Ein vollständiges Handbuch zur Data Warehouse-Automatisierung

By |2021-10-15T08:49:02+00:00Januar 22nd, 2020|

Data Warehouse Automation (DWA) ersetzt schnell herkömmliche Ansätze für Data Warehouses - zentralisierte Datenrepositorys, mit denen Unternehmen datengesteuerte strategische Erkenntnisse gewinnen.

Enterprise Data Warehouses (EDW) sind für die Verwendung historischer Daten für Geschäftsberichte von entscheidender Bedeutung. Die traditionellen Ansätze zum Kompilieren und Verwalten kolossaler Datenmengen durch manuelle ETL-Codierung sind jedoch nicht mehr effektiv. Im heutigen wettbewerbsintensiven Unternehmensmarkt sind Geschäftsagilität und Time-to-Market von entscheidender Bedeutung. Für solche Anforderungen zeichnen sich DWA-Tools dadurch aus, dass sie den manuellen Aufwand für den Aufbau und die Bereitstellung von Data Warehouses sowie die Synthese von Daten für die Geschäftsberichterstattung minimieren.

In diesem detaillierten Leitfaden wird untersucht, was EDW ist, und anschließend wird erläutert, was DWA ist, wie sich DWA entwickelt hat und welche Vorteile DWA Unternehmen bieten kann.

Was sind Enterprise Data Warehouses (EDW)?
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 sind Enterprise Data Warehouses (EDW)?

Eine EDW hilft bei der Zentralisierung der Daten eines Unternehmens aus verschiedenen Quellen und Anwendungen und macht sie für Business Intelligence, Visualisierung und Prognose 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. Es bietet eine effiziente Alternative zum herkömmlichen Data Warehouse-Design, indem zeitintensive Aufgaben wie das Generieren und Bereitstellen von ETL-Codes auf einem Datenbankserver reduziert werden.

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

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.

DW-Automatisierung

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.

Auch die manuelle Codierung für ETL- und Datenbereinigungsaufgaben macht Data Warehouse-Projekte fehleranfällig und zeitaufwändig. Aus diesem Grund stehen Geschäftsbenutzern häufig nicht genügend genaue Daten für die Berichterstellung zur Verfügung und es besteht ein höheres Risiko für Budgetüberschreitungen und Projektausfälle.

Data Warehouse-Automatisierungssoftware

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

automatisierte Data Warehousing Reise

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

  • Automatisierte ETL-Prozesse: Optimieren Sie die Prozesse zur Extraktion, Transformation und Automatisierung des Datenladens, um die sich wiederholenden Schritte durch automatische Zuordnung und Jobplanung zu vermeiden. Es gibt jedoch zwei Data Warehouse-Ladestrategien: Volllast und inkrementelle Last.
  • Saubere und intuitive Benutzeroberfläche: Entwerfen und Implementieren von Data Warehouses mithilfe der visuellen Benutzeroberfläche per Drag & Drop.
  • 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, mit Software-Tools für die Data Warehouse-Automatisierung können Unternehmen Data Warehouses im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouse-Designtools wesentlich reibungsloser erstellen und verwalten. Obwohl die Funktionen von Data Warehouse-Automatisierungslösungen unterschiedlich sind, können Unternehmen erwarten, dass gemeinsame Data Warehouse-Entwurfsmuster und -Funktionalitäten ihre Geschäftsziele erfüllen. 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 bewerten muss, bevor es sich für eine Data Warehouse-Automatisierung 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?
  • 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

Mit der automatisierten Data Warehouse-Automatisierungssoftware können Unternehmen einen Marktvorteil mit folgenden Vorteilen sichern:

  1. Verbesserte Datenqualität und Präzision: Unternehmen können die Inkonsistenzen in der manuellen ETL vermeiden und dadurch eine höhere Abfrageleistung erzielen. Die Point-and-Click-Oberfläche der Data Warehouse-Automatisierungssoftware erleichtert das Extrahieren unterschiedlicher Daten aus Datenbanken, Excel, begrenzten Dateien und anderen Quellen. Außerdem können Benutzer modellieren langsam wechselnde Dimensionen und Migration von Warehouse-Daten zu anderen Zielsystemen, z. B. Cloud-basierte BI- und Datenvisualisierungstools. Daher haben Unternehmen nicht nur Zugang zu zuverlässigen Daten, sondern haben auch eine bessere Kontrolle über erweiterte 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.

Data Warehouse Builder

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.