Ein vollständiges Handbuch zur Data Warehouse-Automatisierung

By |2022-05-13T09:30:00+00:00Januar 22nd, 2020|

Die Data Warehouse-Automatisierung (DWA) ersetzt schnell herkömmliche Ansätze zum Aufbau von Data Warehouses, zentralen Datenspeichern, die von Unternehmen verwendet werden, um datengesteuerte strategische Erkenntnisse zu gewinnen.

Enterprise Data Warehouses (EDW) sind entscheidend für die Nutzung historischer Daten für Business Intelligence- und Berichtszwecke. Die traditionellen Ansätze zur Zusammenstellung und Verwaltung riesiger Datenmengen durch manuelle ETL-Codierung sind jedoch nicht mehr effektiv. Auf dem wettbewerbsintensiven Unternehmensmarkt von heute sind geschäftliche Agilität und Markteinführungszeiten von entscheidender Bedeutung. Für solche Anforderungen zeichnet sich Data Warehouse-Automatisierungssoftware dadurch aus, dass sie den manuellen Aufwand für den Aufbau und die Bereitstellung von Data Warehouses und die Synthese von Daten für die Geschäftsberichterstattung minimiert.

In diesem ausführlichen Leitfaden werden verschiedene Aspekte der Data Warehouse-Automatisierung untersucht und wie sie zur Vereinfachung von Geschäftsprozessen beitragen.

Was ist ein Enterprise Data Warehouse?

Was ist Data Warehouse-Automatisierung (DWA)?

Wie hat sich DWA entwickelt?

Wie funktioniert die Data Warehouse-Automatisierung?

Bewertung der Bereitschaft zur Automatisierung

Vorteile von DWA-Tools

Was ist ein Enterprise Data Warehouse?

Ein EDW hilft dabei, die Daten eines Unternehmens aus verschiedenen Quellen und Anwendungen zu zentralisieren und macht sie für Business Intelligence, Visualisierung und Prognosen zugänglich. Die Funktion von EDW besteht darin, Daten aus mehreren Abteilungen im gesamten Unternehmen in einem einzigen Data Warehouse zu konsolidieren.

Was ist Data Warehouse-Automatisierung?

Ein Data Warehouse verwendet eine Technologie der nächsten Generation für die Automatisierung, die auf fortschrittlichen Technologien basiert Designmuster und Prozesse zur Automatisierung der Planungs-, Modellierungs- und Integrationsschritte des gesamten Lebenszyklus von Datensätzen in der Industrie. Es bietet eine effiziente Alternative zum herkömmlichen Data-Warehouse-Design, indem es zeitintensive Aufgaben wie das Generieren und Bereitstellen von ETL-Codes auf einem Datenbankserver reduziert.

Mithilfe von Data Warehouse-Designtools können Unternehmen ausführen Business-Intelligence-Projekte innerhalb von Stunden im Vergleich zu Monaten zu einem Bruchteil der Kosten einer manuellen Programmierung.

Wie hat sich DWA entwickelt?

Die Funktionen der Data Warehouse-Automatisierungstools haben sich über mehrere Jahrzehnte aus der Handcodierung entwickelt. Dieser Fortschritt ist auf die gestiegenen Anforderungen an Datenspeicherung und -integration sowie auf die Verbreitung vieler Datenquellen wie CRM-Systeme, REST-APIs und Cloud-Datenbanken zurückzuführen.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Entwicklung von Data Warehouse Repositories.

Data Warehouse-Automatisierungssoftware – Ein Leitfaden für die Weiterentwicklung

Die verschiedenen Ebenen der Data Warehouse-Automatisierung werden erläutert

Datenbankverwaltungssysteme und Data Warehouse-Architekturen

Vor herkömmlichen Data Warehouses führte die Erfindung des Festplattenspeichers in den 1960er Jahren dazu, dass große Datenmengen in Form von Datenbanken gespeichert und verarbeitet werden mussten. Diese Anforderungen ermöglichten die Entwicklung von dimensionalen Data Marts und Entitätsbeziehungen. In den frühen 1980er Jahren waren mehrere herstellerspezifische ETL-Tools und SQL-basierte relationale Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) auf dem Markt erhältlich.

Standardisierung von Data Warehouse-Architekturen

Im nächsten Jahrzehnt entwickelten sich die Geschäftsanforderungen für die Verwaltung heterogener Geschäftsdaten erheblich. Die Data Warehouse-Technologie konvergierte auf standardisierten Architekturen, wodurch Unternehmen Daten aus verschiedenen Formaten und Quellen für eine konsolidierte Ansicht zusammenführen konnten.

EDW-Herausforderungen und Bedarf an Datenautomatisierung

Die inhärenten Herausforderungen bei der Data Warehouse-Entwicklung, wie lange Entwicklungszyklen, schlechtes Metadatenmanagement im vorhandenen Data Warehouse sowie kostspielige Entwicklungsressourcen, machten traditionelle Data Warehouse-Architekturen für sich schnell ändernde Marktbedingungen ungeeignet.

Um die Jahrtausendwende stellten Unternehmen fest, dass viele ihrer Systeme schlecht in Datenbanken und Anwendungssysteme integriert waren und dies nicht tun konnten Volumen fragmentierter Daten integrieren. Dies ebnete den Weg für eine agile Plattform, die ETL-Prozesse automatisieren und problemlos in Unternehmensanwendungen integrieren kann.

Heutzutage haben sich Data Warehouse-Automatisierungswerkzeuge weiterentwickelt, um neuen Technologien und Geschäftsanforderungen Rechnung zu tragen. Dazu gehören die Datenextraktion in Echtzeit, die Analyse von Cloud-Daten und Webanwendungsdiensten wie REST-APIs und SOAP sowie die Integration mit Datenvisualisierungstools.

Wie funktioniert Data Warehouse Automation (DWA)?

Um die Funktionsweise von Automatisierungstools zu verstehen, müssen Sie zunächst untersuchen, wie herkömmliche Data Warehouses Daten verarbeiten.

Traditionelle Data Warehouse-Architektur

In einem herkömmlichen Data Warehouse-Design durchlaufen alle Daten drei verschiedene Phasen:

  1. Relationale Datenbank (OLTP): In dieser Phase werden SQL-Skripts verwendet, um alle Transaktionsdaten aus relationalen Datenbanken zu extrahieren. Vor dem Verschieben der Daten werden diese gesäubert, um fehlerhafte und ungenaue Informationen auf Konsistenz zu überprüfen. Alle Daten in dieser Phase befinden sich in einem Entity-Relationship-Modell und werden für die Online-Transaktionsverarbeitung verwendet.
  2. Analytical Data Warehouse (OLAP): Die Transaktionsdaten werden dann nach Stern- oder Schneeflockenschemata modelliert und über ein relationales OLAP- oder mehrdimensionales Datenmodell auf einen Online-Analyseverarbeitungsserver oder OLAP übertragen. Dies strukturiert und vereinfacht die Daten für analytische Berichts- und Abfragezwecke. Als nächstes werden die Daten transformiert und in das Data Warehouse geladen.
  3. Analytics und Reporting: Sobald die ETL-Prozesse Wenn die Daten vollständig sind, werden die Daten aus dem Data Warehouse in Business Intelligence- und Analysetools exportiert, um Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung abzuleiten.

Normalerweise muss ein Benutzer die ETL-Prozesse von Grund auf definieren, um die Daten aus dem Data Warehouse in die Front-End-BI-Tools zu verschieben.

Außerdem macht die manuelle Codierung für ETL- und Datenbereinigungsaufgaben Data-Warehousing-Projekte fehleranfällig und zeitaufwändig. Aus diesem Grund haben Geschäftsanwender oft nicht genügend genaue Daten für die Berichterstellung zur Verfügung und sind einem höheren Risiko von Budgetüberschreitungen und Projektfehlern ausgesetzt.

Eine Data Warehouse-Automatisierungssoftware bietet einen codefreien und flüssigen Ansatz zum Aggregieren und Verschieben unterschiedlicher Unternehmensdaten von Quellsystemen in ein Data Warehouse und darüber hinaus. Im Gegensatz zur traditionellen Data Warehouse-Architektur automatisiert die Software die Batch-Ausführung und die ETL-Code-Bereitstellungsanforderungen des Data Warehousing-Prozesses. Basierend auf agilen Methoden, von denen einige der bekanntesten sind Ideen für die Automatisierung von Data Warehouses Nutzen Sie eine Vielzahl von Funktionen, darunter:

  • Entnormalisierte, normalisierte und mehrdimensionale Datenstrukturen
  • ETL- und ELT-Datenintegrationsprozesse
  • Quelldatenmodellierung
  • Konnektivität zu verschiedenen Datenanbietern
Bestandteile der Data Warehouse-Automatisierungssoftware

Automatisierte Data Warehousing Journey

Eine Data Warehouse-Software erleichtert die Automatisierung und vereinfacht Data Warehouse-Projekte auf folgende Weise:

  • Automatisierte ETL-Prozesse: Optimieren Sie Extraktions-, Transformations- und Datenladeautomatisierungsprozesse, um die sich wiederholenden Schritte durch automatische Zuordnung und Jobplanung zu vermeiden. Dies kann über zwei Data Warehouse-Ladestrategien erfolgen – Volllast und inkrementelles Laden.
  • Saubere und intuitive Benutzeroberfläche: Entwerfen und implementieren Sie Data Warehouses mithilfe der visuellen Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche.
  • Vorkonfigurierte Connectors für nahtlose Anwendungsintegration: Unterstützung der Integration mit mehreren Konnektoren für Unternehmensanwendungen, B. Salesforce-, COBOL-, MS Dynamics CRM-, SAP- und REST-APIs zur Verwaltung von Daten über eine Vielzahl von Datenanbietern.

Kurz gesagt, Data Warehouse-Automatisierungssoftware hilft Unternehmen, Data Warehouses im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouse-Designtools viel reibungsloser zu erstellen und zu verwalten. Obwohl die Fähigkeiten dieser Lösungen variieren, können Unternehmen erwarten, dass gemeinsame Designmuster und Funktionalitäten ihre Geschäftsziele erreichen. Es ist immer besser, einen Data Warehouse Kostenvergleich verschiedener Tools durchzuführen, bevor Sie sich für das richtige Data Warehouse Automatisierungstool entscheiden. Wenn Sie mehr über DWA-Tools erfahren möchten, Kontakt aufnehmen.

Bewertung der Bereitschaft zur Automatisierung

Im Folgenden sind einige der Schritte aufgeführt, die ein Unternehmen prüfen muss, bevor es sich für ein Data-Warehouse-Tool entscheidet:

  • Datenverwaltungsarchitektur: Wie funktioniert Ihre DWH-Architektur? Verwendet es einzigartige Spezialartikel oder eine Mischung aus Best Practices?
  • Voraussetzung: Wie definieren Sie Geschäftsanforderungen? Ist es ein agiler Entdeckungsprozess oder ein Wasserfall-Ansatz, der sich auf geschäftliche, funktionale und technische Anforderungen konzentriert?
  • Operationen: Wie sind die Abläufe Ihrer Organisation strukturiert? Sind die Vorgänge zeitaufwändig, fragil, komplex, detailliert oder arbeitsintensiv?
  • Wartung: Wie ist die Wartung der Dateninfrastruktur strukturiert? Ist es schwierig und abhängig von einigen Schlüsselpersonen?

Einige der häufig verwendeten Data-Warehouse-Automatisierungstools und -prozesse

  • Volatilität: Wie oft ändern Sie häufig die Anforderungen und den gesamten Entwicklungsprozess?
  • Testing: Wie erwarten Ihre Geschäftsinteressenten die Bereitstellung von Analysen und den Datenzugriff? Ist es schnell und häufig?

Vorteile von DWA-Tools

Automatisierte Software ermöglicht es Unternehmen, sich einen Marktvorteil mit den folgenden Vorteilen zu sichern:

  1. Verbesserte Datenqualität und Präzision: Unternehmen können Inkonsistenzen bei manueller ETL vermeiden und dadurch eine höhere Abfrageleistung erzielen. Die Point-and-Click-Schnittstelle der Data Warehouse-Automatisierungssoftware erleichtert das Extrahieren unterschiedlicher Daten aus Datenbanken, Excel, Dateien mit Trennzeichen und anderen Quellen. Es ermöglicht Benutzern auch, zu modellieren langsam wechselnde Dimensionen und migrieren Sie Warehouse-Daten in andere Zielsysteme, wie Cloud-basierte BI- oder Datenvisualisierungstools. Daher haben Unternehmen nicht nur Zugriff auf zuverlässige Daten, sondern haben auch eine bessere Kontrolle über fortschrittliche und genauere Berichte und Analysen.
  2. Erhöhte Agilität und schnellere Time-to-Value: Der schnellere Einsatz von Data Warehouses und der Zugriff auf Data Insights ermöglichen Unternehmen verbesserte Geschäftsflexibilität. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnell auf sich ständig ändernde Marktbedingungen wie unerwartete Änderungen der Nachfrage und den Verlust des verfügbaren Einkommens zu reagieren. Beispielsweise kann ein Einzelhändler, der eine automatisierte Data Warehousing-Software verwendet, die Zeit verkürzen, die erforderlich ist, um BI-Berichte zu nutzen und die Ursachen für niedrige Umsätze in verschiedenen Filialen zu ermitteln und entsprechend zu kontern. Kurz gesagt, Entscheidungen können früher getroffen werden und Marktveränderungen durch eine bessere Wirkungsanalyse besser widerspiegeln.
  3. Höherer Datendurchsatz des Data Warehouse und ROI: Das Fehlen manueller Eingaben in einer Data Warehouse-Automatisierungssoftware ermöglicht es Benutzern, Data Warehouses viel schneller zu erstellen und bereitzustellen, wodurch Entwicklerressourcen freigesetzt und Kosten gesenkt werden. Dies gibt Geschäftsteams mehr Zeit, um verständliche Informationen aufzudecken, strategische Entscheidungen zu treffen und einen höheren Projektwert sicherzustellen.

Astera Data Warehouse Builder – Ein automatisiertes Tool

Astera DW-Builder ist eine automatisierte End-to-End-Data-Warehousing-Lösung. Benutzer können damit ihr eigenes Data Warehouse entwerfen, entwickeln und bereitstellen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Die Lösung verfügt über einen robusten Datenmodelldesigner, der nachfolgende Datenprozesse wie Datenzuordnung sowie Datenpopulation von Fakten und Dimensionen unterstützt. Alles in allem die Astera DW Builder wurde entwickelt, um den ROI zu verbessern, Zeit zu sparen und die Funktionen für Business Intelligence, Datensicherheit und Datenqualität zu verbessern.

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