derefter kan du bruge dataflowdesigneren til at opsætte ETL-pipelines til at indlæse data i dit datavarehus. Du kan bruge dimensions- og faktaindlæseren til at indlæse data i destinationsmodellen.

6. Visualiser dine data

Nu, dette er den interessante del. ADWB leveres med OData-tjenesten, hvor du nemt kan visualisere og analysere dine data ved hjælp af ethvert analyseværktøj såsom Power BI eller Tableau.

Konklusion

Datavarehusværktøjer er blevet uundværlige aktiver for moderne organisationer, da de hjælper virksomheder med at arbejde med moderne dataudfordringer. Hvis du leder efter en nemmere måde at opsætte dit datavarehus på, så prøv Astera Data Warehouse Builder til gratis med en 14-dages prøveperiode.